軟體機器人的智能律動：從自然節奏到精準控制

一、靈感來自大自然的節奏

在大自然中，無論是樹葉隨風輕輕搖曳，還是魚群在水中優雅地游動，都充滿了自然的節奏。這種節奏啟發了科學家們：能否模仿這種“生命的節拍”，打造出能夠靈活而穩定運動的軟性機器人？答案是肯定的，而今天我們就來介紹一項結合了三大核心技術的全新控制策略。

圖1. 機器人直線游泳時各執行機構協同運動示意圖，呈現機器人如何模仿自然節奏進行精準控制。（原始論文圖 10）

二、研究背景：如何控制靈活的軟性機器人

軟性機器人因其高度柔韌、接近生物運動的特性，在許多應用場合（如災害救援、醫療輔助和環境監測）中具有巨大潛力。但它們也面臨一個難題：多自由度運動意味著傳統的控制方法往往顯得複雜且難以應對突發變化。為了解決這一問題，研究團隊開發了一種新型控制系統，將三種技術有機結合：

● 改進中央模式生成器（改進CPG）

模仿生物中自然節奏產生的神經網絡模型，就像生物體內的“節拍器”，負責生成穩定且連續的運動節奏。

● 自適應神經模糊推理系統（ANFIS）

此系統能根據運動中出現的偏差自動學習、調整控制參數，類似於一位聰明的“調音師”，隨時根據現場情況進行微調。

● PID控制器

一種常見的反饋控制技術，可迅速修正運動過程中的小誤差，確保整個系統運行平穩，就像自動調溫器般精準。

三、創新控制策略：協同合作的智慧系統

改進CPG — 生物節奏的模擬

研究團隊構建了一個由22個神經元組成的雙層神經網絡，模仿生物中自然產生節奏的機制。這個改進版CPG能夠自主調節運動的頻率、幅度、相位和偏置，猶如一位總指揮，確保各部分運動協調一致。

ANFIS 與 PID — 現場即時調整

在改進CPG生成穩定節奏的基礎上，ANFIS系統根據實際運動中的誤差進行學習和調整，從而達到最佳控制狀態；同時，PID控制器則迅速修正偏差，確保運動持續穩定。這兩者就好比一場音樂會中，除了指揮家（CPG）以外，還有一位隨時根據現場狀況調整樂器音準的“智能調音師”。

圖2. 三層控制系統架構圖（原始論文圖 3）

四、實驗與驗證

經過大量仿真模擬與原型測試，結果表明：

● 無論是在直線前進、轉彎還是潛水等複雜運動中，該控制系統都能快速適應環境變化。

● 系統能夠穩定輸出連續的動態位置數據，有效應對外部干擾。

這些結果不僅驗證了改進CPG模型的可行性，也展示了ANFIS與PID協同工作的強大穩定性。

五、應用前景與未來展望

實際應用場景

● 災害救援：靈活的軟性機器人可在狹窄或危險環境中進行搜救。

● 醫療輔助：精細控制技術降低了手術或康復過程中對人體組織的損傷。

● 環境監測：仿生運動方式使機器人能長時間在水下巡航，進行海洋資源調查或污染監控。

未來展望

隨著感測器、大數據和跨領域技術的不斷進步，未來的柔性機器人將擁有更強的自主學習和適應能力，進一步推動工業自動化、智慧城市及智能交通等領域的革命。

六、結語

這項融合了改進CPG、自適應神經模糊推理系統與PID控制技術的創新解決方案，為柔性機器人的運動控制提供了一條全新道路。從模仿自然節奏的“節拍器”到現場即時調整的“智能調音師”，整個系統展現出極高的靈活性與精準性。未來，我們有理由相信，這項技術將引領機器人進入一個智能化、跨領域協同的新時代。

作者：林樂瑞

參考資料：Zhao, W., Zhang, Y., Lim, K. M., Yang, L., Wang, N., & Peng, L. (2024). Research on control strategy of pneumatic soft bionic robot based on improved CPG. PLOS ONE, 19(7), e0306320.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0306320