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仿生机器人概述范文仿生机器人是一种模仿生物形态、结构、功能和行为的机器人，旨在实现与真实生物相似或接近的外观、运动和行为能力。
仿生机器人结合了生物学、工程学和计算机科学等多个学科的知识，具有广泛的应用前景，在机器人技术领域引起了广泛的关注和研究。
近年来，仿生机器人技术取得了许多突破，研究人员通过模仿生物的外形和运动方式，设计出了具有更加自然、灵活和逼真动作的机器人。
仿生机器人不仅在外观上与生物相似，在功能上也越来越接近生物。
比如，一些仿生机器人可以像人类一样行走、摔倒后自己爬起来，还可以在复杂环境中进行感知、决策和控制，具备一定的智能。
仿生机器人的研究领域非常广泛，涉及机械设计、电子技术、材料科学、传感器技术、控制理论等众多学科。
研究人员们试图通过对生物形态、结构和运动机制的研究，将其应用于机器人设计中，以实现更高的性能和灵活性。
目前已经出现了一些具有生物形态的仿生机器人，比如仿鸟类的机器人，可以像鸟儿一样在空中飞行。
还有仿鱼类的机器人，可以在水中自如游动。
仿生机器人在军事、医疗、救援、娱乐等领域有着广泛的应用前景。
在军事领域，仿生机器人可以用于侦察、侦测敌情、辅助作战等任务，具有高度机动性和适应性。
在医疗领域，仿生机器人可以用于手术机器人，提高手术准确性和安全性，减少手术风险。
在救援领域，仿生机器人可以用于搜救、救援被困人员，具有适应复杂环境和高强度工作的能力。
在娱乐领域，仿生机器人可以用于制作电影特效、展览等，给人们带来更加逼真的视觉和体验。
尽管仿生机器人的研究和应用领域仍然面临许多挑战，比如传感器技术的改进、能源供给的改进、控制策略的改进等，但其前景依然十分广阔。
随着科技的不断进步，我们越来越接近创造出与生物相似、能够在各种环境中执行各种任务的仿生机器人。
这将会对我们的生活和社会产生深远的影响，推动科技的发展和人类文明的进步。
仿生机器人概述一、仿生机器人的定义简单来说，仿生机器人就是模仿自然界中生物的外部形状或某些机能的机器人系统。
从本质上来讲,所谓“仿生机器人”就是指利用各种机、电、液、光等各种无机元器件和有机功能体相配合所组建起来的在运动机理和行为方式、感知模式和信息处理、控制协调和计算推理、能量代谢和材料结构等多方面具有高级生命形态特征从而可以在未知的非结构化环境下精确地、灵活地、可靠地、高效地完成各种复杂任务的机器人系统.（摘自《仿生机器人的研究》许宏岩,付宜利,王树国,刘建国著）二、对仿生机器人的理解仿生机器人是一个很宏大的概念，字面上讲任何模仿自然界生物的机器都可以称之为仿生机器人。
但是根据诸多文献的定义，现在人们倾向于将第四代及之后的机器人称之为仿生机器人，也就是2000年之后产生的机器人。
我认为这样界定的根据在于第四代机器人具有了完备的感知能力和面对简单问题时的处理能力，如现在的两足机器人能够根据地形的变化自行调整行走模式，从容的绕开障碍物并且保持重心平衡，而这是以前的机器人所无法实现的。
所以我们认为这时的机器人初步具有了人的智力，可以与生物的智能相比拟，是仿生机器人。
三、仿生机器人的产生前提与发展动力生物在经过了千百万年的进化之后,由于遗传和变异的原因,已经形成了从执行方式、感知方式、控制方式,一直到信息加工处理方式、组织方式等诸多方面的优势和长处.仿生机器人这门学科产生和存在的前提就在于,生物经过了长期的自然选择进化而来,在结构、功能执行、信息处理、环境适应、自主学习等多方面具有高度的合理性、科学性和进步性.而非结构化的、未知的工作环境、复杂的精巧的高难度的工作任务和对于高精确度、高灵活性、高可靠性、高鲁棒性、高智能性的目标需求则是仿生机器人提出和发展的客观动力. （摘自《仿生机器人的研究》许宏岩,付宜利,王树国,刘建国著）生物在漫长的进化过程中演变出的无比精巧、合理的结构，是目前人类所有的理论和技术都无法达到的。
