Progettazione e implementazione di simulazioni del sistema nervoso su LEGO Robot

Riepilogo

Viene presentato un approccio alla modellazione rete neurale sulla piattaforma robotica LEGO Mindstorms. Il metodo fornisce uno strumento di simulazione per invertebrati ricerca neuroscientifica sia nel laboratorio di ricerca e l'aula. Questa tecnica permette la ricerca di principi di controllo di robot biomimetici.

Abstract

Vi presentiamo un metodo per utilizzare il LEGO Mindstorms NXT piattaforma robotica disponibile in commercio per testare i sistemi di livello di neuroscienze ipotesi. Il primo passo del metodo è quello di sviluppare una simulazione del sistema nervoso di specifici comportamenti riflessivi di un adeguato organismo modello, qui usiamo l'aragosta americana. Riflessi esterocettivi mediate da decussating (incrocio) connessioni neurali in grado di spiegare i taxi di un animale verso o lontano da uno stimolo come descritto da Braitenberg e sono particolarmente adatti per le indagini utilizzando la piattaforma NXT. Viene programmato ¹ La simulazione del sistema nervoso utilizzando il software LabVIEW sul LEGO piattaforma Mindstorms. Una volta che il sistema nervoso è adeguatamente regolati, esperimenti comportamentali passino sul robot e sull'animale sotto identiche condizioni ambientali. Controllando l'ambiente sensoriale vissuta dai campioni, si possono osservare differenze di uscita comportamentali. Queste differenze possono puntare a specifiche deficiencrie del modello del sistema nervoso e servono per informare l'iterazione del modello per il particolare comportamento in fase di studio. Questo metodo consente la manipolazione sperimentale dei sistemi nervosi elettronici e serve come un modo per esplorare neuroscienze ipotesi specificamente per quanto riguarda la base neurofisiologica di comportamenti riflessivi innati semplici. Il kit Mindstorms NXT LEGO costituisce una piattaforma accessibile ed efficiente su cui testare schemi di controllo di robot biomimetici preliminari. L'approccio è adatto anche per l'aula di scuola per servire come base per un hands-on basato sulla ricerca curriculum biorobotica.

Introduzione

Indagini neurofisiologiche negli ultimi 100 anni hanno ampliato enormemente la nostra conoscenza della struttura del sistema nervoso e la funzione. Tuttavia, la maggior parte della ricerca del sistema nervoso fino ad oggi ha invocato l'uso di preparati isolati o soggetti sobri. Mentre ci sono stati molti sforzi riusciti a registrare l'attività neurale di comportarsi liberamente animali ^2-5, l'approccio biorobotic fornisce un valido strumento per consentire la manipolazione del sistema nervoso al fine di testare i sistemi di livello neuroscienze ipotesi ^6. Sistemi nervosi simulati operanti sul robot possono essere sperimentalmente manipolati e permettono l'estensione del software di modellazione per il mondo fisico. Questo approccio è stato ben implementato nel mondo accademico ^7,8, ma il processo di costruzione di un robot biomimetico per la verifica di ipotesi può essere costoso e richiede tempo. Vi presentiamo un metodo per eseguire l'approccio biorobotic utilizzando un robot disponibile in commercio kesso (LEGO Mindstorms NXT 2.0). L'obiettivo di questo metodo è quello di fornire un modo rapido ed efficiente per testare sistemi livello neuroscienze ipotesi sul robotizzato ⁹ o bio-ibridi ¹⁰ incarnata simulazioni di reti neurali. Accelerare il processo di ipotesi di sperimentare migliora la produttività della ricerca. Il semplice piattaforma LEGO Mindstorms fornisce un banco di prova per sensori biomimetici e le reti neurali che dimostriamo con l'aragosta americano (Homarus americanus) come organismo modello. Il metodo fornisce anche un potente hands-on strumento educativo in classe gli studenti in grado di progettare e gestire sistemi nervosi per i propri robot ^11.

