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Bio-inspired control of redundant robotic systems: Optimization approach
Osnovni cilj ovog rada je da promoviše pristup biološki inspirisanog sinergijskog upravljanja koji omogućava da se razreši redundansa datog robotizovanog sistema koji se može koristiti i za vojne svrhe. Pokazano je da je moguće razrešiti kinematički redundansu primenom metode lokalne optimizacije i bioloških analogona - sinergijsko upravljački pristup sa uvođenjem logičkog upravljanja i distribuiranog pozicioniranja. Takođe, mogućnost prebacivanja između sinegrija u okviru jedne trajektorije je razmatrano. Na kraju, problem aktuatorske redundanse je postavljen i rešen primenom Pontrjaginovog principa maksimuma. Upravljačka sinergija je ustanovljena primenom postupka optimizacije na koordinacionom nivou. Na kraju, efikasnost predložene biološki inspirisane optimalne upravljačke sinergije je demonstriran na pogodno usvojenom robotskom sistemu sa tri stepena slobode i četiri upravljačke promenljive, kao ilustrativnog primera.The major aim of this paper is to promote a biologically inspired control synergy approach that allows the resolution of redundancy of a given robotized system which can be used for military purposes. It is shown that it is possible to resolve kinematic redundancy using the local optimization method and biological analogues - control synergy approach, introducing hypothetical control and distributed positioning. Also, the possibility of switching synergies within a single trajectory is treated, where the control synergy approach applying logical control is used. The actuator redundancy control problem has been stated and solved using Pontryagin's maximum principle. Control synergy as a class of dynamic synergy is established by the optimization law at the coordination level. Finally, the effectiveness of the suggested biologically inspired optimal control synergy is demonstrated with a suitable robot with three degrees of freedom and four control variables, as an illustrative example.
Bio-inspired control of redundant robotic systems: Optimization approach
Osnovni cilj ovog rada je da promoviše pristup biološki inspirisanog sinergijskog upravljanja koji omogućava da se razreši redundansa datog robotizovanog sistema koji se može koristiti i za vojne svrhe. Pokazano je da je moguće razrešiti kinematički redundansu primenom metode lokalne optimizacije i bioloških analogona - sinergijsko upravljački pristup sa uvođenjem logičkog upravljanja i distribuiranog pozicioniranja. Takođe, mogućnost prebacivanja između sinegrija u okviru jedne trajektorije je razmatrano. Na kraju, problem aktuatorske redundanse je postavljen i rešen primenom Pontrjaginovog principa maksimuma. Upravljačka sinergija je ustanovljena primenom postupka optimizacije na koordinacionom nivou. Na kraju, efikasnost predložene biološki inspirisane optimalne upravljačke sinergije je demonstriran na pogodno usvojenom robotskom sistemu sa tri stepena slobode i četiri upravljačke promenljive, kao ilustrativnog primera.The major aim of this paper is to promote a biologically inspired control synergy approach that allows the resolution of redundancy of a given robotized system which can be used for military purposes. It is shown that it is possible to resolve kinematic redundancy using the local optimization method and biological analogues - control synergy approach, introducing hypothetical control and distributed positioning. Also, the possibility of switching synergies within a single trajectory is treated, where the control synergy approach applying logical control is used. The actuator redundancy control problem has been stated and solved using Pontryagin's maximum principle. Control synergy as a class of dynamic synergy is established by the optimization law at the coordination level. Finally, the effectiveness of the suggested biologically inspired optimal control synergy is demonstrated with a suitable robot with three degrees of freedom and four control variables, as an illustrative example.