解读仿生机器人技术：从原理到应用一、仿生机器人技术概述仿生机器人技术是一种以生物仿生学为基础，结合机械工程、电子工程、信息工程等多个学科的综合性技术。
其基本概念源于生物体的结构和功能，目的是设计和制造出具有类似生物体结构和功能的机器人。
这种机器人不仅具有人类或生物体的某些能力，如行走、攀爬、感知等，而且可以模拟生物体的某些智慧和适应能力，使其在复杂和未知的环境中具有更好的生存和执行能力。
二、技术原理与核心领域仿生机器人技术主要涉及生物仿生学、机械动力学、电子工程、信息工程等多个学科领域。
其中，生物仿生学是基础，它研究生物体的结构和功能，为机器人设计提供灵感。
机械动力学则关注如何将生物体的结构和功能转化为机械系统和运动学模型。
电子工程和信息工程则负责机器人的硬件和软件系统的设计和实现。
三、主要应用场景和案例分析仿生机器人技术在许多行业和领域都有广泛的应用，如救援、医疗、农业、娱乐等。
在救援领域，仿生机器人可以模仿蝙蝠的飞行方式，用于搜索和救援任务，尤其是在地震等灾害发生后，可以在废墟中寻找被困者。
在医疗领域，仿生机器人可以模仿人类的肌肉和神经系统，用于辅助康复训练和治疗。
在农业领域，仿生机器人可以模仿昆虫的行走和采集方式，用于高效地采集农产品。
在娱乐领域，仿生机器人可以模仿动物的形态和动作，作为玩具或表演节目等。
四、关键技术与挑战仿生机器人技术虽然具有广泛的应用前景，但仍面临着许多挑战。
首先，生物体的结构和功能非常复杂，如何将其转化为机械系统和运动学模型是一个难题。
其次，仿生机器人的感知和适应能力还需要进一步提高，以便更好地适应复杂和未知的环境。
此外，仿生机器人的能源效率也是一个关键问题，如何提高其能源效率以保证其长时间运行也是一个挑战。
五、发展趋势与前景展望随着科学技术的不断进步，仿生机器人技术也在不断发展。
未来仿生机器人技术可能的发展方向包括：更逼真的生物体模拟、更高效的能源系统、更智能的控制系统等。
仿生机器人概述一、仿生机器人的定义简单来说，仿生机器人就是模仿自然界中生物的外部形状或某些机能的机器人系统。
从本质上来讲,所谓“仿生机器人”就是指利用各种机、电、液、光等各种无机元器件和有机功能体相配合所组建起来的在运动机理和行为方式、感知模式和信息处理、控制协调和计算推理、能量代谢和材料结构等多方面具有高级生命形态特征从而可以在未知的非结构化环境下精确地、灵活地、可靠地、高效地完成各种复杂任务的机器人系统.（摘自《仿生机器人的研究》许宏岩,付宜利,王树国,刘建国著）二、对仿生机器人的理解仿生机器人是一个很宏大的概念，字面上讲任何模仿自然界生物的机器都可以称之为仿生机器人。
但是根据诸多文献的定义，现在人们倾向于将第四代及之后的机器人称之为仿生机器人，也就是2000年之后产生的机器人。
我认为这样界定的根据在于第四代机器人具有了完备的感知能力和面对简单问题时的处理能力，如现在的两足机器人能够根据地形的变化自行调整行走模式，从容的绕开障碍物并且保持重心平衡，而这是以前的机器人所无法实现的。
所以我们认为这时的机器人初步具有了人的智力，可以与生物的智能相比拟，是仿生机器人。
