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
会员中心
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
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

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

    213

    文章

    31394

    浏览量

    223553
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    水下机器人测试:为深海“探路者”铸就的极限生存考验

    水下机器人测试是指对遥控水下机器人(ROV)、自主水下机器人(AUV)或混合式水下机器人在研发、定型或交付前,通过一系列模拟与真实环境试验,
    的头像 发表于 04-14 14:45 130次阅读
    水下<b class='flag-5'>机器</b>人测试:为深海“探路者”铸就的极限生存考验

    商品列表API接口指南

    一、前言 闲作为阿里巴巴旗下的二手交易平台,暂未对外开放官方的商品列表查询 API。本指南基于对闲鱼网页端 / 移动端网络请求的逆向分析,提供非官方的商品列表数据获取思路及 Python 实现方案
    的头像 发表于 01-05 09:57 818次阅读

    商品详情 API 接口文档

    一、接口概述 1. 接口功能 该接口用于获取闲平台商品的详细信息,包括商品标题、价格、规格、卖家信息、库存状态、商品描述、图片链接、交易记录(部分公开数据)等核心字段,支持开发者构建商品监控、竞品
    的头像 发表于 01-04 16:42 1301次阅读

    商品详情API完整指南

    一、摘要 闲商品详情API是阿里巴巴旗下二手交易平台闲提供的开发者接口,主要用于通过商品ID获取商品的详细信息。该接口支持多种开发语言调用,返回JSON格式数据,包含商品基本信息、卖家信息、图片
    的头像 发表于 12-02 11:46 592次阅读

    ​​​​​​​闲平台根据商品ID获取商品详情的API接口实现

      引言在二手交易平台的数据分析、价格监控或商品信息聚合等应用场景中,通过商品ID(item_id)精准获取商品的详细信息是基础且关键的一步。闲作为国内领先的C2C二手交易平台,提供了开放平台
    的头像 发表于 11-19 15:27 971次阅读
    ​​​​​​​闲<b class='flag-5'>鱼</b>平台根据商品ID获取商品详情的API接口实现

    商品详情API秘籍!轻松获取SKU属性数据

    商品详情API是阿里巴巴旗下二手交易平台闲为开发者提供的官方接口,主要用于通过商品ID获取详细的商品信息。 一、摘要 该接口名称为Goodfish.item_get,采用RESTful风格
    的头像 发表于 11-13 11:54 1309次阅读

    API接口的术应用场景分析

    ​ 闲作为阿里巴巴旗下的二手交易平台,其开放API为开发者提供了丰富的技术集成能力。以下是主要应用场景的技术实现分析: 1. 商品数据同步与聚合 技术实现 :通过/items接口批量获取商品元数据
    的头像 发表于 11-04 15:21 455次阅读
    闲<b class='flag-5'>鱼</b>API接口的术应用场景分析

    平台获取商品详情API接口

    ​  闲是阿里巴巴旗下的二手交易平台,为开发者提供了丰富的API接口,方便获取商品数据。本文将详细介绍如何通过API获取商品详情,包括申请流程、调用方法和代码示例。内容基于公开API文档和实践经验
    的头像 发表于 10-27 16:01 1276次阅读
    闲<b class='flag-5'>鱼</b>平台获取商品详情API接口

    自动驾驶 HIL 测试:构建 &amp;quot;以假乱真&amp;quot; 的实时数据注入系统

    自动驾驶路测难满足算法迭代需求,硬件在环仿真成关键!但高像素相机数据的无损低延迟注入仍是难题? 本文介绍相关高保真实时注入系统架构、核心技术、I2C 作用及实践挑战,一份来自仿真测试主管的5000+字经验总结!
    的头像 发表于 08-13 09:29 4259次阅读
    自动驾驶 HIL 测试:构建 &amp;quot;<b class='flag-5'>以假乱真</b>&amp;quot; 的实时数据注入系统

    自动驾驶 HIL 测试:构建“以假乱真”的实时数据注入系统

    本文介绍高保真实时仿真注入系统架构及核心技术,解决传感器数据高效注入难题。
    的头像 发表于 08-12 17:16 928次阅读
    自动驾驶 HIL 测试:构建“<b class='flag-5'>以假乱真</b>”的实时数据注入系统

    凯米斯科技助力全球首艘三文养殖工船打造“海上智慧牧场”

    如何让万吨级养殖工船在深远海自由“游牧”,并保持养殖水质的长期稳定?如何在封闭船舱内为数万尾三文持续提供理想的水环境?又如何在复杂多变的深远海环境中实现水质数据的精准采集与实时传输?全球首艘大型
    的头像 发表于 08-01 13:36 1188次阅读
    凯米斯科技助力全球首艘三文<b class='flag-5'>鱼</b>养殖工船打造“海上智慧牧场”

    剖析CJT眼端子(Press-Fit)技术白皮书

    眼端子技术摘要‌ ‌定义‌:无焊压接式连接器,通过弹性变形实现PCB机械互锁 ‌核心优势‌: 1.装配效率提升50%(对比焊接) 2.接触电阻
    的头像 发表于 06-27 15:26 3744次阅读
    剖析CJT<b class='flag-5'>鱼</b>眼端子(Press-Fit)技术白皮书

    新疆三文年产3000吨,凯米斯溶解氧传感器守护“沙漠养殖”

    养殖环境控制提出了严苛挑战。其中,溶解氧(DO)的精准监测与控制,是关乎成败的核心命脉。新疆三文的“缺氧困境”作为冷水鱼类,三文在12-18℃的水温中虽能获得较
    的头像 发表于 06-20 17:59 813次阅读
    新疆三文<b class='flag-5'>鱼</b>年产3000吨,凯米斯溶解氧传感器守护“沙漠养殖”

    【「# ROS 2智能机器人开发实践」阅读体验】视觉实现的基础算法的应用

    的cv_bridge库,可以轻松实现ROS图像消息与OpenCV格式的转换,这在实际开发中极为便利。 视觉巡线与二维码识别的应用 视觉巡线是机器人自主导航的经典案例,书中从仿真到真实机器
    发表于 05-03 19:41

    RDK X3新玩法:超沉浸下棋机器人开发日记

    一、项目介绍产品中文名:超沉浸式智能移动下棋机器人产品英文名:Hackathon-TTT产品概念:本项目研发的下棋机器人,是一款能自主移动、具备语音交互并能和玩家在真实的棋盘上进行“人机博弈”的移动
    的头像 发表于 04-25 18:18 1562次阅读
    RDK X3新玩法:超沉浸下棋<b class='flag-5'>机器</b>人开发日记