0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

机器鱼以假乱真骗过真实鱼类

454398 来源:网络整理 作者:工程师1 2018-04-18 10:30 次阅读

ETRobot Fish Can Trick the Real Thing Behind The Scenes

The second generation of robotic fish developed in Dr. Maurizio Porfiri‘s Dynamical Systems Laboratory at Polytechnic Institute of New York University. Credit: Polytechnic Institute of New York University View full size image

This Behind the Scenes article was provided to LiveScience in partnership with the National Science Foundation.

Scientists have long turned to nature for inspiration and innovation. From unlocking the secrets of spider silk to create super-strong materials to taking hints from geckos for new adhesives, clues from the natural world often lead to advances in our practical world. But the relationship between engineering and nature has been largely one-directional, with humans reaping the majority of the benefits of discovery.

What if it was possible to close the loop, and combine human ingenuity and nature’s wisdom to protect a species or ecosystem?

Dr. Maurizio Porfiri, Assistant Professor of Mechanical Engineering at the Polytechnic Institute of New York University, is one step closer to that goal through his research into the behavior of schooling fish, which is funded by a prestigious NSF Faculty Early Career Development (CAREER) award. Porfiri’s findings led him to create a series of biologically inspired robots that may help preserve and protect marine life.

“Studies of schools of fish, flocks of birds and herds of animals have inspired robotic systems designed for our own applications,” said Porfiri. “But I wanted to see if I could close the gap, bringing some of those benefits back into the natural world.”

A lifelong animal lover who recalls childhood aspirations of becoming a zookeeper, Porfiri began his studies of fish schooling by examining how leadership is established within these populations. “Schooling fish have a rich system of information sharing,” explains Porfiri. “They decide when to school based on a wide variety of factors, including vision and pressure cues from other fish. By studying these cues, we can learn how school members recognize—and follow—a leader.”

Porfiri posited that if he could enforce leadership by an external member—in this case, a robot that actively engages the group—he could influence the direction and behavior of schooling fish. This could prove a life-saving advantage for marine populations in the event of oil or chemical spills or other natural disasters. Porfiri also envisions the ability to lead fish away from man-made dangers like turbines.

The first generation of the robot fish built in Dr. Maurizio Porfiri’s Dynamical Systems Laboratory at Polytechnic Institute of New York University were shaped less fishlike than the second generation, but real fish accepted them as schoolmates and even followed their leadCredit: Polytechnic Institute of New York UniversityView full size image

Porfiri’s background in dynamical systems, mechanics of advanced materials and underwater robotics aided in the creation of robotic “leader” fish that while not especially lifelike at first glance, are deceptively agile swimmers. When deployed in an environment with groups of gregarious fish, these robotic members have been effective at influencing the school’s behavior. Porfiri suggests that one of the secrets to the robots’ ability to successfully school with real fish may lie in their mimicry of the swim characteristics of real fish.

This first generation of robotic fish is capable of swimming along a plane, and future generations will be able to dive and surface. In laboratory observations, Porfiri and his team have noted a variety of interaction patterns between groups of gregarious fish and the underwater robot, including tracking, milling and following, hinting that the group’s behavior can be altered by a robotic member.

In the meantime, the NSF CAREER grant, which also supports community outreach, gives Porfiri the opportunity to take his work beyond the lab to recapture the old dream of spending his days at the zoo. Throughout the academic year, he and his students can be found at the New York Aquarium, where they nurture a passion for math, science and engineering among local elementary and middle school students. The young students engage in authentic robot design experiments, creating custom caudal fins for robotic fish. By deploying robots equipped with these fins during test swims, the classes learn how fin size and shape affect swimming performance.

Editor’s Note: This research was supported by the National Science Foundation (NSF), the federal agency charged with funding basic research and education across all fields of science and engineering. Any opinions, findings, and conclusions or recommendations expressed in this material are those of the author and do not necessarily reflect the views of the National Science Foundation. See the Behind the Scenes Archive.

自动翻译仅供参考

机器鱼以假乱真,足以骗过真实鱼类 Robot鱼可以欺骗背后的Scenes

动真格的第二代机器鱼在理工学院开发的博士莫里吉奥Porfiri的动力系统实验室纽约大学。

这幕后文章理工学院是提供给生活科学与国家科学基金会。

合作

长期以来,科学家们转向了大自然的灵感和创新。从解锁蛛丝的秘密打造超强材料,采取暗示从壁虎新的粘合剂,从自然界的线索往往会导致我们的实际世界的进步。但是,工程与自然的关系在很大程度上是单向的,与人类收获了广大发现的好处。

如果有可能关闭循环,并结合人类的智慧与自然&rsquo的;智慧来保护一个物种或生态系统?

