- Chaos Roboter aus Göttingen - Network Dynamics Group, Max Planck Institute for
Sie können mit ihren sechs Beinen krabbeln - mal schnell, mal langsam - sogar Hindernisse überwinden. Insekten beherrschen eine ganze Reihe unterschiedlicher Bewegungsmuster. Bisherige Lauf-Roboter waren dagegen einfallslos und konnten da nur neidisch werden. Ein Gruppe von Wissenschaftler aus Göttingen hat jetzt einen Roboter entwickelt, der - ähnlich wie Insekten - je nach Situation zwischen verschiedenen Gangarten hin- und herschalten kann.
Einfachheit als Prinzip
Der Erfolg liegt in der Einfachheit. Immer wiederholte Bewegungsmuster - wie Gehen, Laufen, Atmen - werden in Mensch und Tier von kleinen neuronalen Einheiten gesteuert. Diese zentralen Mustererzeuger heißen "central pattern generators", kurz CPGs. Der wesentliche Punkt an solchen CPGs ist die Fähigkeit, mit den gleichen Gelenken und Gliedern unterschiedliche Bewegungsmuster zu erzeugen. Beispiel: ein Pferd etwa kann sich im Schritt. Trab oder Galopp fortbewegen. Die Fortbewegungsart passt sich dabei immer optimal dem Tempo an. Klar, dass man solche CPGs auch für Laufroboter nutzen will. Allerdings bis dato jeweils ein CPG, für eine Gangart. Sensoren liefern dabei, anstelle unserer Sinnesorgane, dem Roboter Informationen über seine Umwelt. Steht er vor einem Hindernis? Geht er eine Steigung hinauf? Diese Informationen sind Grundlage für die Wahl eines speziellen CPGs. Der steuert die für die jeweilige Situation passende Gangart. Und das dauert.
Nur noch ein central pattern generator
Der Göttinger machen es einfacher. Ihr kleiner Roboter kommt nur noch mit einem CPG aus. Der aber erzeugt ganz unterschiedliche Gangarten. Kann sogar flexibel zwischen ihnen hin- und herschalten. Der Unterschied zu früher: dieses CPG ist ein winziges Netzwerk aus einfachen Verschaltungselementen. Vergleichen könnte man das mit zwei neuronalen Einheiten. Das Geheimnis seiner Funktionsweise aber liegt in der so genannten "Chaos-Kontrolle". Ohne Kontrolle produziert das Netzwerk ein chaotisches Aktivitätsmuster. Dieses lässt sich sehr leicht in ein periodisches Muster überführen, das den Gang bestimmt. Je nach sensorischem Eingangssignal können dabei unterschiedliche Muster - und damit unterschiedliche Gangarten - erzeugt werden.
Programm oder Lernen?
Nicht alles muss von vornherein programmiert sein. Der kleine Laufroboter nähert sich einer Steigung und beginnt den Aufstieg. Sein Stromsensor zeigt einen zu hohen Verbrauch an. Daraufhin wird die Verschaltung zwischen dem Stromsensor und dem Kontrolleingang des CPG so lange variiert, bis eine Gangart gefunden wurde, mit der der Roboter weniger Energie verbraucht. Sind die richtigen Verschaltungen erst einmal gefestigt, hat der Roboter den Zusammenhang zwischen Steigung und Gangart gelernt. Und zwar nach dem Prinzip eines kontrollierten Chaos. Bei der zweiten Bergbesteigung wird er sofort die passende Gangart einlegen.
Roboter speichert Erfahrungen
Die Zukunft bringt dem kleinen Kerl aber auch noch ein Gedächtnis. Denn er wird bald mit einer Speicherkapazität ausgestattet werden. So führt er eine Bewegung auch dann zu Ende, wenn er keinen sensorischen Input mehr bekommt. Soll der Roboter beispielsweise über ein Hindernis steigen, müsste er mit allen sechs Beinen nacheinander einen großen Schritt machen. "Damit ist er derzeit noch überfordert: Kaum ist das Hindernis aus seinem Blickfeld verschwunden, hat er vergessen, welches Gangmuster er gerade anwenden soll", so Marc Timme, einer seiner Väter. "Wenn der Roboter mit einem motorischen Gedächtnis ausgestattet ist, wird er seine Bewegungen vorausschauend planen können."
Swen Gummich - Name: Swen Gummich Beruf(ung): Wissenschaftsjournalist, Regisseur, Filmemacher Studium: Mathematik, Physik, Ethnologie, ...
