Name: LEGO Robotlar Sinir Sistemi simülasyonlar Tasarlama ve uygulama (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-05-25T14:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 34 s
Description: Keşfedin sinir ağı simülasyonlarını LEGO Mindstorms NXT platformu kullanarak tasarlayın ve uygulayın. Bu yöntem, omurgasız sinirbilimi araştırmaları için biyomimetik kontrol prensiplerini anlamanıza yardımcı olur.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Biz programlama ve el yazması öneriler için Dr Chris Rogers (Tufts Üniversitesi) teşekkür ederim. Biz Video üretim desteği için Alex Giuliano ve Deborah Lee teşekkür ederim. Finansman bir NSF Yüksek Lisans Araştırma Bursu ve Sentetik Biyoloji bir ONR MURI tarafından sağlanan.

1. Robot Model Bina <ol><li> Iyi neuroethological literatürde temsil olduğunu incelemek için bir model organizma seçin. Nispeten basit bir sinir sistemine de incelenmiştir ve öncelikle doğuştan gelen refleksleri oluşur, çünkü omurgasız genellikle iyi bir aday olun. Biz Amerikan Istakoz, Istakoz americanus kullanarak bu yaklaşım gösterecektir. </li><li> Modelleme amacıyla iyi okudu refleksif davranış seçin. Hayvan refleks pençe kişiler engellerden kaçınma aracılık ederken rheotaxis (su akışı için yönlendirme) ortaya çıkarmak için anten bükme yanıt olarak Biz antennal viraj ve pençe yumru algılama için ıstakoz yanıtları seçtiniz. Bilateral simetrik sensörlerden gelen sinirsel bağlantılar decussating dayanarak basit refleksleri iyi çalışma 1 bu tür için uygundur. </li><li> Sinir çalıştırmak için seçilen davranışları için uygun sensörlü bir robot platform oluşturmak veya seçinağ simülasyonu. Özel bir robot gibi RoboLobster 12 veya Sprawl (hamamböceği) robot aile 13 olarak inşa edilebilir olsa da, burada deneysel süreci hızlandırmak için bir ticari kiti kullanın. Şablonlar, modüler bileşenler ve kurulan sensörler sağlayan LEGO Mindstorms NXT 2.0 kiti, robotun hızlı fiziksel inşaat için izin verir. </li><li> Seçin veya adım 1.2 &#39;de seçilen davranışların yöntemleri maç sensörleri inşa. Premade LEGO Mindstorms kiti sensörler kullanılabilir ya da ev yapımı içki sensörler 14,15 tasarlanmış olabilir. Biz dahil LEGO dokunmatik sensör ve NXT konnektörüne spliced ​​bir Flexpoint viraj sensörü oluşan özel bir anten viraj sensörü seçtiniz. Özel bir direnç bağlantı oluşturmak için, bir NXT konektörü tel ve lehim sensörün yol için siyah ve beyaz kabloları kesti. </li><li> Modelleme p varsayımsal bir sinir ağı bulmak ya da geliştirmek için daha önce yayınlanmış neuroethological çalışmalar kullanınurposes. Literatür lamprey 17 ıstakoz 16, çeşitli model organizmalarda davranışlarını açıklamak için çeşitli sinir ağları önerdi. Fonksiyonel sinir birimleri tespit ve sinaptik bağlantıları teorize