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Bringing Human Neuromotor Intelligence to Robots

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Fortschrittliche menschenähnliche Steuerung im Roboter

Bis heute konnten wir aufgrund von Problemen mit der Stabilität und dem Energieverbrauch die Bewegungs- und Manipulationsfähigkeiten des Menschen noch nicht bei zweibeinigen Robotern nachahmen. EU-finanzierte Forscher lösen dieses Problem, um eine sichere, vorschriftenkonforme und effiziente Regelstrategie für Roboter zu erstellen.

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Das Projekt "Bringing human neuromotor intelligence to robots" (H2R) arbeitete an der Kombination von Methoden des maschinellen Lernens mit erweiterter Kontrolltheorie, um Motorsteuerungsmechanismen auf Basis des menschlichen Verhaltens für Roboter unter Einsatz von Modellierung und weiteren analytischen Instrumenten zu entwickeln. H2R begann mit der Untersuchung der wichtigsten Merkmale des Menschen, die uns eine Anpassung an dynamische Umgebungen gestatten: Kraft und Impedanz. Man setzte elektromyografische Signale ein, um die Muskelaktivierung besser zu durchschauen und Bewegung, Impedanz und Kraftsteuerung bei Robotern zu verbessern. Nachdem studiert wurde, wie Menschen Impedanz und Bewegungsbahnen anpassen, um Aufgaben auszuführen und Objekte zu identifizieren, entwickelte H2R einen menschenähnlichen Algorithmus zur haptischen Identifikation für Roboter, ein optimales Impedanzmodell für Trajektgenerierung und einen adaptiven Algorithmus für multiple Manipulatorenkoordination. Diese Algorithmen können auf verschiedene Roboter angewendet werden, um ihre Steuerleistung zu verbessern und wurden auf einem Exoskelettroboter für die menschliche Rehabilitation getestet. Darüber hinaus wurden diese am iCub Roboter getestet, einem humanoiden Roboter, der von dem durch die EU finanzierten Projekt RobotCub entwickelt wurde. Die entwickelten Algorithmen wurden auch im Anschluss an die Modellierung und Analyse für den Einsatz in mobilen Robotern modifiziert. Die Projektmitglieder entwickelten eine adaptive Steuerung für ein Umkehrpendelsystem auf Rädern. Weiterhin haben sie multiple mobile Manipulatoren gesteuert, die ein starres gängiges Objekt auf einer verformbaren Arbeitsumgebung greifen können. Die Forscher haben auch neue Methoden entwickelt, um die Rechenlast zu senken und um die Nachverfolgung für eine durch Elektromyographie betriebene Telerobotersteuerung zu verbessern. Die entwickelten Algorithmen zur Trajektanpassung trugen dazu bei, die sensorischen Fähigkeiten des Roboters in Bezug auf die Wahrnehmung und Manipulation von Objekten zu verbessern, ohne dass Kraftsensoren erforderlich waren. Man führte überdies Untersuchungen zur Verbesserung der Tretleistung der Roboterbeingelenke durch. Die H2R-Ergebnisse fanden dann in zahlreichen Seminaren, Vorträgen, Forschungskooperationen, wissenschaftlichen Besuchen und Austauschen mit anderen Instituten in Europa und China Verbreitung. Die Projektaktivitäten ermöglichten die Entwicklung von Steuerungstechnologien für biomimetische Roboter, die an Exoskelettrobotern, humanoiden Roboter und Robotermanipulatoren erprobt wurden. Der Einsatz dieser Technologien bei den persönlichen Robotern der Zukunft wird deren sichere und nahtlose Integration in unser Leben auch in unbekannten dynamischen Umgebungen möglich machen. Die H2R-Technologien werden Europas Roboterindustrie, die einen Marktwert von 15 Mrd. USD bis zum Jahr 2015 erreichen soll, vermutlich einen Auftrieb verleihen.

Schlüsselbegriffe

Erweiterte Kontrolltheorie, Modellierung, Kraftregelung, Impedanzsteuerung, haptische Identifikation, Elektromyographie, Adaptionsalgorithmus, Exoskelett, Rehabilitation, humanoid, mobile Roboter, Teleroboter

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