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Zusammenfassung (Englisch)

Research in the domain of biologically inspired walking machines has focused

for the most part on the mechanical designs and locomotion control.

Although some of this research has been concentrated on the generation of

a reactive behavior of walking machines, it has been restricted only to a few

of such reactive behaviors. However, from this research, there are only few

examples where different behaviors have been implemented in one machine

at the same time. In general, these walking machines were solely designed

for pure locomotion, i.e. without sensing environmental stimuli.

Therefore, in this thesis, biologically inspired walking machines with different

reactive behaviors are presented. Inspired by obstacle avoidance and

escape behavior of scorpions and cockroaches, such behavior is implemented

in the walking machines as a negative tropism. On the other hand, a sound

induced behavior called “sound tropism”, in analogy to the prey capture behavior

of spiders, is employed as a model of a positive tropism. The biological

sensing systems which those animals use to trigger the described behaviors

are investigated so that they can be reproduced in the abstract form with

respect to their principle functionalities. In addition, the morphologies of

a salamander and a cockroach which are designed for efficient locomotion

are also taken into account for the leg and trunk designs of the four- and

six-legged walking machines, respectively.

Different behavior controls for generating the biologically inspired reactive

behaviors are developed on the basis of a modular neural structure. Each

behavior control consists of a neural preprocessing module and a neural control

module. Preprocessing is for sensory signals while the neural control

generates basic locomotion and changes the appropriate motions, e.g. turning

left, right or walking backward, with respect to sensory signals. Neural

preprocessing and control are formed by realizing discrete-time dynamical

properties of recurrent neural networks. Parts of the networks are generated

and optimized by using an evolutionary algorithm. Utilizing the modular

neural structure, the coupling of the neural control module with different

neural preprocessing modules leads to the desired behavior controllers, e.g.

obstacle avoidance and sound tropism. Furthermore, these behavior controllers

are then fused by using a sensor fusion technique consisting of lookup

table and time scheduling methods to obtain an effective behavior fusion

controller, whereby different neural preprocessing modules have to cooperate.

Eventually, all of these reactive behavior controllers together with the

physical sensor systems are implemented on the physical walking machines

to be tested in a real world environment. The fully equipped walking machines

can be seen as artificial perception-action systems. As a result, the

walking machine(s) is able to respond to environmental stimuli, e.g. wandering

around, sound tropism (positive tropism), avoiding obstacles and even

escaping from corners as well as deadlock situations (negative tropism). The

developed controller is universal in the sense that it can be implemented

on different types of walking machines, e.g. four- and six-legged walking

machines, giving comparably good results without changing parameters.

Zusammenfassung (Deutsch)

Im Bereich biologisch inspirierter Laufmaschinen konzentrierte sich die Forschung

meist auf die reine Bewegungskontrolle sowie das mechanische Design.

Obwohl ein Teil dieser Forschung sich auch mit der Erzeugung reaktiver

Verhaltensweisen von Robotern beschäftigte, war dies auf einige wenige

reaktive Verhaltensweisen beschränkt; und zwar war auf einem Roboter nur

jeweils eine Verhaltensweise implementiert. Es gibt nur wenige Ansätze, die

sich mit der Erzeugung mehrerer reaktiver Verhaltensweisen einer Maschine

gleichzeitig beschäftigen. Im Allgemeinen wurden Laufmaschinen nur zum

Zwecke der reinen Fortbewegung konzipiert, d.h. ohne dass sie ihre Umgebung

wahrnehmen konnten.

Diese Arbeit stellt biologisch inspirierte Laufmaschinen vor, welche mehrere

verschiedene reaktive Verhaltensweisen zeigen. Inspiriert vom Hindernisvermeidungs-

und Fluchtverhalten der Skorpione und Kakerlaken wird ein solches

Verhalten in der Laufmaschine mittels eines negativen Tropismus erzeugt.

Andererseits wird ein akustisch motiviertes Verhalten, ein sog. “akustischer

Tropismus” (Sound Tropism), in Analogie zum Jagdverhalten von Spinnen,

als Beispiel eines positiven Tropismus angewendet. Um die oben beschriebenen

Verhalten in abstrahierter Weise reproduzieren zu können, wird außerdem

der biologische Wahrnehmungsapparat der genannten Tiere im Hinblick

auf ihre prinzipielle Funktionalität untersucht. Zusätzlich werden die Morphologien

von Salamander und Kakerlake, welche für effiziente Bewegung

gebaut sind, für die Bein- und Körpergestaltung in Betracht gezogen.

Basierend auf einem modularen neuronalen Modell werden verschiedene

Verhaltenskontroller für die Erzeugung biologisch inspirierter reaktiver Verhaltensweisen

entwickelt. Jede Verhaltenskontrolle besteht aus neuronalen

Signal-Vorverarbeitungseinheiten und Kontrollmodulen. Für die Vorverarbeitung

sensorischer Signale werden rekurrente neuronale Netze genutzt, ebenso

wie für die Kontrolle und die Erzeugung von Laufbewegungen, sowie der

Änderung der Bewegung, z.B. Drehung nach rechts, links oder rückwärts, in

Abhängigkeit von Sensorsignalen. Die effektive neuronale Verarbeitung und

Kontrolle wird erreicht durch Ausnutzung der dynamisschen Eigenschaften

der rekurrenten neuronalen Netze, die zum Teil durch evolutionäre Algorithmen

konstruiert bzw. optimiert wurden. Den modularen Aufbau nutzend

führt eine Kombination der verschiedenen neuronalen Verarbeitungseinheiten

zu den gewünschten Verhaltenssteuerungen. Des weiteren werden diese Verhaltenssteuerungen

zusammengeführt mittels einer Sensor-Fusions-Technik,

welche aus Tabellen- und “Time-Scheduling” -Methoden besteht. Damit

entsteht letztlich eine neue effektive verhaltenfusionierte Steuerung, die sich

auf verschiedenste Laufmaschinen übertragen läßt.

Abschließend werden alle diese reaktiven Verhaltenssteuerungen zusammen

mit einem Sensorsystem in physikalischen Laufmaschinen implementiert,

um sie zu testen und als künstliche Perzeptions-Aktions-Maschine zu

demonstrieren. Es wird gezeigt, dass die Laufmaschinen in der Lage sind in

der Umgebung umherzuwandern und auf Reize der Umgebung zu reagieren,

z.B. durch akustischen Tropismus (positiver Tropismus), durch Hindernisvermeidung

und sogar durch Entkommen aus Ecken und Sackgassen (negativer

Tropismus). Der entwickelte Kontroller ist universell in dem Sinne, dass

er auf Laufmaschinen mit unterschiedlicher Beinanzahl, hier vier und sechs

Beine, ohne Parameteranpassung mit vergleichbaren Ergebnissen implentiert

werden kann.

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