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* '''标题'''：Octopus arm search strategies over complex surfaces
* '''中文标题'''：章鱼臂在复杂表面上的搜索策略
* '''发布日期'''：2023-08-01
* '''作者'''：Sivitilli, D. M.; Zulch, A.; Gire, D. H.
* '''分类'''：animal behavior and cognition
*'''原文链接'''：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.07.31.551380
'''摘要'''：尽管章鱼的触手极度灵活，可能的配置几乎无穷无尽，但章鱼在进行各种行为时，包括行走、觅食、挖掘、探索和操纵，都能有效地控制其触手。如果适当地描述，章鱼的生物力学特性和控制策略可以应用于具有相同能力范围的软机器人肢体的开发中。在没有视觉反馈的操作中，章鱼必须依赖其吸盘内的复杂化学触觉感觉系统，而在这些条件下，吸盘的招募在搜索行为中起着突出的作用，使触手适应环境中的表面特征。然而，章鱼如何利用这种机制在其自然栖息地的复杂和曲折的表面上搜索，尚不清楚。在这里，我们研究章鱼寻找隐藏在任务空间的多个小开口中的奖励的策略，以及它如何使用多个触手搜索这个任务空间的三个平行版本。我们发现，当触手遇到表面上的多个开口时，它会执行从远端到近端的搜索模式，从触手能够触及的最远的开口开始，然后逐渐向近端移动，优先连续搜索每个开口。这种策略使章鱼能够利用其高度灵活的肢体在复杂的表面上进行详尽的搜索模式。

== 问题与动机 ==
作者的研究问题包括：
* [[章鱼]]在没有视觉反馈的情况下，如何利用其[[触手]]在复杂表面上进行搜索？
* 章鱼使用哪些策略来搜索隐藏在多个小开口中的奖励？
* 章鱼如何使用多个触手并行搜索三个并行的任务空间？
* 章鱼的触手在遇到多个开口时，如何决定搜索的顺序？
* 章鱼的触手在搜索过程中表现出的独立性如何？

== 背景介绍 ==
这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
# '''[[章鱼臂]]的灵活性及其控制策略'''：
#* 章鱼的臂具有极高的灵活性，可以在任何方向上弯曲，为它们提供了几乎无限的可能性。
#* 章鱼有效地控制其臂进行各种行为，包括运动、觅食、挖掘、探索和操纵。
#* 章鱼的生物力学特性和控制策略可以用于开发具有相同能力范围的[[软机器人]]臂。
# '''章鱼的触觉感觉系统和[[吸盘]]行为'''：
#* 章鱼在没有视觉反馈的情况下，必须依赖其吸盘内的复杂化学触觉感觉系统。
#* 吸盘的招募在搜索行为中起着重要作用，导致臂部适应环境中的表面特征。
#* 章鱼如何在其自然栖息地的复杂和曲折的表面上使用这种机制进行搜索尚不清楚。
# '''章鱼臂的独立性和自主性'''：
#* 章鱼的臂表现出高度的独立性，似乎在并行执行单独的运动模式。
#* 尽管多臂行为和协调已经受到一些研究的关注，但很少有研究将臂部隔离在单独的任务空间中以防止臂部互动和视觉遮挡。
#* 研究者旨在识别章鱼在复杂任务空间中使用的搜索模式，以及它如何使用多臂同时搜索三个并行版本的任务空间。
综上所述，这篇文献的背景强调了章鱼臂的灵活性、感觉系统以及独立性在行为控制中的重要性，以及这些特性如何影响其在复杂环境中的搜索策略。

== 章节摘要 ==
这篇论文是关于[[章鱼臂]]在复杂表面上搜索策略的研究，论文的主要内容可以概括如下：
# '''摘要'''：研究了章鱼在没有视觉反馈的情况下，如何依靠其吸盘内的复杂化学触觉感官系统，在自然栖息地的复杂和曲折的表面上进行搜索。研究了章鱼使用多个手臂在任务空间中搜索隐藏奖励的策略。
# '''引言'''：介绍了章鱼臂的机械和行为灵活性，以及它们在章鱼行为中的多样性。讨论了章鱼臂的生物力学和控制策略如何启发[[软体机器人]]的发展。
# '''方法'''：
#* 实验对象**：包括四只雄性[[太平洋红章鱼]]和一只雌性[[巨型太平洋章鱼]]。
#* 实验设计**：使用[[FreeCAD]]设计的3D打印任务空间，训练章鱼通过顶部的食物进入任务空间。
#* 数据收集**：使用[[CMOS]]相机记录实验过程，并通过[[Python]]程序分析视频。
#* 行为指标**：包括臂的大小、达到的距离、臂的弯曲度、表面贴合度和单元格占用情况。
# '''结果'''：
#* 搜索模式**：章鱼臂在遇到多个开口时，采取远端到近端的搜索模式。
#* 单元格占用**：章鱼臂倾向于按顺序搜索每个开口。
#* 臂的独立性**：在并行搜索时，臂的大小呈负相关，而臂的达到、弯曲和表面贴合度在并行和单独搜索时没有显著差异。
# '''讨论'''：提出了章鱼臂在复杂表面上搜索的策略，包括优先探索最远端的开口，然后通过局部吸盘招募使臂部进入开口。讨论了这种策略如何使章鱼能够在复杂表面上进行彻底的搜索。
# '''致谢'''：感谢动物护理和收集方面的帮助，以及资金支持。
# '''资金信息'''：感谢[[Ocean Memory Project]]和[[华盛顿大学]]心理学系的支持。