Zusammenfassung: Forscher erzielten einen bedeutenden Fortschritt in der Robotik, indem sie das menschenähnliche Gehen mit variabler Geschwindigkeit mithilfe eines Muskel-Skelett-Modells nachahmten. Dieses Modell, das durch eine dem menschlichen Nervensystem ähnliche Reflexsteuerungsmethode gesteuert wird, erweitert unser Verständnis der menschlichen Fortbewegung und setzt neue Maßstäbe für die Robotertechnologie.
Die Studie nutzte einen innovativen Algorithmus, um die Energieeffizienz bei verschiedenen Gehgeschwindigkeiten zu optimieren. Dieser Durchbruch ebnet den Weg für zukünftige Innovationen bei zweibeinigen Robotern, Prothesen und angetriebenen Exoskeletten.
Wichtige Fakten:
- Dem Team der Universität Tohoku gelang es, menschliche Gehmechanismen in einem Robotermodell nachzubilden, was die Komplexität des menschlichen Bewegungsapparats und Nervensystems widerspiegelt.
- Zur Optimierung der Energieeffizienz wurde ein fortschrittlicher Algorithmus entwickelt, der für die Nachbildung des natürlichen Gehens des Menschen mit variabler Geschwindigkeit von entscheidender Bedeutung ist.
- Diese Forschung birgt ein enormes Potenzial für Fortschritte bei zweibeinigen Robotern, Prothesen und angetriebenen Exoskeletten sowie für die Verbesserung von Mobilitätslösungen und alltäglicher Robotik.
Quelle: Tohoku-Universität
Normalerweise denken wir dabei nicht darüber nach, aber Gehen ist eine komplizierte Aufgabe. Unter der Steuerung unseres Nervensystems müssen sich unsere Knochen, Gelenke, Muskeln, Sehnen, Bänder und andere Bindegewebe (also der Bewegungsapparat) koordiniert bewegen und auf unerwartete Veränderungen oder Störungen unterschiedlich schnell und hocheffizient reagieren. Dies in Robotertechnologien zu reproduzieren, ist keine leichte Aufgabe.
Jetzt hat eine Forschungsgruppe der Tohoku University Graduate School of Engineering das menschenähnliche Gehen mit variabler Geschwindigkeit mithilfe eines Muskel-Skelett-Modells nachgebildet – eines Modells, das durch eine Reflexkontrollmethode gesteuert wird, die das menschliche Nervensystem widerspiegelt. Dieser Durchbruch in der Biomechanik und Robotik setzt neue Maßstäbe beim Verständnis menschlicher Bewegungen und ebnet den Weg für innovative Robotertechnologien.
Einzelheiten ihrer Studie wurden in der Zeitschrift veröffentlicht PLoS Computational Biology am 19. Januar 2024.
„Unsere Studie hat sich der komplizierten Herausforderung gestellt, effizientes Gehen bei verschiedenen Geschwindigkeiten zu reproduzieren – ein Eckpfeiler des menschlichen Gehmechanismus“, betont Associate Professor Dai Owaki und Co-Autor der Studie zusammen mit Shunsuke Koseki und Professor Mitsuhiro Hayashibe.
„Diese Erkenntnisse sind von entscheidender Bedeutung, um die Grenzen für das Verständnis der Fortbewegung, Anpassung und Effizienz des Menschen zu erweitern.“
Der Erfolg war einem innovativen Algorithmus zu verdanken. Der Algorithmus ging über die herkömmliche Methode der kleinsten Quadrate hinaus und half bei der Entwicklung eines neuronalen Schaltkreismodells, das für Energieeffizienz bei verschiedenen Gehgeschwindigkeiten optimiert ist.
Eine intensive Analyse dieser neuronalen Schaltkreise, insbesondere derjenigen, die die Muskeln in der Beinschwungphase steuern, enthüllte entscheidende Elemente energiesparender Gehstrategien. Diese Enthüllungen verbessern unser Verständnis der komplexen neuronalen Netzwerkmechanismen, die dem menschlichen Gang und seiner Wirksamkeit zugrunde liegen.
Owaki betont, dass die in der Studie gewonnenen Erkenntnisse dazu beitragen werden, den Grundstein für zukünftige technologische Fortschritte zu legen.
