Исследование центральных генераторов ритма для применения в плавающих роботах

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Как правило, строение каркаса роботов-рыб имеет достаточно серьёзные отличия от реального организма. Одним из них является большая разница в количестве сегментов тела. Если живые рыбы имеют от 16 (рыба-луна) до 400 (рыба-ремень) [1], то роботы редко имеют больше 5–6 сегментов. Это обусловливается отсутствием необходимости хирургической точности при конструировании для имитации движения. Вместе с тем такой подход приводит также к рестрикции существенной части структуры управляющего контура в сравнении с нервной системой рыб, поскольку контролировать необходимо существенно меньшее число узлов-сегментов тела.

Было продемонстрировано, что системы управления на основе осцилляторов различного типа способны имитировать работу центральных генераторов рыб [2–4]. В общем случае ЦГР рыб представляет собой взаимосвязанные и взаимотормозящие друг друга полуцентры, каждый из которых отвечает за мышцы-антагонисты. В таком случае характеристики паттерна, воспроизводимого генератором, определяются благодаря взаимному влиянию связанных между собой пар осцилляторов-антагонистов. При этом механизм взаимодействия полуцентров друг на друга подбирается таким образом, чтобы соответствовать конечным желаемым параметрам паттерна движения.

Такой «искусственный» подход совершенно не подходит при работе со спайковыми нейронами. Связано это с тем, что механизмы взаимодействия между клетками чётко определены. Кроме того, изменение характеристик воздействия клеток друг на друга нежелательно при создании биологически релевантной модели. Здесь мы демонстрируем, что применение некоторых физиологических особенностей рыб при дизайне структуры ЦГР на основе спайковых нейронов способно расширить возможности такой системы.

Ранее нами была продемонстрирована полуцентровая модель ЦГР на основе нейронов Ижикевича [5], способная выполнять функции управляющего контура для робота тунца. Несмотря на то, что данная разработка отражает основные принципы организации ЦГР у рыб, воспроизвести на ней режим работы генераторов, характерный для щуки, оказалось затруднительно. Связано это с тем, что ангулиформный тип локомоций предполагает наличие движущейся волны, а значит отставание по фазе в активации полуцентров.

Ключевой особенностью физиологии рыб, которая стала возможным решением проблемы, является характер соединения мышечных волокн в теле рыбы. Отдельный мышечный сегмент называется миомером, а их количество соответствует числу позвонков, а значит и спинальных центров, составляющих ЦГР. При этом миомеры имеют зигзагообразную форму. В результате для сгибания тела в одной точке необходимо синергичное взаимодействие нескольких миомеров и, соответственно, сегментов ЦГР.

В то время, как наша модель предполагает использование лишь 5 сегментов ЦГР для управления всей рыбой, у настоящей щуки число сегментов равно 56–65. Поэтому мы предположили, что достижение необходимой разницы в фазе активации между частями генератора возможно при увеличении количества узлов генератора, отвечающих за работу одного движителя.

Действительно, увеличение количества передаточных сегментов, привело к созданию постоянной разности фаз активации следующих друг за другом частей ЦГР.

Тем не менее использование дополнительных сегментов не решает задачу управления частотой работы ЦГР и переключения между паттернами. Поэтому в дальнейшем мы планируем включить в модель нейроны различных типов, описанных для ЦГР, а также добавить обратную связь для коррекции режимов его работы.

Полный текст

Как правило, строение каркаса роботов-рыб имеет достаточно серьёзные отличия от реального организма. Одним из них является большая разница в количестве сегментов тела. Если живые рыбы имеют от 16 (рыба-луна) до 400 (рыба-ремень) [1], то роботы редко имеют больше 5–6 сегментов. Это обусловливается отсутствием необходимости хирургической точности при конструировании для имитации движения. Вместе с тем такой подход приводит также к рестрикции существенной части структуры управляющего контура в сравнении с нервной системой рыб, поскольку контролировать необходимо существенно меньшее число узлов-сегментов тела.

Было продемонстрировано, что системы управления на основе осцилляторов различного типа способны имитировать работу центральных генераторов рыб [2–4]. В общем случае ЦГР рыб представляет собой взаимосвязанные и взаимотормозящие друг друга полуцентры, каждый из которых отвечает за мышцы-антагонисты. В таком случае характеристики паттерна, воспроизводимого генератором, определяются благодаря взаимному влиянию связанных между собой пар осцилляторов-антагонистов. При этом механизм взаимодействия полуцентров друг на друга подбирается таким образом, чтобы соответствовать конечным желаемым параметрам паттерна движения.

