17、机器人基因调控网络与进化反应网络研究

机器人基因调控网络与进化反应网络研究

1. MONGERN在人形机器人中的应用

MONGERN（一种基因调控网络方法）在人形机器人的应用中进行了一系列实验，以展示其有效性。实验选用了富士通自动化的HOAP - 2人形机器人，其主要规格如下表所示：
| 规格 | 详情 |
| ---- | ---- |
| 高度 | 约50cm |
| 重量 | 约7kg |
| 关节自由度 | 腿部：6自由度×2；手臂：4自由度×2；腰部：1自由度×1；手部：1自由度×2；颈部：2自由度×1 |
| 传感器 | 关节角度传感器、三轴加速度传感器、三轴角速度传感器、脚底压力传感器 |

1.1 模拟实验

进行了多种动作的学习实验，包括倒立、行走、屈伸、起身、踢球和翻身。在所有动作学习实验中，每一代有20个个体，差分进化（DE）中的变异缩放参数为0.6，交叉率为0.9。以下是各动作的详细信息：
- 倒立（Handstand）
- 适应度函数 ：模拟结束时双脚脚趾与地面距离的平均值。
- 使用关节 ：腰部（前后方向）、髋部（左右两侧前后方向）、膝盖（左右）和脚踝（左右两侧前后方向）。适用时，左右关节使用相同基因。
- 基因分配 ：G0对应腰部（前后方向），G1对应髋部（左右两侧前后方向），G2对应膝盖（左右），G3对应脚踝（左右两侧前后方向）。
- 学习结果 ：需要1500代学习该动作。进化后的AGN联立微分方程如下：
[
\begin{align }
\frac{dG0}{dt}&= 1.8 \cdot \left(\frac{12}{G_0^2 + 12}\right) \cdot \left(\frac{G_1^2}{G_1^2 + 0.52}\right) \cdot \left(\frac{0.92}{G_2^2 + 0.92}\right) \cdot \left(\frac{0.42}{G_3^2 + 0.42}\right) - 0.1G0\
\frac{dG1}{dt}&= 2 \cdot \left(\frac{12}{G_0^2 + 12}\right) \cdot \left(\frac{12}{G_1^2 + 12}\right) \cdot \left(\frac{12}{G_3^2 + 12}\right) \cdot \left(\frac{0.62}{G_4^2 + 0.62}\right) - 0.1G1\
\frac{dG2}{dt}&= 0.4 \cdot \left(\frac{0.92}{G_0^2 + 0.92}\right) \cdot \left(\frac{0.32}{G_1^2 + 0.32}\right) \cdot \left(\frac{0.52}{G_2^2 + 0.52}\right) \cdot \left(\frac{G_3^2}{G_3^2 + 0.72}\right) \cdot \left(\frac{0.52}{G_4^2 + 0.52}\right)\
\frac{dG3}{dt}&= 1.9 \cdot \left(\frac{G_0^2}{G_0^2 + 0.32}\right) \cdot \left(\frac{0.42}{G_2^2 + 0.42}\right) \cdot \left(\frac{12}{G_3^2 + 12}\right) \cdot \left(\frac{0.72}{G_4^2 + 0.72}\right) - 0.1G3\
\frac{dG4}{dt}&= 1.8 \cdot \left(\frac{0.92}{G_0^2 + 0.92}\right) \cdot \left(\frac{12}{G_1^2 + 12}\right) \cdot \left(\frac{G_2^2}{G_2^2 + 0.62}\right) \cdot \left(\frac{12}{G_3^2 + 12}\right) \cdot \left(\frac{0.32}{G_4^2 + 0.32}\right) - 0.1G4
\end{align }
]
- 行走（Walk）
- 适应度函数 ：双脚脚趾初始和最终位置距离的平均值。若模拟中机器人不稳定，适应度乘以不稳定前时间与模拟总时间的比值。
- 使用关节 ：髋部（左右两侧前后方向）、膝盖（左右）和脚踝（左右两侧前后方向）。不同关节使用不同基因，因为左右关节运动不对称。为稳定，左右髋部关节角度（前后方向）为（膝盖关节角度） - （脚踝关节角度）。
- 基因分配 ：G0对应左膝盖，G1对应右膝盖，G2对应左脚踝（前后方向），G3对应右脚踝（前后方向）。
- 学习结果 ：需要3000代学习该动作。
- 屈伸（Bend and Stretch）
- 适应度函数 ：以机器人坐下和站立的关键帧关节角度为标准数据，适应度为关节角度与标准数据的平方误差之和。若模拟中机器人不稳定，适应度乘以不稳定前时间与模拟总时间的比值。
- 使用关节 ：髋部（左右两侧前后方向）、膝盖（左右）和脚踝（左右两侧前后方向）。适用时，左右关节使用相同基因。
- 基因分配 ：G0对应髋部（左右两侧前后方向），G1对应膝盖（左右），G2对应脚踝（左右两侧前后方向）。
- 学习结果 ：需要2300代学习该动作。
- 起身（Rise）
- 适应度函数 ：双脚脚底传感器值的平均值。
- 使用关节 ：腰部（前后）、髋部（左右两侧前后方向）、膝盖（左右）、脚踝（左右两侧前后方向）和肩部（左右两侧前后和左右方向）。适用时，左右关节使用相同基因。
- 基因分配 ：G0对应腰部（前后方向），G1对应髋部（左右两侧前后方向），G2对应膝盖（左右），G3对应脚踝（左右两侧前后方向），G4对应肩部（左右两侧前后方向），G5对应肩部（左右两侧左右方向）。
- 学习结果 ：需要960代学习该动作。
- 踢球（Kick）
- 适应度函数 ：模拟中球的最大速度。若模拟中机器人不稳定，适应度乘以不稳定前时间与模拟总时间的比值。使用表5.5中环境1的球（直径14cm，距离12cm等）。
- 使用关节 ：右髋部（左右方向）、右脚踝（左右方向）、右髋部（前后方向）、右膝盖和右脚踝（前后方向）。不同关节使用不同基因。
- 基因分配 ：G0对应右髋部（左右方向），G1对应右脚踝（左右方向），G2对应右髋部（前后方向），G3对应右膝盖，G4对应右脚踝（前后方向）。
- 学习结果 ：需要1200代学习该动作。
- 翻身（Turn Over）
- 适应度函数 ：以连接双肩的线为x轴，机器人面朝上躺下，左肩关节x坐标大于右肩关节，适应度为右肩关节x坐标 - 左肩关节x坐标。
- 使用关节 ：左髋部（扭转）、左髋部（左右方向）、左髋部（前后方向）、左膝盖和右肩部（前后方向）。不同关节使用不同基因。
- 基因分配 ：G0对应左髋部（扭转），G1对应左髋部（左右方向），G2对应左髋部（前后方向），G3对应左膝盖，G4对应右肩部（前后方向）。
- 学习结果 ：需要600代学习该动作。

