通常情况下，要了解昆虫或机器人的运动部件是如何顺利协调移动的，需要对力学、电子学和信息科学进行繁琐的建模。但在一项新的研究中，乔治亚理工学院的生物力学研究人员将蟑螂的冲刺归结为简单的原理和方程，然后他们用它来让测试机器人更好地行走。

这种方法告诉研究人员每条腿是如何独立运作的，它们是如何作为一个整体组合在一起的，以及它们如何协调或缺乏协调。尽管虫子和机器人的运动动力学完全不同，但新方法对两者都有效，也应该适用于其他机器人和动物。

生物机器人——蟑螂，是远超人类的跑步者，它的神经信号引导着六条进化得无可挑剔的腿。这个机械机器人是一个消费者模型，有四条粗短的腿，没有神经系统，而是依靠粗糙的物理力量来控制运动，这种力量作为粗糙的信号穿过它的底盘，大致协调它笨拙的步态。

“这个机器人要笨重得多，几乎无法感知周围的环境。蟑螂有很多感官，能更好地适应崎岖的地形。这项研究的第一作者伊扎克·内维尔恩(Izaak Neveln)说，“像臀部那么高的颠簸根本不会减慢它的速度。”他在研究期间是乔治亚理工学院西蒙·斯彭伯格实验室的博士后研究员。

先进的简单

这种方法，或者研究称之为“测量”，超越了这些巨大的差异，这些差异普遍存在于动物启发的机器人中。

该研究的作者写道:“从某种意义上说，这种方法是通用的，不管信号是神经尖峰模式、运动学、电压还是力，它都可以使用，也不取决于信号之间的特定关系。”

无论bug或bot如何运行，测量的数学输入和输出都是相同的单位。该措施并不总是消除建模的需要，但它可以缩短和指导建模，并避免痛苦的错误。

作者在杂志上发表了这项研究自然通讯2019年8月。这项研究是由国家科学基金会资助的。Sponberg是乔治亚理工学院物理学院和生物科学学院的助理教授。

集中化vs分散化

通常，机器人或动物通过一个中央系统发出许多行走信号来协调运动，但并非所有信号都是集中的。即使在人类中，尽管运动强烈地依赖于来自中枢神经系统的信号，但一些神经信号仅限于身体的某些区域;它们是局部信号。

有些昆虫的移动似乎很少集中，比如竹节虫，也被称为手杖，它们的腿几乎是独立的。竹节虫是不稳定的跑步者。

Neveln说:“我们的想法是，竹节虫对运动有更局部的控制，而蟑螂跑得很快，需要保持稳定，它的运动控制可能更集中，更像时钟。”

信号的强烈集中通常能更好地协调运动。它可能是通过一个复杂的机器人线路传输的代码，蟑螂的中央神经元同步它的腿，或者笨重的机器人的底盘从重击地面的腿倾斜，从而把重量放在对面的腿上。机器人专家需要看穿这些差异，并找出机车局部和中心信号之间的相互作用。

很酷的物理

新的“测量”是通过关注行走腿上的一个总体现象来实现的，这个现象可以被看作是前后摆动的钟摆。为了实现巨大的运动，它们需要在所谓的相位耦合振荡中同步。

一个有趣、简单的实验说明了这个物理原理。如果几个节拍器，比如六个节拍器——钢琴老师使用的滴答节奏钟摆——摆动不同步，你把它们都放在一个平台上，随着节拍器的摆动自由摆动，摆动就会同步一致。

它们振荡的相位或方向通过平台集中它们的复合机械脉冲而相互耦合。这个相位耦合的特殊例子是机械的，但它也可以是计算的或神经学的——就像蟑螂一样。

它的腿类似于摆动的节拍器，中枢神经肌肉的活动类似于自由摆动的平台。蟑螂的六条腿并非都朝同一个方向摆动。

“它们的同步并不统一。三条腿彼此同步——一边的前肢和后肢与另一边的中肢——这三条腿与其他三条腿同步，”Neveln说。“这是一种交替的三脚架步态。一个三脚的三脚架与另一个三脚的三脚架交替。”

无用的pogo

就像钟摆一样，每条腿的摆动都可以画成波浪。所有的腿波都可以平均成一个整体的蟑螂匆忙波，然后发展成更有用的数学，将集中与分散以及熵等因素联系起来，这些因素可能会使运动控制失控。

由此产生的原理和数学对笨重的机器人有利，它的腿部马达有很强的分散信号，对腿部与地面的接触做出反应，集中控制比杆状虫弱。研究人员也绘制了机器人的运动图，但它们并没有像蟑螂那样产生整齐同步的波群。

研究人员将原理和数学应用到这个笨重的机器人上，它最初表现得很糟糕——像弹簧高跷一样毫无用处地屈曲或跳跃。然后，科学家们通过重新调整底盘的重量来加强集中控制，使其运动更加连贯。

“平台上的节拍器是机械耦合的，我们的机器人以这种方式进行坐标控制，”Neveln说。“你可以通过重新定位机器人的重量来改变它的机械耦合。通过使用我们从蟑螂身上开发的测量方法，我们能够预测这将带来的变化。”

蟑螂的惊喜

研究人员还将特定的蟑螂肌肉和神经元连接起来，观察它们与匆忙波的切分。17只蟑螂跨了2982步，向研究人员介绍了原理和数学，这些虫子也给研究人员带来了惊喜。

有一点很突出:科学家们曾认为，当蟑螂加速时，信号更加集中，但相反，中央和局部信号都增强了，可能是在传递“快跑!”

佐治亚理工学院的Amoolya Tiramulai是这篇论文的合著者。美国国家科学基金会资助了这项研究(赠款# NSF CAREER MPS/PoLS 1554790)。