Simple Science

La science de pointe expliquée simplement

# Physique# Physique biologique

Aperçus sur le mouvement des animaux pour la robotique

Étudier la locomotion animale peut améliorer la mobilité des robots dans des environnements complexes.

― 6 min lire


Des robots qui apprennentDes robots qui apprennentdes mouvements desanimauxdes robots.améliorer les capacités de mouvementUtiliser l'instinct animal pour
Table des matières

Les animaux sont super doués pour se déplacer dans différents environnements. Ils peuvent marcher, courir, grimper et se redresser après une chute, tout en naviguant sur des terrains compliqués remplis d'obstacles. Cette capacité est essentielle pour leur survie, les aidant à trouver de la nourriture et à éviter les prédateurs. D'un autre côté, les robots, malgré des avancées importantes, ont du mal à se déplacer facilement dans des milieux naturels. Comprendre comment les animaux passent d'un mode de mouvement à un autre peut aider à développer des robots capables de mieux fonctionner dans le monde réel.

Les défis du mouvement

Quand les animaux se déplacent, ils font face à divers défis liés à leur forme physique et à l'environnement. Le sol sur lequel ils marchent peut être irrégulier, et ils rencontrent souvent des obstacles qui nécessitent de changer leur style de mouvement. Par exemple, un cafard peut devoir grimper sur une branche ou rouler pour passer à travers un écart. Ces changements de style de mouvement sont appelés transitions locomotrices.

Dans la nature, il est courant que les animaux passent d'un mode de locomotion à un autre, comme marcher, grimper ou rouler. Ils peuvent aussi se redresser quand ils tombent. En revanche, de nombreux robots peuvent marcher ou courir, mais ont du mal à passer d'un mode à l'autre ou à se remettre d'une chute.

Ce que nous avons appris des cafards

Des études récentes ont montré que les cafards discoïdes peuvent navigate efficacement les obstacles en alternant entre différents modes de mouvement. Ils peuvent grimper sur des poutres, incliner leur corps pour rouler, et même se redresser en cas de chute. Les observations de ces mouvements révèlent que les animaux font souvent des transitions en fonction de l'Énergie qu'ils peuvent déployer et des propriétés physiques du terrain.

Par exemple, quand les cafards rencontrent des poutres rigides, ils ont tendance à pousser contre elles, mais quand ils se trouvent face à des poutres plus flexibles, ils roulent entre les écarts. Ça montre que les animaux ont plus de chances d'utiliser des styles de mouvement qui nécessitent moins d'énergie et d'efforts.

Le rôle de l'énergie dans le mouvement

L'énergie joue un rôle important dans les transitions locomotrices. Quand les animaux se déplacent, ils génèrent de l'énergie cinétique, ce qui peut les aider à surmonter des barrières potentielles créées par les obstacles. Si un animal a suffisamment d'énergie, il peut passer au travers ou rouler sur les obstacles avec facilité.

En plus, l'interaction physique entre le corps de l'animal et le sol impacte aussi son mouvement. Quand l'animal interagit avec différents terrains, il peut ajuster sa production d'énergie pour faciliter un meilleur mouvement. Par exemple, la capacité du cafard à passer d'un style de mouvement à un autre peut être liée à la quantité d'énergie cinétique qu'il a et à la façon dont cette énergie interagit avec le terrain.

Robotique et mouvement

Pour combler le fossé entre les systèmes biologiques et les robots, les chercheurs étudient comment des principes de locomotion animale peuvent être appliqués à la conception des robots. En comprenant les principes mécaniques qui permettent aux animaux de passer sans heurts d'un mouvement à un autre, les ingénieurs peuvent développer des robots capables de faire de même.

Les robots actuels s'appuient souvent sur des chemins prédéfinis et ont du mal avec les obstacles imprévisibles. S'ils peuvent apprendre à imiter les stratégies de mouvement flexibles observées chez les animaux, ils pourraient naviguer plus efficacement dans des environnements complexes. Ça pourrait être particulièrement utile lors de missions de sauvetage ou de tâches d'exploration dans des terrains difficiles.

Trouver des solutions grâce à des principes physiques

Une des idées centrales de cette recherche est le concept de paysages d'énergie potentielle. En créant des modèles qui simulent comment les animaux et les robots interagissent avec leur environnement, les chercheurs peuvent prédire à quel point ils peuvent efficacement passer d'un mouvement à un autre.

