软体机器人的灵活程度让金属机器人相形见绌，能耗最多可降低至原来的1/75。研究团队利用三维虚拟工具，并配备多组类似人类肱二头肌和肱三头肌的合成肌肉，
此次，首次实现对高速柔性软体机械臂的有效控制，一个关于软体机械臂行为的新模型逐渐形成。该机械臂采用中央弹性核心，
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，设定目标动作后，这种方法被称为“储备池计算”，未来可应用于医疗、
这是诺埃尔·诺顿团队制作的软体机器人虚拟渲染图。因此很难通过一连串明确命令精确控制。
现有控制方法难以适应这种高度柔软、
| 运用一种新方法 |
| 对柔性软体机械臂的有效控制首次实现 |
科技日报北京5月26日电（记者张佳欣）美国弗吉尼亚理工大学研究团队开发出一种受大脑神经元启发的新型计算方法。灾害搜救和基础设施检测等领域。变化快速的结构。扭转和伸展等复杂动作。运动方式更加复杂。相关研究发表于最新一期《美国国家科学院院刊》。并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、当研究团队将系统部署在一种模仿大脑神经元“脉冲”工作的神经形态芯片上后，
目前，拥有更加自然灵活的运动能力。并在类脑芯片上将能耗降至原来的1/75。为解决这一问题，更自主方向发展，协同工作，
这种方法不仅突破了传统人工智能和机器学习在软体机器人控制上的局限，这项成果有望推动软体机器人向更小型、驱动机械臂完成弯曲、团队引入了“储备池计算”的神经计算方法。这些“肌肉”彼此重叠、破解了软体机器人控制难题，通过大量虚拟实验，
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