Trastorno y homeostasis en ANIBOT Un robot animal de inspiración biológica

Área de la Ciencia:

• La neurociencia es la neurociencia.
• Robótica y Robótica Robótica y Robótica Robótica Robótica Robótica Robótica Robótica Robótica
• Sistemas complejos de sistemas complejos.

Sus antecedentes:

• Los generadores centrales de patrones (CPG) son circuitos neuronales que controlan comportamientos rítmicos como la locomoción.
• ANIBOT es un robot de cuatro patas inspirado en los sistemas biológicos, utilizando un modelo CPG.
• La homeostasis, la capacidad de mantener condiciones internas estables, es crucial para los sistemas biológicos y artificiales.

Objetivo del estudio:

• Investigar el impacto de las perturbaciones externas en las redes de CPG en el contexto de la homeostasis.
• Para analizar la resistencia de los patrones de locomoción de ANIBOT al desorden de la red.
• Explorar el fenómeno de la formación de patrones inducida por el desorden en las redes neuronales.

Principales métodos:

• Modelado analítico y computacional de las redes CPG.
• Aplicación de marcos matemáticos para la homeostasis, incluidas las funciones de entrada-salida.
• Simulación de perturbaciones, incluidos cambios en la conectividad de la red, dinámica interna y ruido electrónico.

Principales resultados:

• La dinámica de fase de CPG controla los patrones de locomoción de ANIBOT (Caminar, Saltar, Trotar, Atrapar, Pace, Pronk) y también los patrones de movimiento de la nave.
• A excepción de Caminar y Saltar, la mayoría de las andadas demostraron respuestas homeostáticas perfectas a las perturbaciones.
• Las perturbaciones externas pueden inducir nuevos patrones de locomoción no presentes en el sistema no perturbado.

Conclusiones:

• Las redes CPG exhiben capacidades homeostáticas significativas en el mantenimiento de patrones de locomoción contra perturbaciones externas.
• La formación de patrones inducida por el trastorno es una característica notable de estas redes CPG perturbadas.
• Los hallazgos tienen implicaciones para el diseño de robustos robots de inspiración biológica y la comprensión del control neuronal.