LEGO MINDSTORMS机器人平台上的神经网络建模方法。该方法提供了一个模拟工具,无脊椎动物神经科学的研究在研究实验室和课堂。这项技术使调查仿生机器人控制原则。
我们提出一个方法,使用市售的LEGO MINDSTORMS NXT机器人平台测试系统级神经科学假设。第一步的方法是开发一个合适的模型有机体的具体自反行为神经系统模拟;这里我们使用美国龙虾。外感受性反射通过decussating(渡)神经连接介导可以解释动物的出租车朝着或远离刺激作为描述由Braitenberg和调查采用NXT平台特别适合。1的神经系统仿真LEGO使用LabVIEW软件编程头脑风暴的平台。一旦神经系统的正确调谐,运行在机器人上,在相同的环境条件下,对动物行为的实验。通过控制试样所经历的感觉周围环境,可以观察到不同的行为输出。这些差异可能指向特定deficienc指神经系统中的模型和服务告知迭代模型下的特定行为研究。这种方法允许实验操作的电子神经系统,并作为一种方式来探索神经科学假说,特别是关于神经生理学基础简单的先天自反行为。 LEGO MINDSTORMS NXT套件提供负担得起的和高效率的平台上测试初步仿生机器人控制计划的。该方法也适用于高中教室作为基础的动手探究为基础的生物机器人课程。
神经生理学研究过去100年里已经极大地拓宽我们的知识,神经系统的结构和功能。然而,大多数的神经系统的研究迄今一直依赖于孤立的制剂或内敛科目使用。虽然已经有许多成功的努力,记录神经活动,自由活动动物2-5,仿生机器人的方法提供了一个宝贵的工具,让神经系统操作,以测试系统级神经科学假说6。模拟操作机器人的神经系统可以通过实验操作,并允许软件建模到物理世界的延伸。这种方法已在学术界7,8实施,但假设检验的过程中,建立一个仿生机器人可以是昂贵和费时。我们提出一个方法来执行的仿生机器人的方法,使用市售的机器人K表(LEGO MINDSTORMS NXT 2.0)。这种方法的目的是,机器人9或生物杂交10体现了神经网络模拟测试系统级神经科学假说提供了快速和有效的方式。加快从假设到实验的过程,提高研究效率。简单的LEGO MINDSTORMS平台提供我们演示如何使用美国龙虾( 美洲龙虾 )作为模式生物的仿生传感器和神经网络的试验床。该方法还提供了强大的教育工具,在课堂上,学生可以设计和操纵神经系统,为自己的机器人11。
当启动仿生机器人神经系统仿真实验,有几个重要遵循的准则。选择正确的模式生物是至关重要的:挑一个有机体,是很容易获得和维持。无脊椎动物是理想的,因为他们通常不要求实验机构批准,其畜牧业的需求往往比脊椎动物的要求不高。从科学的角度来看,它是有利于选一种动物,有一个既定的神经行为学文献记载,从中可以得出的假设进行测试21。
选择一个?…
The authors have nothing to disclose.
我们感谢克里斯·罗杰斯博士(美国塔夫茨大学)用于编程和手稿建议。我们感谢亚历克斯朱利亚诺和德博拉·李支持视频制作。
提供的资金由美国国家科学基金会研究生研究奖学金在合成生物学和ONR穆里。