Spiking control systems for soft robotics: a rhythmic case study in a soft robotic crawler

📄 arXiv: 2509.02968v1 📥 PDF

作者: Juncal Arbelaiz, Alessio Franci, Naomi Ehrich Leonard, Rodolphe Sepulchre, Bassam Bamieh

分类: eess.SY

发布日期: 2025-09-03

💡 一句话要点

提出基于脉冲控制的软体机器人蠕动控制系统，实现高效运动

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 软体机器人 脉冲控制 蠕动运动 神经反馈 Hopf分岔

📋 核心要点

  1. 软体机器人运动控制面临效率和鲁棒性挑战，传统方法难以在复杂环境中实现高效自适应运动。
  2. 论文提出一种基于脉冲神经反馈的控制系统，利用双稳态和负反馈产生节律性运动，无需过多外部调整。
  3. 通过理论分析和优化，证明了在机械共振下爬行可以最大化速度，验证了控制系统的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于脉冲神经反馈的软体机器人蠕动控制系统，旨在实现高效的运动。该控制器利用类似神经元快速正反馈的双稳态特性，结合感觉运动慢速负反馈环路，产生节律性脉冲。闭环系统通过量化驱动实现鲁棒性，负反馈确保高效运动并最大限度地减少外部调整。论文证明了蠕动波是由感觉运动增益控制的超临界Hopf分岔产生的。量纲分析揭示了机械和电气时间尺度的分离，几何奇异摄动分析解释了通过弛豫振荡实现的内源性爬行。此外，论文在奇异摄动机制下制定并解析求解了一个优化问题，证明了在机械共振下爬行可以通过神经机械尺度的匹配来最大化速度。鉴于节律和波在软体运动中的重要性和普遍性，我们设想脉冲控制系统可以应用于各种软体机器人形态和模块化分布式架构，从而在各个尺度上产生显著的鲁棒性、适应性和能量增益。

🔬 方法详解

问题定义：软体机器人的运动控制，尤其是在蠕动运动中，面临着效率和鲁棒性的挑战。传统的控制方法往往需要精细的参数调整，并且难以适应复杂多变的环境。现有的控制策略在能量效率和运动速度方面存在局限性，难以实现软体机器人的自主高效运动。

核心思路：论文的核心思路是借鉴生物神经系统的脉冲反馈机制，设计一种基于脉冲的控制系统，用于控制软体机器人的蠕动运动。该系统利用神经元快速正反馈的双稳态特性和感觉运动慢速负反馈环路，产生节律性的脉冲信号，驱动软体机器人进行蠕动。通过这种方式，可以实现高效、鲁棒且自适应的运动控制。

技术框架：该控制系统的整体架构包含以下几个主要模块：1) 传感器模块，用于感知软体机器人的状态信息；2) 脉冲神经控制器，基于感觉信息生成节律性脉冲信号；3) 驱动模块，将脉冲信号转化为对软体机器人的驱动力；4) 软体机器人本体，在驱动力的作用下进行蠕动运动。整个系统形成一个闭环反馈控制系统，通过负反馈调节运动状态。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将脉冲神经控制的思想引入到软体机器人的运动控制中。与传统的连续控制方法相比，脉冲控制具有更高的能量效率和鲁棒性。此外，论文还通过理论分析证明了在机械共振下爬行可以最大化速度，为软体机器人的运动控制提供了新的优化策略。

关键设计：该控制系统的关键设计包括：1) 脉冲神经控制器的参数设置，例如正反馈增益和负反馈增益，这些参数决定了脉冲信号的频率和幅度；2) 驱动信号的量化，通过量化驱动信号可以提高系统的鲁棒性；3) 感觉运动增益的调节，通过调节感觉运动增益可以控制蠕动波的产生和传播；4) 优化问题的构建和求解，通过优化神经机械尺度匹配，实现最大化运动速度。

📊 实验亮点

论文通过理论分析证明了蠕动波是由感觉运动增益控制的超临界Hopf分岔产生的。通过几何奇异摄动分析解释了内源性爬行，并证明了在机械共振下爬行可以通过神经机械尺度的匹配来最大化速度。这些结果为软体机器人的运动控制提供了理论指导，并为未来的优化设计提供了依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗康复机器人、管道检测机器人、搜救机器人等领域。软体机器人在复杂环境中的适应性和安全性使其在这些领域具有独特的优势。未来，基于脉冲控制的软体机器人有望在狭窄空间、易损环境和人机交互等场景中发挥重要作用，提升相关任务的效率和安全性。

📄 摘要（原文）

Inspired by spiking neural feedback, we propose a spiking controller for efficient locomotion in a soft robotic crawler. Its bistability, akin to neural fast positive feedback, combined with a sensorimotor slow negative feedback loop, generates rhythmic spiking. The closed-loop system is robust through the quantized actuation, and negative feedback ensures efficient locomotion with minimal external tuning. We prove that peristaltic waves arise from a supercritical Hopf bifurcation controlled by the sensorimotor gain. Dimensional analysis reveals a separation of mechanical and electrical timescales, and Geometric Singular Perturbation analysis explains endogenous crawling through relaxation oscillations. We further formulate and analytically solve an optimization problem in the singularly perturbed regime, proving that crawling at mechanical resonance maximizes speed by a matching of neuromechanical scales. Given the importance and ubiquity of rhythms and waves in soft-bodied locomotion, we envision that spiking control systems could be utilized in a variety of soft-robotic morphologies and modular distributed architectures, yielding significant robustness, adaptability, and energetic gains across scales.