“相比與傳統(tǒng)的通過軟件算法開發(fā)的步態(tài)控制器，這篇文章提出用電路來模擬肌肉的反射，從而決定的腿部的運動，這更像生物的下意思的通過肌肉的伸縮來控制腿部的運動。” 談及日本學(xué)者發(fā)表的一項機器貓成果，來自加州大學(xué)伯克利的博士生李鐘毓如是告訴 DeepTech。

最近，來自日本大阪大學(xué)的谷川豊章（今年 3 月已經(jīng)博士畢業(yè)離校）、増?zhí)锶菀恢獭⑹▽⑷私淌谠?FrontiersinNeurorobotics 雜志上發(fā)表的一篇論文中，向人們展示了有關(guān)四足動物的步行機制的研究成果，而且與以往通過動物實驗研究不同，他們的研究沒有進行任何動物試驗，而是使用自己開發(fā)的四足機器人進行研究。

在四足機器人上，研究團隊進行了不同的步行實驗，從而在沒有動物試驗的情況下在機器人上重現(xiàn)了基于貓的神經(jīng)生理學(xué)實驗。此外，進行步行實驗的四足機器人并沒有中央模式生成器，而是通過電路來模擬肌肉的反射，而試驗發(fā)現(xiàn)，沒有中央模式生成器的的四足機器人能夠自動生成穩(wěn)定的步態(tài)模式和腿部軌跡。

有關(guān)四足動物產(chǎn)生運動的機制的研究，尤其是四足動物如何能夠立即對各種環(huán)境干擾做出反應(yīng)并保持平衡且協(xié)調(diào)的運動的機制，過去已經(jīng)有不少的研究。

例如，過去已有研究通過在動物實驗發(fā)現(xiàn)，正是四足動物的髖關(guān)節(jié)的角度的改變使他們在從擺動向站立過程成功過渡。但是，這些研究主要關(guān)注的是四足動物站立和擺動階段的個體反射機制，并沒有闡明整個反射回路。

此外，也有其他多項研究表明，對于四足動物的運動的模擬并不需要使用振蕩器模型或復(fù)雜的 CPG 模型（中樞模式發(fā)生器 Central pattern generators），僅僅通過對脊柱反射、身體動力學(xué)和環(huán)境之間的相互作用的建模就可以實現(xiàn)腿部軌跡和穩(wěn)定步態(tài)的模擬。

不過，在這些研究中設(shè)計者將步行運動分為多個階段（例如站立、離地、擺動和觸地階段），并為每個階段設(shè)計了單獨的反射規(guī)則。所以，這些研究沒有解釋這些許多反射規(guī)則是如何集成到動物體內(nèi)的，即產(chǎn)生穩(wěn)定步態(tài)和腿部軌跡的反射回路的整體結(jié)構(gòu)。

在這里首先簡單解釋四足機器人平臺的機械設(shè)計。如下圖所示，每條腿由兩個連桿組成，通過帶動上下旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)，腿可以在矢狀面內(nèi)自由活動。腿部模塊還可以做內(nèi)收和外展運動在側(cè)傾方向上旋轉(zhuǎn)；因此，腿具有三個自由度。每個關(guān)節(jié)由無刷直流（BLDC）電機驅(qū)動。有關(guān)腿部模塊的詳細機制，見下圖 B。

四足機器人的控制系統(tǒng)，則是由一個用于 BLDC 電機的低級控制器和一個再現(xiàn)肌肉特性和反射的高級控制器組成。

為了模擬四足動物的步行，研究人員將四足動物的腿部肌肉模擬簡化為以下模型。這一模型由模擬髖關(guān)節(jié)（Hipjoint）、伸髖肌（hip extensor）、髖屈肌（hipflexor）、膝踝伸肌（knee-ankleextensor），膝踝屈肌（knee-ankleflexor）和腳趾（Toe）的元素組成。

此外，研究人員還制定了一個反射電路模型，該反射電路模型可以模擬髖關(guān)節(jié)和膝 - 踝伸肌之間的相互興奮性反射、膝 - 踝伸肌的自興奮性反射以及膝 - 踝屈肌到髖伸肌的抑制性反射。

四足機器人的步行實驗

在準(zhǔn)備好四足機器人的各項工作之后，研究人員對四足機器人進行了幾項試驗。

首先，研究人員使用四足機器人進行了步行實驗。在步行實驗開始時，研究人員使機器人的每條腿保持在靜止?fàn)顟B(tài)，并將其放在跑步機上以激活反射回路。

試驗發(fā)現(xiàn)，即使沒有中央節(jié)奏發(fā)生器或模式發(fā)生器，四足機器人也能產(chǎn)生穩(wěn)定的步態(tài)。下圖 8 顯示了機器人的步態(tài)圖。圖中的 RF、LF、RH 和 LH 分別代表右前腿、左前腿、右后腿和左后腿，彩色區(qū)域表示地面接觸。結(jié)果表明，每條腿的觸地時間是隨著時間逐漸調(diào)整的。在試驗開始 4 秒鐘后，右前 - 后退（RF-RH）和左前后腿（LF-LH）的觸地時間表現(xiàn)區(qū)域相同，這表明，四足機器人開始形成了步伐。

從 6.95 秒開始，當(dāng)右腿觸地時相對于髖關(guān)節(jié)（在 x 軸）和地面（在 z 軸）的腳趾位置。箭頭表示腳趾運動的方向。可以看出，所設(shè)計的反射回路在無需預(yù)先設(shè)計的軌跡的情況下，可以自主產(chǎn)生步行軌跡。

此外，研究人員還使用四足機器人進行了另外兩項試驗，一項是在機器人形成穩(wěn)定的步態(tài)后，刺激肌肉力反饋通路，來模擬腳踝伸肌神經(jīng)受到其他干擾的情況下站立階段的自動延長。從下圖中我們看到，當(dāng)在試驗進行到 2-3.5 秒時研究人員給右后腿（RH）的膝踝伸肌神經(jīng)刺激時，右后腿觸地的時間相應(yīng)延長了 1.37 秒，也就是說四足機器人的站立階段相應(yīng)的延長。

但是在另一個實驗中，當(dāng)研究人員去除所有腿中的相互興奮通路的影響時，發(fā)現(xiàn)四足機器人的步態(tài)不穩(wěn)定。這表明，由交互興奮性反射引起的站立階段的延長對穩(wěn)定步態(tài)的產(chǎn)生有很大貢獻。

這項研究不僅對于理解四足動物的運動機制有著很大的貢獻，也為四足機器人的開發(fā)提供了新的思路。

在被問到這一四足機器人與十分出名的波士頓動力的機器人的區(qū)別與優(yōu)缺點時，李鐘毓博士表示：波士頓動力的機器狗使用的是基于的算法的控制器，直接給出每個關(guān)節(jié)的目標(biāo)位置或者力矩，而并沒有通過電路來模擬肌肉的運動。通過電路的好處是可以模擬復(fù)現(xiàn)生物的通過肌肉和神經(jīng)來控制步態(tài)的本能 -- 動物腦中并沒有一個算法去計算某個關(guān)節(jié)具體的力矩大小，完全是下意識的條件反射。但是這個方法的缺點是并沒有展現(xiàn)出更復(fù)雜，更靈活的步態(tài)。

原文標(biāo)題：基于貓的神經(jīng)生理學(xué)實驗，日本科學(xué)家研發(fā)機器貓

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