1.2 真实机器人实验

将动作学习实验得到的网络用于操作真实的HOAP - 2机器人。行走和屈伸动作的实验结果表明，机器人在两种情况下都能移动而不摔倒，说明其在真实环境中能正确移动。不过，行走时整个机器人朝向前进的腿，且每一步的距离比模拟中短。

1.3 鲁棒性实验

为验证MONGERN进化的基因调控网络（GRN）的鲁棒性，进行了踢球动作的学习实验。因为踢球动作需要单腿站立，球的改变会导致作用在机器人上的力发生变化，所以需要鲁棒性。实验在多种环境下对同一个体进行评估，不同环境中踢不同的物体，物体信息如下表所示：
| 环境编号 | 类型 | 密度（kg/m³） | 直径（cm） | 距离（cm） |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | 球 | 1000 | 14 | 12 |
| 2 | 球 | 3000 | 30 | 26 |
| 3 | 球 | 10000 | 18 | 11 |
| 4 | 球 | 10000 | 24 | 12 |
| 5 | 球 | 2000 | 40 | 20 |
| 6 | 方块 | 2000 | - | - |
| 7 | 无 | - | - | - |

为了用少量环境适应多种条件，采用了两个极端环境：环境6是对应墙壁的方块，环境7是没有放置物体，机器人踢空。方块尺寸为高15cm，宽30cm，深30cm。表中距离是物体中心到机器人脚趾的距离。每个环境的适应度为球的最高速度×不稳定前时间与模拟总时间的比值，将七个环境的适应度相加得到个体网络的总适应度。使用的关节为左脚踝（左右方向）、右髋部（前后方向）、右脚踝（前后方向）和左髋部（前后方向），不同关节使用不同基因，基因分配如下表：
| 基因 | 分配关节 |
| ---- | ---- |
| G0 | 左脚踝（左右方向） |
| G1 | 右髋部（前后方向） |
| G2 | 右脚踝（左右方向） |
| G3 | 左髋部（前后方向） |