博士。莫里吉奥Porfiri,机械工程助理教授在纽约大学的理工学院,是一步步接近这个目标通过他的研究的鱼群,这是由著名的美国国家科学基金会教师早期职业发展(CAREER)奖励资金的行为。 Porfiri大局;结果导致他创造了一系列的仿生机器人,可帮助维持和保护海洋生物。

u0026 QUOT;鱼学校研究,鸟兽成群成群的启发设计我们自己的应用程序的机器人系统, "说Porfiri。 "但我想看看我是否能缩小差距,使其中的一些好处放回自然界和QUOT;

终身动物爱好者谁回忆成为一名动物园管理员的童年愿望,Porfiri开始了他的鱼群研究通过研究如何领导这些人口中建立。 "鱼群有一个丰富的信息共享,&QUOT系统;解释Porfiri。 "他们决定什么时候去学校基于各种因素,包括视觉和压力的线索来自其他鱼类。通过研究这些线索,我们可以学习的学校成员如何认识和mdash;并按照—一个领导者和QUOT;

Porfiri假定,如果他可以通过一个外部成员和mdash加强领导;在这种情况下,一个机器人,积极开展小组和mdash;他可以影响的方向和鱼群的行为。这可以证明一个拯救生命的优势,为中石油或化学品泄漏或其他自然灾害时的海洋种群。 Porfiri还设想从人为的危险状涡轮机离开导致鱼类的能力。

第一代在纽约大学理工学院建于博士莫里吉奥Porfiri的动力系统实验室机器人鱼被塑造比第二代更小似鱼,但真正的鱼接纳他们为同学甚至跟着他们leadCredit:纽约UniversityView原图

Porfiri&rsquo的理工学院;的背景在动力系统,先进的材料和水下机器人的帮助在创造机器人&QUOT力学;领导者和QUOT;鱼,虽然第一眼看上去不是特别逼真,看似十分敏捷的游泳者。当部署在与群居鱼类群体的环境中,这些机器人的成员一直在影响学校和rsquo的效益;行为。 Porfiri表明,秘密机器人&rsquo的一个;成功学校真鱼可能在于的真鱼在游泳特色的模仿能力。

这第一代机器鱼能够沿着一个平面游泳,子孙后代将能够深入和表面。在实验室的观察,Porfiri和他的团队指出各种各样的群居鱼,水下机器人,包括跟踪,铣削和以下组之间的互动模式,暗示该集团&rsquo的;行为可以由机器人成员。

在改变与此同时,美国国家科学基金会CAREER资助,同时也支持社区服务,使Porfiri拍到了他超出了实验室的工作夺回度过他的日子在动物园的旧梦。在整个学年,他和他的学生们可以在纽约水族馆,在那里他们培育在当地小学和初中学生的数学,科学和工程的热情被发现。青年学生从事真正的机器人设计实验,创建自定义尾鳍的机器鱼。通过部署在测试游泳配备这些鳍机器人,类学习的大小和形状如何鳍影响游泳的表现。

编者按:这项研究是由美国国家科学基金会(NSF),美国联邦机构,负责资助基础研究和支持跨越科学与工程的各个领域的教育。任何意见,研究成果和结论或表达这种材料的建议是那些作者的,并不一定反映国家科学基金会的意见。见幕后存档的背后。.

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 机器人
    +关注

    关注

    206

    文章

    26945

    浏览量

    201204
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    关于FOC电机库真实电流的问题求解

    本人咨询个问题: 1、看FOC中电机电流采样时:是得到JDR1的值后,以参考电压为2V换算,然后又进行Q1.15标幺化。 2、这个电流处理后应该不是真实电流吧,因为ADC参考电压是3.3V的。是不是需要自己换算成真实电流值?
    发表于 04-10 06:37

    为何要做人形机器人?

