亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Self-reconfigurable Multifunctional Memristive Nociceptor for Intelligent Robotics

机器人学 人工智能 伤害感受器 记忆电阻器 计算机科学 纳米技术 工程类 机器人 材料科学 医学 电气工程 伤害 内科学 受体
作者
Shengbo Wang,Mingchao Fang,Lekai Song,Cong Li,Jian Zhang,Arokia Nathan,Guohua Hu,Shuo Gao
出处
期刊:Cornell University - arXiv
标识
DOI:10.48550/arxiv.2406.09304
摘要

Artificial nociceptors, mimicking human-like stimuli perception, are of significance for intelligent robotics to work in hazardous and dynamic scenarios. One of the most essential characteristics of the human nociceptor is its self-adjustable attribute, which indicates that the threshold of determination of a potentially hazardous stimulus relies on environmental knowledge. This critical attribute has been currently omitted, but it is highly desired for artificial nociceptors. Inspired by these shortcomings, this article presents, for the first time, a Self-Directed Channel (SDC) memristor-based self-reconfigurable nociceptor, capable of perceiving hazardous pressure stimuli under different temperatures and demonstrates key features of tactile nociceptors, including 'threshold,' 'no-adaptation,' and 'sensitization.' The maximum amplification of hazardous external stimuli is 1000%, and its response characteristics dynamically adapt to current temperature conditions by automatically altering the generated modulation schemes for the memristor. The maximum difference ratio of the response of memristors at different temperatures is 500%, and this adaptability closely mimics the functions of biological tactile nociceptors, resulting in accurate danger perception in various conditions. Beyond temperature adaptation, this memristor-based nociceptor has the potential to integrate different sensory modalities by applying various sensors, thereby achieving human-like perception capabilities in real-world environments.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
三岛酱完成签到,获得积分20
刚刚
雪白元风完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
张伟发布了新的文献求助10
7秒前
魔山西红柿完成签到,获得积分10
10秒前
田様应助熊大采纳,获得10
14秒前
迷你的靖雁完成签到,获得积分10
16秒前
Dawn完成签到 ,获得积分10
17秒前
naotbald完成签到,获得积分10
17秒前
17秒前
22秒前
文静的峻熙完成签到,获得积分10
23秒前
hh发布了新的文献求助10
23秒前
ddrose发布了新的文献求助10
29秒前
29秒前
Ellie完成签到,获得积分10
29秒前
坦坦星完成签到,获得积分10
30秒前
31秒前
35秒前
WangJL完成签到 ,获得积分10
35秒前
JamesPei应助熊大采纳,获得10
37秒前
日暮炊烟完成签到 ,获得积分0
39秒前
MMMMMeng完成签到,获得积分10
40秒前
43秒前
LTJ完成签到,获得积分10
45秒前
beidou应助科研通管家采纳,获得20
47秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
47秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
47秒前
英俊的铭应助科研通管家采纳,获得20
47秒前
48秒前
壮观箴发布了新的文献求助30
49秒前
姜淮完成签到 ,获得积分10
51秒前
科研通AI2S应助刚刚采纳,获得10
54秒前
56秒前
润润润完成签到 ,获得积分10
59秒前
栗爷发布了新的文献求助10
1分钟前
云上人完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
刚刚完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
Rock-Forming Minerals, Volume 3C, Sheet Silicates: Clay Minerals 2000
The late Devonian Standard Conodont Zonation 2000
Nickel superalloy market size, share, growth, trends, and forecast 2023-2030 2000
The Lali Section: An Excellent Reference Section for Upper - Devonian in South China 1500
Encyclopedia of Computational Mechanics,2 edition 800
The Healthy Socialist Life in Maoist China 600
The Vladimirov Diaries [by Peter Vladimirov] 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3271424
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2910625
关于积分的说明 8355228
捐赠科研通 2581071
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1404001
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 656040
邀请新用户注册赠送积分活动 635521