Terrestrial cyborg insects, the fusion between ambulatory insects and mountable electronic controller, have been long discussed as potential complements for artificial insect-scaled legged mobile robots. These cyborgs inherit the living insects' amazing locomotory skills, a flexible but robust body structure, a vast collection of sensory organs, and a top-notch central nervous control system, favoring their maneuvers in complex and unstructured terrains, such as post-disaster environments. However, the development of automatic navigation for these terrestrial cyborg insects has not yet been comprehensively studied. The struggle in selecting stimulation parameters for individual insects challenges the attainment of their reliable and accurate navigations. This study demonstrates the implementation of feedback control to overcome this obstacle and provides a detailed look at the navigation control for terrestrial cyborg insects. Herein, a feedback control system is developed to realize the automatic navigation of a darkling beetle. Using a thrust controller for the beetle's acceleration and a proportional controller for its turning motion, the system alters the stimulation command (i.e., left/right turn, forward motion) and its parameters (i.e., frequency) depending on the beetle's instantaneous status. Adjusting the system's control parameters allows the beetle to be reliably and precisely navigated following a predetermined path with a success rate of ~80% and an accuracy of ~10 mm. Moreover, the system allows altering its performance by regulating the control parameters, providing flexibility to navigation applications of terrestrial cyborg insects.


翻译:地球机能昆虫,即流动昆虫和可移动电子控制器之间的融合,长期以来一直被讨论成人工昆虫缩成脚的移动机器人的潜在补充。这些机器人继承了活昆虫惊人的动脉技术、灵活而有力的身体结构、大量感官器官的集合和一个顶尖中枢神经控制系统,有利于它们在复杂和无结构的地形(如灾后环境)中进行操纵。然而,尚未对这些陆地机能昆虫的自动导航开发进行全面研究。为个别昆虫选择刺激参数的斗争,挑战了它们可靠和准确的导航参数的实现。这一研究展示了执行反馈控制以克服这一障碍,并对陆地机能昆虫的导航控制进行详细审查。正在开发一个反馈控制系统,以在黑洞加速和无结构的地形中进行自动导航。使用推力控制器来加速这些陆机能运动,系统改变刺激指令(即,左/右转,前向方向运动)的触发参数的实现,并稳定地调整其轨道的运行率(i.e.reinal sral srvial sal srvil) 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月13日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年11月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员