组织化的浑沌让机器人继续发展 Organized chaos gets robots going http://www.physorg.com/news182957235.html http://www.mpg.de/english/illustrationsDocumentation/documentation/pressReleases/2010/pressRelease201001122/index.html January 17, 2010 即使是最简单的昆虫都能以牠们的六只脚，产生非常不一样的运动模式。动物使用各种步 态（gaits），端看牠们爬上坡或爬下坡；缓慢或快速。来自（德国） Gottingen 的科学 家们现在开发出一种行走机器人，能自由地在不同的步态之间切换。其解决方法的成功之 处在於它的简单明了：一个小型且简单的网路只要几个连结就能够创造出非常不一样的运 动模式（patterns）。为达此目的，该机器人使用某种机制来进行「浑沌控制（chaos control）」。 在人类与动物中，周期性的循环运动例如行走或呼吸是由小型神经回路所控制，那称为「 中枢模式产生器（central pattern generators，CPG）」。科学家在开发行走机械时， 已使用这种原理。迄今，一般来说，对於每种步态均需要一个分离的 CPG。机器人经由数 个感应器接收关於其环境的资讯 -- 关於其前方是否有障碍，或着它是否爬上斜坡。根据 这些资讯，它选择 CPG 来控制适合各自环境的步态。 由 Gottingen 科学家所开发的机器人现在设法仅用一个 CPG 来完成相同任务，那能产生 完全不一样的步态且能以一种有弹性的方式在这些步态间切换。此 CPG 是种由二种电路 元件所组成的微小网路。其运作秘密在於所谓的「混沌控制」。若未受控制，则 CPG 产 生某种浑沌活动模式。然而，这种活动性能轻易地受感应器（能输入决定步态的周期性模 式）所控制。端赖输入讯号的感应器，不同的模式 -- 以及不同的步态 -- 也因而产生。 感应器属性与 CPG 之间的连结能够是已程式化的，或着由机器人从经验中学到。科学家 们使用一个关键例子来说明这如何运作：机器人能自主地学会仅可能以最少的能量输入走 上斜坡。一旦机器人走上斜坡，一个感应器便显示，能量消耗太高了。因此感应器与 CPG 之控制输入间的连结便会改变，直到所找到的步伐能使机器人耗用最少能量。一旦 正确的连结建立後，机器人学到了斜坡与步态间的关系。当它第二次试图爬上斜坡时，它 将立即采用适当的步态。 在未来，机器人也将配备记忆装置，即使当感觉输入不再续存後，它也能够完成动作。例 如，为了要走过障碍，机器人的六只脚都得要跨出一大步。"目前，机器人还不能应付这 种任务 -- 一旦障碍在视线之外，它便不知该使用何种步态，" Marc Timme 说，Max Planck Institute for Dynamics and Self-Organization 的科学家。"一旦机器人配备 马达记忆（motor memory），它将能够利用先见之明并计画其运动。" -- 原始网址： http://only-perception.blogspot.com/ 感觉挺玄的 XD --

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