Muscle synergies in neuroscience and robotics: from input-space to task-space perspectives
In this paper we review the works related to muscle synergies that have been carried-out in neuroscience and control engineering. In particular, we refer to the hypothesis that the central nervous system (CNS) generates desired muscle contractions by combining a small number of predefined modules, called muscle synergies. We provide an overview of the methods that have been employed to test the validity of this scheme, and we show how the concept of muscle synergy has been generalized for the control of artificial agents. The comparison between these two lines of research, in particular their different goals and approaches, is instrumental to explain the computational implications of the hypothesized modular organization. Moreover, it clarifies the importance of assessing the functional role of muscle synergies: although these basic modules are defined at the level of muscle activations (input-space), they should result in the effective accomplishment of the desired task. This requirement is not always explicitly considered in experimental neuroscience, as muscle synergies are often estimated solely by analyzing recorded muscle activities. We suggest that synergy extraction methods should explicitly take into account task execution variables, thus moving from a perspective purely based on input-space to one grounded on task-space as well
Identification of gait phases with neural networks for smooth transparent control of a lower limb exoskeleton
Lower limbs exoskeletons provide assistance during standing, squatting, and walking. Gait dynamics, in particular, implies a change in the configuration of the device in terms of contact points, actuation, and system dynamics in general. In order to provide a comfortable experience and maximize performance, the exoskeleton should be controlled smoothly and in a transparent way, which means respectively, minimizing the interaction forces with the user and jerky behavior due to transitions between different configurations. A previous study showed that a smooth control of the exoskeleton can be achieved using a gait phase segmentation based on joint kinematics. Such a segmentation system can be implemented as linear regression and should be personalized for the user after a calibration procedure. In this work, a nonlinear segmentation function based on neural networks is implemented and compared with linear regression. An on-line implementation is then proposed and tested with a subject
Riemannian geometry as a unifying theory for robot motion learning and control
Riemannian geometry is a mathematical field which has been the cornerstone of
revolutionary scientific discoveries such as the theory of general relativity.
Despite early uses in robot design and recent applications for exploiting data
with specific geometries, it mostly remains overlooked in robotics. With this
blue sky paper, we argue that Riemannian geometry provides the most suitable
tools to analyze and generate well-coordinated, energy-efficient motions of
robots with many degrees of freedom. Via preliminary solutions and novel
research directions, we discuss how Riemannian geometry may be leveraged to
design and combine physically-meaningful synergies for robotics, and how this
theory also opens the door to coupling motion synergies with perceptual inputs.Comment: Published as a blue sky paper at ISRR'22. 8 pages, 2 figures. Video
at https://youtu.be/XblzcKRRIT
Motion representation with spiking neural networks for grasping and manipulation
Die Natur bedient sich Millionen von Jahren der Evolution, um adaptive physikalische Systeme mit effizienten Steuerungsstrategien zu erzeugen. Im Gegensatz zur konventionellen Robotik plant der Mensch nicht einfach eine Bewegung und führt sie aus, sondern es gibt eine Kombination aus mehreren Regelkreisen, die zusammenarbeiten, um den Arm zu bewegen und ein Objekt mit der Hand zu greifen. Mit der Forschung an humanoiden und biologisch inspirierten Robotern werden komplexe kinematische Strukturen und komplizierte Aktor- und Sensorsysteme entwickelt. Diese Systeme sind schwierig zu steuern und zu programmieren, und die klassischen Methoden der Robotik können deren Stärken nicht immer optimal ausnutzen. Die neurowissenschaftliche Forschung hat große Fortschritte beim Verständnis der verschiedenen Gehirnregionen und ihrer entsprechenden Funktionen gemacht. Dennoch basieren die meisten Modelle auf groß angelegten Simulationen, die sich auf die Reproduktion der Konnektivität und der statistischen neuronalen Aktivität konzentrieren. Dies öffnet eine Lücke bei der Anwendung verschiedener Paradigmen, um Gehirnmechanismen und Lernprinzipien zu validieren und Funktionsmodelle zur Steuerung von Robotern zu entwickeln. Ein vielversprechendes Paradigma ist die ereignis-basierte Berechnung mit SNNs. SNNs fokussieren sich auf die biologischen Aspekte von Neuronen und replizieren deren Arbeitsweise. Sie sind für spike- basierte Kommunikation ausgelegt und ermöglichen die Erforschung von Mechanismen des Gehirns für das Lernen mittels neuronaler Plastizität. Spike-basierte Kommunikation nutzt hoch parallelisierten Hardware-Optimierungen mittels neuromorpher Chips, die einen geringen Energieverbrauch und schnelle lokale Operationen ermöglichen.
