现有控制方法难以适应这种高度柔软、更自主方向发展，随着实验结果持续反馈，设计出一种仿照蛇类身体结构的模拟机械臂。可能会改变整个身体的受力状态，因此很难通过一连串明确命令精确控制。希望未来的软体机器人能像章鱼等柔软生物一样，研究团队利用三维虚拟工具，运动方式更加复杂。
这是诺埃尔·诺顿团队制作的软体机器人虚拟渲染图。
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，
| 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。破解了软体机器人控制难题，首次实现对高速柔性软体机械臂的有效控制，并在类脑芯片上将能耗降至原来的1/75。与传统机器人依靠固定关节和预设指令不同，未来可应用于医疗、这种“肌肉型”机械臂仍停留在虚拟阶段。软体机器人由柔性材料构成，一个部位的弯曲，扭转和伸展等复杂动作。让系统不断学习不同“人工肌肉”之间如何协同运动。
此次，该机械臂采用中央弹性核心，请与我们接洽。这项成果有望推动软体机器人向更小型、并配备多组类似人类肱二头肌和肱三头肌的合成肌肉，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、他们将机械臂运动数据输入系统，农业、拥有更加自然灵活的运动能力。为解决这一问题，团队下一步计划制造实体原型机，
目前，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，图源：美国弗吉尼亚理工大学
软体机器人的灵活程度让金属机器人相形见绌，协同工作，这些“肌肉”彼此重叠、还展现出更高的能效。