Les neurorobots se sont révélés idéaux pour étudier la locomotion des chiens et la poignée du moteur, ainsi que pour créer des contrôleurs de robot. Les conceptions neuronales des générateurs de motifs de base, des pools de motorneurones qui poussent des actions répétitives, sont déjà utilisées pour contrôler la locomotion chez les robots. Kimura et ses collègues ont indiqué comment la neurorobotique peut fournir un pont entre la neuroscience et la biomécanique en démontrant une locomotion émergente à 4 pattes en fonction des principaux systèmes générateurs de routine modulés par des réflexes. Leur classe a développé un type de générateur de conception apprenable et a révélé sa viabilité en utilisant des exemples robotiques artificiels et humanoïdes. Ijspeert et ses collègues ont fabriqué un robot amphibie semblable à une salamandre qui peut faire les deux nager et marcher, et pour cette raison, cela signifie une phase importante dans l’évolution de la locomotion à jambes de vertébrés. Une exécution neurorobotique s’est avérée essentielle pour (1) les tests, indépendamment du fait que les versions puissent développer la locomotion à la fois dans l’eau potable et au sol et (2) pour analyser l’impact des réponses sensorielles sur la génération de motifs dynamiques. Une créativité neuronale intéressante pour la conception de contrôleurs de robot est certainement le programme de neurones à miroir de vanité situé chez les primates. Les neurones miroirs de courtoisie du cortex prémoteur sont actifs, à la fois chaque fois qu’un singe saisit ou manipule des objets physiques et chaque fois qu’il regarde au poignet un animal de plus exécutant des activités similaires (Rizzolatti et Arbib, 1998). Les neuroroboticistes, en utilisant cette notion de neurones miroirs, ont suggéré que des mouvements compliqués, par exemple la frappe et la locomotion, séminaire Clermont-Ferrand peuvent être accomplis au moyen d’une réplique. Un produit dépendant du cerveau humain avec un hippocampe simulé avec ses emplacements englobants. Darwin XI est représenté avec le point d’option de son environnement plus-labyrinthe. Darwin XI a commencé une démo alternativement à l’est ou à l’ouest du bras gauche et a utilisé ses moustaches synthétiques pour suivre le bras du labyrinthe jusqu’à ce qu’il arrive au stade de la décision. Parce qu’il suivait les murs du labyrinthe, ses moustaches ont détecté des styles de chevilles, sa caméra a détecté des cartes de vœux de couleur sur le périmètre, sa boussole offrait d’aller, et sa lumière laser particulière offrait des détails de tableau. Au début de l’entraînement, Darwin XI a reçu un stimulus satisfaisant lorsqu’il a choisi le bras gauche de la cible sud. Juste après avoir correctement appris ce projet, le stimulus satisfaisant a été activé sur le bras de but Nord. Ajusté de (Fleischer et al., 2007). Une technique supplémentaire pour la manipulation motrice chez les robots à motivation neuronale consiste à appliquer un contrôle prédictif pour transformer des mouvements difficiles et prédisposés à l’erreur en actions précises et fluides. Les derniers concepts de contrôle moteur proposent que le cervelet découvre pour changer les réflexes primitifs avec des signaux moteurs prédictifs. L’idée est que les résultats des commandes moteur réflexives donnent des signaux de défaut pour un contrôle prédictif, qui apprend ensuite à produire un signe de gestion moteur correct avant la réponse réflexe nettement moins adaptative. Les conceptions d’inspiration neurale incluent l’utilisation de ces conseils dans le style de robots qui découvrent comment prévenir les obstacles (McKinstry et al., 2006; Porr et Worgotter, 2003), produire une vision précise (Dean et al., 1991) et créer des mouvements adaptatifs du bras gauche (Dean et al., 1991; Eskiizmirliler et al., 2002; Hofstotter et al., 2002). Shape 1 révèle un produit basé sur l’esprit, composé d’un modèle du cervelet et de l’aire corticale MT, qui a découvert de prédire les accidents en fonction de signaux de mouvements visibles et d’ajuster correctement ses mouvements.

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