三、仿生机器人的产生前提与发展动力生物在经过了千百万年的进化之后,由于遗传和变异的原因,已经形成了从执行方式、感知方式、控制方式,一直到信息加工处理方式、组织方式等诸多方面的优势和长处.仿生机器人这门学科产生和存在的前提就在于,生物经过了长期的自然选择进化而来,在结构、功能执行、信息处理、环境适应、自主学习等多方面具有高度的合理性、科学性和进步性.而非结构化的、未知的工作环境、复杂的精巧的高难度的工作任务和对于高精确度、高灵活性、高可靠性、高鲁棒性、高智能性的目标需求则是仿生机器人提出和发展的客观动力. （摘自《仿生机器人的研究》许宏岩,付宜利,王树国,刘建国著）生物在漫长的进化过程中演变出的无比精巧、合理的结构，是目前人类所有的理论和技术都无法达到的。
仿生机器人的基本原理和设计技术随着科技发展的日益迅速，人工智能和仿生机器人的研究也逐渐得到突破。
仿生机器人是指利用生物学原理和技术，将机器人的设计和制造与生物学息息相关的特点相结合，以达到更高的效率和性能。
下面，本文将从仿生机器人的基本原理和设计技术两个方面来探究这一科技的发展趋势。
一、仿生机器人的基本原理1. 生物学仿生机器人的设计基础来自于生物学的研究。
生物学的研究涉及到生物的结构、功能和特性等多个方面。
这些方面都是仿生机器人设计者需要了解和理解的。
2. 机械学仿生机器人的设计也涉及到一些机械学方面的知识。
机械学对于设计机器人的运动系统十分重要。
机器人的运动系统需要能够模拟人类和其他生物的运动方式，具备足够的稳定性和抗干扰性，以完成机器人的各种任务。
3. 传感技术仿生机器人需要与环境进行交互，这就需要传感技术的应用。
传感技术可以获取环境的相关信息，例如光线、色彩、声音、气体等等。
这些信息可以为机器人的行为决策提供帮助。
4. 控制技术控制技术是仿生机器人的关键技术之一。
控制技术可以有效控制机器人的运动方式、行为等其他方面，帮助机器人更好的完成任务。
二、仿生机器人的设计技术1. 运动仿真运动仿真是仿生机器人的设计关键技术之一。
仿生机器人的运动仿真需要考虑机器人的运动模式、速度、位置等等因素。
通过运动仿真，设计者可以更好地预测仿生机器人的运动特性和趋势，从而对其进行更好的设计。
2. 材料研究材料研究是仿生机器人设计的基础。
合适的材料可以为机器人的性能和功能提供良好的支撑。
目前，一些仿生机器人已经开始采用新型材料，例如高分子材料、碳纳米管等材料，能够有效提升其性能和工作效率。
3. 人工智能人工智能是仿生机器人发展的重点。
通过人工智能算法，机器人能够更好地自主学习和适应环境，实现自身优化和升级。
例如现在已经有一些仿生机器人可以在无需人类干预的情况下进行动态规划和路径规划等任务。
4. 自主行为管理仿生机器人需要具备自主行为管理能力。
机器人的仿生学原理近年来，随着科学技术的飞速发展，机器人逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
而机器人的仿生学原理则是机器人设计和制造的重要原则之一。
仿生学原理是通过模仿自然界生物的结构和运动方式，来改进机器人的功能和性能。
本文将介绍机器人仿生学的原理以及其在不同领域的应用。
一、机器人仿生学的基本原理机器人的仿生学原理来源于对自然界生物的深入研究。
生物经过亿万年的进化，形成了高度适应各种环境的优秀结构和智能行为。
机器人的仿生学原理正是基于这些生物结构和行为，将其应用于机器人设计中。
其中，机器人仿生学的基本原理包括以下几个方面：1. 结构仿生学：通过模仿生物结构来改进机器人的机械结构。
例如，从昆虫的外骨骼结构中借鉴，可以设计出轻巧灵活的机器人。
2. 运动仿生学：通过模仿生物的运动方式来改进机器人的运动性能。
例如，借鉴鸟类的飞行原理，可以设计出具有优秀飞行能力的无人机。
3. 感知仿生学：通过模仿生物的感知能力来改进机器人的感知系统。
例如，模仿昆虫的复眼结构，可以设计出更高分辨率的摄像头。
4. 控制仿生学：通过模仿生物的智能行为来改进机器人的控制系统。
