{"id":26331,"date":"2022-08-17T10:00:28","date_gmt":"2022-08-17T08:00:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.electrosuisse.ch\/?p=26331"},"modified":"2022-12-02T19:43:13","modified_gmt":"2022-12-02T18:43:13","slug":"roboter-hund-lernt-in-einer-stunde-das-laufen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.electrosuisse.ch\/de\/roboter-hund-lernt-in-einer-stunde-das-laufen\/","title":{"rendered":"Roboter-Hund lernt in einer Stunde das Laufen"},"content":{"rendered":"

[vc_row][vc_column][vc_column_text]Forscher des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Intelligente Systeme in Stuttgart gingen in einer Forschungsarbeit der Frage nach, wie Tiere das Laufen und aus Stolperern lernen. Daf\u00fcr bauten sie einen vierbeinigen Roboter, der einem Hund \u00e4hnelt.<\/strong><\/p>\n

\u00abAls Ingenieure beziehungsweise Robotiker suchten wir die Antwort, indem wir einen Roboter bauten, der wie ein Tier Reflexe besitzt und aus Fehlern lernt\u00bb, sagt Felix Ruppert, ehemaliger Doktorand der Forschungsgruppe. \u00abWenn ein Tier stolpert, ist das dann ein Fehler? Bei einem Mal nicht. Wenn es aber h\u00e4ufig stolpert, gibt uns das ein Mass\u00a0daf\u00fcr, wie gut das Laufen funktioniert.\u00bb<\/p>\n

Wenn er erstmals beginnt zu laufen, lernt Rupperts Roboter in nur einer Stunde, seine interne Mechanik so gut er kann einzusetzen. Sensorinformationen von den F\u00fcssen (die Ist-Daten) werden mit den Solldaten des Computers bzw. des virtuellen R\u00fcckenmarks abgeglichen. Der Roboter lernt zu laufen, indem er die Struktur der gesendeten Bewegungsmuster kontinuierlich an die Sensorinformationen angleicht.<\/p>\n

Der Lernalgorithmus beeinflusst einen sogenannten Central Pattern Generator; einen zentralen Bewegungsmuster-Generator. Bei Menschen und Tieren sind diese Mustergeneratoren Netzwerke aus Nervenzellen im R\u00fcckenmark, die selbstst\u00e4ndig und ohne Einfluss des Gehirns rhythmische Muskelkontraktionen veranlassen. Diese neuronalen Netze spielen eine wichtige Rolle bei kontinuierlichen Bewegungen wie dem Gehen, beim Blinzeln oder der Verdauung. Bei neugeborenen Tieren sieht man sehr gut, dass die CPGs noch nicht genau genug eingestellt sind. Solange das Jungtier \u00fcber einen perfekt ebenen Untergrund l\u00e4uft, steuern die CPGs die Bewegungssignale aus dem R\u00fcckenmark korrekt. Mit einer kleinen Unebenheit \u00e4ndert sich das schnell; Reflexe schalten sich dazu und passen die Bewegungsmuster an, damit das Tier nicht hinf\u00e4llt. Diese kurzzeitigen \u00c4nderungen der Bewegungssignale sind reversibel, oder \u00abelastisch\u00bb, und die Bewegungsmuster kehren nach der St\u00f6rung in ihre urspr\u00fcngliche Konfiguration zur\u00fcck. Wenn aber das Tier \u00fcber viele Bewegungszyklen nicht aufh\u00f6rt zu stolpern \u2013 trotz aktiver Reflexe \u2013 dann m\u00fcssen die Bewegungsmuster neu, und \u00abplastisch\u00bb, d.h. irreversibel gelernt werden.<\/p>\n

Beim Labrador-grossen Roboter-Hund namens \u00abMorti\u00bb\u00a0ist es genauso. Er optimiert jedoch viel schneller seine Bewegungsmuster, n\u00e4mlich in ca. einer Stunde. Mortis CPG wird dabei in einem kleinen und leichten Computer simuliert. Dieses virtuelle R\u00fcckenmark ist bei dem Vierf\u00fcssler dort angebracht, wo eigentlich der Kopf w\u00e4re. In der Stunde, die es braucht, damit der Roboter fl\u00fcssig l\u00e4uft, werden kontinuierlich die Daten der Sensoren, die an den F\u00fcssen angebracht sind, mit den CPG Signalen abgeglichen. Stolpert der Roboter, \u00e4ndert der Lernalgorithmus, wie weit die Beine vor und zur\u00fcck schwingen, wie schnell sie schwingen, wie lange ein Bein auf dem Boden bleibt. Die angepasste Beinbewegung beeinflusst, wie gut oder schlecht der Roboter seine Mechanik ausnutzten kann. Das CPG sendet angepasste Signale, damit der Roboter fortan m\u00f6glichst wenig stolpert und damit sein Laufen optimiert. Das virtuelle R\u00fcckenmark muss dabei nicht wissen, dass der Roboter k\u00fcnstliche Muskeln und Sehnen besitzt. Es weiss\u00a0nichts \u00fcber die Physik der Maschine.<\/p>\n

Wir wissen, dass es diese CPGs in Tieren gibt und ebenfalls ist uns bekannt, dass es Reflexe gibt. Wie aber kann beides so kombiniert werden, dass Tiere mit den Reflexen und den CPGs Bewegungen lernen k\u00f6nnen? Hier geht es um Grundlagenforschung an der Schnittstelle zwischen Robotik und Biologie. Das Robotermodell gibt daher Antworten auf Fragen, die die Biologie allein nicht beantworten kann.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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