在复杂的环境中,生物杂交的基于行为导航与避开障碍的cyborg昆虫在复杂的环境中

科学领域:

• 生物混合系统 生物混合系统
• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 昆虫导航 昆虫导航

背景情况:

• 复杂环境中的自主导航是机器人系统面临的重大挑战.
• 赛博格昆虫提供了一种新的生物杂交方法,将生物能力与电子控制结合起来.
• 现有的导航方法与不可预测和非结构化的地形作斗争.

研究的目的:

• 开发和评估一种基于行为的生物混合导航 (BIOBBN) 系统,用于自主导航机器人昆虫.
• 为了让机器人能够在复杂的,充满障碍的环境中进行导航.
• 根据环境复杂性调整导航策略.

主要方法:

• 开发了两个导航算法:reach-avoid和自适应 reach-avoid.
• 集成算法与机器人,利用自然行为,如墙壁跟随和爬.
• 在模拟复杂的环境中测试BIOBBN系统,使用各种表面 (沙子,岩石).

主要成果:

• 通过BIOBBN系统,机器人可以自主导航并到达目标位置.
• 适应性到达-避免算法有效地管理了具有更高障碍的更具挑战性的场景.
• 在更密集的环境中,由于避免障碍和自然登行为,导航时间增加.

结论:

• BIOBBN系统展示了生物混合方法在复杂环境中实现自主导航的潜力.
• 利用天然的昆虫行为是增强机器人导航能力的可行策略.
• 进一步开发可能会导致强大的自主机器人昆虫用于各种应用.