Protocollo

1. Costruire il modello di robot

1. Scegli un organismo modello per lo studio che è ben rappresentata nella letteratura neuroethological. Invertebrati generalmente fanno buoni candidati perché i loro sistemi nervosi relativamente semplici sono stati ben studiati e sono in prevalenza costituiti di riflessi innati. Dimostreremo questo approccio con l'aragosta americana, Homarus americanus.
2. Selezionare ben studiato i comportamenti riflessivi per scopi di modellazione. Abbiamo scelto le risposte del aragosta alla curva antenne e di rilevazione urto artiglio come l'animale risponde riflessivamente alla piegatura di antenne per suscitare rheotaxis (orientamento al flusso d'acqua), mentre i contatti artiglio mediano l'evitamento di ostacoli. Riflessi semplici basandosi su decussating connessioni neurali da sensori bilateralmente simmetriche sono adatti per questo tipo di studio ^1.
3. Costruire o scegliere una piattaforma robotica con opportuni sensori per i comportamenti selezionati al fine di eseguire il neuralesimulazione della rete. Mentre un robot dedicato può essere costruito come RoboLobster ¹² o il Sprawl (scarafaggio) famiglia di robot ^13, qui usiamo un kit disponibile in commercio per accelerare il processo di sperimentazione. Il LEGO Mindstorms NXT kit 2.0, fornendo modelli, componenti modulari e sensori stabilite, consente la rapida costruzione fisica del robot.
4. Selezionare o costruire sensori per abbinare le modalità di comportamenti selezionati al punto 1.2. Premade sensori del kit Mindstorms LEGO possono essere usati o sensori homebrew possono essere progettate ^14,15. Abbiamo selezionato il sensore di contatto LEGO inclusa e un sensore di curva antenne personalizzato costituito da un sensore di curva FlexPoint impiombato a un connettore NXT. Per costruire un connettore resistivo personalizzato, tagliato un filo connettore NXT e saldare i cavi bianco e nero per i cavi del sensore.
5. Utilizzare studi neuroethological precedentemente pubblicati da trovare o sviluppare una rete neurale ipotetico per la modellazione purposes. La letteratura ha proposto varie reti neurali di spiegare il comportamento in vari organismi modello, dalle aragoste da ¹⁶ a ¹⁷ lampreda. Unità neurali funzionali dovrebbero essere identificati e le loro connessioni sinaptiche teorizzato. Esperimenti neuroethological romanzo può anche essere sviluppate e attuate se le circostanze consentono di laboratorio.

2. Programmazione del Sistema Nervoso

1. Utilizzare il software LabVIEW con il modulo LabVIEW per LEGO MINDSTORMS NXT per creare strumenti virtuali (VI) che corrono equazioni per un neurone matematico e modello di sinapsi. Mentre qualsiasi modello pubblicato può essere utilizzato, si consiglia il tempo discreto map-based (DTM) modello ^18. Questo permette computazionalmente efficiente funzionamento in tempo reale mantenendo una varietà di regimi di uscita neuronale. Due parametri di controllo, alfa e sigma, determinano la dinamica del neurone simulato per produrre vario uscita neurale compreso tonic Schiacciata, cottura caotico, il silenzio di rottura e intrinseco. VI di LabVIEW per LEGO Mindstorms per questo modello di neurone può essere trovato on-line qui: http://myfiles.neu.edu/blustein.d/neurobots
2. Luogo VI in un ciclo while in modo che la rete si aggiornerà iterativo.
3. Collegare presinaptiche dei neuroni uscite picco attraverso le sinapsi ai neuroni post-sinaptici.
4. Passano iterativamente l'aggiornamento dei parametri tramite registri a scorrimento per il ciclo di calcolo successivo. Il modello DTM aggiornamenti veloce (x) e lenta (y) variabili dinamiche che vengono passate alla prossima iterazione di calcoli.
5. Impostare i parametri di sinapsi per definire le caratteristiche della rete. Per ogni sinapsi, la forza sinaptica (gsyn), il tasso di rilassamento (gamma), e il potenziale di inversione (XRP) sono coefficienti nelle equazioni del modello DTM che determinano il comportamento sinaptica. Il valore di gsyn è un multipinza che determina l'entità dell'effetto corrente sinaptica da un evento spike, che vanno da 0.0 (nessun effetto) a 1.0 (100% di effetto). Il valore di gamma è un moltiplicatore che determina il tasso di decadimento della corrente sinaptica indipendentemente eventi spike, che vanno da 0,0 (decadimento completo) a 1.0 (nessun decadimento). Il valore del XRP determina il livello di eccitazione o inibizione della sinapsi, valori normalmente va da -3.0 a 3.0 con valori positivi rappresentano eccitazione e valori negativi rappresentano inibizione. I valori possono essere sintonizzati per le caratteristiche specifiche della rete. Qui usiamo le seguenti impostazioni: gamma = 0.95, gsyn = 0.60 e XRP = 2.2 (sinapsi eccitatoria) o -1.8 (sinapsi inibitoria).
6. Regolare i parametri di controllo sigma alfa e di modificare l'attività dei neuroni basale. La dinamica del modello per vari parametri di controllo sono descritti in dettaglio in altra ¹⁸ ma tipicamente, alfa <4 produce intrinsecamente silenziosa attività neurale per bassi valori di sigma o tonico chiodare per alti valori di sigma. La transizione tra il 'basso' e 'alta' valori di sigma si verifica in genere tra -1.0 e 1.0 a seconda del valore alfa. Scoppio attività neuronale è prodotta per alfa> 4, quando i valori di sigma sono quasi a zero. Qui usiamo alpha = 4.05 e sigma = -3.10.
7. Utilizzare LabVIEW per informazioni sensore di ingresso nella rete. Per i sensori forniti, il VIS sono già disponibili all'interno del modulo Mindstorms LabVIEW. Per i sensori resistivi personalizzati, utilizzare il sensore di luce VI come un quadro di programmazione. Informazioni sulla creazione di sensori homebrew può essere trovato altrove ^14.
8. Inserire di grafici sul pannello frontale del programma LabVIEW per visualizzare l'attività neuronale.
9. Sostituire temporaneamente ingressi sensori con centraline di controllo del pannello frontale, al fine di modificare manualmente il sensoreInformazioni di andare a rete neurale.
10. Eseguire la rete neuronale e regolare manualmente i comandi del pannello frontale per presentare vario input sensoriale. Verificare che la rete funzioni qualitativamente come previsto per le condizioni note.
11. Regolare la rete in base alle esigenze, modificando i parametri di neuroni e sinapsi. Primi tentativi di messa a punto della rete dovrebbe essere fatto modificando la forza sinaptica (gsyn) dei vari sinapsi. Altri parametri possono essere necessario un aggiustamento così.
12. Una volta che le funzioni di rete con una precisione qualitativa, sostituire le caselle di controllo del pannello frontale con l'ingresso del sensore VI.

