潜在的现场机制和分布式学习来增强微型/纳米机器人在生物医学环境中的导航能力
Junqiao Zhang1, Qiang Qu1, Xuebo Chen1
1School of Electronics and Information Engineering, University of Science and Technology Liaoning, Anshan, 114051, China.
Heliyon
|August 22, 2024
概括
本研究介绍了集体行为和潜在的现场机制,以改善微型/纳米机器人导航,用于向治疗和药物输送,克服复杂系统中单机器人的局限性.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 生物医学工程 生物医学工程
- 复杂的系统复杂的系统.
背景情况:
- 单个微型/纳米机器人面临着针对性治疗的负载能力和导航限制.
- 在复杂的生物系统中有效利用需要增强的机器人能力.
研究的目的:
- 增强微型/纳米机器人的导航能力,提高针对性治疗和药物输送的效率.
- 通过集体行为和潜在场机制克服单个微型/纳米机器人的局限性.
主要方法:
- 使用潜在场机制模拟集体行为.
- 实施了微型/纳米机器人的分布式学习和合作控制策略.
- 能够动态适应环境梯度和局部相互作用.
主要成果:
- 在动态环境中证明了微型/纳米机器人的提高精度和效率.
- 展示了最小化的非目标效应和最大化的治疗疗效.
- 通过冗余和信息共享来验证提高了可靠性.
结论:
- 集体行为和潜在的现场机制显著提高了微型/纳米机器人的性能.
- 拟议的方法解决了单个微型/纳米机器人的局限性.
- 为先进的治疗和药物输送系统提供了新的可能性.