例如，模仿人类的思维模式，可以设计出具有更强智能的机器人。
二、机器人仿生学的应用领域机器人的仿生学原理在各个领域都有广泛的应用，以下将分别介绍其在医疗、农业和救援领域的具体应用。
1. 医疗领域：仿生机器人在医疗领域的应用可以帮助提高手术精确度和减轻医护人员的工作负担。
例如，通过仿生学原理设计的手术机器人可以模拟人手的灵活性和精确控制能力，实现微创手术。
2. 农业领域：仿生机器人在农业领域的应用可以提高农产品的生产效率和质量。
例如，通过仿生学原理设计的农业机器人可以模仿昆虫觅食的方式，提高喷洒农药的准确度和效果。
3. 救援领域：仿生机器人在救援领域的应用可以提高救援行动的效率和安全性。
例如，通过仿生学原理设计的救援机器人可以模仿动物的爬行方式，进入狭窄复杂的救援场景，从而提高救援成功率。
仿生机器人设计原理及实验结果验证近年来，随着科学技术的不断发展，仿生机器人技术越来越受到关注。
仿生机器人是一种模仿生物形态、结构和功能的机器人，它通过结合生物学原理和工程技术，使机器人在外形、运动和行为上更加贴近生物。
本文将介绍仿生机器人的设计原理以及实验结果验证。
一、仿生机器人设计原理1. 生物学原理仿生机器人的设计原理主要来自于生物学。
生物界有许多机制和结构是非常高效和优秀的，仿生机器人可以通过模仿这些生物学原理，提高机器人的性能。
例如，人类的眼睛可以感知光的信息，仿生机器人可以利用这个原理设计出具有视觉感知能力的机器人。
2. 结构设计仿生机器人常常以生物为模板设计其结构。
例如，科学家通过研究鸟类的翅膀结构，设计出一种可通过振动飞行的仿生机器人。
其结构与鸟类的翅膀相似，通过诱导和控制机翼的振动来产生向上的升力。
3. 功能模拟仿生机器人的设计原理还包括模拟生物的功能。
例如，模仿蜘蛛的纺丝能力，科学家研发出一种仿生机器人能够像蜘蛛一样自动产生丝线。
这种机器人可以用于建筑、维修和救援等领域。
二、仿生机器人实验结果验证为了验证仿生机器人的设计原理，科学家进行了一系列实验。
1. 步态控制实验仿生机器人能够模仿动物的步态，从而在复杂环境中行走。
为了验证仿生机器人步态的控制效果，科学家用力传感器等装置测试了仿生机器人步态控制的参数。
实验结果表明，仿生机器人通过模拟动物的步态，能够更好地适应不同地形，并具有卓越的平衡性和稳定性。
2. 视觉感知实验仿生机器人的视觉感知是设计原理中的重要部分。
为了验证仿生机器人的视觉感知能力，科学家设计了一系列视觉实验。
实验中，仿生机器人使用摄像头获取周围环境的图像，通过图像处理算法进行识别和分析，最终实现空间定位和障碍物避障等功能。
实验结果表明，仿生机器人的视觉感知能力较强，能够准确感知并应对环境变化。
3. 纺丝能力实验仿生机器人的纺丝能力是模仿蜘蛛的丝粘附和丝产生机制而设计的。
仿生机器人概论范文仿生机器人（bionic robot）是指模拟生物形态和功能的机器人系统。
仿生机器人的研究致力于将生物学的原理和工程学的方法相结合，以实现具有生物机械特性和功能的机器人系统。
仿生机器人可以模拟人类和其他生物的运动、感知、智能和适应能力，使其能够在各种复杂环境中执行任务。
为了更好地模拟生物体，仿生机器人研究从多个方面展开，包括仿真生物的结构和形态、仿真生物的感知系统、仿真生物的运动系统和仿真生物的智能系统。
首先，仿生机器人研究通过模仿生物体的结构和形态来使机器人更像生物体。
例如，研究人类手臂的机器人可能设计成与手臂相似的结构，并通过可变形状的材料和构件实现柔性运动。
这种设计能够使机器人在复杂环境中灵活地进行工作，具有更好的适应性和操作能力。
其次，仿生机器人模仿生物的感知系统，主要包括视觉、听觉和触觉。
