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Inhalt archiviert am 2024-05-27
Swarms of self-assembling artefacts

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Selbstanordnende Roboter

Schwarmintelligenz gehört zu den interessantesten Forschungsbereichen und untersucht die Fähigkeiten der Selbstorganisation und Selbstanordnung, wie man sie bei sozialen Insekten und anderen Tiergemeinschaften beobachten kann. Dies diente auch für die Robotik als Anregung zur Nutzung solcher Prinzipien im Konstruktionswesen mit dem Ziel eines Artefakts mit derartigen Fähigkeiten.

Ein solches Artefakt mit dem Namen Swarm-Bot-System besteht aus mehreren einfachen insektenartigen Robotern, den S-Bots. Die Handlung, wenn mehr als ein S-Bot sich physisch mit anderen verbindet, um einen Swarm-Bot zu formieren, macht eine der markantesten Eigenschaften des Swarm-Bot-Systems aus: die autonome Selbstanordnung. Der Hauptgedanke dabei liegt in der Tatsache begründet, dass ein einzelner S-Bot nicht auf schwierige Situationen reagieren kann, sondern dass ein gemeinsames Wirken des Swarm-Bot-Systems notwendig ist. Daher kann Selbstanordnung die Wirksamkeit einer Gruppierung autonom kooperierender S-Bots unter verschiedenen komplexen Umweltbedingungen steigern. So senkt die Selbstanordnung beispielsweise die Gefahr, bei Bewegung in besonders unwegsamem Gelände umzustürzen. Selbstanordnung könnte auch bei der Überbrückung einer Mulde von größerer Breite als ein S-Bot nützlich sein, da die Gefahr hineinzufallen minimiert wird. Ein Swarm-Bot-System könnte ebenfalls einen massiven bzw. schweren Gegenstand, der leichter als ein einzelner S-Bot ist, schieben oder ziehen. Die Selbstanordnung wird durch einen S-Bot ausgelöst, der seine roten Leuchten einschaltet und dadurch weitere S-Bots in seiner Nähe heranholt, die die roten Lampen wahrnehmen. Die anderen S-Bots nähern sich dem rot leuchtenden S-Bot und verbinden sich mit diesem, indem sie sich über ihren Greifer an dem roten S-Bot-Ring befestigen. Nach erfolgter Ankopplung schalten sie ihre Leuchten ein, um weitere S-Bots heranzuholen. Bei Schwierigkeiten während der Annäherung findet eine Rückwärtsbewegung statt, auf die ein neuer Anfahrtsversuch folgt. Die für die Selbstanordnung entwickelten Steuerteile basieren auf dem Perzeptron-Neuronenmodell, dessen Stellenwert sich durch die Nutzung eines Evolutionsalgorithmus herausbildete. Die Synthese dieser Steuerteile fand durch Simulation von bis zu fünf simulierten S-Bots statt und wurde anschließend an die realen S-Bots übertragen. Die Versuchsergebnisse haben gezeigt, dass diese Methode bei der Steuerung der Ankopplung von S-Bots untereinander oder an spezielle Leuchtgegenstände (S-Toys) zuverlässig funktioniert. Weiterhin hat diese Methode Skalierbarkeit bewiesen, da bis zu 16 S-Bots erfolgreich experimentellen Tests unterzogen wurden. Am wichtigsten ist, dass diese Methode robust ist und die Selbstanordnung von S-Bots in flachem und auch mäßig unebenem Gelände kontrolliert.

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