edilmelidir. Laboratuvar koşullarda izin verirseniz Roman neuroethological deneyler de geliştirilmiş ve uygulanabilir. </li></ol> 2. Sinir Sistemi Programlama <ol><li> Matematiksel nöron ve sinaps modeli için denklemler çalıştırmak Sanal Aletleri (Vis) oluşturmak için LEGO MINDSTORMS NXT için LabVIEW Modülü ile birlikte LabVIEW yazılımı kullanın. Yayımlanmış herhangi bir modeli kullanılabilir, biz (DTM) harita tabanlı modeli 18 ayrık zaman tavsiye. Nöronal ateşleme çıkışı rejimleri çeşitli korunurken Bu hesaplama açısından verimli gerçek zamanlı bir çalışma sağlar. İki kontrol parametreleri, alfa ve sigma, toni dahil olmak üzere çeşitli sinir çıktı üretmek için simüle nöron dinamiklerini belirlemekc spike, kaotik ateş, patlama ve içsel sessizlik. Bu nöron modeli için LEGO Mindstorms için LabVIEW Vis burada online olarak bulunabilir: <a href="http://myfiles.neu.edu/blustein.d/neurobots" target="_blank">http://myfiles.neu.edu/blustein.d/neurobots</a> </li><li> Yeri ağ iteratif güncellenir böylece iken döngü içine Vis. </li><li> Postsinaptik nöronlara sinaps yoluyla presinaptik nöron başak çıkışı bağlayın. </li><li> Iteratif vardiya ile parametreleri güncellemiş pas bir sonraki hesaplama döngüsü kaydolur. DTM modeli güncellemeler hızlı (x) ve hesaplamalar bir sonraki yineleme geçirilen yavaş (y) dinamik değişkenler. </li><li> Ağ özelliklerini tanımlamak için sinaps parametreleri ayarlayın. Her sinaps için, sinaptik gücü (gsyn), gevşeme oranı (gama) ve ters potansiyel (XRP) sinaptik davranışını belirlemek DTM modeli denklemlerde katsayıları. Gsyn değeri çok olan0.0 (etkisiz) 1.0 (% 100 etkisi) arasında değişen bir artış olaydan sinaptik mevcut etkinin büyüklüğü, belirler Pense. Gama değeri 0.0 (tam çürüme) 1.0 (hiçbir çürüme) arasında değişen, ne olursa olsun başak olayların sinaptik akımın çürüme oranı belirleyen bir çarpanı. XRP değeri, uyarma veya sinaps inhibe düzeyini belirler -3.0 gelen uyarma ve inhibisyon temsil eden negatif değerleri temsil pozitif değerler ile 3.0 tipik aralığı değerleri. Değerler özel ağ özellikleri için ayarlanmış olabilir. Burada aşağıdaki ayarları kullanın: gama = 0.95, gsyn = 0.60 ve XRP = 2.2 (eksitatör sinaps) veya -1.8 (inhibitör sinaps). </li><li> Temel nöron aktivitesini değiştirmek için alfa ve sigma kontrol parametreleri ayarlayın. Çeşitli kontrol parametreleri için modelin dinamikleri alfa, genellikle başka bir yerde 18 ayrıntılı olarak açıklanmıştır ancak </em&gt; &lt;4 düşük sigma değerleri veya yüksek sigma değerleri için spike tonik için kendinden sessiz sinirsel aktivite üretir. &#39;Düşük&#39; ve &#39;yüksek&#39; sigma değerleri arasındaki geçiş genellikle alfa değerine bağlı olarak -1.0 ile 1.0 arasında oluşur. Nöron aktivitesi patlama alfa için üretilen&gt; 4 sigma