为了使机器人能够像生物一样感知环境，研究人员使用各种传感器和算法，例如摄像头、声纳和力传感器，来模拟生物的感知能力。
通过这种方式，机器人能够接收和处理环境中的信息，做出反应和决策。
然后，仿生机器人模仿生物的运动系统，使机器人能够像生物一样进行各种运动。
这包括仿生机器人的步态控制、平衡控制和手臂运动控制等。
通过模仿生物的运动方式，机器人能够更好地适应不同的地形和环境，并执行各种复杂的任务。
最后，仿生机器人研究还模仿生物的智能系统，使机器人具有类似于生物的学习和适应能力。
这包括机器人的自主决策和规划能力，以及与环境和其他机器人进行交互的能力。
通过仿生机器人的智能系统，机器人能够根据环境的变化来改变自己的行为和决策，从而更好地适应和处理复杂的任务。
仿生机器人的应用领域非常广泛。
在医疗领域，仿生机器人可以用于手术操作和康复治疗。
通过模仿人类的手部动作和灵活性，机器人可以更准确地进行手术，减少手术风险和并发症。
同时，通过模仿人类的运动能力，仿生机器人也可以用于康复治疗，帮助恢复和训练肌肉活动。
仿生机器鱼技术研究综述摘要：本文首先介绍各类型鱼类的游动特点及推动机理，对仿生机器鱼进行了分类，并对国内外仿生机器鱼的研究现状进行了综述．最后总结了仿生机器鱼研究的关键难点技术和未来发展趋势。
关键词：仿生，水下机器人，综述一、引言伴随着人类文明的发展，可开采和利用的陆地资源正日益减少和枯竭。
海洋面积占地球面积的71％，海洋中蕴藏着丰富的生物资源和矿产资源，人类开发和利用海洋的脚步随着科技的发展逐渐加快。
水下机器人作为一个水下高技术仪器设备的集成体，在军事、民用、科研等领域体现出广阔的应用前景和巨大的潜在价值。
鱼类作为海洋生物中数量最多的脊椎动物，经历了亿万年的自然选择过程，进化出了非凡的水中生存能力，既可以在持久游速下保持低能耗、高效率，也可以在拉力游速或爆发游速下实现高机动性。
因此仿生机器鱼的研究成为水下机器人研究的热点。
二、鱼类游动推进机理对鱼类推进模式的研究是仿生机器鱼研制的基础，国内外学者很早就致力于这方面的研究工作。
P.Webb在1984年根据鱼类游动推进所使用的身体部位的不同，对鱼类的游动推进模式提出了详细的分类方案，即鱼类的推进模式可以分为：1)身体、尾鳍推进模式(BCF Model)，采用这种模式游动的鱼类是利用躯干部和尾部肌肉(大侧肌)的交替伸缩，使身体左右扭动屈曲前进即通过身体的波动和尾鳍的摆动产生推进力。
2)中间鳍、对鳍推进模式(MPF Model)，这种方式主要依靠胸鳍或腹鳍的摆动产生推进力。
一般鱼类主要以MPF模式为辅助游动模式，如弓鳍鱼科模式(Amiiform)的鱼类、电鳗科模式(Gynmotiform)的鱼类；但对于而鳐科模式(Rajiform) 、刺鲀科模式(Diodontiform)的鱼类MPF则为主要的推进方式。
两种仿生推进模式(BCF方式和MPF方式)分别具有不同的特点：1)BCF方式的游动效率、速度和快速起动性能较高，但机动性能一般，适合长距离、高速度的游动，或者需瞬时加速和转向的场合；2)MPF方式的推进效率和游速较低，但具有良好的灵活机动性和精确定位能力，可应用于在空间狭窄和结构复杂的场所实施各种水下复杂作业。
仿生机器人模仿生物实现智能**仿生机器人：模仿生物实现智能**现代科技的发展使得机器人的应用领域越来越广泛。
而在这个领域中，仿生机器人引人注目。
仿生机器人是通过模仿生物的形态、结构和功能来实现智能化。
本文将介绍仿生机器人的概念、技术以及在不同领域的应用。
# 1. 仿生机器人的概念仿生机器人，即生物学启发型机器人，是指通过对生物体研究，将生物体的结构、形态和功能应用于机器人设计中。
仿生机器人从外观到内部机构都力求模仿生物，以实现智能化和高效率的工作。
