生物学启发的机器人技术

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受生物学启发的机器人技术使当今的机器人能够在传统的结构化环境中除了各种非结构化和动态变化的环境中运行。结果，智能机器人很快就会准备在我们的家，医院，办公室和户外服务。显然，面对当今苛刻的应用的复杂性，生物启发的方法变得越来越重要。机器人技术中的生物学灵感导致具有感觉运动协调的复杂结构，其中学习通常在实现适应性方面起着重要作用。该特刊的重点是从生物系统到智能机器人的进化转变的理论和技术挑战。

N. Imajo等人的论文“模仿寄居蟹检查管道表面的紧凑型机器人的开发和评估”。集中在外管检查机器人上。机器人的运动机制是为了模仿陆生庇护所的爪子而开发的。它配备了两个无框车轮。每个辐条都带有一个新的磁铁磁铁，该机器人甚至可以连接到垂直钢管上。此外，机器人具有调节左右轮的室角的机制，使其可以用不同的直径紧紧握住管道。

A. Shoemaker和A. Leonessa的论文“对高速非自动地面车辆的生物跟踪控制”介绍了基于Unicycle模型的控制算法。该算法着重于通过指挥纵向和角度速率来驱动当前的车辆在用户定义的参考系统距离之后的某个变量内。通过Lyapunov标准证明了该算法稳定。结果表明，该算法在高速轨迹跟踪中表现出巨大的希望，并避免了障碍物。

S. du等人的纸“使用阻抗控制的生物启发机器人的飞行和栖息之间的统一切换”。为生物启发的飞行和栖息机器人引入了统一的阻抗控制方法。开发了阻抗力控制方法，以使机器人能够接近所需的位置，并平稳地处理环境的接触力，直到吸附装置稳定地栖息在物体表面上。

T. Nemoto等人的论文“基于能量补偿的生物学启发的四倍机器人的滚动运动控制”。提出了一种使用四足机器人控制滚动运动的方法。通过碰撞并与地面接触到基础四倍的机器人模型，通过应用约束力来开发具有滚动运动的四足机器人的动态模型。提出的控制方法可有效实现周期性的滚动运动。

J. He和Y. Zhang的论文“机器人射线的开发和运动测试”基于活着的Bluespotted Ray的简化胸腔结构开发了机器人射线。提出了机械结构和控制电路，并讨论了鳍片和整个FIN的运动学分析。平均推进速度通常随运动参数的增加（例如频率，振幅和波长）的增加而增加。

M. B. Rhudy等。调查视觉辅助导航技术不依赖使用无人机（无人机）飞行数据的GPS。提出了两种不同的配方，这是一个完整的状态估计公式，可捕获飞机地面速度向量和态度以及简化的配方，该配方假设所有飞机速度都朝向前进。此外，为了估算图像中心和飞机之间的距离，每个配方中都包含一个状态。

Y. Wang等人的论文“从运动中稀疏近似非刚性结构”。提出了一种新型的稀疏近似方法，以解决轨迹空间中运动问题的非凝聚结构。该方法没有生成截断的传统轨迹基础，而是使用原子词典，其中包含一组过度底座的碱基来估计可变形对象的真实形状。

J. Tian和Q. lu的论文“基于耦合CPG的章鱼臂模拟”介绍了三个耦合的中央模式发生器（CPG）和章鱼臂的二维动力学模型，以探索章鱼运动控制的可能策略。分别在腹侧，背侧和横向侧面添加了被视为激活的CPGS信号。当CPG的参数更改时，讨论了章鱼臂的效果。结果对于研究人员进一步了解章鱼运动是有益的。

A. Cyr和F.thériault的论文“行动选择和操作条件：神经生物的实施”显示了一个由简单的细胞元素制成的AS（动作选择）过程。它基于CPG和感觉神经元，这些神经元会影响决策神经元的选择，以从作用神经元产生行为。实验是在生物学启发的范式下进行的，特别是SNN（尖峰神经网络）充当虚拟和物理机器人的脑控制器。上述AS模型的简单性和通用方面可能会提供快速的轨道解决方案，以构建更复杂的SNN，包括不同动态场景中的多个动作。

Z. Lu等人的论文“用于非破坏性测试应用的机器人的逆分析和评估”。为工业机器人系统的反运动学问题提供了一种简单有效的方法。采用了臂腕分离方法来解决具有6 DOF的机器人的逆运动学方法。所提出的方法将极大地有益于非破坏性工业测试的发展。

利威什
Maki K. Habib
南小
Huosheng Hu

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