değerleri sıfıra yakın olduğunda. Burada alfa = 4.05 ve sigma = -3.10 kullanın. </li><li> Ağınıza giriş sensörü bilgilere LabVIEW Vis kullanın. Sağlanan sensörler için, Vis Mindstorms LabVIEW modülü içinde zaten mevcuttur. Özel dirençli sensörler için, bir programlama çerçeve olarak Işık Sensörü VI kullanın. Homebrew sensörleri oluşturma hakkında bilgi başka bir yerde 14 bulunabilir. </li><li> Nöronal aktivite görselleştirmek için LabVIEW programının ön panelindeki grafik çizelgeleri yerleştirin. </li><li> Geçici olarak el sensör işlemek için ön panel kontrol kutuları ile sensör girişi yerinesinir ağı olacak bilgiler. </li><li> Nöronal ağ çalıştırmak ve elle çeşitli duyusal girdi sunmak için ön panel kontrolleri ayarlayın. Ağ niteliksel olarak bilinen koşulları için tahmin çalışır emin olun. </li><li> Nöron ve sinaps parametreleri değiştirerek gerektiği gibi ağ ayarlayın. Ayar de ilk girişimleri ağ çeşitli sinaps sinaptik gücü (gsyn) değiştirerek yapılmalıdır. Diğer parametreler de ayarlanması gerekebilir. </li><li> Nitel hassasiyetle ağ fonksiyonları kez, Vis sensör girişi ile ön panel kontrol kutuları değiştirin. </li></ol> 3. Sinir Sistemi Simülasyon Test <ol><li> Aynı koşullar altında, hayvan ve robot gözlemlemek için kontrollü bir ortamda ayarlayın. Biz kaya engeller (Şekil 1) içeren bir dikdörtgen tankı kullanın. Tank aynı alanda LEGO robot karşılamak için boşaltılabilir. </li><li> Dağı avideo kamera havai hayvan / robot davranışları kaydetmek için. Konu ve arka plan arasındaki kontrast otomatik izleme sağlamak için yüksek olduğundan emin olun. Biz test tankı beyaz altındaki boyalı. </li><li> Kontrollü bir ortamda ve video kayıt davranış hayvan yerleştirin. Robotun bu maç için ıstakoz duyusal yeteneklerini sınırlamaz emin olun. Burada bir alüminyum folyo maskesi ile gözleri kapsayan ve tatlı su 19 ile kemoreseptörlerin deafferenting tarafından ıstakoz en duyusal yeteneklerini de kısıtlar. </li><li> Bir LEGO robot (gerekirse su kaldırma) uygun ve aynı kontrollü bir ortamda robot çalıştırmak için ortam ayarlayın. </li><li> Otomatik olarak numuneler üzerindeki işaretleri izlemek için MATLAB komut dosyasını kullanın. Biz MouseLabTracker 20 kullanın. </li><li> Hayvan ve robot hareketlerinin vektör grafikleri oluşturun ve karşılaştırın. </li><li> Sinir sistemi ve elektronik ne kadar farklı yönlerini gözlemlemek için adımları tekrarlayın 3,3-3,6 Değiştirsinir sistemi robotun davranışını etkiler. Burada bir ıstakoz kıyasla pençe yumru sensör nöronlar ve motor sistemi ve monitör robot performans arasındaki sinaptik gücü ayarlayın. Alternatif olarak, test alanında duyusal koşulları değiştirilmiş ve etki robot ve hayvan gözlemlenebilir. Örneğin, burada açıklanan arenada farklı su akış oranlarına tabi olabilir. </li></ol>