# 2. 仿生机器人的技术2.1 结构仿生技术仿生机器人的结构仿生技术要求机器人的外形和内部结构与生物体相似，以实现与生物类似的功能。
例如，机器人的手部设计可以模仿人类手的构造，拥有更灵活的动作能力。
另外，刚体材料的研究也是关键，如仿生外骨骼等。
2.2 感知仿生技术感知仿生技术使机器人能够感知周围环境，采集信息并做出智能决策。
借鉴昆虫的视觉系统和鱼类的激光感应器等，仿生机器人可以更好地感知和理解外部环境，提高自动化操作的效率和准确性。
2.3 运动仿生技术运动仿生技术旨在实现机器人更自然、更高效的运动能力。
许多仿生机器人的运动设计灵感来自于动物的运动方式，例如，仿生机器人可以模仿鱼的游动动作，实现在水中的高效运动。
2.4 智能控制技术智能控制技术是使仿生机器人具备智能化执行任务的关键。
通过学习和仿真生物的神经系统，仿生机器人的控制系统可以更好地适应不同环境，并做出相应的反应，以实现更高效的工作。
# 3. 仿生机器人在不同领域的应用3.1 医疗领域仿生机器人在医疗领域的应用广泛。
例如，手术机器人可以通过仿生的手臂和手指，实现精确的手术操作，减少手术风险。
此外，仿生机器人还可以用于康复治疗，通过模仿人体运动方式，帮助患者恢复肌肉功能。
3.2 救援领域在救援领域，仿生机器人可以模仿动物的能力，进入狭小的空间，寻找受困人员。
例如，仿生蛇形机器人可以爬行进入废墟，搜救受困者。
仿生机器人的研究及其应用一、引言随着科技的日新月异，人们对人造智能与生命科学结合所产生的种种可能也变得越来越感兴趣。
作为一项新兴高科技领域，仿生机器人已经成为了当前最为热门的主题之一。
本文将从多个角度对仿生机器人的研究及其应用进行探究。
二、仿生机器人概述仿生机器人是通过仿生学中生命现象的研究，将生物体的结构、功能及行为特征转化为机器人，探索人类智慧的机器创造之一。
仿生机器人技术包括机械、电子与计算机等多个领域，其研究内容包括仿生机械结构、仿生机械传动系统、仿生传感器和仿生智能控制系统等。
三、仿生机器人的结构仿生机器人结构的设计需要模仿生物体的结构和功能，如昆虫、鱼类、鸟类等。
例如模仿昆虫的构造可以减轻几倍制造重量和成本，并且能够在狭小的空间内进行灵敏操作。
仿生机器人的外骨骼结构与昆虫的角质层相似，可以维护机器人的外轮廓形状，并增加机器人对外力的抵抗能力。
其它仿生机器人结构包括仿生鱼类的身体结构、仿生企鹅的翼片和铰链、仿生蛇的身体结构等。
四、仿生机器人的传动系统仿生机器人的传动系统需要保持生物运动机理的特点，例如腿部的支撑和推动机理、人体四肢运动机理等。
与生物体相似的柔性结构和多关节传动系统可以使仿生机器人实现更加灵活的运动，提高其环境适应能力。
比如一些仿生机器人采用的内部气压传动系统，一个小型坦克仿生机器人采用的是地面毛细管上的涂层来实现运动等。
五、仿生机器人的传感器仿生机器人的传感器可以模拟生物体的视觉、听觉、触觉感知方式，从而增强仿生机器人的环境感知、交互和适应能力。
例如，仿生机器人的视觉传感器可以模仿人类眼睛或昆虫眼睛感受到的图案和颜色，用于场景识别和计时生物行为等，而仿生机器人的触觉传感器可以模拟生物的神经系统，探索机器人和环境的相互作用。
六、仿生机器人的智能控制系统仿生机器人的智能控制系统是仿生机器人研究的关键部分，可以使机器具有自主性、自适应性和学习能力，实现基于环境的目标和任务完成。
仿生机器人学概论报告——基于仿生的多机器人系统浅析摘要：仿生机器人和多机器人协作系统都是近年来机器人研究的热点，具有良好的应用前景。
本文分析了多机器人系统的研究现状与常见体系结构，介绍了在多机器人系统中仿生学原理的应用。
