软体机器人面临着类似的挑战：由于其高度的机械自由度，如果要通过中央控制器来控制整个身体，就需要大量的通信通道。一个更好的解决方案是采用类似章鱼的层次系统，将感知、决策和行动分散到机器人的远端肢体中。在这样的机器人系统中，中央计算机（高级别控制器）只需要考虑高级别的推理，而所有其他方面的计算则分散到身体的较低级别和远端部分。这样，只有最小的信息（如动作命令和感知反馈）需要通过身体传输。章鱼以其高效的神经肌肉层次结构而闻名，能够实现复杂的、灵巧的身体操控。章鱼的中央大脑负责高级别的推理，而基本的运动和反馈控制则在较低级别的“臂脑”中执行。这种分散的智能由臂内的局部腕节神经节协调，这些神经节占据了章鱼总神经元的约60%。章鱼的吸盘器官在实现较低级别的智能中起着关键作用，其边缘的受体在与环境物理互动时获取丰富的信息。通过将智能分布在全身，章鱼显著减少了与大脑的信息带宽，只需要一个最小的轴索神经来实现脑-体通信。布里斯托大学Jonathan Rossiter等人通过将简单的吸盘集成到流体驱动的软电路中，使机器人能够建立类似章鱼的层次化和分布式神经肌肉系统，并模仿章鱼的集成吸盘粘附、身体智能和多模态感知。相关内容以“Embodying soft robots with octopus-inspired hierarchical suction intelligence”为题发表在《Science Robotics》上，论文第一作者为Tianqi Yue。文中展示了章鱼的自主吸盘行为和机器人通过流体电路实现的自主吸盘功能。章鱼能够通过其吸盘轻柔地抓取脆弱的物体，如水中的浮游生物或脆弱的贝壳。类似地，机器人通过简单的流体电路实现了类似的功能，能够轻柔地抓取脆弱的物体，如气球、无壳鸡蛋和易碎的果冻。还展示了机器人手轻柔抓取气球和无壳鸡蛋的实验结果。这种能力在实际应用中非常有用，例如在食品加工和包装行业中，机器人可以轻柔地抓取易碎的食品，如鸡蛋、水果和蔬菜，而不会造成损坏。在医疗领域，机器人可以轻柔地处理脆弱的医疗器械或生物样本，确保其完整性。章鱼具备自主吸附和卷曲行为，以及机器人通过流体电路实现的类似功能。章鱼能够通过其吸盘吸附并卷曲未知形状的物体，实现稳定的抓取。机器人通过流体电路和吸盘实现了类似的功能，能够适应不同形状和大小的物体。机器人手通过自主吸附和卷曲可以抓取不同形状物体。这种能力在工业自动化中非常有用，例如在电子制造中，机器人可以抓取和处理各种形状的电子元件，而无需复杂的传感器和控制算法。在物流和仓储领域，机器人可以自动抓取和搬运不同形状的包裹，提高工作效率。基于吸盘的多模态感知系统，机器人能够感知环境介质、表面粗糙度和拉力。章鱼通过其吸盘感知环境，从而做出适应性行为。类似地，机器人通过压力传感器和流体电路实现了多模态感知，能够感知接触、环境介质、表面粗糙度和拉力。机器人在不同环境条件下（如空气和水中）感知物体表面粗糙度和拉力。这种能力在实际应用中非常有用，例如在水下机器人中，机器人可以感知水下环境的变化，从而调整抓取力度和行为。在工业自动化中，机器人可以通过感知物体表面的粗糙度来调整抓取策略，确保抓取的稳定性和可靠性。文中展示了集成吸盘智能和多模态感知的层次化软体机器人系统。该系统通过中央控制器和局部流体电路实现了集成的感知和控制功能。机器人能够自动执行抓取任务，同时感知物体的特征，如重量、表面粗糙度和环境介质。机器人在复杂环境中具备自适应行为，如自定位振荡和与人类交互的响应。这种能力在实际应用中非常有用，例如在人机协作环境中，机器人可以与人类操作员进行安全的交互，而不会对人类造成伤害。在服务机器人中，机器人可以自动适应不同的任务和环境，提高其适应性和灵活性。通过模仿章鱼的智能行为，本文开发的软体机器人系统不仅展示了其在实验室中的高性能，还为实际应用提供了新的可能性。这种系统通过低成本、简单且易于集成的方法，为软体机器人领域带来了新的视角和创新解决方案，有望推动软体机器人技术的发展和应用。