<ol><li>Braitenberg, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Taxis%2C+kinesis+and+decussation%5BTitle%5D)+AND+%22Prog.+in+Brain+Res%22%5BJournal%5D)">Taxis, kinesis and decussation.</a> Prog. in Brain Res. 17, 210-222 (1965).</li>
<li>Schregardus, D. S., Pieneman, A. W., Ter Maat, A., Jansen, R. F., Brouwer, F., Gahr, M. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+lightweight+telemetry+system+for+recording+neuronal+activity+in+freely+behaving+small+animals%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">A lightweight telemetry system for recording neuronal activity in freely behaving small animals.</a> Journal of Neuroscience Methods. 155 (1), 62-71 (2006).</li>
<li>Kagaya, K., Takahata, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Readiness+discharge+for+spontaneous+initiation+of+walking+in+crayfish%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Readiness discharge for spontaneous initiation of walking in crayfish.</a> Journal of Neuroscience. 30 (4), 1348-1362 (2010).</li>
<li>Schrameck, J. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Crayfish+Swimming%3A+Alternating+Motor+Output+and+Giant+Fiber+Activity%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Crayfish Swimming: Alternating Motor Output and Giant Fiber Activity.</a> Science. 169 (3946), 698-700 (1970).</li>
<li>Kanz, J. E., Eberly, L. B., Cobbs, J. S., Pinsker, H. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neuronal+correlates+of+siphon+withdrawal+in+freely+behaving+Aplysia%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Neurophysiol%22%5BJournal%5D)">Neuronal correlates of siphon withdrawal in freely behaving Aplysia.</a> J. Neurophysiol. 42 (6), 1538-1556 (1979).</li>
<li>Webb, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Validating+biorobotic+models%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neural+Engineering%22%5BJournal%5D)">Validating biorobotic models.</a> Journal of Neural Engineering. 3, 1-20 (2006).</li>
<li>Wessnitzer, J., Asthenidis, A., Petrou, G., Webb, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+cricket-controlled+robot+orienting+towards+a+sound+source%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+12th+Annual+conference+on+Towards+autonomous+robotic+systems%22%5BJournal%5D)">A cricket-controlled robot orienting towards a sound source.</a> Proceedings of the 12th Annual conference on Towards autonomous robotic systems. , 1-12 (2011).</li>
<li>Grasso, F., Atema, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Integration+of+flow+and+chemical+sensing+for+guidance+of+autonomous+marine+robots+in+turbulent+flows%5BTitle%5D)+AND+%22Environ.+Fluid+Mech%22%5BJournal%5D)">Integration of flow and chemical sensing for guidance of autonomous marine robots in turbulent flows.</a> Environ. Fluid Mech. 2 (1), 95-114 (2002).</li>
<li>Westphal, A., Rulkov, N. F., Ayers, J., Brady, D., Hunt, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Controlling+a+lamprey-based+robot+with+an+electronic+nervous+system%5BTitle%5D)+AND+%22Smart+Struct.+and+Systems%22%5BJournal%5D)">Controlling a lamprey-based robot with an electronic nervous system.</a> Smart Struct. and Systems. 8 (1), 39-52 (2011).</li>
<li>Chao, Z. C., Bakkum, D. J., Potter, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Shaping+embodied+neural+networks+for+adaptive+goal-directed+behavior%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Computational+Biology%22%5BJournal%5D)">Shaping embodied neural networks for adaptive goal-directed behavior.</a> PLoS Computational Biology. 4 (3), e1000042(2008).</li>
<li>Building nervous systems for robots: an interactive and collaborative neuroscience curriculum. Blustein, D., Schultheis, K., Ayers, J. National Science Teachers Association National Conference, San Francisco, C.A, , (2011).</li>
<li>Ayers, J., Blustein, D., Westphal, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Conserved+Biomimetic+Control+Architecture+for+Walking%2C+Swimming+and+Flying+Robots%5BTitle%5D)+AND+%22Lect.+Notes+on+Artif.+Intelli%22%5BJournal%5D)">A Conserved Biomimetic Control Architecture for Walking, Swimming and Flying Robots.</a> Lect. Notes on Artif. Intelli. 7375, 1-12 (2012).</li>
