Neurokybernetik mehrbeiniger Laufsysteme

多足跑步系统的神经控制论

• 批准号: 27462803
• 负责人: Professor Dr. Ansgar Büschges
• 金额: --
• 依托单位: Institut für Kognitionswissenschaft
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2006
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2005-12-31 至 2011-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/27462803?language=en
• 关键词: Neurokybernetik; mehrbeiniger; Laufsysteme

Aus Sicht der Robotik und der Biologie stellt ein verbessertes Verständnis neuronaler Kontrolle autonomen Laufens, trotz enormer Fortschritte, eine große Herausforderung dar. Insbesondere die adaptive und multifunktionale Laufkontrolle ist Gegenstand der aktuellen biologischen Forschung. Hier sind neue Erkenntnisse über operationale Mechanismen zu erwarten, die wichtige Beiträge zur Entwicklung von technischen Neurokontrollern leisten. Andererseits kann ein Artificial Life Ansatz zur Evolutionären Robotik der Biologie neue, zu überprüfende Hypothesen auf Systemebene liefern. Um die möglichen Synergien in einem interdisziplinären Ansatz zu nutzen, werden künstliche neuronale Kontrollsysteme mithilfe evolutionärer Techniken erzeugt, sowie experimentell verifizierte Funktionsmodelle des Laufens der Stabheuschrecke erstellt. Die Vergleichbarkeit dieser Zugänge wird gewährleistet durch den gleichzeitigen Einsatz einer Laufmaschinen- und einer Stabheuschreckensimulation. Genormte Schnittstellen von Simulatoren und Laufmaschine ermöglichen einen bidirektionalen, mehrstufigen Transfer der Kontrollstrukturen. Zentraler Aspekt der Untersuchungen ist jedoch die Berücksichtigung des Zusammenspiels von Neurokontrolle und Körpereigenschaften, dem insbesondere durch die Entwicklung eines hinreichend akkuraten Muskelmodells Rechnung getragen wird. Vergleichende Analysen der technischen bzw. biologischen Lösungen führen zur iterativen Synthese multifunktionaler Neurokontroller. Deren besondere Eigenschaften, wie Flexibilität und Adaptivität, werden auf einer physikalischen Laufmaschine in rauem Gelände demonstriert.

机器人和生物学的科学技术是由神经元控制自主劳芬斯、特罗兹·弗特施里特（Fortschritte）等详细信息组成的。 Andererseits cann ein Artificial Life Ansatz zur Evolutionären Robotik der Biologie neue, zu überprüfende Hypothesen auf Systemebene liefern.跨学科研究中的协同作用，是一种科学的神经元控制系统，是一种技术进化技术，是一种实验验证功能模型。其特征是机械加工和机械模拟。神经控制和系统的研究，是在研究肌肉模型研究过程中的一个重要部分。神经控制器。