3. Sistema nervoso Test Simulation

1. Impostare un ambiente controllato in cui osservare l'animale e il robot in condizioni simili. Usiamo una vasca rettangolare che contiene gli ostacoli rocciosi (Figura 1). Il serbatoio può essere svuotato per accogliere il robot LEGO nello stesso spazio.
2. Monte avideo telecamera in testa per registrare l'animale / comportamento del robot. Assicurarsi che il contrasto tra il soggetto e lo sfondo è elevato per consentire il monitoraggio automatico. Abbiamo dipinto il fondo del serbatoio di prova bianco.
3. Posto l'animale in ambiente controllato e registrare video il comportamento. Assicurati di limitare le capacità sensoriali del aragosta per adeguarli a quelli del robot. Qui ci limitiamo sensoriali del aragosta coprendo gli occhi con un foglio di alluminio e maschera deafferenting chemiorecettori con acqua dolce ^19.
4. Regolare l'ambiente per soddisfare un robot LEGO (rimuovere l'acqua se necessario) ed eseguire il robot nello stesso ambiente controllato.
5. Utilizzare uno script MATLAB per tracciare automaticamente i marcatori sui provini. Usiamo MouseLabTracker ^20.
6. Creare e confrontare vettoriali trame dei movimenti del robot e animali.
7. Modificare il sistema nervoso e ripetere i passaggi 3,3-3,6 per osservare come diversi aspetti della elettronicasistema nervoso influenza il comportamento del robot. Qui registriamo il forza sinaptica tra gli artigli di bump neuroni sensori e il sistema del motore e le prestazioni del robot del monitor rispetto a quella di un astice. Alternativamente, le condizioni sensoriali in campo prova possono essere cambiate e gli effetti osservati in robot e animale. Per esempio, l'arena qui descritta potrebbe essere sottoposto a diverse portate d'acqua.

Risultati

Ingressi da artigli di un astice nel suo sistema nervoso mediano trattativa ostacolo in un ambiente nuovo. Figura 1 mostra uno screenshot del video utilizzato per analizzare il comportamento di un LEGO robot (Figura 1A) e un'aragosta (Figura 1B) in ambito di test. Dell'arena test è stato non modificata tra i test robot animale e tranne che l'acqua è stata svuotata dal serbatoio per le prove robot.

Risultati di monitoraggio vide...

Discussione

Quando si inizia esperimenti di simulazione del sistema nervoso biorobotic, ci sono alcune importanti linee guida da seguire. La scelta del giusto organismo modello è critica: scegliere un organismo che è facile da ottenere e mantenere. Gli invertebrati sono l'ideale, perché di solito non richiedono l'approvazione istituzionale per la sperimentazione e le loro esigenze di allevamento sono spesso meno esigenti di quelli dei vertebrati. Dal punto di vista scientifico, è utile scegliere un animale che ha un rec...