<li>A Biologically Inspired Passive Antenna for Steering Control of a Running Robot. Cowan, N., Ma, E., Cutkosky, M., Full, R. Proceedings of ISRR'2003, , 541-550 (2003).</li>
<li>Gasperi, M., Hurbain, P. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGasperi%2C+M+%22Extreme+NXT%3A+Extending+the+LEGO+MINDSTORMS+NXT+to+the+Next+Level%22">Extreme NXT: Extending the LEGO MINDSTORMS NXT to the Next Level</a>. , Apress. Berkeley, C.A. (2007).</li>
<li>Gasperi, M. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGasperi%2C+M+%22LabVIEW+for+LEGO+MINDSTORMS+NXT%22">LabVIEW for LEGO MINDSTORMS NXT</a>. , National Technology and Science Press. Allendale, N.J. (2008).</li>
<li>Kennedy, D., Davis, W. Chapter 27 Organization of invertebrate motor systems. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aKennedy%2C+D+%22Handbook+of+Physiology%22">Handbook of Physiology</a>. 1, 1023-1088 (1977).</li>
<li>Buchanan, J., Grillner, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Newly+identified+%22glutamate+interneurons%22+and+their+role+in+locomotion+in+the+lamprey+spinal+cord%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Newly identified "glutamate interneurons" and their role in locomotion in the lamprey spinal cord.</a> Science. 236 (4799), 312-314 (1987).</li>
<li>Rulkov, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Modeling+of+spiking-bursting+neural+behavior+using+two-dimensional+map%5BTitle%5D)+AND+%22Physical+Review+E%22%5BJournal%5D)">Modeling of spiking-bursting neural behavior using two-dimensional map.</a> Physical Review E. 65, (2002).</li>
<li>Derby, C. D., Atema, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Narrow-spectrum+chemoreceptor+cells+in+the+walking+legs+of+the+lobster%2C+Homarus+americanus%3A+Taste+specialists%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Comparative+Physiology+A%22%5BJournal%5D)">Narrow-spectrum chemoreceptor cells in the walking legs of the lobster, Homarus americanus: Taste specialists.</a> Journal of Comparative Physiology A. 146 (2), 181-189 (1982).</li>
<li>Tort, A. B. L., Neto, W. P., Amaral, O. B., Kazlauckas, V., Souza, D. O., Lara, D. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+simple+webcam-based+approach+for+the+measurement+of+rodent+locomotion+and+other+behavioural+parameters%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">A simple webcam-based approach for the measurement of rodent locomotion and other behavioural parameters.</a> Journal of Neuroscience Methods. 157 (1), 91-97 (2006).</li>
<li>Huxley, T. H. The Crayfish, An Introduction to the Study of Zoology. , C. Kegan Paul & Co. London. (1880).</li>
<li>Blustein, D., Ayers, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+conserved+network+for+control+of+arthropod+exteroceptive+optical+flow+reflexes+during+locomotion%5BTitle%5D)+AND+%22Lect.+Notes+on+Artif.+Intelli%22%5BJournal%5D)">A conserved network for control of arthropod exteroceptive optical flow reflexes during locomotion.</a> Lect. Notes on Artif. Intelli. 6226, 72-81 (2010).</li>
<li>Webb, B., Scutt, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+simple+latency-dependent+spiking-neuron+model+of+cricket+phonotaxis%5BTitle%5D)+AND+%22Biological+Cybernetics%22%5BJournal%5D)">A simple latency-dependent spiking-neuron model of cricket phonotaxis.</a> Biological Cybernetics. 82 (3), 247-269 (2000).</li>
<li>Demarse, T. B., Wagenaar, D. A., Blau, A. W., Potter, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Neurally+Controlled+Animat%3A+Biological+Brains+Acting+with+Simulated+Bodies%5BTitle%5D)+AND+%22Autonomous+Robots%22%5BJournal%5D)">The Neurally Controlled Animat: Biological Brains Acting with Simulated Bodies.</a> Autonomous Robots. 11 (3), 305-310 (2001).</li>
<li>Novellino, A., D'Angelo, P., Cozzi, L., Chiappalone, M., Sanguineti, V., Martinoia, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Connecting+neurons+to+a+mobile+robot%3A+an+in+vitro+bidirectional+neural+interface%5BTitle%5D)+AND+%22Computational+Intelligence+and+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Connecting neurons to a mobile robot: an in vitro bidirectional neural interface.</a> Computational Intelligence and Neuroscience. , 12725(2007).</li>
</ol>

