为一个活体生物躯体注入机械的“大脑”，然后人为节制该生物的举动，已由科幻片走入实际天下。
包裹分拣机器人克日，国际机械人学术顶刊ScienceRobotics上最新颁发的一篇新论文，描写了一种用机械视觉、活动掌握和导航等算法代替线虫大脑、周详操控活体线虫活动的新方法，创造出一个不受束厄局促的、高度可控的微型软体机械人，并将其命名为RoboWorm。
该论文标题问题为《经过光遗传活动操纵秀丽隐杆线虫，实现活的微型软体机器人》（TowardalivingsoftmicrorobotthroughoptogeneticlocomotioncontrolofCaenorhabditiselegans），由加拿大多伦多大学机器取工业化学院取Lunenfeld-Tanenbaum研究所协作完成。
“生物自己即最完美的机器人。”论文第一作者董先科博士报告智器械，由机器人学的角度，这一研讨相当于做了一个微米标准的蛇形机器人，只不过用了生物自己的肌肉细胞作为执行器，这使得微型机器人变得越发机灵，还更像真正意义上的机器人。
01.破解微型机器人的活动掌握技能瓶颈
进修自然生物的活动是设计微型机械人最有用的战略之一。得益于数百万年的进化，生物们开展了庞杂的身体布局、高效的能量活动和进步前辈的活动控制体系，这一些体系超过了任何人造机械。这一些生物的特征，为种种微型机械人的设计给予了伟大的灵感。
微型机器人范畴正在MEMS手艺和光刻蚀手艺的迭代之下，近十年来有长足的进展，并慢慢正在靶向为药、丈量细胞器模量、辅佐精子挪动人工受孕等场景实验使用。然而，取自然模子相比，生物启示的微型机器人的布局通常被大幅简化，以增进微型机器人的制作和驱动。
是以，这类微型机器人的性能没法取生物体一视同仁。人类若想真正制作尺寸在数百微米以致数微米的受控微型机器人，现在条件下，仍旧存在诸多手艺瓶颈。比如果在工艺层面，次要瓶颈在于若何制作装和配微型机器人，若何为这么小的机器人供能。
正在道理瓶颈层面，微米环境里粘滞力和摩擦力比重力大一些数量级，用什么布局驱动微型机器人活动，以完成既定义务。正在节制层面，若何丈量微型机器人的活动，组成闭环，若何对这么小的机器人实现精细节制等等，全是当前研讨面对的挑衅。现阶段学术界开辟的微型机器人组织相对简朴，多为简朴的、能直接用光刻蚀技能加工的微布局体，如微纳米磁块、微米螺旋体、微米管等。操控性和功效多数比拟有限。
而若是布局过于庞杂，正在微米标准下，它们即便可以加工出来还很难装配。针对这一些瓶颈题目，此次正在ScienceRobotics上宣布的新论文，提出了一种相称有“脑洞”的解决方案：用机械视觉、活动节制和导航算法替换生物的大脑，重构生物的感官活动体系，人为节制活体生物的活动，直接将微米级生物开发为受控微型机械人，以完成微米环境下的特定义务。
02.联合机械视觉算法，细密掌握活体线虫这项研讨挑选的生物对象是秀丽隐杆线虫。秀丽隐杆线虫是生物学中独一一个神经元毗连映照图被完整展现的模子生物，身体透明，成年人体长度约1毫米，宽度约80微米，身体里一共302个神经元。关于秀丽隐杆线虫的研讨离别在年产生了三个诺贝尔奖。
作为一种软体生物，线虫的身体每一个处所都能蜿蜒，具有无限自由度。近年来，跟着人工神经网络的生长，人们对生物本体的神经系统旌旗灯号传送处置的机理分析有更火急的需求。秀丽隐杆线虫还成为神经生物学乃至人工智能学科的研讨热门之一。经由过程一系列生物化学和工程手腕，该研讨将活的线虫变成了能够人为邃密精美掌握的微型机器人。
首先，研究者用化学办法阻断了线虫的活动神经元取肌肉细胞组的信息通报，将线虫的神经系统临时麻醉，使得现场仍然是活的，但它的大脑没法向肌肉转达活动指令，即没法控制本身活动。
然后，根据机械视觉算法实时阐明线虫的形态和四周的环境，阐明后果，正在进一步建模和掌握算法综合以后，用光遗传学的办法，利用微米激光束严密调和掌握肌肉细胞组群的流动，实现线虫团体的闭环活动掌握。由而用算法庖代线虫的“大脑”，重构线虫感官活动体系对身体的掌握。