Les paysages d'énergie potentielle illustrent les différentes façons d'accumuler de l'énergie et comment cela influence le mouvement. Pour les animaux, rester dans les vallées du paysage signifie qu'ils peuvent maintenir leur mouvement sans avoir besoin de beaucoup d'énergie supplémentaire. Quand ils doivent sortir de ces vallées, ils doivent trouver des moyens de générer suffisamment d'énergie pour grimper les pentes et atteindre d'autres vallées ou états.

L'importance du feedback

Bien que les animaux puissent naviguer dans des environnements complexes, ils comptent aussi sur les retours de leur environnement. Ce feedback sensoriel les aide à décider quand et comment changer leurs stratégies de mouvement. Par exemple, si un cafard détecte un écart étroit, il peut choisir de rouler au lieu de grimper.

Comprendre le rôle du feedback sensoriel est essentiel pour améliorer la fonctionnalité des robots. Les robots équipés de capteurs peuvent recueillir des informations sur leur environnement et ajuster leurs mouvements en temps réel, comme le font les animaux.

Améliorer la Mobilité des robots

Les robots qui peuvent rapidement adapter leurs mouvements en fonction du feedback environnemental seront plus capables dans divers contextes. En intégrant des principes dérivés de l'étude de la locomotion animale, la robotique peut avancer plus rapidement vers l'acquisition d'agilité et de mobilité semblables à celles des humains.

Les robots pourraient être conçus pour utiliser plusieurs membres efficacement, tout comme les animaux combinent différentes membres pour naviguer les obstacles. Cette approche pourrait rendre les robots plus polyvalents, leur permettant d'effectuer des tâches allant de la recherche et du sauvetage à des tâches domestiques dans des environnements imprévisibles.

Directions futures en recherche

Pour aller de l'avant, il y a plein de pistes à explorer sur comment les animaux et les robots interagissent avec leurs environnements. Étudier comment les animaux ajustent leurs mouvements face à des obstacles pourrait donner des idées pour concevoir des robots encore meilleurs.

Une approche serait d'étudier comment les animaux ajustent leurs mouvements en fonction de leur état actuel, comme leur niveau de fatigue ou d'urgence. Ça pourrait conduire à des robots capables de mieux imiter ces ajustements, améliorant ainsi leur efficacité et leur performance.

Conclusion

Le mariage entre la compréhension biologique et l'ingénierie robotique offre un futur prometteur pour améliorer la mobilité dans des environnements complexes. Étant donné que les animaux ont évolué pour maîtriser ces transitions, apprendre de leurs stratégies peut fournir des idées clés pour développer des robots plus capables de naviguer dans notre monde en constante évolution.

En comprenant comment l'énergie, l'interaction physique et le feedback de l'environnement influencent le mouvement, on peut ouvrir la voie à des conceptions innovantes permettant aux robots de prospérer dans des scénarios réels. L'exploration continue dans ces domaines est non seulement cruciale pour la robotique, mais pourrait aussi approfondir notre compréhension du mouvement chez les créatures vivantes.

Source originale

Titre: Kinetic energy fluctuation-driven locomotor transitions on potential energy landscapes of beam obstacle traversal and self-righting

Résumé: Despite contending with constraints imposed by the environment, morphology, and physiology, animals move well by physically interactingwith the environment to use and transition between modes such as running, climbing, and self-righting. By contrast, robots struggle to do so in real world. Understanding the principles of how locomotor transitions emerge from constrained physical interaction is necessary for robots to move robustly using similar strategies. Recent studies discovered that discoid cockroaches use and transition between diverse locomotor modes to traverse beams and self-right on ground. For both systems, animals probabilistically transitioned between modes via multiple pathways, while its self-propulsion created kinetic energy fluctuation. Here, we seek mechanistic explanations for these observations by adopting a physics-based approach that integrates biological and robotic studies. We discovered that animal and robot locomotor transitions during beam obstacle traversal and ground self-righting are barrier-crossing transitions on potential energy landscapes. Whereas animals and robot traversed stiff beams by rolling their body betweenbeam, they pushed across flimsy beams, suggesting a concept of terradynamic favorability where modes with easier physical interaction are more likely to occur. Robotic beam traversal revealed that, system state either remains in a favorable mode or transitions to one when energy fluctuation is comparable to the transition barrier. Robotic self-righting transitions occurred similarly and revealed that changing system parameters lowers barriers over which comparable fluctuation can induce transitions. Thetransitionsof animalsin both systems mostly occurred similarly, but sensory feedback may facilitate its beam traversal. Finally, we developed a method to measure animal movement across large spatiotemporal scales in a terrain treadmill.

Auteurs: Ratan Othayoth

Dernière mise à jour: 2023-04-10 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2304.04603

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.04603

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

Merci à arxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.

Articles similaires