Yazarlar hiçbir rakip mali çıkarlarının olmadığını beyan ederim.

Biorobotic sinir sistemi simülasyon deneyleri başlatırken, takip için birkaç önemli kurallar vardır. Doğru model organizma seçimi önemlidir: elde etmek ve korumak için kolay bir organizma seçin. Genellikle deney için kurumsal onayı gerektirmeyen ve hayvancılık ihtiyaçlarını genellikle omurgalıların daha az talep olduğu için omurgasız idealdir. Bilimsel açıdan bakıldığında, 21 test etmek için hipotezler çizmek için bir köklü neuroethological edebiyat kaydı var bir hayvan seçmek için faydalıdır. <p class="j...

Son 100 yılda nörofizyolojik araştırmaları son derece sinir sistemi yapısı ve fonksiyonu hakkındaki bilgilerimizi genişletmiştir. Ancak, bugüne kadar sinir sistemi araştırma çoğunluğu izole preparatları veya ölçülü konuların kullanımı güvendi. Serbestçe hayvanlar 2-5 davranıyor gelen sinirsel aktivite kayıt için birçok başarılı çalışmalar varken, biorobotic yaklaşım sistemleri düzeyde nörolojik hipotezleri 6 test etmek için sinir sistemi manipülasyon için izin vermek için değerli bir araç sağlar. Robotlar işletim simüle sinir sistemleri deneysel manipüle ve fiziksel dünyaya yazılım modelleme uzatılması için izin olabilir. Bu yaklaşım iyi akademik dünyada 7,8 uygulanmıştır ancak hipotez testi için bir biyomimetik robot inşa süreci pahalı ve zaman alıcı olabilir. Biz bir ticari robotik k kullanarak biorobotic yaklaşım çalıştırmak için bir yöntem mevcutbu (LEGO Mindstorms NXT 2.0). Bu yöntemin amacı robotik 9 veya biyo-hibrid 10 somutlaşan sinir ağı simülasyonlar sistemleri düzeyde nörolojik hipotezleri test etmek için hızlı ve verimli bir şekilde sağlamaktır. Hipotez gelen deneme sürecinin hızlandırılması araştırma verimliliğini artırır. Basit LEGO Mindstorms platformu bir model organizma olarak Amerikan Istakoz (Istakoz americanus) kullanarak işlemini göstermektedir biyomimetik sensörler ve sinir ağları için bir test yatağı sağlar. Bu yöntem aynı zamanda öğrencilerin kendi robotlar 11 için tasarım ve sinir sistemleri işleyebilirsiniz olarak sınıfta eğitim aracı eller güçlü sağlar.

lego robotlar sinir sistemi simülasyonlar tasarlama ve uygulama

Designing and Implementing Nervous System Simulations on LEGO Robots

Biz sistemleri düzeyde nörolojik hipotezleri test etmek için ticari LEGO Mindstorms NXT robot platformu kullanmak için bir yöntem mevcut. Yöntemin ilk adım uygun bir model organizma belirli refleks davranışlar sinir sistemi simülasyonu geliştirmektir, burada biz Amerikan Istakoz kullanın. (Geçiş) sinirsel bağlantılar decussating aracılık eksteroseptif refleksleri Braitenberg tarafından açıklanan ve NXT platformu kullanarak soruşturma için özellikle uygun olarak doğru ya da uzak bir uyarıcı bir hayvanın taksi açıklayabilir. 1. Sinir sistemi simülasyonu LEGO üzerinde LabVIEW yazılımı ile programlanır Mindstorms platformu. Sinir sistemi düzgün ayarlanmış sonra, davranışsal deneyler robot ve aynı çevre koşulları altında hayvan işletilmektedir. Örneklerin yaşadığı duyusal ortamı kontrol ederek, davranış çıkışları farklılıklar görülebilir. Bu farklılıklar belirli deficienc işaret edebilirve sinir sistemi modeli ler çalışılan belirli bir davranışı için modelin yineleme bilgilendirmek için hizmet vermektedir. Bu yöntem elektronik sinir sistemlerinin deneysel manipülasyon için izin verir ve özellikle basit doğuştan gelen refleks davranışların nörofizyolojik olarak ilgili nörobilim hipotezler keşfetmek için bir yol olarak hizmet vermektedir. LEGO Mindstorms NXT seti ön biyomimetik robot kontrol düzenleri test etmek için bir ekonomik ve verimli bir platform sağlar. Yaklaşımı da iyi bir için temel olarak hizmet eller sorgulamaya dayalı biorobotics müfredat lise sınıf için uygundur.

