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Self-Organizing Control for Autonomous Robots

A Dynamical Systems Approach Based on the Principle of Homeokinesis

dc.contributor.advisorHerrmann, Michael J. Dr.de
dc.contributor.authorHesse, Frankde
dc.date.accessioned2009-11-04T15:31:00Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T13:36:54Zde
dc.date.available2013-01-30T23:51:10Zde
dc.date.issued2009-11-04de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B49B-Cde
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-2802
dc.description.abstractDie vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit einem selbstreferentiellen Ansatz aus dem Bereich der dynamischen Systeme zur adaptiven Steuerung von Robotern. Die zentrale Idee des Ansatzes besteht dabei in der Aufrechterhaltung aktiver Verhaltensformen, was ihn zu einem dynamischen Pendant der Homeostase macht und zu dem Namen Homeokinese führte. Ein Algorithmus wird vorgestellt, mit Hilfe dessen körper- und umweltangepaßte Verhalten generiert werden können. Die zugrundeliegende objektive Funktion ist dabei nicht auf einen speziellen Roboter oder eine vorgegebene Umwelt angewiesen. Weiterhin wird die Parameterdynamik des Systems diskutiert.In Experimenten mit verschiedenartigen Robotern werden die Anwendbarkeit und die Eigenschaften des Ansatzes untersucht. Als paradigmatisches Beispiel dient ein eindimensionaler Roboter zwischen zwei Wänden. In dieser Situation können mit einer homeokinetischen Steuerung deutlich längere Strecken zurückgelegt werden, als mit einem statischen Kontroller. In weiteren Experimenten werden koordinierte Bewegungen, wie Kriech- und Springbewegungen eines schlangenartigen Roboters oder Bewegungen aller aktiven und passiven Körperteile eines unteraktuierten Roboters, generiert. Solche Bewegungsmoden zeigen die Emergenz von sensomotorischer Koordination durch homeokinetische Steuerung und werden durch die Ausnutzung der physikalischen Eigenschaften der Roboter möglich. In Langzeitexperimenten zeigt sich im Einklang mit der Theorie, daß die Parameterdynamiken des Steuerungssystems den Paramterraum fortlaufend explorieren. Die Roboter sind sogar in überfüllten Umgebungen höchstens ku! rzzeitig inaktiv. Neu angeschlossene oder entfernte Sensoren werden in die sensomotorische Schleife integriert beziehungsweise desintegriert, wobei Sensoren, die zuverlässiger auf Motoraktionen reagieren, bevorzugt werden.Erweiterungen der homeokinetischen Steuerung durch ein Langzeitgedächtnis und Lernen zweiter Ordnung werden vorgestellt. Das Langzeitgedächtnis erlaubt dem System sich an verschiedene Situationen anzupassen, ohne die internen Paprameter umlernen zu müssen. Durch Lernen zweiter Ordnung in einer höheren Kontrollschicht werden bestimmte Aspekte der generierten Verhalten repräsentiert und unter Verwendung von zusätzlichen exterozeptiven Sensoren das System in geeigneter Weise beeinflusst. So kann die Parameteradaption entsprechend der objektiven Funktion beschleunigt oder eine von außen vorgegebene Aufgabe erfüllt werden.Schließlich wird eine neue Methode zur Anpassung von Prothesensteuerungen an die individuelle Situation eines Amputierten in einer Interaktionsphase zwischen Patient und Prothese vorgestellt. In der Interaktionsphase sollen zum einen die patientenspezifischen Merkmale des myoelektrischen Signals selektiert und zum anderen die vom Patienten bereitgestellten Signale durch Training verbessert werden. Die gewählten Merkmale können effektiv zur Steuerung der Prothese verwendet werden.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://webdoc.sub.gwdg.de/diss/copyr_diss.htmlde
dc.titleSelf-Organizing Control for Autonomous Robotsde
dc.title.alternativeA Dynamical Systems Approach Based on the Principle of Homeokinesisde
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedSelbstorganisierende Steuerung für Autonomer Roboterde
dc.contributor.refereeGeisel, Theo Prof. Dr.de
dc.date.examination2009-01-19de
dc.subject.dnb530 Physikde
dc.description.abstractengThis thesis presents a self-referential dynamical systems approach to adaptive robot control. The central idea consists of the maintenance of behavioral activity in a robot, according to the principle of Homeokinesis, which represents a dynamical counterpart to Homeostasis. An algorithm is described that is able to generate behavioral competencies specific to the robotic device and its environment. The underlying objective function, from which concrete learning rules for the controller parameters are derived, will be defined. This function does not rely on the specific realization of the robotic body nor the environment, but rather leads to environment related behaviors. Moreover the properties of the parameter dynamics are studied.In experiments with various robots the emergence of sensorimotor coordination under homeokinetic control is shown and the applicability and properties of the approach are discussed. As a paradigmatic toy example we consider a one-dimensional hit-and-return task where the proposed controller out-performs a static controller with the same initial parameters. Crawling and jumping motions of a snake-like robot or a whole-body motion of the active as well as passive elements of an under-actuated robot are shown. Such modes of behavior are possible by exploiting the physical properties of the robotic device. Long-term experiments demonstrate that the parameter dynamics of the control system continues to explore the parameter space in accordance with the theoretical predictions. Also the activity of the system does not decrease for longer periods of time, even in an environment crowded with other active robots. Furthermore, the ability of the homeokinetic system to integrate and disintegrate, respectively, attached and removed sensors is shown and it is demonstrated that, if multiple sensors are available, those which show a more reliable response to the motor actions are predominantly integrated into the control loop.Extensions to the homeokinetic controller, including a long-term memory and second-order learning, are presented. The long-term memory enables the system to adapt to different situations without relearning the internal parameters. Using second order learning the behavior of the homeokinetic system can be shaped, based on observations of previous behaviors and additional exteroceptive sensory information. This can be done either to advance the adaptation that is implied by the objective function or to fulfill an externally specified task.The homeokinetic approach is also applied to the control of myoelectric hand prostheses, thereby realizing a new method to adapt the controller of a myoelectric prosthesis to the individual situation of an amputee during an interaction between patient and prosthesis. This interaction period is intended on the one hand to automatically select patient-specific features of the myoelectric signal and on the other hand to improve the signals provided by the amputee through training. The selected features are shown to be effective in the control of the prosthesis.de
dc.contributor.coRefereeDer, Ralf Prof. Dr.de
dc.title.alternativeTranslatedEin Dynamischer Systeme-Ansatz basierend auf dem Prinzip der Homeokinesede
dc.subject.topicMathematics and Computer Sciencede
dc.subject.gerDynamische Systemede
dc.subject.gerAutonome Roboterde
dc.subject.gerHomeokinesede
dc.subject.gerSelbstorganisationde
dc.subject.gerMotorisches Lernende
dc.subject.gerAdaptive Steuerungde
dc.subject.gerVerhaltensbasierte Robotikde
dc.subject.gerProthesensteuerungde
dc.subject.engDynamical Systemsde
dc.subject.engAutonomous Robotsde
dc.subject.engHomeokinesisde
dc.subject.engSelf-Organizationde
dc.subject.engMotor Learningde
dc.subject.engAdaptive Controlde
dc.subject.engBehaviour-Based Roboticsde
dc.subject.engProstheses Controlde
dc.subject.bk30.20de
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-2256-6de
dc.identifier.purlwebdoc-2256de
dc.affiliation.instituteFakultät für Physikde
dc.subject.gokfullRDH 200: Dynamische Systeme. Nichtlineare Systeme {Mathematische Physik}de
dc.identifier.ppn636388689de


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