Multi-flagellated bacteria utilize the hydrodynamic interaction between their filamentary tails, known as flagella, to swim and change their swimming direction in low Reynolds number flow. This interaction, referred to as bundling and tumbling, is often overlooked in simplified hydrodynamic models such as Resistive Force Theories (RFT). However, for the development of efficient and steerable robots inspired by bacteria, it becomes crucial to exploit this interaction. In this paper, we present the construction of a macroscopic bio-inspired robot featuring two rigid flagella arranged as right-handed helices, along with a cylindrical head. By rotating the flagella in opposite directions, the robot's body can reorient itself through repeatable and controllable tumbling. To accurately model this bi-flagellated mechanism in low Reynolds flow, we employ a coupling of rigid body dynamics and the method of Regularized Stokeslet Segments (RSS). Unlike RFT, RSS takes into account the hydrodynamic interaction between distant filamentary structures. Furthermore, we delve into the exploration of the parameter space to optimize the propulsion and torque of the system. To achieve the desired reorientation of the robot, we propose a tumble control scheme that involves modulating the rotation direction and speed of the two flagella. By implementing this scheme, the robot can effectively reorient itself to attain the desired attitude. Notably, the overall scheme boasts a simplified design and control as it only requires two control inputs. With our macroscopic framework serving as a foundation, we envision the eventual miniaturization of this technology to construct mobile and controllable micro-scale bacterial robots.


翻译:多鞭毛细菌利用其丝状尾部(即鞭毛)之间的流体动力学相互作用,在低雷诺数流动中实现游动并改变游动方向。这种被称为“成束”与“翻滚”的相互作用,在简化流体动力学模型(如阻力力理论RFT)中常被忽略。然而,对于开发受细菌启发的、高效且可操控的机器人而言,利用这种相互作用至关重要。本文构建了一台宏观仿生机器人,其具有两个呈右螺旋排列的刚性鞭毛和一个圆柱形头部。通过反向旋转鞭毛,机器人能够通过可重复且可控的翻滚实现自身姿态重新定向。为精确模拟低雷诺数流动下的双鞭毛机构,我们采用了刚体动力学与正则化Stokeslet段方法的耦合。与RFT不同,RSS考虑了远距离丝状结构之间的流体动力学相互作用。此外,我们深入探索参数空间以优化系统的推进力与扭矩。为实现机器人的目标姿态重定向,我们提出了一种翻滚控制方案,通过调节两个鞭毛的旋转方向与速度来实现。该方案实施后,机器人可有效重新定向以达成期望姿态。值得注意的是,该整体方案仅需两个控制输入,因而设计简洁、控制简便。以我们的宏观框架为基础,我们最终期望将该技术微型化,以构建可移动且可控的微观尺度细菌机器人。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:43
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:38
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:32
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:21
CVPR 2026教程:统一多模态模型走向收敛之路
专知会员服务
6+阅读 · 6月8日
《人工智能在网络防御中的机遇》
专知会员服务
6+阅读 · 6月8日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员