Central pattern generators evolved for real-time adaptation to rhythmic stimuli

要約

ロボットが自律性と協調性を両立するには、人間や他のロボットから来るさまざまな外部刺激にその動きを適応させる能力が必要です。
通常、脚式ロボットには制御パラメータとして明示的に定義された振動周期があり、歩行の適応性が制限されます。
ここでは、さまざまなリズミカルな刺激に自発的に動きを同期させることができる、生体からインスピレーションを得た中央パターン ジェネレーター (CPG) を採用した仮想四足ロボットをデモします。
多目的進化アルゴリズムを使用して、脳幹駆動と質量中心制御の関数として、それぞれ移動速度と方向の変動を最適化しました。
続いて、変動する入力をフィルタリングする追加のニューロン層の最適化が行われました。
その結果、さまざまな CPG が入力周期に合わせて歩行パターンや頻度を調整することができました。
これを、形態の違いにもかかわらず協調的な動作を促進し、新しい動作パターンを学習するためにどのように使用できるかを示します。

要約(オリジナル)

For a robot to be both autonomous and collaborative requires the ability to adapt its movement to a variety of external stimuli, whether these come from humans or other robots. Typically, legged robots have oscillation periods explicitly defined as a control parameter, limiting the adaptability of walking gaits. Here we demonstrate a virtual quadruped robot employing a bio-inspired central pattern generator (CPG) that can spontaneously synchronize its movement to a range of rhythmic stimuli. Multi-objective evolutionary algorithms were used to optimize the variation of movement speed and direction as a function of the brain stem drive and the center of mass control respectively. This was followed by optimization of an additional layer of neurons that filters fluctuating inputs. As a result, a range of CPGs were able to adjust their gait pattern and/or frequency to match the input period. We show how this can be used to facilitate coordinated movement despite differences in morphology, as well as to learn new movement patterns.

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