In dieser Arbeit werden verschiedene SNNs zur Durchführung von Bewegungss- teuerung für Manipulations- und Greifaufgaben mit einem Roboterarm und einer anthropomorphen Hand vorgestellt. Diese basieren auf biologisch inspirierten funktionalen Modellen des menschlichen Gehirns. Ein Motor-Primitiv wird auf parametrische Weise mit einem Aktivierungsparameter und einer Abbildungsfunktion auf die Roboterkinematik übertragen. Die Topologie des SNNs spiegelt die kinematische Struktur des Roboters wider. Die Steuerung des Roboters erfolgt über das Joint Position Interface. Um komplexe Bewegungen und Verhaltensweisen modellieren zu können, werden die Primitive in verschiedenen Schichten einer Hierarchie angeordnet. Dies ermöglicht die Kombination und Parametrisierung der Primitiven und die Wiederverwendung von einfachen Primitiven für verschiedene Bewegungen. Es gibt verschiedene Aktivierungsmechanismen für den Parameter, der ein Motorprimitiv steuert — willkürliche, rhythmische und reflexartige. Außerdem bestehen verschiedene Möglichkeiten neue Motorprimitive entweder online oder offline zu lernen. Die Bewegung kann entweder als Funktion modelliert oder durch Imitation der menschlichen Ausführung gelernt werden. Die SNNs können in andere Steuerungssysteme integriert oder mit anderen SNNs kombiniert werden. Die Berechnung der inversen Kinematik oder die Validierung von Konfigurationen für die Planung ist nicht erforderlich, da der Motorprimitivraum nur durchführbare Bewegungen hat und keine ungültigen Konfigurationen enthält.
Für die Evaluierung wurden folgende Szenarien betrachtet, das Zeigen auf verschiedene Ziele, das Verfolgen einer Trajektorie, das Ausführen von rhythmischen oder sich wiederholenden Bewegungen, das Ausführen von Reflexen und das Greifen von einfachen Objekten. Zusätzlich werden die Modelle des Arms und der Hand kombiniert und erweitert, um die mehrbeinige Fortbewegung als Anwendungsfall der Steuerungsarchitektur mit Motorprimitiven zu modellieren. Als Anwendungen für einen Arm (3 DoFs) wurden die Erzeugung von Zeigebewegungen und das perzeptionsgetriebene Erreichen von Zielen modelliert. Zur Erzeugung von Zeigebewegun- gen wurde ein Basisprimitiv, das auf den Mittelpunkt einer Ebene zeigt, offline mit vier Korrekturprimitiven kombiniert, die eine neue Trajektorie erzeugen. Für das wahrnehmungsgesteuerte Erreichen eines Ziels werden drei Primitive online kombiniert unter Verwendung eines Zielsignals.
Als Anwendungen für eine Fünf-Finger-Hand (9 DoFs) wurden individuelle Finger-aktivierungen und Soft-Grasping mit nachgiebiger Steuerung modelliert. Die Greif- bewegungen werden mit Motor-Primitiven in einer Hierarchie modelliert, wobei die Finger-Primitive die Synergien zwischen den Gelenken und die Hand-Primitive die unterschiedlichen Affordanzen zur Koordination der Finger darstellen. Für jeden Finger werden zwei Reflexe hinzugefügt, zum Aktivieren oder Stoppen der Bewegung bei Kontakt und zum Aktivieren der nachgiebigen Steuerung.