关键词：多机器人仿生1 研究背景和意义随着科技的发展，人类活动所涉及的范围已经极大地扩展，某些恶劣的环境对活动人员的安全也造成了极大的威胁，需要相应的可以代替人类执行任务的机器人。
同时，新的需求和任务也对机器人的性能提出了更高的要求。
而大自然在几十亿的时间里选择造就的生物体的运动机构和运动模式为机器人发展带来了取之不尽的知识源泉。
1960年，美国科学家Steel J E经过长期的观察研究，创立了仿生学。
仿生学在机器人科学中的应用，推动了机器人的适应能力向非结构化、未知的环境方向发展。
多机器人技术(Multiple Robotics)是机器人技术发展的一个新方向，开始于20世纪70年代。
单机器人作为一个独立的个体，在信息的获取、处理和执行能力等方面都是有限的，对复杂多变的工作任务和工作环境，单机器人的能力尤显不足。
而可以通过多个机器人组成的群体经协调、协作来完成单机器人无法或难以完成的工作。
群体机器人系统比单机器人系统具有更强的优越性，主要表现在以下几个方面：(1)相互协调的n个机器人系统的能力可以远大于一个单机器人系统的n倍，通过共享资源(信息、知识等)可以弥补单机器人能力的不足，完成单机器人系统无法完成的复杂任务；(2)设计和制造多个简单机器人比单个复杂机器人更容易、成本更低；(3)使用群体机器入系统可以大大节约时间，提高效率；(4)群体机器人系统的平行性和冗余性可以提高系统的柔性和鲁棒性等。
而在自然中，蚂蚁、蜜蜂、鱼群、狼群等营群体生活的动物的行为为我们提供了很好的研究方向与启示。
在这些动物群体中，单个个体的力量往往是很微弱的，但成千上万的这样微小的个体最终却形成了令人无法忽视的力量，创造出复杂而庞大的蚁穴、蜂巢等工程。
仿生机器人学概论
——读Direct control of paralysed muscles by cortical
neurons有感
机械设计制造及其自动化XXXX班
Wdl
U201XXXXXX
关于侵入式脑-机接口的探索
读Direct control of paralysed muscles by cortical neurons有感Direct control of paralysed muscles by cortical neurons（神经运动弥补
术）于2008年发表于nature。
并被评为当年的最佳论文。
因为其打破先前的常规研究，省去了对神经电信号的采集、解码、再输出的繁琐过程，直接将脑细胞的电信号通过人造电路传输到运动神经元从而实现对目标肌肉的意识控制。
这样便省去了复杂的解码过程，也大大降低了技术难度和设备体积。
使通过人工设备恢复神经中枢受损而导致的瘫痪病人恢复运动能力变得更加现实。
下面便是我读过这篇文章后的一些感想与受到的启发。
文章指出将控制信号从大脑直接通过人工电路连接到执行器是一个潜在的治疗脊髓损伤所造成的瘫痪的方法。
然后，这样的信号可以控制肌肉的电刺激，从而恢复瘫痪肢体的运动。
以前独立的实验表明，无论是与真实运动或虚拟运动有关的运动皮质神经元的活动，都已经证实可以被用于控制电脑光标或机器人手臂，并且可以用功能性电刺激来激活瘫痪肌肉。
在这里，本文中所述实验表明，可以用运动皮质的神经元细胞的活动来直接控制肌肉的刺激信号，从而恢复目标定向运动的暂时瘫痪的手臂。
此外，神经细胞可以控制得同样出色，无论之前与运动的联系如何，神经元都可以很好地控制功能性电刺激，这一发现大大扩展了脑-机接口控制信号源。
猴子学会使用这些人造肌肉皮层细胞连接，产生双向手腕扭矩，并同时控制多个神经肌肉对。
这种直接转换可以实现由独立电子电路实现从皮层活动到肌肉刺激的连接，创造一个相对自然的神经假肢。
这些结果首次证明了直接人工皮质细胞和肌肉之间的连接可以弥补中断生理的途径从而恢复瘫痪肢体运动的意志控制。
