Human-like reflexes for robotic manipulation using leaky integrate-and-fire neurons

In this paper we present an approach to transfer human-like reflex behavior to robots by utilizing leaky integrate-and-fire neurons. For the acceptance of robots in general and humanoid robots, which are even closer to people's daily life, in particular a main aspect is their appearance and how they act and move in human centered environments. Especially safety strategies are crucial for a widespread acceptance of these machines. In our work we target this safety aspect by approaching this issue from the direction how humans respond to external stimuli. To achieve such human-like reflexes a general reflex unit, based on special variants of the leaky integrate-and-fire neuron model has been built. Instances of this reflex unit are adapted to special reflex types and connected to form dependent reflex behaviors. The concept of these neural structures and its evaluation by means of several experiments are presented in this paper. The results are depicted in detail and future aspects of our ongoing work are addressed

Jahresbericht 2010 / Institut für Angewandte Informatik (KIT Scientific Reports ; 7601)

Das Institut für Angewandte Informatik (IAI) ist eine Organisationseinheit des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT), Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft. Das Institut betreibt Forschung und Entwicklung auf dem Gebiet innovativer, anwendungsorientierter Informations-, Automatisierungs- und Systemtechnik

Discrimination de textures et quantification de rugosité par algorithme d'apprentissage

Alors que la recherche en robotique progresse sur la manipulation d’objets, nous nous sommes intéressés à trouver des informations qui pourraient permettre d’améliorer la dextérité du robot si ce dernier en avait connaissance avant la manipulation. Nous supposons que lorsqu’une personne observe un objet, elle intègre en même temps un cetain nombre de ses caractéristiques (forme, texture, rugosité, fragilité, déformabilité...). Ces informations conditionnent son mouvement et lui permettent de mieux manipuler l’objet. En allant dans ce sens, nous cherchons à donner au toucher un moyen d’acquérir ce type d’informations. Pour cela, l’objectif de notre étude est de proposer un algorithme léger et utilisant des mouvements d’acquisition rapides pour permettre à un robot de distinguer des textures et d’estimer la rugostié. Cet algorithme a pour objectif de pouvoir être utilisé en temps réel. Dans un premier temps, nous sommes repartis de différentes études sur la discrimination de textures. Nous avons réalisé trois études visant à reconnaître différentes textures malgré des vitesses, des forces ou une orientation d’acquisition différentes. Nous avons aussi fait une étude sur 10 textures fines visant à différencier des textures proches. Pour chaque simulation (RNA ou SVM), optimisée par algorithme génétique, la reconnaissance dépasse 90%. Nous avons noté l’interêt d’utiliser des algorithmes génétiques pour optimiser la simulation. Néanmoins, ces algorithmes sont limités car il est nécessaire d’apprendre une texture avant de pouvoir la reconnaitre. Dans une seconde étude, nous avons cherché à estimer la rugosité d’un matériau en se basant sur une échelle humaine : nous avons demandé à 30 personnes de donner un indice de rugosité allant de 1 à 10 pour 25 textures. Ensuite, nous avons créé un algorithme cherchant à estimer la rugosité en étalonant notre échelle avec les résultats de nos participants. Nous avons pu voir que l’homme a du mal à définir de manière précise la rugosité sur une échelle de 1 à 10. Malgré quatre propositions d’architecture et différents traitements, l’algorithme a aussi eu des difficultés à généraliser les résultats avec uniquement 25 textures. Une étude avec plus de textures serait nécessaire

Neues Konzept zur Bewegungsanalyse und -synthese für Humanoide Roboter basierend auf Vorbildern aus der Biologie

Es werden neue Methoden zur Bewegungsgenerierung und -analyse von humanoiden Robotern vorgestellt und zur Anwendung gebracht. Als Vorbild dienen zum Einen menschliche Reflexe, zum Anderen zentrale neuronale Mustergeneratoren (CPG) für zyklische Bewegungen. Mit Leaky Integrate-and-Fire Neuronen wird ein generisches Reflexmodell erstellt und für konkrete Reflexe realisiert. Die erstellten CPGs dienen sowohl der Bewegungsanalyse als auch der -generierung für einen zweibeinigen Demonstrator

Multisensorielle diskret-kontinuierliche Überwachung und Regelung humanoider Roboter

In der vorliegenden Arbeit wird für eine neue Klasse von humanoiden Robotern ein generisches zweischichtiges diskret-kontinuierliches Regelungskonzept vorgestellt, welches eine operative multisensorielle Überwachung des Roboterumfeldes hinsichtlich störungsbedingter Abweichungen vom geplanten Bewegungsablauf beinhaltet und in der Lage ist, entsprechend zu reagieren. Auf der Grundlage des vorgeschlagenen Konzepts wurden verschiedene perzeptorisch geregelte Grundgeschicklichkeiten implementiert