Dieser Ansatz bietet enorme Flexibilität, da Motorprimitive wiederverwendet, parametrisiert und auf unterschiedliche Weise kombiniert werden können. Neue Primitive können definiert oder gelernt werden. Ein wichtiger Aspekt dieser Arbeit ist, dass im Gegensatz zu Deep Learning und End-to-End-Lernmethoden, keine umfangreichen Datensätze benötigt werden, um neue Bewegungen zu lernen. Durch die Verwendung von Motorprimitiven kann der gleiche Modellierungsansatz für verschiedene Roboter verwendet werden, indem die Abbildung der Primitive auf die Roboterkinematik neu definiert wird. Die Experimente zeigen, dass durch Motor- primitive die Motorsteuerung für die Manipulation, das Greifen und die Lokomotion vereinfacht werden kann. SNNs für Robotikanwendungen ist immer noch ein Diskussionspunkt. Es gibt keinen State-of-the-Art-Lernalgorithmus, es gibt kein Framework ähnlich dem für Deep Learning, und die Parametrisierung von SNNs ist eine Kunst. Nichtsdestotrotz können Robotikanwendungen - wie Manipulation und Greifen - Benchmarks und realistische Szenarien liefern, um neurowissenschaftliche Modelle zu validieren. Außerdem kann die Robotik die Möglichkeiten der ereignis- basierten Berechnung mit SNNs und neuromorpher Hardware nutzen. Die physikalis- che Nachbildung eines biologischen Systems, das vollständig mit SNNs implementiert und auf echten Robotern evaluiert wurde, kann neue Erkenntnisse darüber liefern, wie der Mensch die Motorsteuerung und Sensorverarbeitung durchführt und wie diese in der Robotik angewendet werden können. Modellfreie Bewegungssteuerungen, inspiriert von den Mechanismen des menschlichen Gehirns, können die Programmierung von Robotern verbessern, indem sie die Steuerung adaptiver und flexibler machen
Muscleless Motor synergies and actions without movements : From Motor neuroscience to cognitive robotics
Emerging trends in neurosciences are providing converging evidence that cortical networks in predominantly motor areas are activated in several contexts related to ‘action’ that do not cause any overt movement. Indeed for any complex body, human or embodied robot inhabiting unstructured environments, the dual processes of shaping motor output during action execution and providing the self with information related to feasibility, consequence and understanding of potential actions (of oneself/others) must seamlessly alternate during goal-oriented behaviors, social interactions. While prominent approaches like Optimal Control, Active Inference converge on the role of forward models, they diverge on the underlying computational basis. In this context, revisiting older ideas from motor control like the Equilibrium Point Hypothesis and synergy formation, this article offers an alternative perspective emphasizing the functional role of a ‘plastic, configurable’ internal representation of the body (body-schema) as a critical link enabling the seamless continuum between motor control and imagery. With the central proposition that both “real and imagined” actions are consequences of an internal simulation process achieved though passive goal-oriented animation of the body schema, the computational/neural basis of muscleless motor synergies (and ensuing simulated actions without movements) is explored. The rationale behind this perspective is articulated in the context of several interdisciplinary studies in motor neurosciences (for example, intracranial depth recordings from the parietal cortex, FMRI studies highlighting a shared cortical basis for action ‘execution, imagination and understanding’), animal cognition (in particular, tool-use and neuro-rehabilitation experiments, revealing how coordinated tools are incorporated as an extension to the body schema) and pertinent challenges towards building cognitive robots that can seamlessly “act, interact, anticipate and understand” in unstructured natural living spaces
Computational Methods for Cognitive and Cooperative Robotics
In the last decades design methods in control engineering made substantial progress in
the areas of robotics and computer animation. Nowadays these methods incorporate the
newest developments in machine learning and artificial intelligence. But the problems
of flexible and online-adaptive combinations of motor behaviors remain challenging for
human-like animations and for humanoid robotics. In this context, biologically-motivated
methods for the analysis and re-synthesis of human motor programs provide new insights
in and models for the anticipatory motion synthesis.
This thesis presents the author’s achievements in the areas of cognitive and developmental robotics, cooperative and humanoid robotics and intelligent and machine learning methods in computer graphics. The first part of the thesis in the chapter “Goal-directed Imitation for Robots” considers imitation learning in cognitive and developmental robotics.
The work presented here details the author’s progress in the development of hierarchical
motion recognition and planning inspired by recent discoveries of the functions of mirror-neuron cortical circuits in primates. The overall architecture is capable of ‘learning for
imitation’ and ‘learning by imitation’. The complete system includes a low-level real-time
capable path planning subsystem for obstacle avoidance during arm reaching. The learning-based path planning subsystem is universal for all types of anthropomorphic robot arms, and is capable of knowledge transfer at the level of individual motor acts.
