組織化的渾沌讓機器人繼續發展

Organized chaos gets robots going
http://www.physorg.com/news182957235.html
http://www.mpg.de/english/illustrationsDocumentation/documentation/pressReleases/2010/pressRelease201001122/index.html

January 17, 2010

即使是最簡單的昆蟲都能以牠們的六隻腳，產生非常不一樣的運動模式。動物使用各種步態（gaits），端看牠們爬上坡或爬下坡；緩慢或快速。來自（德國） Gottingen 的科學家們現在開發出一種行走機器人，能自由地在不同的步態之間切換。其解決方法的成功之處在於它的簡單明瞭：一個小型且簡單的網路只要幾個連結就能夠創造出非常不一樣的運動模式（patterns）。為達此目的，該機器人使用某種機制來進行「渾沌控制（chaos control）」。

在人類與動物中，週期性的循環運動例如行走或呼吸是由小型神經迴路所控制，那稱為「中樞模式產生器（central pattern generators，CPG）」。科學家在開發行走機械時，已使用這種原理。迄今，一般來說，對於每種步態均需要一個分離的 CPG。機器人經由數個感應器接收關於其環境的資訊 -- 關於其前方是否有障礙，或著它是否爬上斜坡。根據這些資訊，它選擇 CPG 來控制適合各自環境的步態。

由 Gottingen 科學家所開發的機器人現在設法僅用一個 CPG 來完成相同任務，那能產生完全不一樣的步態且能以一種有彈性的方式在這些步態間切換。此 CPG 是種由二種電路元件所組成的微小網路。其運作祕密在於所謂的「混沌控制」。若未受控制，則 CPG 產生某種渾沌活動模式。然而，這種活動性能輕易地受感應器（能輸入決定步態的週期性模式）所控制。端賴輸入訊號的感應器，不同的模式 -- 以及不同的步態 -- 也因而產生。

感應器屬性與 CPG 之間的連結能夠是已程式化的，或著由機器人從經驗中學到。科學家們使用一個關鍵例子來說明這如何運作：機器人能自主地學會僅可能以最少的能量輸入走上斜坡。一旦機器人走上斜坡，一個感應器便顯示，能量消耗太高了。因此感應器與 CPG 之控制輸入間的連結便會改變，直到所找到的步伐能使機器人耗用最少能量。一旦正確的連結建立後，機器人學到了斜坡與步態間的關係。當它第二次試圖爬上斜坡時，它將立即採用適當的步態。

在未來，機器人也將配備記憶裝置，即使當感覺輸入不再續存後，它也能夠完成動作。例如，為了要走過障礙，機器人的六隻腳都得要跨出一大步。"目前，機器人還不能應付這種任務 -- 一旦障礙在視線之外，它便不知該使用何種步態，" Marc Timme 說，Max Planck Institute for Dynamics and Self-Organization 的科學家。"一旦機器人配備動作記憶（motor memory），它將能夠利用「先見之明」並計畫其運動。"

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