機器人從昆蟲中獲取靈感來追蹤目標

根據(jù)阿德萊德大學(xué)和隆德大學(xué)的工程師和神經(jīng)科學(xué)家團隊開展的一項開創(chuàng)性新研究，昆蟲可視化和捕獵獵物的方式可以幫助改善自主機器人技術(shù)。

這項研究發(fā)表于今天的“神經(jīng)工程雜志”，它開發(fā)了一種自動機器人，用于根據(jù)昆蟲的視覺跟蹤測試目標和追蹤可視化模型。

“移動機器人在工業(yè)，健康和醫(yī)療服務(wù)以及娛樂產(chǎn)品中的應(yīng)用越來越受到關(guān)注。然而，我們的機器人仍遠遠落后于生物系統(tǒng)中存在的算法的準確性，效率和適應(yīng)性， “論文的主要作者，機械工程博士生Zahra Bagheri說。

“大自然提供了一個概念證明，即實際的現(xiàn)實世界解決方案存在，并且經(jīng)過數(shù)百萬年的發(fā)展，這些解決方案非常高效，”她說。

“即使是效率最高的數(shù)字處理器，昆蟲也具有非常復(fù)雜的行為能力，而且微型大腦消耗的能量很小。我們的研究旨在發(fā)現(xiàn)昆蟲目標檢測和選擇的基礎(chǔ)行為和神經(jīng)元機制是否能夠提供阿德萊德大學(xué)視覺生理學(xué)和神經(jīng)機器人實驗室負責(zé)該項目的Wiederman博士說，這是一個機器人自主執(zhí)行類似任務(wù)的藍圖。

“在雜亂的背景下檢測和跟蹤移動物體是自然和人工視覺系統(tǒng)最具挑戰(zhàn)性的任務(wù)之一。我們正在研究昆蟲大腦用于目標跟蹤的實際算法，作為機器人的靈感來源，”O'Carroll教授說。 (瑞典隆德大學(xué)生物系)。

研究小組使用來自蜻蜓大腦中的“小目標運動探測器”神經(jīng)元的記錄來開發(fā)閉環(huán)目標檢測和跟蹤算法。為了在真實條件下測試其性能，他們在機器人平臺上實施了該模型，該平臺使用基于昆蟲行為的主動追蹤策略。

“這是第一次受到昆蟲神經(jīng)生理學(xué)啟發(fā)的目標跟蹤模型已在自動機器人上實施并在真實條件下進行測試，”Wiederman博士說。

“ 盡管在我們的實驗中使用了一系列具有挑戰(zhàn)性的條件，機器人在閉環(huán)追蹤目標方面表現(xiàn)非常出色;低對比度目標，嚴重雜亂的環(huán)境和干擾物的存在。這種類型的性能可以允許使用實時應(yīng)用程序非常簡單的處理器，“Cazzolato教授(阿德萊德大學(xué)機械工程學(xué)院)說。

“我們揭示了昆蟲的神經(jīng)系統(tǒng)如何在目標追蹤和追蹤過程中處理各種挑戰(zhàn)的見解，”Bagheri女士說。

該團隊希望他們的硬件實施將提供一個平臺，以更好地了解昆蟲的感覺運動系統(tǒng)，以及工程應(yīng)用的原型。