„Die erfolgreiche Nachahmung des Gehens mit variabler Geschwindigkeit in einem Muskel-Skelett-Modell, kombiniert mit hochentwickelten neuronalen Schaltkreisen, markiert einen entscheidenden Fortschritt bei der Verschmelzung von Neurowissenschaften, Biomechanik und Robotik. Es wird das Design und die Entwicklung leistungsstarker zweibeiniger Roboter, fortschrittlicher Gliedmaßenprothesen und hochmoderner angetriebener Exoskelette revolutionieren.“
Solche Entwicklungen könnten die Mobilitätslösungen für Menschen mit Behinderungen verbessern und die im Alltag eingesetzten Robotertechnologien voranbringen.
Mit Blick auf die Zukunft hoffen Owaki und sein Team, den Reflexkontrollrahmen weiter zu verfeinern, um ein breiteres Spektrum menschlicher Gehgeschwindigkeiten und Bewegungen nachzubilden. Sie planen außerdem, die Erkenntnisse und Algorithmen aus der Studie anzuwenden, um adaptivere und energieeffizientere Prothesen, motorisierte Anzüge und zweibeinige Roboter zu entwickeln. Dazu gehört die Integration der identifizierten neuronalen Schaltkreise in diese Anwendungen, um deren Funktionalität und Natürlichkeit der Bewegung zu verbessern.
Über diese Neuigkeiten aus der Robotikforschung
Autor: Öffentlichkeitsarbeit
Quelle: Tohoku-Universität
Kontakt: Öffentlichkeitsarbeit – Universität Tohoku
Bild: Das Bild stammt von Neuroscience News
Ursprüngliche Forschung: Offener Zugang.
„Identifizierung wesentlicher Faktoren für eine energieeffiziente Gehkontrolle über einen weiten Geschwindigkeitsbereich in reflexbasierten Muskel-Skelett-Systemen“ von Dai Owaki et al. PLOS Computational Biology
Abstrakt
Identifizierung wesentlicher Faktoren für eine energieeffiziente Gehkontrolle über einen weiten Geschwindigkeitsbereich in reflexbasierten Muskel-Skelett-Systemen
Der Mensch kann ein breites Spektrum an Gehgeschwindigkeiten erzeugen und aufrechterhalten und gleichzeitig seine Energieeffizienz optimieren. Das Verständnis der komplizierten Mechanismen, die das menschliche Gehen steuern, wird zu technischen Anwendungen wie energieeffizienten zweibeinigen Robotern und Gehhilfsgeräten beitragen. Reflexbasierte Kontrollmechanismen, die motorische Muster als Reaktion auf sensorisches Feedback erzeugen, haben sich als vielversprechend erwiesen, um in Muskel-Skelett-Modellen menschenähnliches Gehen zu erzeugen.
Die präzise Regulierung der Geschwindigkeit bleibt jedoch eine große Herausforderung. Diese Einschränkung macht es schwierig, die wesentlichen Reflexkreise für energieeffizientes Gehen zu identifizieren. Um den Reflexkontrollmechanismus zu erforschen und ein besseres Verständnis seines energieeffizienten Wartungsmechanismus zu gewinnen, erweitern wir das reflexbasierte Kontrollsystem, um kontrollierte Gehgeschwindigkeiten basierend auf Zielgeschwindigkeiten zu ermöglichen.
Wir haben eine neuartige leistungsgewichtete Methode der kleinsten Quadrate (PWLS) entwickelt, um einen Parametermodulator zu entwerfen, der die Geheffizienz optimiert und gleichzeitig die Zielgeschwindigkeit für das reflexbasierte Bipedalsystem beibehält.
Wir haben erfolgreich Gehgeschwindigkeiten von 0,7 bis 1,6 m/s in einem zweidimensionalen Muskel-Skelett-Modell generiert, basierend auf einer eingegebenen Zielgeschwindigkeit in der Simulationsumgebung. Unsere detaillierte Analyse des Parametermodulators in einem reflexbasierten System ergab zwei wichtige Reflexschaltkreise, die einen erheblichen Einfluss auf die Energieeffizienz haben.
Darüber hinaus wurde bestätigt, dass dieser Befund nicht durch Einstellungsparameter wie Beinlänge, sensorische Zeitverzögerung und Gewichtskoeffizienten in der objektiven Kostenfunktion beeinflusst wird.
Diese Erkenntnisse stellen ein leistungsstarkes Werkzeug zur Erforschung der neuronalen Grundlagen der Fortbewegungskontrolle dar und werfen gleichzeitig Licht auf die komplizierten Mechanismen, die dem menschlichen Gehen zugrunde liegen, und bergen ein erhebliches Potenzial für praktische technische Anwendungen.