昆虫启发的仿生机器人自适应神经控制：基于竹节虫断肢补偿机制的分布式弹性运动系统研究

这篇综述创新性地提出分布式自适应弹性神经控制(DARCON)系统，通过模拟竹节虫(Medauroidea extradentata)断肢后的运动补偿机制，构建了基于中枢模式发生器(CPG)、突触可塑性和最小化感觉反馈的仿生机器人控制系统。该系统突破传统模型预测控制(MPC)和机器学习(ML)的局限，能在10-20秒内实现极端断肢(如双前肢缺失)后的自主运动恢复，为危险环境下的救援机器人提供了具有生物启发性的弹性解决方案。

　　

昆虫启发的弹性机器：解码竹节虫断肢补偿的神经控制奥秘

机械弹性对生物和机器系统都至关重要。当竹节虫遭遇捕食者时，它们会主动断肢(autotomy)逃生，随后通过惊人的运动适应能力重新协调步态。这种生物启发的弹性策略为机器人应对极端损伤提供了全新思路。

竹节虫的运动智慧

通过系统分析45只竹节虫在10种断肢条件下的运动轨迹(图3)，研究发现：对称性断肢(如双中肢缺失)时，邻近肢体会向缺失侧延伸运动范围；非对称断肢(如左前肢+右中肢缺失)则引发同侧肢体代偿性位移。特别值得注意的是，双前肢缺失时，剩余肢体通过缩小步幅而非位移来维持平衡——这种精妙的负载分配策略成为机器人控制的关键生物模板。

DARCON系统的创新架构

研究团队开发的分布式自适应弹性神经控制(DARCON)系统包含两大核心模块(图2a)：

1. 1.

   自适应神经CPG控制器：通过Hopf振荡器网络产生节律运动，每个肢体配备独立控制单元

2. 2.

   弹性适应控制器：仅依赖足端接触力(F)和身体姿态(roll α/pitch β)反馈，通过突触可塑性动态调整TC关节偏置角

在仿真实验中，该系统成功复现了竹节虫的断肢适应策略(图4)。当机器人失去双前肢时，中后肢自动增加内侧位移幅度，使重心(CoM)始终保持在支撑多边形内——这与生物观察结果高度一致(图1d-e)。

突破性的性能表现

与传统生物启发控制相比，DARCON展现出三大优势：

• 极端损伤适应：可应对多达33%肢体缺失(如L1-R1同时缺失)，适应时间仅10-20秒(图1f)

• 最小传感器依赖：仅需6个足端力传感器和1个IMU，无需全局环境信息

• 仿真到实体的无缝迁移：在18自由度的"Red Mirror"机器人(图2f)上验证了复杂地形下的稳定性

这项研究不仅揭示了竹节虫运动适应的神经机制，更为危险环境作业机器人(如核泄漏救援、太空探索)提供了革命性的控制范式。未来可通过整合更多生物模态(如触觉反馈)进一步提升系统弹性，推动仿生机器人向真正自主适应的方向演进。