機器人的節拍器：會自己調整步伐的智慧神經網路。讓機器人學會「踩地感覺」的秘密
小小觸感，大大改變
想像你走在沙灘與柏油路上，腳下的感覺是否不同？大腦其實會根據這些觸感，自動調整走路方式，讓我們走得更穩更省力。那機器人可以像人一樣「因地制宜」地改變步伐嗎？
這正是西班牙研究團隊的研究目標。他們開發了一種能「感覺地板」並即時調整步伐的機器人系統，靠的是模仿大腦的神經節奏——「脈衝神經網路（Spiking Neural Network, SNN）」。
來自大腦的靈感：節奏控制器
在動物身上，有一種稱為「中央模式產生器（Central Pattern Generator, CPG）」的神經迴路，能自動產生像走路、游泳、呼吸這種有節奏的動作。這些神經不需要大腦下指令，只靠內部連結就能自動打節拍，像體內的節拍器。
研究團隊把這種機制搬到機器人身上，並且透過更接近人腦運作的「脈衝神經網路」實作。和傳統的人工神經網路不同，SNN不是連續訊號，而是以「一跳一跳的電信號（spikes）」模擬神經元，這種方式更省電、反應更快速，也更能處理現實中的感官變化。
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| 圖 1｜SNN 控制器與六足機器人架構示意圖（原文 Fig. 1）：展示了一隻六足機器人，每條腿都連接馬達與壓力感測器（FSR），而中樞神經系統則由脈衝神經網路搭建，模擬生物的節奏性移動。 |
感覺地板，調整節奏
這隻六足機器人每隻腳底下都裝了一個「力敏感電阻（Force Sensitive Resistor, FSR）」，可以感測地面壓力。當機器人踩在較硬或較軟的地面時，FSR的電壓會改變，經過數位轉換後，轉成一連串「神經脈衝」，送入神經網路中。
SNN接收到這些脈衝後，會自動調整節奏訊號的頻率，進而改變機器人馬達的運作頻率。也就是說，地面變軟，步伐變慢；地面變硬，步伐變快——完全不需要人下指令。
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| 圖 2｜不同壓力下節奏變化圖（原文 Fig. 5）：壓力越大，SNN發出節奏越快，讓機器人加快腳步。這張圖顯示從走路（低頻）、小跑步到奔跑（高頻）的自然切換。 |
為什麼這很厲害？
這個設計最大的突破，在於它是「閉環控制」——機器人能根據環境回饋自己調整，而不是按照預設指令死板執行。研究中甚至證明，節奏切換只需 2 毫秒，比以往需要幾十毫秒甚至數秒的系統快得多。
而這樣的系統不只是理論模型，它是實體實作在一塊名為「SpiNNaker」的神經硬體平台上，配合 FPGA 與馬達，真正驅動了一台六足機器人。整個神經網路只用了 450 顆虛擬神經元，效率高又省電。
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| 圖 3｜機器人在不同地形中的應用示意（重繪）：建議重繪簡圖呈現沙地、草地與柏油路，並標示機器人依感測資料調整節奏的流程（原圖未提供完整場景圖，重繪以強化應用情境）。 |
這能用在哪裡？
這項技術有許多令人興奮的應用可能：
🛠 救災探索機器人：可自動調整在瓦礫堆或泥濘中的行走方式。
🧓 智慧義肢與復健輔具：根據病患的力量與步態調整支撐節奏。
🤖 仿生機器人設計：從水陸兩棲機器蛇到自走物流載具，都能獲得類似「感覺」的自主反應。
未來的機器人，也會有「腳底神經」？
這項研究展示了用「神經網路」處理感官回饋的潛力，而不是靠傳統的程式邏輯。未來若加入視覺或聲音感測器（如動態視覺感測器 DVS 或聽覺神經元 NAS），機器人或許能像人一樣，不只是走得好，還能看、聽、感受世界。
🧠 你是否想過：有一天，機器人踩進森林，能像動物般隨地形變換步伐、甚至辨識聲音方向？這種「神經機器人」或許正在一步步走進我們的生活。
作者：林樂瑞
參考資料：López-Osorio, P., Pérez-Peña, F., & Dominguez-Morales, J. P. (2024). A feedback sensor based on spiking neural networks for real-time robot adaption. In Y. Torres, A. M. Beltran, M. Felix, E. Peralta, & D. F. Larios (Eds.), Recent advances and emerging challenges in STEM: Proceedings of STEMEPS 2023 (Vol. 50, pp. 570–580). Springer.
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