弗吉尼亚理工大学利用“储备池计算”解锁软体机器人控制

盖世汽车讯 软体机器人——由柔韧的、类似肌肉的材料制成的机器——能够以流畅的方式弯曲和伸展。它们能够采摘成熟的番茄或在搜救现场导航。然而，软体机器人要实现这种灵活性，其操控难度不言而喻。

据外媒报道，弗吉尼亚理工大学的研究人员开发出一种名为“储备池计算(reservoir computing)”的技术来解决软体机器人控制的问题。利用这种受大脑神经元复杂结构启发的新型计算方法，机械工程系(Department of Mechanical Engineering)的团队创建了一个可以屈伸、扭转、变形和弯曲的仿真机械臂。

储备池计算不仅突破了传统人工智能和机器学习方法的局限，而且当研究团队将储备池层应用于一种类似大脑脉冲的神经形态计算机芯片时，其功耗降低了高达75倍。相关研究成果发表于期刊《Proceedings of the National Academy of Sciences》，有望为开发更多小型、无缆机器人铺平道路，这些机器人可应用于医疗、农业、打捞和基础设施检测等领域。

领导这项研究的机械工程助理教授Noel Naughton表示:“我们不确定该方法是否是最佳方案，但它是首个能够控制高度灵活、移动速度很快的软体机械臂的方法。”

一种新型机器人

软体机器人与人们印象中笨重的金属机器人截然不同。软体机器人采用柔软材料和新型控制系统，比传统的刚性机器人拥有更大的运动范围、更流畅的动作和更强的灵活性。它们可以变形和重塑，能够包裹物体而非像传统机器人那样夹紧物体，这使得它们在人类难以到达或危险的区域发挥着重要作用。

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