A Bio-Inspired Research Paradigm of Collision Perception Neurons Enabling Neuro-Robotic Integration: The LGMD Case

要約

人間の視覚と比較して、昆虫の視覚システムは、少数のニューロピルによって組織化された数万のニューロンのみに依存しているにもかかわらず、迅速かつ正確な衝突検出に優れています。
この効率により、人工衝突検出システムを開発するための魅力的なモデル システムになります。
具体的には、研究者らはバッタの視葉に、接近する物体に特異的に反応する小葉巨大運動検出器（LGMD）と呼ばれる衝突選択性ニューロンを特定した。
LGMD ニューロンに関する研究は 1970 年代初頭に始まりました。
当初、これらのニューロンはサイズが大きいため、運動検出器として識別されましたが、時間の経過とともに、迫りくる検出器としての役割が認識されました。
それ以来、神経科学の進歩、LGMD の視覚神経回路の計算モデリング、および LGMD ベースのロボット工学が並行して進歩し、各分野が他の分野をサポートし、推進してきました。
現在、LGMD ニューロンの理解が深まり、LGMD ベースのモデルにより、地上ロボットや空中ロボットを含む移動ロボットの衝突のないナビゲーションが大幅に改善されました。
このレビューでは、神経科学、計算モデリング、ロボット工学の観点から LGMD 研究の最近の発展に焦点を当てています。
それは、神経科学からの洞察が現実世界の応用に情報を与え、ひいては神経科学を検証し、進歩させるという、生物学的に妥当な研究パラダイムを強調しています。
広範な研究による強力なサポートとアプリケーション需要の増大により、このパラダイムは成熟段階に達し、神経科学研究のさまざまな分野にわたる多用途性を実証し、それによって神経科学、計算モデリング、およびロボット工学の間の相互関係についての理解を深めています。
さらに、他の運動感受性ニューロンも、この研究パラダイムを採用する有望な可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Compared to human vision, insect visual systems excel at rapid and precise collision detection, despite relying on only tens of thousands of neurons organized through a few neuropils. This efficiency makes them an attractive model system for developing artificial collision-detecting systems. Specifically, researchers have identified collision-selective neurons in the locust’s optic lobe, called lobula giant movement detectors (LGMDs), which respond specifically to approaching objects. Research upon LGMD neurons began in the early 1970s. Initially, due to their large size, these neurons were identified as motion detectors, but their role as looming detectors was recognized over time. Since then, progress in neuroscience, computational modeling of LGMD’s visual neural circuits, and LGMD-based robotics has advanced in tandem, each field supporting and driving the others. Today, with a deeper understanding of LGMD neurons, LGMD-based models have significantly improved collision-free navigation in mobile robots including ground and aerial robots. This review highlights recent developments in LGMD research from the perspectives of neuroscience, computational modeling, and robotics. It emphasizes a biologically plausible research paradigm, where insights from neuroscience inform real-world applications, which would in turn validate and advance neuroscience. With strong support from extensive research and growing application demand, this paradigm has reached a mature stage and demonstrates versatility across different areas of neuroscience research, thereby enhancing our understanding of the interconnections between neuroscience, computational modeling, and robotics. Furthermore, other motion-sensitive neurons have also shown promising potential for adopting this research paradigm.

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