Такой «искусственный» подход совершенно не подходит при работе со спайковыми нейронами. Связано это с тем, что механизмы взаимодействия между клетками чётко определены. Кроме того, изменение характеристик воздействия клеток друг на друга нежелательно при создании биологически релевантной модели. Здесь мы демонстрируем, что применение некоторых физиологических особенностей рыб при дизайне структуры ЦГР на основе спайковых нейронов способно расширить возможности такой системы.

Ранее нами была продемонстрирована полуцентровая модель ЦГР на основе нейронов Ижикевича [5], способная выполнять функции управляющего контура для робота тунца. Несмотря на то, что данная разработка отражает основные принципы организации ЦГР у рыб, воспроизвести на ней режим работы генераторов, характерный для щуки, оказалось затруднительно. Связано это с тем, что ангулиформный тип локомоций предполагает наличие движущейся волны, а значит отставание по фазе в активации полуцентров.

Ключевой особенностью физиологии рыб, которая стала возможным решением проблемы, является характер соединения мышечных волокн в теле рыбы. Отдельный мышечный сегмент называется миомером, а их количество соответствует числу позвонков, а значит и спинальных центров, составляющих ЦГР. При этом миомеры имеют зигзагообразную форму. В результате для сгибания тела в одной точке необходимо синергичное взаимодействие нескольких миомеров и, соответственно, сегментов ЦГР.

В то время, как наша модель предполагает использование лишь 5 сегментов ЦГР для управления всей рыбой, у настоящей щуки число сегментов равно 56–65. Поэтому мы предположили, что достижение необходимой разницы в фазе активации между частями генератора возможно при увеличении количества узлов генератора, отвечающих за работу одного движителя.

Действительно, увеличение количества передаточных сегментов, привело к созданию постоянной разности фаз активации следующих друг за другом частей ЦГР.

Тем не менее использование дополнительных сегментов не решает задачу управления частотой работы ЦГР и переключения между паттернами. Поэтому в дальнейшем мы планируем включить в модель нейроны различных типов, описанных для ЦГР, а также добавить обратную связь для коррекции режимов его работы.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Источник финансирования. Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РНФ № 21-12-00246.

×

Об авторах

А. И. Жаринов

Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского; Балтийский федеральный университет им. И. Канта

Автор, ответственный за переписку.
Email: zharinov@neuro.nnov.ru
Россия, Нижний Новгород; Калининград

И. А. Потапов

Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Email: zharinov@neuro.nnov.ru
Россия, Нижний Новгород

Д. В. Курганов

Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

Email: zharinov@neuro.nnov.ru
Россия, Нижний Новгород

С. А. Лобов

Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского; Балтийский федеральный университет им. И. Канта

Email: zharinov@neuro.nnov.ru
Россия, Нижний Новгород; Калининград

Список литературы

  1. Сухаренко Е.В., Максимов В.И. Физиология рыб. Керчь : КГМТУ, 2021. 156 с.
  2. Wang W., Guo J., Wang Z., Xie G. Neural controller for swimming modes and gait transition on an ostraciiform fish robot. In: 2013 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM), 2013; Wollongong, Australia. Jul 9–12; 2013. P. 1564–1569.
  3. Yu J., Wang C., Xie G. Coordination of Multiple Robotic Fish with Applications to Underwater Robot Competition // IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2016. Vol. 63, N 2. P. 1280–1288. doi: 10.1109/TIE.2015.2425359
  4. Bal C., Ozmen Koca G., Korkmaz D., et al. CPG-based autonomous swimming control for multi-tasks of a biomimetic robotic fish // Ocean Engineering. 2019. Vol. 189. P. 106334. doi: 10.1016/j.oceaneng.2019.106334
  5. Zharinov A.I., Kurganov D.P., Potapov I.A., et al. Self-organizing CPGs in the control loop of a biomorphic fish robot. In: 2022 Fourth International Conference Neurotechnologies and Neurointerfaces (CNN), 2022; Kaliningrad, Russia. Sept 14–16; 2022. P. 219–222. doi: 10.1109/CNN56452.2022.9912568

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: 

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах