LEGO Robotlar Sinir Sistemi simülasyonlar Tasarlama ve uygulama
Summary
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.
Abstract
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.
Introduction
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.
Protocol
Representative Results
Discussion
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 se?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
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.
References
- Braitenberg, V. Taxis, kinesis and decussation. Prog. in Brain Res. 17, 210-222 (1965).
- Schregardus, D. S., Pieneman, A. W., Ter Maat, A., Jansen, R. F., Brouwer, F., Gahr, M. L. A lightweight telemetry system for recording neuronal activity in freely behaving small animals. Journal of Neuroscience Methods. 155 (1), 62-71 (2006).
- Kagaya, K., Takahata, M. Readiness discharge for spontaneous initiation of walking in crayfish. Journal of Neuroscience. 30 (4), 1348-1362 (2010).
- Schrameck, J. E. Crayfish Swimming: Alternating Motor Output and Giant Fiber Activity. Science. 169 (3946), 698-700 (1970).
- Kanz, J. E., Eberly, L. B., Cobbs, J. S., Pinsker, H. M. Neuronal correlates of siphon withdrawal in freely behaving Aplysia. J. Neurophysiol. 42 (6), 1538-1556 (1979).
- Webb, B. Validating biorobotic models. Journal of Neural Engineering. 3, 1-20 (2006).
- Wessnitzer, J., Asthenidis, A., Petrou, G., Webb, B. A cricket-controlled robot orienting towards a sound source. Proceedings of the 12th Annual conference on Towards autonomous robotic systems. , 1-12 (2011).
- Grasso, F., Atema, J. Integration of flow and chemical sensing for guidance of autonomous marine robots in turbulent flows. Environ. Fluid Mech. 2 (1), 95-114 (2002).
- Westphal, A., Rulkov, N. F., Ayers, J., Brady, D., Hunt, M. Controlling a lamprey-based robot with an electronic nervous system. Smart Struct. and Systems. 8 (1), 39-52 (2011).
- Chao, Z. C., Bakkum, D. J., Potter, S. M. Shaping embodied neural networks for adaptive goal-directed behavior. PLoS Computational Biology. 4 (3), e1000042 (2008).
- Blustein, D., Schultheis, K., Ayers, J. Building nervous systems for robots: an interactive and collaborative neuroscience curriculum. , (2011).
- Ayers, J., Blustein, D., Westphal, A. A Conserved Biomimetic Control Architecture for Walking, Swimming and Flying Robots. Lect. Notes on Artif. Intelli. 7375, 1-12 (2012).
- Cowan, N., Ma, E., Cutkosky, M., Full, R. A Biologically Inspired Passive Antenna for Steering Control of a Running Robot. , 541-550 (2003).
- Gasperi, M., Hurbain, P. . Extreme NXT: Extending the LEGO MINDSTORMS NXT to the Next Level. , (2007).
- Gasperi, M. . LabVIEW for LEGO MINDSTORMS NXT. , (2008).
- Kennedy, D., Davis, W. Chapter 27 Organization of invertebrate motor systems. Handbook of Physiology. 1, 1023-1088 (1977).
- Buchanan, J., Grillner, S. Newly identified “glutamate interneurons” and their role in locomotion in the lamprey spinal cord. Science. 236 (4799), 312-314 (1987).
- Rulkov, N. Modeling of spiking-bursting neural behavior using two-dimensional map. Physical Review E. 65, (2002).
- Derby, C. D., Atema, J. Narrow-spectrum chemoreceptor cells in the walking legs of the lobster, Homarus americanus: Taste specialists. Journal of Comparative Physiology A. 146 (2), 181-189 (1982).
- Tort, A. B. L., Neto, W. P., Amaral, O. B., Kazlauckas, V., Souza, D. O., Lara, D. R. A simple webcam-based approach for the measurement of rodent locomotion and other behavioural parameters. Journal of Neuroscience Methods. 157 (1), 91-97 (2006).
- Huxley, T. H. . The Crayfish, An Introduction to the Study of Zoology. , (1880).
- Blustein, D., Ayers, J. A conserved network for control of arthropod exteroceptive optical flow reflexes during locomotion. Lect. Notes on Artif. Intelli. 6226, 72-81 (2010).
- Webb, B., Scutt, T. A simple latency-dependent spiking-neuron model of cricket phonotaxis. Biological Cybernetics. 82 (3), 247-269 (2000).
- Demarse, T. B., Wagenaar, D. A., Blau, A. W., Potter, S. M. The Neurally Controlled Animat: Biological Brains Acting with Simulated Bodies. Autonomous Robots. 11 (3), 305-310 (2001).
- Novellino, A., D’Angelo, P., Cozzi, L., Chiappalone, M., Sanguineti, V., Martinoia, S. Connecting neurons to a mobile robot: an in vitro bidirectional neural interface. Computational Intelligence and Neuroscience. , 12725 (2007).