Next, the problems of learning and synthesis of motor synergies, the spatial and spatio-temporal combinations of motor features in sequential multi-action behavior, and the
problems of task-related action transitions are considered in the second part of the thesis
“Kinematic Motion Synthesis for Computer Graphics and Robotics”. In this part, a new
approach of modeling complex full-body human actions by mixtures of time-shift invariant
motor primitives in presented. The online-capable full-body motion generation architecture
based on dynamic movement primitives driving the time-shift invariant motor synergies
was implemented as an online-reactive adaptive motion synthesis for computer graphics
and robotics applications.
The last chapter of the thesis entitled “Contraction Theory and Self-organized Scenarios
in Computer Graphics and Robotics” is dedicated to optimal control strategies in multi-agent scenarios of large crowds of agents expressing highly nonlinear behaviors. This last
part presents new mathematical tools for stability analysis and synthesis of multi-agent
cooperative scenarios.In den letzten Jahrzehnten hat die Forschung in den Bereichen der Steuerung und Regelung
komplexer Systeme erhebliche Fortschritte gemacht, insbesondere in den Bereichen
Robotik und Computeranimation. Die Entwicklung solcher Systeme verwendet heutzutage
neueste Methoden und Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und der
künstlichen Intelligenz. Die flexible und echtzeitfähige Kombination von motorischen Verhaltensweisen
ist eine wesentliche Herausforderung für die Generierung menschenähnlicher
Animationen und in der humanoiden Robotik. In diesem Zusammenhang liefern biologisch
motivierte Methoden zur Analyse und Resynthese menschlicher motorischer Programme
neue Erkenntnisse und Modelle für die antizipatorische Bewegungssynthese.
Diese Dissertation präsentiert die Ergebnisse der Arbeiten des Autors im Gebiet der
kognitiven und Entwicklungsrobotik, kooperativer und humanoider Robotersysteme sowie
intelligenter und maschineller Lernmethoden in der Computergrafik. Der erste Teil der
Dissertation im Kapitel “Zielgerichtete Nachahmung für Roboter” behandelt das Imitationslernen
in der kognitiven und Entwicklungsrobotik. Die vorgestellten Arbeiten beschreiben
neue Methoden für die hierarchische Bewegungserkennung und -planung, die durch
Erkenntnisse zur Funktion der kortikalen Spiegelneuronen-Schaltkreise bei Primaten inspiriert
wurden. Die entwickelte Architektur ist in der Lage, ‘durch Imitation zu lernen’
und ‘zu lernen zu imitieren’. Das komplette entwickelte System enthält ein echtzeitfähiges
Pfadplanungssubsystem zur Hindernisvermeidung während der Durchführung von Armbewegungen.
Das lernbasierte Pfadplanungssubsystem ist universell und für alle Arten von
anthropomorphen Roboterarmen in der Lage, Wissen auf der Ebene einzelner motorischer
Handlungen zu übertragen.
Im zweiten Teil der Arbeit “Kinematische Bewegungssynthese für Computergrafik und
Robotik” werden die Probleme des Lernens und der Synthese motorischer Synergien, d.h.
von räumlichen und räumlich-zeitlichen Kombinationen motorischer Bewegungselemente
bei Bewegungssequenzen und bei aufgabenbezogenen Handlungs übergängen behandelt.
Es wird ein neuer Ansatz zur Modellierung komplexer menschlicher Ganzkörperaktionen
durch Mischungen von zeitverschiebungsinvarianten Motorprimitiven vorgestellt. Zudem
wurde ein online-fähiger Synthesealgorithmus für Ganzköperbewegungen entwickelt, der
auf dynamischen Bewegungsprimitiven basiert, die wiederum auf der Basis der gelernten
verschiebungsinvarianten Primitive konstruiert werden. Dieser Algorithmus wurde für
verschiedene Probleme der Bewegungssynthese für die Computergrafik- und Roboteranwendungen
implementiert.
Das letzte Kapitel der Dissertation mit dem Titel “Kontraktionstheorie und selbstorganisierte
Szenarien in der Computergrafik und Robotik” widmet sich optimalen Kontrollstrategien
in Multi-Agenten-Szenarien, wobei die Agenten durch eine hochgradig nichtlineare
Kinematik gekennzeichnet sind. Dieser letzte Teil präsentiert neue mathematische Werkzeuge
für die Stabilitätsanalyse und Synthese von kooperativen Multi-Agenten-Szenarien
- …