实验结果表明，在环境1的模拟中，机器人能成功踢球。进化后的AGN联立微分方程如下：
[
\begin{align }
\frac{dG0}{dt}&= 1.9 \cdot \left(\frac{G_0^5}{G_0^5 + 0.95}\right) \cdot \left(\frac{0.75}{G_1^5 + 0.75}\right) \cdot \left(\frac{G_2^5}{G_2^5 + 0.85}\right) \cdot \left(\frac{0.15}{G_3^5 + 0.15}\right) \cdot \left(\frac{0.45}{G_4^5 + 0.45}\right) - 0.1G0\
\frac{dG1}{dt}&= 1.7 \cdot \left(\frac{0.55}{G_1^5 + 0.55}\right) \cdot \left(\frac{0.65}{G_2^5 + 0.65}\right) \cdot \left(\frac{0.15}{G_3^5 + 0.15}\right) \cdot \left(\frac{0.75}{G_4^5 + 0.75}\right) - 0.1G1\
\frac{dG2}{dt}&= 0.6 \cdot \left(\frac{G_0^5}{G_0^5 + 0.25}\right) \cdot \left(\frac{G_1^5}{G_1^5 + 0.65}\right) \cdot \left(\frac{0.65}{G_2^5 + 0.65}\right) \cdot \left(\frac{0.95}{G_3^5 + 0.95}\right) \cdot \left(\frac{0.35}{G_4^5 + 0.35}\right) - 0.1G2\
\frac{dG3}{dt}&= 1.8 \cdot \left(\frac{0.25}{G_0^5 + 0.25}\right) \cdot \left(\frac{G_1^5}{G_1^5 + 0.35}\right) \cdot \left(\frac{0.95}{G_2^5 + 0.95}\right) \cdot \left(\frac{G_3^5}{G_3^5 + 0.45}\right) \cdot \left(\frac{0.55}{G_4^5 + 0.55}\right) - 0.1G3\
\frac{dG4}{dt}&= 1.7 \cdot \left(\frac{0.85}{G_0^5 + 0.85}\right) \cdot \left(\frac{0.95}{G_1^5 + 0.95}\right) \cdot \left(\frac{G_2^5}{G_2^5 + 0.55}\right) \cdot \left(\frac{0.85}{G_3^5 + 0.85}\right) \cdot \left(\frac{0.75}{G_4^5 + 0.75}\right) - 0.1G4
\end{align }
]

通过对多种不同密度和直径的球进行验证，在42种环境组合中，机器人都能成功稳定地踢球，验证了进化后的GRN的鲁棒性。此外，与传统方法（如神经网络和强化学习）的对比实验表明，MONGERN能成功生成胸部停球等动作，而传统方法很难生成这些动作，进一步证明了MONGERN的有效性。

2. ERNe：进化反应网络框架

ERNe（Evolving Reaction Network）是一种将NEAT方法扩展以生成适用于生化系统的基因网络的机制。它关注神经网络和生化网络的相似性，使用进化方法在计算机上训练网络结构。ERNe在合成生物学中成功设计了基因电路，比传统方法更快地发现已知的振荡电路、双稳态网络和表现复杂行为的振荡电路，其有效性也在各种搜索问题和生物系统中得到了验证。

2.1 DNA PEN工具箱

DNA PEN（Dynamic Network Assembly Polymerase Exonuclease Nickase）工具箱受基因调控网络的启发。在基因调控网络中，调控有激活和抑制两种方式，分别增加和减少目标基因的表达。该工具箱的目标之一是在去除使用RNA、蛋白质和相关分子机制复杂性的同时，重现这些调控机制。

工具箱通过特定的DNA物种模拟调控机制，激活或抑制其他DNA物种的生成。激活剂通常称为信号，执行抑制的DNA物种称为抑制剂。激活通过一类称为模板的DNA物种实现。在粗粒度层面，模板是溶液中存在的DNA物种，能从输入生成输出，并最终释放两者。输出本身可以是激活剂，允许多个反应级联。在DNA PEN工具箱中，激活的确切机制基于聚合酶和切口酶的组合，但其他机制（如Qian和Winfree的跷跷板门）也可以实现类似功能。

模板物种在最低抽象层面被视为黑箱，具有受米氏 - 门坦反应速率和竞争性抑制启发的简单现象学传递函数。该模型假设杂交和变性（两条互补DNA链的结合和分离）达到平衡的速度比基于酶的反应快得多。整个系统的完整方程组可以通过对生成给定物种的模板求和，并加上外切核酸酶活性的一阶近似来轻松构建。

