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多功能控制:基于喂食的生物启发控制海蜗牛. (英语) Zbl 1460.92015年

生物、网络。 114,第6期,557-588(2020年); 更正同上115,第2号,191(2021)。
小结:动物表现出非凡的行为灵活性和多功能控制能力,这对机器人系统来说仍然具有挑战性。动物多功能的神经和形态学基础可以为机器人控制器提供生物灵感来源。然而,许多现有的生物神经网络建模方法依赖于计算成本高昂的模型,往往只关注神经系统,往往忽略了外围的生物力学。因此,虽然这些模型是神经科学的优秀工具,但它们无法实时预测功能行为,这是机器人控制的关键能力。为了满足实时多功能控制的需要,我们开发了一种混合布尔模型框架,能够以比实时更快的速度建模神经爆发活动和简单的生物力学。使用这种方法,我们提出了一个多功能模型海蜗牛喂食可以定性地再现三种关键的喂食行为(咬、吞咽和拒绝),表现出对外部感官线索的行为转换,并结合了已知的神经连接和喂食装置的简单生物启发机械模型。我们证明了该模型可以用于制定可测试的假设,并讨论了该方法对机器人控制和神经科学的影响。

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92秒20 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络
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