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Gepostet in Alear | Keine Kommentare

Was ist Alear

 

Das EU-Projekt ALEAR ist ein ehrgeiziges wissenschaftliches Bestreben, das versucht, die Geheimnisse der Kognition und Sprache zu entschlüsseln. Durch sorgfältig kontrollierte Experimente, in denen die komplette Kette von der Ausführungsform bis zur Sprache modelliert wird, untersuchen die Projektpartner, wie komplexe grammatikalische Systeme und Verhaltensweisen in Populationen von Roboter-Agenten auftreten können.

 

Roboter

 

Ziele

Zur Unterstützung der Entwicklung der physikalischen Roboter-Morphologien und für die Evolution der verkörperten neuronalen Kontrolle von humanoiden Verhaltensweisen, die für die vorgesehenen verkörperten Sprachspiele ausreichend sind, ist eine physikalische Simulation notwendig. Das erste Ziel dieses Arbeitspakets ist es daher, einen solchen Simulator für die gezielte Hardware zur Verfügung zu stellen.

Es ermöglicht die Entwicklung, das Studium und die Leistungsbewertung der humanoiden Roboter in benutzerdefinierten Umgebungen, bevor alles in Bezug auf Hardware und Firmware behoben ist. Mit diesem Simulator werden grundlegende und fortgeschrittene Verhaltensweisen für die Humanoiden im Projekt sowohl mit evolutionären Programmiermethoden als auch mit analytischem Argumentation entworfen.

Während die Hardware im Laufe der Zeit voranschreitet und verbessert wird, werden wir den Simulator weiter verbessern und die Entwicklung von fortgeschrittenen Verhaltensweisen fortsetzen. Dies führt zu robusten und leicht zu reproduzierenden Verhaltensweisen in jeder benutzerdefinierten Umgebung.

 

Beschreibung des dritten Arbeitspakets

Dieses Arbeitspaket gliedert sich in drei Aufgaben, die eng mit der Arbeit im Arbeitspaket 2 zusammenhängen. Es wird sich auf einen allgemeinen Simulator für Humanoide und seine Anwendung auf die A- und M-Serie (Aufgabe 3.1), die Co-Evolution, konzentrieren Von Morphologie und Verhaltensweisen (Aufgabe 3.2) und die öffentliche Veröffentlichung einer Bibliothek von robusten, fortgeschrittenen Verhaltensweisen für die Humanoiden (Aufgabe 3.3).

 

Aufgabe 3.1 Simulator für Humanoiden

In dieser Aufgabe werden wir einen allgemeinen physikalischen Simulator für Humanoide einrichten, der es Forschern ermöglicht, humanoide Roboter leicht zu implementieren, da es physikalische Daten gibt. Der Simulator ermöglicht es auch, verschiedene Umgebungen mit mehreren Objekten entsprechend den erforderlichen Funktionen zu erzeugen, die vom Benutzer definiert werden.

Unter seinen Merkmalen hat der Simulator eine Schnittstelle mit einem evolutionären Programm zur Weiterentwicklung der Verhaltenskontrolle des Humanoids und einer Werkzeugkiste für die Online-Analyse dieser Steuerung. Darüber hinaus gibt es eine Schnittstelle mit dem physischen Humanoiden selbst, die das Hin- und Herschalten der Steuerung zwischen Simulation und dem physischen Roboter ermöglicht.

Auf diese Weise kann der Forscher das simulierte Verhalten leicht mit dem tatsächlichen Verhalten des Roboters vergleichen. Das Endergebnis dieser Aufgabe ist eine Hardware-Infrastruktur (Workstation und Netzwerke) für humanoide Simulation und Evolution der neuronalen Kontrolle und ein öffentlicher Allzweck-Physik-Simulator für die Forschungsgemeinschaft.

 

Die zu liefernden Teilaufgaben umfassen:

  • Messung der relevanten physikalischen Eigenschaften der Roboter (zuerst der A-Typ, später der M-Typ).
  • Implementierung der vorhandenen Propriozeptoren und exteroceptors, insbesondere eine schnelle Vision Simulation.
  • Implementierung von Motoreigenschaften einschließlich nichtlinearer Modelle für Reibung und Spiel in kinematischen Ketten von humanoiden Robotern.
  • Umsetzung von Körperteilen und Zusammenbau humanoider Morphologien.
  • Aufbau geeigneter physikalischer Umgebungen.
  • Anpassung eines evolutionären Programms wie ESN ^ 3 an den humanoiden Simulator.
  • Entwickeln und bestimmen problemspezifische Fitnessfunktionen und Umgebungsbedingungen für die verkörperten Sprachspiele.
  • Testen von entwickelten Reglern auf dem physischen Roboter.
  • Alle Teilaufgaben werden in enger Wechselwirkung mit der Ausführungsgruppe nach dem Arbeitspaket 2 durchgeführt.

 

 

Aufgabe 3.2 Ko-Evolution von Morphologie und Verhalten

Die Ko-Evolution von Morphologie und Verhalten ist eines der schwierigsten Probleme in der evolutionären Robotik. In dieser Aufgabe werden wir bio-inspirierte Mechanismen erforschen, um robuste fortgeschrittene Verhaltensweisen zu erzeugen. Das ist sicher keine triviale Aufgabe, aber die an diesem Arbeitspaket beteiligten Partner haben ein enormes Know-how und Erfahrung im Bereich mit zB Neuroevolution und Simulationsumgebung NERD.

In der ersten Phase dieser Aufgabe wurde eine Bibliothek von Grundverhalten für die A-Serie zur Verfügung gestellt, einschließlich Aufstehen, Wandern, Stoppen, Schauen und Zeigen. In einer zweiten Phase konzentrieren wir uns auf eine optimierte Morphologie für die M-Serie, so dass neue Verhaltensweisen robuster werden, wie Schieben, Ziehen, Greifen, Geben usw. Darüber hinaus konzentrieren wir uns auf folgende Teilaufgaben:

  • Upgrade der Evolution-Simulator-Schnittstellen, um die Ko-Evolution der Morphologie und Verhaltenssteuerung zu ermöglichen.
  • Erweiterung des physikalischen Simulators für neue Körperteile, die für fortgeschrittene Sprachspiele benötigt werden (z. B. ein Greifer und zusätzliche Sensoren).
  • Entwicklung der neuronalen Kontrolle für die fortgeschrittenen Verhaltensweisen.
  • Aufgabe 3.3 Robustheit und Optimierung von fortgeschrittenen Verhaltensweisen

In enger Zusammenarbeit mit Aufgabe 2.3 des Arbeitspakets 2 werden wir die Arbeit an Robustheit und Optimierung von fortgeschrittenen Verhaltensweisen während des gesamten Projekts fortsetzen. Das Ziel dieser Aufgabe ist es, die Verhaltensweisen der Roboter in dem Sinne zu verbessern, dass beispielsweise die Bewegung eleganter wird oder das Gehen auf einem raueren Gelände möglich wird. Die Arbeit wird auch auf die Geschwindigkeit des Verhaltens wie Hindernisvermeidung und Tropismen (gehen) durchgeführt werden. Darüber hinaus werden in Abhängigkeit von den spezifischen Eigenschaften der M-Serie und den zusätzlichen Bedürfnissen der Sprachspiel-Experimente zusätzliche Verhaltensweisen entwickelt und in einer öffentlichen Bibliothek von Verhaltensweisen veröffentlicht.

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