该工具箱的模块包括激活、自催化和抑制，其行为和图形表示如下：
| 模块 | 行为 | 图形 |
| ---- | ---- | ---- |
| 激活 | 通过模板从输入生成输出，输出可作为激活剂级联反应 | - |
| 自催化 | 自身促进生成 | - |
| 抑制 | 减少目标DNA物种的生成 | - |

自催化模板的行为可以用以下方程表示：
[
\frac{d[s]}{dt}(t) = \alpha \cdot [temp] s \frac{1}{1 + \frac{ s }{\beta}} - exos \cdot s
]

2.2 ERNe详细信息

DNA PEN工具箱的分子网络基于连接化学化合物（视为网络节点）的激活或抑制化学过程，与神经网络在结构上有相似之处。因此，尝试将现代人工神经网络（ANN）构建策略应用于生化系统的计算机进化，以提高搜索效率。

与ANN不同，反应网络增加了抑制链接和生化参数。ERNe编码允许表示抑制并添加了参数，同时对突变和交叉操作符也进行了修改。

基因组由序列基因和模板基因组成。每个序列基因可以表示系统中的信号序列或抑制序列，由名称、动力学参数和初始浓度组成。每个模板基因指定起始节点、目标节点、模板浓度、一个指示模板是否启用的启用位以及一个唯一标识系统中每个模板的创新编号。

创新编号在交叉和物种形成的实现中起着重要作用，模板基因的创新编号设置规则如下：在进化过程中，每当向系统添加一个模板时，检查该特定链接是否存在于进化历史中，如果存在，则采用原始链接的创新编号；否则，将下一个可用的创新编号分配给该模板基因。为使这种历史标记有效，需要精心设计新添加序列的命名机制，理想情况下，不同系统中具有相同名称的序列应具有相同的作用。

机器人基因调控网络与进化反应网络研究

3. ERNe算法的具体实现细节

ERNe算法在实现过程中，对编码、遗传操作（突变和交叉）以及物种形成过程都有独特的设计，下面详细阐述。

3.1 编码机制

ERNe的基因组由序列基因和模板基因构成，与传统的NEAT节点基因有所不同。
- 序列基因 ：每个序列基因可代表系统中的信号序列或抑制序列，包含名称、动力学参数和初始浓度三个要素。例如，一个名为“signal_1”的序列基因，其动力学参数可能决定了该信号序列在生化反应中的反应速率，初始浓度则表示在反应开始时该序列的含量。
- 模板基因 ：指定了从起始节点到目标节点的信息，同时还包含模板浓度、启用位和创新编号。启用位用于判断该模板是否在系统中起作用，创新编号则是每个模板在系统中的唯一标识。

3.2 遗传操作

• 突变操作 ：与原始的NEAT算法相比，ERNe的突变操作进行了针对性的修改。在突变过程中，可能会对序列基因的动力学参数、初始浓度进行调整，也可能会改变模板基因的模板浓度、启用位等信息。例如，在某次突变中，一个模板基因的模板浓度可能会增加或减少一定的比例，从而影响其在生化反应中的作用强度。
• 交叉操作 ：同样，交叉操作也有别于原始NEAT算法。在交叉过程中，两个父代基因组的序列基因和模板基因会进行重新组合。创新编号在这个过程中起到了关键作用，它确保了在组合过程中，模板基因的信息能够准确地传递和整合。例如，如果两个父代基因组中都存在具有相同创新编号的模板基因，那么在子代基因组中，这个模板基因的信息会根据一定的规则进行保留或修改。

3.3 物种形成过程

物种形成过程是ERNe算法中的一个重要环节，它有助于保持种群的多样性。在这个过程中，根据基因组之间的相似度将个体划分为不同的物种。创新编号在物种形成中也发挥了重要作用，通过比较不同基因组中模板基因的创新编号，可以快速判断两个个体之间的亲缘关系。例如，如果两个个体的模板基因大部分具有相同的创新编号，那么它们很可能属于同一个物种。

