Robot motor learning shows emergence of frequency-modulated, robust swimming with an invariant Strouhal-number

要約

魚の移動は、変形可能な構造、周囲の流体、神経筋の活性化の間の多様な相互作用、つまり魚の運動システムによって制御される流体構造相互作用（FSI）から生じます。
以前の研究では、このような運動制御されるFSIが身体化された形質を持っている可能性があることが示唆されています。
しかし、運動学習、神経筋制御、歩行生成、および水泳パフォーマンスにおけるそれらの影響はまだ解明されていません。
ロボットモデルを使用して、FSIと具体化された特性から水泳行動がどのように現れるかを研究しました。
さまざまなデザインのモジュール式ロボットを開発し、ロボット本体に作用するトルクを制御するためにセントラルパターンジェネレーター（CPG）を使用しました。
強化学習を使用して、水泳速度を最大化するための CPG パラメーターを学習しました。
その結果、運動周波数は他のパラメータよりも早く収束し、創発的な水泳歩行は運動制御に加えられる混乱に対して堅牢であることが示されました。
テストしたすべてのロボットと周波数について、水泳速度は体と尾びれを合わせた平均波動速度に比例し、不変の波動ベースのストローハル数が得られました。
ストローハル数はまた、生物魚とロボット魚の両方における波状遊泳の 2 つの基本的なクラスを明らかにしました。
ロボットアクチュエーターは、モーター、仮想バネ、仮想質量としての多様な機能も実証しました。
これらの結果は、魚にインスピレーションを得た移動運動におけるモーター制御された FSI の具体化された特性についての新たな洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Fish locomotion emerges from a diversity of interactions among deformable structures, surrounding fluids and neuromuscular activations, i.e., fluid-structure interactions (FSI) controlled by fish’s motor systems. Previous studies suggested that such motor-controlled FSI may possess embodied traits. However, their implications in motor learning, neuromuscular control, gait generation, and swimming performance remain to be uncovered. Using robot models, we studied how swimming behaviours emerged from the FSI and the embodied traits. We developed modular robots with various designs and used Central Pattern Generators (CPGs) to control the torque acting on robot body. We used reinforcement learning to learn CPG parameters to maximize the swimming speed. The results showed that motor frequency converged faster than other parameters, and the emergent swimming gaits were robust against disruptions applied to motor control. For all robots and frequencies tested, swimming speed was proportional to the mean undulation velocity of body and caudal-fin combined, yielding an invariant, undulation-based Strouhal number. The Strouhal number also revealed two fundamental classes of undulatory swimming in both biological and robotic fishes. The robot actuators also demonstrated diverse functions as motors, virtual springs, and virtual masses. These results provide novel insights into the embodied traits of motor-controlled FSI for fish-inspired locomotion.

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