Pneumatic neurons for soft robots enable inflate-and-fire networks for rhythmic motion
作者: Dongting Li, Michael Tolley, Nick Gravish
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-10
💡 一句话要点
提出气动神经元以解决软机器人控制问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 气动神经元 软机器人 自激励控制 生物启发 振荡运动 环境适应性 无电子控制
📋 核心要点
- 现有软机器人通常依赖集中电子控制，缺乏自主适应能力，难以应对复杂环境。
- 论文提出气动神经元，通过将能量转换、逻辑和驱动整合在一个模块中，实现自激励控制。
- 实验表明，气动神经元网络能够在不同负载和温度下维持稳定的振荡运动，展现出优越的适应性。
📝 摘要（中文）
动物通过分布式神经电路协调运动，但软机器人通常依赖外部集中电子设备进行控制。本研究提出了一种受生物神经电路启发的软机器人控制架构，称为气动神经元（Pneu-ron）。该模块结合了低沸点流体、加热器和机械开关，形成自激励单元。通过加热流体使模块膨胀，触发相邻模块的兴奋与抑制，形成“膨胀与激发”过程。气动神经元网络能够在机械负载和温度变化下维持稳定的振荡，适应环境变化，展示了无电子控制的自适应软机器人新方向。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决软机器人在控制上依赖集中电子设备的问题，现有方法缺乏自主性和环境适应能力。
核心思路：论文提出的气动神经元模块通过结合流体动力学和生物神经电路模型，实现自激励和控制，避免了传统电子控制的限制。
技术框架：气动神经元模块由低沸点流体、加热器和机械开关组成，模块间通过膨胀与激发机制相互连接，形成兴奋-抑制环路，驱动振荡运动。
关键创新：气动神经元的设计将逻辑和驱动功能整合在材料级别，突破了传统电子控制的局限，展现出新的自适应能力。
关键设计：模块的设计考虑了流体的沸点、加热速率及机械开关的响应时间，确保在不同环境条件下的稳定性和响应性。通过动态建模，形成无量纲分岔图，指导网络的振荡行为。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，气动神经元网络在机械负载和温度变化下能够持续维持稳定的振荡，展现出优于传统控制方法的适应性和稳定性。具体而言，网络在不同条件下的振荡频率和稳定性均得到了显著提升，验证了其在软机器人中的应用潜力。
🎯 应用场景
该研究的气动神经元技术可广泛应用于软机器人领域，如医疗机器人、探测器和人机交互设备等。其无电子控制的特性使得机器人能够在复杂环境中自主适应，具有重要的实际价值和未来发展潜力。
📄 摘要（原文）
Animals coordinate their movements through distributed neural circuits, but soft robots still typically depend on external, centralized electronics for control. Building soft robots that operate without centralized electronic controllers while remaining responsive to their environment remains a frontier challenge in soft robotics. In this work we introduce a soft-robot control architecture inspired by leaky integrate-and-fire models of biological neural circuits. The Pneumatic neuron (Pneu-ron) is a soft actuator that unifies energy conversion, logic, and actuation in one component. Each module combines a low-boiling-point fluid (LBF), a heater, and a mechanical switch into a self-excitable unit. Boiling the LBF inflates the module and triggers excitation and inhibition of adjacent modules in a process we call "inflate-and-fire". When interconnected into excitatory-inhibitory rings, Pneu-rons generate stable, sequential oscillations whose frequency emerges from the material dynamics and environmental conditions. By harnessing the inflation of Pneu-rons for actuation these networks can drive oscillatory locomotion of soft robots. Pneu-ron networks sustain oscillation under mechanical load and thermal variations, adapting through material physics rather than computation. Dynamical modeling of these networks reveals a dimensionless bifurcation diagram that dictates the network's oscillatory behavior. Encoding logic and actuation into material-level modules presents a new avenue for adaptive, electronics controller-free, soft robots.