morphological computation

Gemeinschaftsprojekt mit Dr. D. Häufle (Universität Tübingen) und Dr. A. Badri-Spröwitz (Max Planck Institute for Intelligent Systems, Stuttgart) / DFG Projekt SI841/22-1

Einstellbare muskuläre Dämpfung zur Erhöhung von ’morphological computation’ bei der Fortbewegung mit Beinen

Das neuromuskuläre Kontrollsystem der Tiere (und des Menschen) erzeugt scheinbar mühelos eine robuste und energieeffiziente Fortbewegung, auch auf unebenem Untergrund. Dies ist für robotische Systeme oft noch eine Herausforderung. Im biologischen System kommt hierbei den viskoelastischen Eigenschaften des Muskels und seiner Sehne eine wesentliche Aufgabe zu: die optimale Abstimmung von Energieerzeugung, Energiedissipation und Energiespeicherung. Besonders bei unbekannten Untergrundbedingungen, bei denen die kinetische Energie des Systems bei jedem Bodenkontakt unterschiedlich ist, erzeugen die viskoelastischen Eigenschaften des Muskels die erste Reaktion auf Störungen (z.B. durch Bodenunebenheiten). Damit trägt der Muskel trotz neuronaler Verzögerungen (von bis zu 40% der Dauer einer Standphase) durch sogenannte „morphological computation“ zur robusten und agilen Fortbewegung bei. Die viskoelastischen Eigenschaften des Muskels hängen im Detail stark von der Muskelaktivierung ab und sind damit neuronal einstellbar. Insbesondere der Beitrag der Dämpfung wurde bisher nicht systematisch untersucht. Somit lautet die Kernforschungsfrage dieses Projektes: Wie können biologische und robotische Systeme die einstellbaren Dämpfungseigenschaften des Muskels für effiziente und robuste Fortbewegung nutzen? Im Einzelnen sollen folgende Hypothesen bearbeitet werden: 1) „Morphological computation“ kann durch mechanische Dämpfung erhöht werden. 2) Durch Einstellung der Dämpfung ist es möglich, den Arbeitsbereich von seriellen elastischen Aktuatoren zu erweitern, um damit ein größeres Geschwindigkeits- und Beschleunigungsspektrum zu erzeugen. 3) Einstellbare Dämpfung ermöglicht es, den Kompromiss zwischen „morphological computation“, Energieeffizienz, Robustheit und Variabilität der Bewegung auf die Anforderungen der Umgebung anzupassen. Diese Hypothesen sollen durch die Entwicklung und enge Interaktion von drei Modellansätzen überprüft werden: a) Entwicklung eines neuromuskulären, biomechanischen Computermodells, das neue Erkenntnisse und Hypothesen insbesondere zur viskosen Muskeldämpfung enthält. b) Entwicklung eines biorobotischen Beinmodells, das eine muskelinspirierte passive, aber abstimmbare mechanische Dämpfung enthält. c) Entwicklung eines Muskelfasermodells, das auf Grundlage experimentell bestimmter viskoelastischer Muskeleigenschaften, realistische Vorhersagen der exzentrischen Kraftantwort bei Bodenkontakt als auch der Energieeffizienz bei zyklischer Lokomotion ermöglicht. Im Rahmen dieses interdisziplinären Forschungsprojektes sollen daher Computermodellierung, Roboterentwicklung und muskelphysiologische Ansätze kombiniert werden, um den grundlegenden Beitrag von „morphological computation“ für die robuste Fortbewegung zu untersuchen. Insbesondere wird erstmals die Ausnutzung der muskulären Dämpfung durch low-level-Kontrolle im Sinne von „morphological computation“ quantifiziert.  

muscular response after pertubation
muscular response after pertubation

Figure 1: Nerve conduction delays due to limited nerve conduction velocities in organic tissue [57] 2 present a significant hazard in legged locomotion, but local neuromuscular strategies 6 provide an alternative means of timely and tunable force and power production. Muscles like the indicated knee extensor keep the leg extended during locomotion (muscle length Lmuscle), and produce the required muscle forces (Fmuscle), with appropriate amount and timing. Neuromuscular control 1 plays a major role producing active muscle forces, especially during unperturbed locomotion. Sensory information, i.e., from foot touchdown, travels via nerves bundles 2 to the spinal cord, but with significant time delays in the range of 40 ms [56] and more. Hence, the locomotion control system can become ’sensor blind’ due to conduction delays, for half a stance phase, and longer. During step-down perturbations 3 additional energy 4 is inserted into the system, and must be countered through additional muscle forces, timely produced. Local neuromuscular strategies 6 producing tunable, viscous damping forces could act instantaneously and
adaptively. Such 6 strategies could also be robust to uncontrolled and harsh impacts of the foot after perturbations 5 , in comparison to sensor-based strategies.

Gemeinsame Publikationen:

 

Dieses Bild zeigt Tobias Siebert

Tobias Siebert

Prof. Dr.

stellv. Institutsdirektor

Dieses Bild zeigt Daniel Häufle

Daniel Häufle

Dr.

Kooperationspartner Universität Tübingen

Dieses Bild zeigt Alexander Badri-Sprowitz

Alexander Badri-Sprowitz

Dr. Sc.

Kooperationspartner MPI

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