要約
昆虫とコンピューターのハイブリッド ロボットの進歩は、複雑な地形を移動し、ロボット工学の応用を強化する上で大きな期待を抱いています。
この研究では、カスタム設計の双極電極を正確に埋め込んだバックパックを取り付けることによって達成された、昆虫とコンピューターのハイブリッドロボットの自動組み立て方法が導入されました。
私たちは、マダガスカル産のシューシューゴキブリの前胸と中胸の間の分節間膜の刺激プロトコルを開発し、ロボットアームを使用した双極電極の自動埋め込みを可能にしました。
組み立てプロセスは、移植部位を正確に識別するための深層学習ベースの視覚システムと、昆虫を固定するための専用構造と統合されました (組み立てプロセス全体で 68 秒)。
自動で組み立てられたハイブリッド ロボットは、手動で組み立てられたシステムのパフォーマンスに匹敵するステアリング制御 (0.4 秒の刺激で 70 度以上) と減速制御 (0.4 秒の刺激で 68.2% の速度低下) を実証しました。
さらに、4 台のハイブリッド ロボットで構成されるマルチエージェント システムは、屋外の障害物地形を正常にカバーし (10 分 31 秒間で 80.25%)、これらのシステムを実用化して量産する可能性を強調しました。
提案された自動組み立て戦略により、昆虫とコンピューターのハイブリッド ロボットの正確な制御を維持しながら準備時間が短縮され、拡張可能な生産と現実世界のアプリケーションへの展開の基盤が築かれました。
要約(オリジナル)
The advancement of insect-computer hybrid robots holds significant promise for navigating complex terrains and enhancing robotics applications. This study introduced an automatic assembly method for insect-computer hybrid robots, which was accomplished by mounting backpack with precise implantation of custom-designed bipolar electrodes. We developed a stimulation protocol for the intersegmental membrane between pronotum and mesothorax of the Madagascar hissing cockroach, allowing for bipolar electrodes’ automatic implantation using a robotic arm. The assembly process was integrated with a deep learning-based vision system to accurately identify the implantation site, and a dedicated structure to fix the insect (68 s for the whole assembly process). The automatically assembled hybrid robots demonstrated steering control (over 70 degrees for 0.4 s stimulation) and deceleration control (68.2% speed reduction for 0.4 s stimulation), matching the performance of manually assembled systems. Furthermore, a multi-agent system consisting of 4 hybrid robots successfully covered obstructed outdoor terrain (80.25% for 10 minutes 31 seconds), highlighting the feasibility of mass-producing these systems for practical applications. The proposed automatic assembly strategy reduced preparation time for the insect-computer hybrid robots while maintaining their precise control, laying a foundation for scalable production and deployment in real-world applications.
arxiv情報
| 著者 | Qifeng Lin,Nghia Vuong,Kewei Song,Phuoc Thanh Tran-Ngoc,Greg Angelo Gonzales Nonato,Hirotaka Sato |
| 発行日 | 2024-11-20 10:00:10+00:00 |
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