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由于布里斯托尔大学团队已经展示了一种将计算嵌入软机器人材料的新方法,因此能够做出决策,适应环境和学习的逼真机器人更近了一步。这项新的研究发表在Science Robotics上,可以为环境监测,污染清理,药物输送,假体装置,可穿戴生物传感和自我修复复合材料创造新的机器人可能性。
到目前为止,仅使用基于材料的控制方法可以创建的学习行为的复杂性和范围受到限制。
从物理学中汲取灵感,软物质计算机(SMC)的概念旨在模仿血管系统的运作,其中肾上腺素等激素被释放到血液中并分散到全身。当被受体检测到时,激素然后触发身体特定部位的反应,例如飞行肌肉中的血流量增加和眼睛中瞳孔的扩张。
现在,由机器人学教授Jonathan Rossiter领导的布里斯托尔工程学院的研究人员已经成功地展示了一种新的机制,可以将计算嵌入到三个软机器人中。在该论文中,该团队描述了导电流体接收器(CFR)如何成为一系列SMC和下一代机器人的可行和基本构件。
将来,软物质计算机可以通过在流经机器人软体的流体带结构内转换信息来反映这一过程,然后由适当的接收器检测,然后产生输出。
由内部软物质计算机编程的软机器人蠕虫的视频。图片来源:Garrad等,Sci。机器人。4,eaaw6060(2019)
罗西特教授说:“我们朝着完全柔软,自主的机器人和智能材料迈出了重要的一步,超越了刺激 - 反应关系,这可以实现生物体内的智能行为。软机器人可能变得更像生命;能够独立适应环境,可以展示自然界中所见行为的多样性。“
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