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魚類已經進化出應對此類挑戰(zhàn)的能力 , 并且在很大程度上能夠在諸如不完善的感知信息、緊迫的時間限制、關于世界的信息的有限可用性、認知限制、身體能力以及關于其他生物體預期運動的非常有限的信息 。 在魚類啟發(fā)的機器人中模仿這種自主行為可能非常有用 。 迄今為止報道的受魚類啟發(fā)的機器人的自主能力非常有限 , 并且該領域的研究范圍很大 。 通過從演示中學、進化方法、動態(tài)規(guī)劃和覆蓋規(guī)劃在賦予機器人自主性方面的各種研究進展可用于處理環(huán)境干擾 。
在報道的受魚啟發(fā)的機器人中 , 自主性是在任務層和聯(lián)合層兩個層次上實施 。 在任務級自治中 , 機器人確定并執(zhí)行動作以完成某些分配的任務 。 自動確定執(zhí)行器級別的操作以完成分配的任務 。 相反 , 在聯(lián)合級自治中 , 某些聯(lián)合級命令的執(zhí)行不考慮更高級別的任務 。 在受魚啟發(fā)的機器人領域 , 已經報道了以下特定任務 。根據規(guī)劃范圍的范圍 , 自主行為有兩個層次 , 即審慎和反應 。
【蘋果|為了提高仿魚機器人的速度和機動性,應該采用更靈活和智能的執(zhí)行器】
在最高級別的自主控制中 , 稱為協(xié)商控制 , 除了內部存儲的知識外 , 機器人還使用可用的全部感官信息 , 并根據這些信息確定下一步要執(zhí)行的操作 。 較低級別的自主控制 , 稱為反應控制 , 使用非常簡單的規(guī)則將感覺輸入和執(zhí)行器輸出緊密耦合 , 以使機器人能夠非常快速地響應動態(tài)和非結構化環(huán)境 。 在生物世界中 , 以刺激-反應或傷害感受形式的反應性控制非常普遍 , 并已被廣泛研究反應控制的優(yōu)點之一是它不需要獲取或維護世界模型 , 因為它不依賴于審慎控制中使用的復雜推理過程的類型 。
使用這種反應控制很容易實現(xiàn)實時性能 。 據我們所知 , 幾乎所有在魚類啟發(fā)機器人領域報告的研究工作都使用了基于反應控制的架構 。 為了完成長期任務 , 需要開發(fā)具有深思熟慮的計劃的受魚類啟發(fā)的機器人系統(tǒng) 。 為了提高仿魚機器人的速度和機動性 , 應該采用更靈活和智能的執(zhí)行器 。
智能材料領域已經取得了很大進展 , 然而 , 它們在魚類機器人中的應用仍然是一個正在進行的研究開放的研究問題包括:基于智能執(zhí)行器的機器人結構的優(yōu)化設計 , 可以在競爭設計目標之間進行權衡利用智能執(zhí)行器的軟機器人結構的順應機構設計 , 開發(fā)可以將智能執(zhí)行器與機器人結構機械和電氣集成的新技術 , 以及開發(fā)控制算法 , 以將功能賦予由智能執(zhí)行器驅動的整個機器人 。
操作深度——仿魚機器人最有趣的應用之一是深海勘探 , 其中充滿了靜水壓力引起的問題 , 如機器人體內的高應力和泄漏 。 因此 , 一個開放的研究問題是開發(fā)機器人結構和關節(jié)的防漏設計 。另一個相關的問題是控制操作的深度 , 人工魚鰾可以合并 。 一些機器人通過使用氣囊和泵機構 , 結合了這種特征來控制它們的操作深度 。 這種機制的主要限制包括機器人的整體重量大和運行噪音大 。
兩個開放的研究問題包括 , 設計輕巧且體積較小的魚鰾以保持機器人的穩(wěn)定性 , 以及設計用于隱形的無噪音魚鰾 。提高能源效率在為魚類啟發(fā)的機器人開發(fā)能源效率高的順應體結構領域存在研究需求 。 此外 , 為了提高其在執(zhí)行低級別運動期間的能源效率 , 機器人應該能夠進行有效的軌跡規(guī)劃和避障 , 從而最大限度地減少執(zhí)行高級長期任務期間的浪費運動 。 在操作過程中 , 水下機器人會遇到巖石、珊瑚礁等靜態(tài)障礙物和在水團內移動的不同魚類和動物等動態(tài)障礙物 。
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