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seminar_3m:3m_2014:cpg_slip

Neural motor control of a spring-damper-mass-model with a central pattern generator

Modul 3M Seminar 2014
Kategorie 3M-Seminar 2014
Autor Cynthia Michalkowski, Isabell Wochner, Carola Endler
Betreuer Dr. Rico Möckel, Prof. Dr. Andre Seyfarth
Bearbeitungsdauer 15 Minuten


Introduction/Motivation

Zentrale Mustergeneratoren sind von zentraler Bedeutung für die Erzeugung von rhythmischen Bewegungen, wie das Gehen und Rennen in Wirbeltieren. Mit Hilfe von zentralen Mustergeneratoren werden ebenfalls rhythmische Muskelbewegungen wie z.B. das Atmen erzeugt. Von Bedeutung ist hierbei, dass dafür keine permanente Ansteuerung des Gehirns nötig ist, sondern die rhythmische Muskelaktivierung direkt von neuronalen Netzen im Rückenmark generiert werden.

Unsere Aufgabe im Rahmen des 3M-Seminar-Projektes war es, einen vereinfachten zentralen Mustergenerator (ZMG) in Form von gekoppelten Oszillatoren zu implementieren und zu untersuchen. Jeder Oszillator wurde dazu mit Hilfe von drei gekoppelten Differenzialgleichungen implementiert. Anschließend haben wir die Verbindung eines einzelnen neuronalen Oszillators mit einem vereinfachten biomechanischen System - bestehend aus einem 1-dimensionalen Federspringer - untersucht. Dazu haben wir die Restlänge der Beinfeder mit Hilfe des zentralen Mustergenerator gesteuert.


Podcast






Summary

Wir haben uns im Laufe des Projekts mit zentralen Mustergeneratoren beschäftigt. Dazu wurden in Simulink mit Hilfe von gegebenen Differenzialgleichungen gekoppelte und ungekoppelte Oszillatoren modelliert. Durch Parametervariationen konnte das Verhalten der Oszillatoren besser verstanden werden um sie schließlich in einem Sprungmodell verwenden zu können.

Nachdem wir die zentralen Mustergeneratoren durch die Oszillatoren implementieren konnten, haben wir ein einfaches Sprungmodell ohne Modifikationen betrachtet. Darin fehlte jedoch noch die Möglichkeit Elastizität und Dämpfungen zu berücksichtigen. Mit Hilfe des ZMG-Modells wurde die Beinlänge von uns mit einer variierbaren Elastizität behaftet. Auch hier wurden verschiedene Parameterkonstellationen getestet. Dadurch konnte ein realistischeres Bewegungsmodell erstellt werden. Verbessert könnte das Modell noch werden, indem eine Dämpfung hinzugefügt wird.

References

Alexander Sproewitz, Rico Moeckel, Jérôme Maye, Auke Jan Ijspeert - „Learning to move in modular robots using central pattern generators and online optimization“

Auke Jan Ijspeert (2008) - „Central pattern generators for locomotion control in animals and robots: A review“

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Kategorie
Inhalt (max. 5) 3 Pkt
Form (max. 5) 4 Pkt
Podcast (max. 5) 5 Pkt
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