Kendi sinir sistemine bir ıstakoz pençeleri girdileri yeni bir ortamda engel müzakere arabuluculuk. Şekil 1, LEGO robot (Şekil 1A) ve test arenada bir ıstakoz (Şekil 1B) davranışını analiz etmek için kullanılan ekran görüntüsü gösterir. Test arenada su robot denemeler için tankından boşaltılması dışında hayvan ve robot testler arasında değiştirilmemiş oldu. Video izleme sonuçları Şekil 2&#39;de görüntülenir. Hayvan ve robot ...

LEGO Mindstorms robotik platformda sinir ağı modelleme için bir yaklaşım sunulmaktadır. Yöntemi omurgasız nörolojik araştırma laboratuvarında hem de araştırma ve sınıf için bir simülasyon aracı sağlar. Bu teknik biyomimetik robot kontrol ilkeleri soruşturma sağlar.

LEGO Robotlar Sinir Sistemi simülasyonlar Tasarlama ve uygulama

We present a method to use the commercially available LEGO Mindstorms NXT robotics platform to test systems level neuroscience hypotheses. The first step ...

Bu yöntemin genel amacı, sinir sistemi simülasyonlarını robotik bir platform üzerinde hızlıca prototiplemek ve test etmektir. Bu, Lego Mindstorms NXT platformunda sinir ağı simülasyonları çalıştırılarak ve hayvan modeli ile yan yana karşılaştırmalı testler gerçekleştirilerek sağlanır. İlk olarak, sinir sistemi simülasyonu için bir platform olarak kullanılacak bir robot inşa edilir.Ardından, nöroetolojik çalışmaya dayalı hipotetik bir sinir ağı geliştirilir ve robotik platforma programlanır. Hipotetik sinir ağının performansını hayvan sinir sisteminin performansıyla karşılaştırmak için etolojik çalışmalar yürütülür. Modeldeki eksiklikler belirlenebilir ve modelin daha ileri geliştirilmesine temel oluşturabilir; sistem düzeyindeki nörobilim hipotezleri, simülasyon parametrelerinin doğrudan manipülasyonu ile test edilebilir.Merhaba, ben Northeastern Üniversitesi Deniz Bilimleri Merkezi'nden Dan Bluestein. Burada, sinir sistemi simülasyonlarını bir robotik platformda hızla uygulama yöntemini göstereceğiz. Bu prosedürü ticari olarak mevcut bir robotik kitte kullanılacak şekilde geliştirerek, nörobilime yönelik bu biyorobotik yaklaşımı uygun maliyetli, verimli ve robotik mühendisliği den

designing-and-implementing-nervous-system-simulations-on-lego-robots

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Sinirbilim

DNA origami DNA moleküllerinin kendi kendini montaj programlayarak hassas nano nesneler imalatı için güçlü bir yöntemdir. Burada, DNA origami biyolojik ipuçları algılama ve şekli daha sonra istediğiniz bir etkisi geçirilen, kaydırarak cevap verebilen bir robot robot tasarımı için kullanılabilir açıklanmıştır.

DNA Origami bir Bio-duyarlı Robot Tasarımı

Bu makalede, robotik bir cisimle sürekli etkileşim sırasında bilgi işleme (yani kodlama ve kod çözme) ve nöronal düzeneklerin öğrenilmesinin incelendiği kapalı döngü deneyleri gerçekleştirmek için deneysel bir çerçeve sunulmaktadır.

Kapalı döngü Nöro-robotik Deneyler Nöronal Ağları Hesaplamalı Properties Test

Bu yöntemin genel amacı, insansı robotlarla beyin-robot etkileşiminin incelenmesini sağlamak için birden fazla yazılım programını entegre ederek SSVEP tabanlı bir deneysel prosedür oluşturmaktır, bu da hasta ve yaşlılara yardım etmenin yanı sıra sağlıksız veya tehlikeli işleri gerçekleştirmede de ileriye dönüktür.