详细来讲，考虑照明光强、显微镜聚焦状况、虫子巨细等滋扰因素，研究人员采集了几千张自然状况的虫子一连匍匐的照片，正在此基础上设计机械视觉算法。据董先科先容，该算法正在通俗的笔记本电脑上还能实现50fps的速度，相干代码已公开。
然后，掌握算法会凭据机械视觉算法丈量的物理状况，测算当前时刻须要用多大的激光强度，来激活或按捺哪组肌肉细胞，进而把持线虫向设定的位置挪动。为了周密的和谐掌握肌肉收缩，须要激光束有细胞级的精度。为此，研究人员改装了一台倒置显微镜，而且在上面搭建了一个激光投影体系。
该体系用数字微型器件DMD反射473nm的蓝色激光束，搭建一些光学元件让激光束透过显微镜物镜缩小上百倍，然后聚焦正在线虫身上，末了通过给DMD编程来操纵激活或克制哪些肌肉细胞。今朝这个体系能够到达3微米的投影精度，根基能够实现对单个肌肉细胞的光遗传学操控。
研究者正在这类人为革新的活体机器人上，设计算法实现了线虫正在自然状态下被观察到的一切五种活动形式，并付与了自然状态下线虫没有的“全局视觉”：经由过程活动节制和导航算法，邃密精美操作线虫机器人躲障，一次性经由过程迷宫。
湖北药品分拣机器人03.为新型蛇形机器人研讨给予新思路
论文第一作者董先科是一名90后青年人学者，2012年正在哈尔滨工业大学航天学院自动化专业完成本科进修，2014-2019年正在加拿大麦吉尔大学机器工程系得到博士学位，主攻机器视觉、微型机器人，和机器人精细操纵研讨标的目的。自2019年至今，董先科正在加拿大多伦多一家高新科技公司任算法研发工程师，卖力嵌入式高帧率目光跟踪体系的算法开辟，和正在医疗AR和帮助驾驶场景的利用。此前他曾以第一作者身份得到机器人范畴顶级学术集会ICRA2015的最好集会论文提名奖和最好自动化论文提名奖。
分拣机器人能不能识别商品种类他引见道，微米环境下，因为物理定律的标准缩小效应，粘滞力和摩擦力比重力要大一些数量级。是以微米环境下的自主活动形式，例如细菌的鞭毛活动、精子的泅水活动、线虫的蛇形活动等，取一样平常宏观活动形式有很大区分。生物具有灵便的身体和对环境的高度顺应，具有靠得住和高效的自然属性。将微米环境里生活的生物改革为微型机器人，是微型机器人范畴的全新思绪，还对日后人造微型机器人供应了前瞻性研讨。
今朝广义蛇形机械人的开辟通常将其等价为串连杆件模子，用拉格朗日方程举行刚体建模。但这类传统方式疏忽了机械人和环境庞杂的力学交互，是以蛇形机械人活动速度和服从通常不高。本文经由过程建模仿真和一系列实验，揭露了线虫正在蛇形活动过程中肌肉的活性部位取身体的曲率之间存正在相位差，并从理论和实验两方面考证了此相位差是驱动线虫蛇形匍匐的活动形式的缘故原由。该功效对新型蛇形机械人的设计建模取掌握有主要的指导意义。
末了，本文示范了用微米激光束紧密操控肌肉细胞活性的实验。此要领对其他生物瘫痪疾病的医治也是有启迪意义。正在这项研讨中，研讨团队做了许多底子的动力学研讨，研讨微米下的“蛇”若何爬动。或许未来某一天能以此为底子，做出人造的微米蛇形机器人，将之放到人的血管大概消化道里为人治病。
董先科说，他接下来的研讨筹划是进一步设计尺寸稍大的人造蛇形机械人，然后用此刻做出来的模子举行节制，由于更多地思量到了机械人和环境的力学交互，料想也许提拔许多方面的性能。另一方面，这个线虫机械人能够作为一个研讨线虫神经学的极佳平台，例如研讨这个只有302个神经元的模子生物有无习惯性影象，大概如何组成习惯性影象。据他泄漏，有一些取线虫生物学家协作的课题正在展开。
04.结语：或启示线虫神经学及微型机器人相干研讨
快递分拣机器人创新设计因为生物神经系统的工程或从头设计具有挑战性，再加上缺少正确描写生物举动的生物力学模子，大多生物夹杂微型机器人的设计仅触及简朴的生物组件，不具备正在活动时代和谐这一些驱动组件的身体级智能。整体来看，这项将活线虫转化为微型软体机器人的新研讨，为秀丽隐杆线虫及其他线虫的神经学研讨供应了一个极佳的平台，亦对微米标准下机器人的开辟亦供应了开创性的思绪。连系肌肉活性的荧光成像，该研讨还对微米标准下蛇形活动的动力学研讨有示范意义。
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