通过神经元元胞自动机再生软体机器人
神经与进化计算
2021-02-09 v2 机器人学
种群与进化
摘要
形态再生是凸显生物系统环境适应能力的重要特征。缺乏这种再生能力显著限制了机器及其可运行环境的弹性。为助力弥补这一差距，我们开发了一种让模拟软体机器人在受损时再生其部分形态的方法。尽管使用软体机器人的数值模拟在其设计中发挥了重要作用，但进化具有再生能力的软体机器人迄今受到的关注相对较少。在此我们提出一种通过神经元元胞自动机再生的软体机器人模型。重要的是，该方法仅依赖局部细胞信息来再生受损部件，为未来物理可再生软体机器人开辟了有趣的可能。我们的方法使受损的模拟软体机器人仅通过局部细胞交互即可部分再生其原始形态，并恢复部分运动能力。这些结果向赋予人工系统再生能力迈出了一步，并可能使其在多样情境与环境中实现更稳健的运行。本文实验代码见：\url{github.com/KazuyaHoribe/RegeneratingSoftRobots}。
引用
@article{arxiv.2102.02579,
title = {Regenerating Soft Robots through Neural Cellular Automata},
author = {Kazuya Horibe and Kathryn Walker and Sebastian Risi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.02579},
year = {2021}
}