İnsansı Robotlar ile Beyin Robot Etkileşimi Deneysel Prosedür SSVEP tabanlı

Bir paradigma sıçanlarda otomatik yetenekli ulaşan görevin eğitim ve analizi için sunulmuştur. çekme girişimlerinin analizi, motor öğrenme farklı subprocesses ortaya koymaktadır.

Bir Robotik Manipulandum ile motor Beceri Öğrenme Süreçlerinin İncelenmesi

Biz mevcut bir protokol üzerinde modüler tasarım ve üretim bilimsel ve teknik işçi özel üretim görevleri ile akıllı robot tasarım yardımcı olmak için akıllı robotlar kişisel ihtiyaçlarına göre ve tasarım bireyselleştirilmiş.

Modüler tasarımı ve üretimi kapalı döngü denetimi stratejisi üzerinde dayalı bir akıllı robot

Dağıtılmış robot düğümleri, tırmanma bitkilerin büyüme yörüngeleri yönlendirmek için mavi ışık uyaranlara dizileri sağlar. Robotların doğal fototropizm aktive ederek, ikili sol-sağ kararlar ile bitkiler rehberlik, önceden tanımlanmış desenler içine onları büyüyen aksine robotlar uykuda olduğunda mümkün değildir.

Güdümlü bitki büyümesi için robotik algılama ve stimuli hükmü

Bu protokol, kertenkeleden ilham alan yumuşak bir robotun üretim, kontrol ve tırmanma performansının değerlendirilmesi için gerçekleştirilecek adımların ayrıntılı bir listesini sağlar.

Gecko'dan Esinlenilmiş Yumuşak Robotun İmalatı, Kontrolü ve Performans Değerlendirmesi

Bu çalışma, teorilerin, kavramların ve formüllerin görselleştirilmesi, deneysel sürecin üç boyutlu (3-B) sanal test donanımlarıyla görselleştirilmesi ve grafikler ve kameralar gibi widget'lar kullanılarak kontrol ve izleme sisteminin görselleştirilmesi de dahil olmak üzere görselleştirilmiş deneyler sağlayan çevrimiçi bir deney sistemini açıklar.

Mühendislik Eğitimi ve Araştırması için İnteraktif ve Görselleştirilmiş Online Deney Sistemi

Dünya çapında her 6 kişiden 1'inin yaşamları boyunca felç geçireceği ve rehabilitasyon mekanizmaları hala tam olarak anlaşılamayan uzun süreli sakatlığa neden olacağı tahmin edilmektedir. Bu çalışma, bir alt ekstremite robotik terapi seansı sırasında fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopisi (fNIRS) ile beyin aktivasyonunu değerlendirmek için bir protokol önermektedir.

Alt ekstremitenin fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopisi ve robot yardımlı çok eklemli işaretleme hareketlerini kullanan bir deney

Burada, işbirlikçi bir robotun işbirliği ve kalite kontrol için bir bilgisayarlı görme sistemi aracılığıyla doğrulama yoluyla ölçeklendirilmiş yarı otomatik bir montaj sürecinin simülasyonu ve izlenmesi için bir protokol sunuyoruz.

Robotik Bir Kolun İşbirliği ile Ölçekli Bir Montaj Sürecinin Simülasyonu ve Kalite Kontrol için Bir Görüş Sistemi Aracılığıyla İzleme

Keşfedin sinir ağı simülasyonlarını LEGO Mindstorms NXT platformu kullanarak tasarlayın ve uygulayın. Bu yöntem, omurgasız sinirbilimi araştırmaları için biyomimetik kontrol prensiplerini anlamanıza yardımcı olur.

LEGO Robotlar Sinir Sistemi simülasyonlar Tasarlama ve uygulama

Daha fazla video keşfet