Neural Models and Algorithms for Sensorimotor Control of an Octopus Arm

要約

この論文では、内部筋系を持つ柔らかいタコの腕の生物物理学的に現実的なモデルを紹介する。このモデリングは、腕が目標を定位して到達する感覚運動制御の実験的観察を動機としている。この論文の主な貢献は以下の通りである：(i)腕の筋組織の力学的特性、腕の末梢神経系（PNS）の電気的特性、PNSと筋収縮の結合を捉えるモデルの開発；(iii)感覚運動制御のためのアルゴリズム。これには、目標指向の腕リーチ動作を模倣するための新しいフィードバック神経運動制御則や、局所的化学感覚情報（外因性）と腕変形情報（内因性）から餌源の位置を特定するようなセンシング問題を解くための新しいコンセンサスアルゴリズムが含まれる。提案するセンシングアルゴリズムと運動制御アルゴリズムの静止状態特性や安定性特性を含むいくつかの解析結果を提供する。数値シミュレーションにより、本アプローチの有効性を示す。また、観察された腕の静止形状と目標指向リーチング動作との定性的比較も報告する。

要約(オリジナル)

In this article, a biophysically realistic model of a soft octopus arm with internal musculature is presented. The modeling is motivated by experimental observations of sensorimotor control where an arm localizes and reaches a target. Major contributions of this article are: (i) development of models to capture the mechanical properties of arm musculature, the electrical properties of the arm peripheral nervous system (PNS), and the coupling of PNS with muscular contractions; (ii) modeling the arm sensory system, including chemosensing and proprioception; and (iii) algorithms for sensorimotor control, which include a novel feedback neural motor control law for mimicking target-oriented arm reaching motions, and a novel consensus algorithm for solving sensing problems such as locating a food source from local chemical sensory information (exogenous) and arm deformation information (endogenous). Several analytical results, including rest-state characterization and stability properties of the proposed sensing and motor control algorithms, are provided. Numerical simulations demonstrate the efficacy of our approach. Qualitative comparisons against observed arm rest shapes and target-oriented reaching motions are also reported.

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