脊髓受伤损坏了从大脑到肢体的神经通路，但运动皮质和肢体事实上都是正常的，近年的研究显示，瘫痪多年的患者仍然可以有意识地调节手部的运动皮质。
其它的脑-机接口研究都使用复杂的算法来解码与任务相关的大量神经活动，并以此来计算所需的对外部设备的控制参数。
作者另辟蹊径，直接连接皮质神经元细胞活动控制病人的瘫痪肢体刺激来重新建立肢体功能。
这个实验表明了猴子可以学会使用从任意运动皮质神经元细胞的人工联系对传递到多块肌肉上的刺激分级，从而在瘫痪的手臂上恢复有目的的运动。
在先前的生物反馈研究中，猴子迅速地学会控制运动皮层中的孤立神经元的放电率来获得奖励。
作者将相似的自发反应调节技术应用于两只猴子的运动皮层中控制手和手腕区域的单个神经元。
通过平滑的放电率使光标在显示屏上位置的显示对用意志控制细胞运动进行了测试，在实验中猴子会因维持细胞活动在任意的高放电率或低放电率目标值之间而得到奖励。
对大部分细胞的定向调谐也是以等距的二维腕目标追踪任务为特征，该实验对与运动或定向调谐没有选择性偏差。
虽然细胞活动直接控制光标，在先期试验中猴子经常会继续产生手腕转矩。
然后我们阻断外围神经刺激，将腕部肌肉进行局部麻醉。
尽管前臂失去了运动功能和感觉反馈，在神经阻滞后猴子依然用细胞活动控制光标。
实验显示虽然进行局部麻醉后失去了屈肌和伸肌扭矩，猴子依然用意识控制细胞活动。
猴子无法完成二维扭矩追踪任务确认了神经的阻滞。
试验中将细胞活动转化为相应的刺激传递给瘫痪的肌肉，产生功能性电刺激。
现在光标由手腕转矩控制，猴子会因维持功能性电刺激所引发的转矩在中心（即零转矩）周围范围内持续0.5到1.0秒而受到奖励。
为了让猴子给收缩力分级，当细胞放电率高于阈值时，使刺激电流与细胞放电率成线性关系。
在后续的练习中，猴子也学会了通过细胞活动更加精确地控制转矩，从而产生更少的错误，总是在最初的尝试后便达到目标。
目标采集误差是指当目标显示于中心时触发器却获得了其周边的目标。
最佳表现时，猴子只会产生0.8±5.1%，在训练初期每个细胞20.7±28.9%。
它们在最佳时候会比训练初期获得目标失败率减少81%。
为了测试功能性电刺激是否会受到细胞活动减少的控制，我们用与细胞率成反比例的刺激电流作用于11个细胞。
猴子学会了控制刺激用这个反比例关系与正比例关系一样好，在细胞率和刺激电流之间，每分钟获得13.4±3.9个目标并且在最佳状态时实现零错误。
文中还通过实验证明，单个细胞的活动也可以被用来控制刺激拮抗肌组织和恢复双向运动。
虽然整个实验都是在猴子身上做的，但是这项技术有望用于人体中。
有很多实验室都对非侵入式脑-机接口进行了深入的研究,包括华中科技大学的实验室。
非侵入式脑-机接口由记录电极记录头皮脑电信号,信号经过放大、滤波、模式转换后通过特征量提取及模式识别以控制外部装置。
头皮脑电信号的记录相对容易许多,缺点是这些信号是一种被滤过的,平均的反映大脑状态的信号,而且对头皮脑电波的解码是相当繁重和消
耗时间的。
而侵入式脑-机接口可以精确的反映大脑皮层神经活动,因此运动神经弥补术有着更好的应用前景。
这篇论文对侵入式脑-机接口又有了不一样的研究，而不是拘泥于已有的技术。
这种通过人工电路直接将大脑发出的神经信号传输于受控部位的运动神经元使得大脑对肢体的控制更加精确而不会引入机器计算的误差。
随着技术的不断发展，我们还可以将电磁发射设备做到芯片级并且使其与人体有着很好的相容性。
这样我们便可以将脑细胞电刺激采集设备做成芯片植入脑中，再在运动神经元出植入相应的接收设备，从而使脑部控制信号可以很好的传递到目标肌肉，从而使因神经通道受到损坏的瘫痪病人得到有效的治疗。
谢谢！。
