南京航空航天大学科学家的一篇研究文章开发了一种神经控制算法来协调攀爬机器人的粘性脚趾和四肢。这篇发表在Cyborg and Bionic Systems期刊上的新研究文章提供了一种新型混合动力驱动的攀爬机器人，并介绍了一种基于 CPG(中央模式发生器)的神经控制方法，用于协调粘附和运动。
“目前，攀爬机器人的运动速度和稳定性还没有达到生物有机体的水平。动物在各种坡度和崎岖不平的地方都具有灵活的攀爬能力，对各种干扰也有很强的鲁棒性。” 通讯作者、南京航空航天大学教授王周毅解释说。
这些出色的运动能力源于运动骨骼肌肉系统、灵活的附着器官、细粒度的附着结构和微调调节的功能协作。壁虎的自主向内附着-向外分离的脚趾可以产生比运动附着所需的附着力高得多的附着力。“结合现有的气动和电动驱动技术，我们开发了一种气动驱动的仿生柔性脚趾，具有主动附着-分离功能，适用于攀爬机器人的粘附脚，具有良好的表面适应性，但表现出明显的运动滞后性。协调粘附脚和电机驱动的肢体以稳定粘附是运动控制的关键挑战，”研究作者说。气动驱动产生大变形，而电机驱动产生很大的刚度。但气动驱动的非线性特性，在与电机驱动结合时，需要特别注意运动的协调性，尤其是在附着力方面。
“壁虎是我们理解粘附行为的老师。通过不同倾角的壁虎运动学实验，我们发现在有节奏的运动中，粘附脚趾和四肢之间存在固定的相位差，”王说。
文章提出了一个模块化的神经控制网络，通过刺激抑制模块实现粘附和运动的协调，并对四肢和粘附脚垫的运动时机使用不同程度的抑制。实验发现，在协调神经控制下，爬坡机器人的爬坡角度和最大运动速度均有显着提高。
“通过学习壁虎的攀爬行为，我们进一步提升了攀爬机器人的性能。我们相信在不久的将来，机器人将能够像壁虎一样在墙上行走。” 王说。攀爬机器人的应用目前面临着材料、力学、控制算法等方面的技术挑战。这篇研究文章为研究人员提供了一种向自然学习并从仿生学角度将其应用于机器人控制的方法。
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