    人形机器人在各个发展时期,都致力于在“仿人特征”上有一些突破。尽管有的人形机器人穿上衣服可以达到“以假乱真”的程度,但仔细观察就不难发现,几乎所有的人形机器人,其膝盖都呈现弯曲状态。
    发表于 04-09 10:54 80次阅读

    机器视觉系统构成、分类与优势解析

    机器视觉的定义:机器视觉就是使用光学非接触式感应设备自动接收并解释真实场景的图像以获得信息控制机器或流程。
    发表于 03-28 11:41 121次阅读
    <b class='flag-5'>机器</b>视觉系统构成、分类与优势解析

    【量子计算机重构未来 | 阅读体验】+机器学习的终点是量子计算?

    便对机器的计算能力产生了兴趣,虽然不是这个专业的,但是可以抽出闲的时间,来了解一下,可以通过学习来掌握一些技能。 目前也只有在闲暇之余做一些代码的工作了。 希望以后能够用的上。 其次大学期间也没有学
    发表于 03-10 16:33

    怎么用ADL5317进行multisim仿真实验?

    怎么用ADL5317进行multisim 仿真实验?没找到spice model.
    发表于 11-23 08:10

    国产达芬奇Xi手术机器人正式上市

    达芬奇SP机器人于2020年在进博会首次展出。今年达芬奇SP机器人手术相继在博鳌完成首例真实世界泌尿外科、耳鼻咽喉科及妇科研究。
    发表于 11-08 12:37 382次阅读

    机器视觉的发展史简述

    机器视觉是研究如何通过光学装置和非接触式传感器自动接收、处理真实场景的图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动的学科。
    发表于 10-10 09:28 157次阅读
    <b class='flag-5'>机器</b>视觉的发展史简述

    请问虚拟串口如何与真实串口连接?

    想创建一个虚拟串口,然后与一个真实串口连接,在Proteus仿真功能
    发表于 09-28 06:50

    Multisim仿真实例分享

    Multisim的百余个仿真实例,包含各类常见的电路
    发表于 09-26 06:10

    基于Matlab和VR技术的移动机器人建模及仿真

    ,虚拟模型准确地模拟了真实移动机器人的动力学特征 ; 通过对模型的参数修改 ,为实现对真实机器人的最优控制和设计提供了可信的参考方案
    发表于 09-20 06:24

    北京航空航天大学发布软体机器人智能感知系统最新进展

    如何区分一个以假乱真的苹果模型和真实的苹果?如何感知一张桌布的丝滑程度?当视觉无法感知这些信息,我们便需要机器人通过触觉来感知环境——开发一个能够多模态感知和描述物体的机器人,对帮助
    的头像 发表于 08-30 15:22 456次阅读
    北京航空航天大学发布软体<b class='flag-5'>机器</b>人智能感知系统最新进展

    灭火器操作虚拟仿真实训的独特优势

    虚拟现实(VR)技术在消防教育中的应用越来越广泛,其中之一就是灭火器操作虚拟仿真实训。与传统的灭火器模拟器相比,灭火器操作虚拟仿真实训具有以下独特之处: 真实感强:VR技术可以模拟真实
    的头像 发表于 07-24 15:53 337次阅读
    灭火器操作虚拟仿<b class='flag-5'>真实</b>训的独特优势

    如何在OpticStudio中建模和设计真实波片

    本文介绍了如何在 OpticStudio 中建模和设计真实的单色和消色差波片。它将演示如何使用双折射材料,通过构建评价函数来计算相位延迟,并使用 Universal Plot 将相位延迟与波片厚度的关系可视化。
    的头像 发表于 06-05 14:01 1045次阅读
    如何在OpticStudio中建模和设计<b class='flag-5'>真实</b>波片

    高校大学数字孪生教学实验室,虚拟仿真实训系统中心,数字孪生仿真实验室建设方案

    武汉高校大学数字孪生教学实验室,虚拟仿真实训系统中心,数字孪生仿真实验室建设方案。随着机器人远距离操作、传感器信息处理技术等的进步,基于虚拟现实技术的机器人作业示教已成为
    的头像 发表于 05-30 16:18 772次阅读
    高校大学数字孪生教学实验室,虚拟仿<b class='flag-5'>真实</b>训系统中心,数字孪生仿<b class='flag-5'>真实</b>验室建设方案

    ChatGPT军事运用的几个误区

    判断人与机器的区别,最经典的测试是图灵测试。让无关的第三人,从人与机器的对话中,能否准确区分于人与机器。如果把这一测试应于ChatGPT与人类之间,或许能够骗过第三人,把
    的头像 发表于 05-17 09:44 483次阅读