4. ERNe与MONGERN的对比与联系

ERNe和MONGERN虽然是两种不同的技术，但它们在机器人和生化系统研究中都有着重要的作用，下面对它们进行对比和联系分析。

4.1 对比

• 应用领域侧重 ：MONGERN主要应用于人形机器人的动作学习和控制，通过进化基因调控网络来实现机器人各种复杂动作的学习和优化。而ERNe则侧重于生化系统的基因网络设计，在合成生物学中发挥着重要作用，用于发现和设计各种基因电路。
• 实现机制 ：MONGERN基于差分进化等方法来进化基因调控网络，通过设置适应度函数来评估不同动作学习的效果。而ERNe则是将NEAT方法扩展到生化系统，通过对基因组的编码、遗传操作和物种形成过程来训练网络结构。
• 复杂度 ：MONGERN在处理人形机器人的动作学习时，需要考虑机器人的物理结构、关节自由度等多种因素，其复杂度主要体现在机器人动作的多样性和环境的变化上。而ERNe在生化系统中的应用，需要考虑DNA物种之间的复杂相互作用、反应动力学等因素，其复杂度主要体现在生化反应的微观层面。

4.2 联系

• 共同目标 ：两者都致力于通过进化的方法来优化系统的性能。MONGERN通过进化基因调控网络来提高人形机器人的动作学习能力和适应性，ERNe通过进化生化网络来设计更有效的基因电路，它们的最终目标都是让系统能够更好地适应不同的环境和任务。
• 技术借鉴 ：在一定程度上，两者的技术思路可以相互借鉴。例如，ERNe中对基因组的编码和遗传操作的思想，可能为MONGERN在基因调控网络的进化过程中提供新的思路；而MONGERN中对适应度函数的设计和评估方法，也可能对ERNe在生化系统中的优化提供参考。

5. 技术应用前景与挑战

5.1 应用前景

• 机器人领域 ：MONGERN在人形机器人的动作学习和控制方面已经取得了显著的成果，未来可以进一步应用于服务机器人、工业机器人等领域。例如，服务机器人可以通过MONGERN学习更加复杂和灵活的动作，为人类提供更优质的服务；工业机器人可以通过优化动作来提高生产效率和质量。
• 生化领域 ：ERNe在合成生物学中的应用前景广阔，可以用于设计更复杂、更高效的基因电路，为生物制药、生物传感器等领域带来新的突破。例如，设计出能够精确控制药物合成的基因电路，或者开发出更灵敏的生物传感器。
• 交叉领域 ：随着科技的发展，机器人技术和生化技术的交叉融合将成为一个重要的发展方向。例如，可以设计出具有生物特性的机器人，或者利用生化技术来改进机器人的材料和能源系统。

5.2 挑战

• 计算资源需求 ：MONGERN和ERNe的进化过程都需要大量的计算资源。尤其是在处理复杂的机器人动作和生化反应时，需要进行大量的模拟和计算，这对计算机的性能提出了很高的要求。
• 模型准确性 ：在机器人领域，机器人的物理模型和环境模型可能存在一定的误差，这会影响MONGERN的学习效果。在生化领域，生化反应的动力学模型也可能存在不确定性，影响ERNe设计的基因电路的性能。
• 伦理和安全问题 ：随着机器人和生化技术的发展，伦理和安全问题也日益凸显。例如，具有高度智能和自主性的机器人可能会对人类的安全和隐私造成威胁；设计的基因电路可能会对生态环境和人类健康产生潜在的影响。

6. 总结

本文介绍了MONGERN在人形机器人动作学习中的应用以及ERNe在生化系统基因网络设计中的应用。MONGERN通过进化基因调控网络，实现了人形机器人多种动作的学习和优化，并验证了其在真实环境中的有效性和鲁棒性。ERNe则将NEAT方法扩展到生化系统，通过DNA PEN工具箱和独特的算法实现了基因电路的设计和优化。

这两种技术都具有重要的研究价值和应用前景，但也面临着计算资源需求、模型准确性和伦理安全等方面的挑战。未来，随着技术的不断发展和完善，相信它们将在机器人和生化领域发挥更大的作用，为人类带来更多的福祉。

下面通过一个mermaid流程图来总结整个研究的主要流程：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B{MONGERN研究}:::decision
    B -->|人形机器人动作学习| C(模拟实验):::process
    C --> D(真实机器人实验):::process
    D --> E(鲁棒性实验):::process
    B -->|与传统方法对比| F(对比实验):::process
    A --> G{MONGERN研究}:::decision
    G -->|生化系统基因网络设计| H(DNA PEN工具箱):::process
    H --> I(ERNe算法实现):::process
    I --> J(应用验证):::process
    E --> K(总结与展望):::process
    F --> K
    J --> K
    K --> L([结束]):::startend

以上就是关于机器人基因调控网络与进化反应网络研究的详细内容，希望能为相关领域的研究和应用提供有益的参考。