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25
'11
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MAPLESOFT
Schneller Gehen lernen durch leistungsfähige Modellierungstechniken
Ein Projekt an der Universität von Manchester, das die Modellierungssoftware MapleSim einsetzt, verfolgt das Ziel, Robotern menschliches Gehen beizubringen. Eine der Herausforderungen, denen sich das Manchester Team unter der Leitung von Dr. Martin Brown und Dr. Gustavo Medrano-Cerda stellen mussten, war die schnelle und effektive Visualisierung des Experiments, um den Modellierungsprozess zu beschleunigen und um eine Kontrollmöglichkeit zu haben, die sicherstellt, dass das Experiment die Wirklichkeit hinreichend genau abbildet.
Roboter menschenähnlicher zu machen ist ein Thema, das in der Wissenschaft Gegenstand intensiver Diskussionen ist. Die Vorteile für das Nachahmen der menschlichen Bewegung durch Roboter gehen weit über den rein technischen Aspekt hinaus. Es ergäben sich Anwendungen und Auswirkungen in vielen Bereichen: In der Medizin, den Computerwissenschaften, der Verteidigung, der Erforschung im Gelände und vieles mehr.
Ein neues Institut in Manchester, das Centre for Interdisciplinary Computational and Dynamic Analysis (CICIDA), hatte eine Kooperation mit Professor Darwin Caldwell von dem Italian Institute of Technology in Genua. Professor Caldwell entwickelte einen neuen flexiblen humanoiden Roboter (CCub), der auf dem Vorgängermodell iCub basiert.
Ein Teil der Arbeit von CICDA besteht in der Analyse des menschlichen Gehens und anderen Arten der Fortbewegung mittels eines Hybrid-Modells. Das Modell verwendet Federn und Dämpfer, um die Reaktionskraft des Bodens zu simulieren und ein dynamisches Aktuatormodell, um die dynamische Antwort des Roboters zu erfassen.
„Der Einsatz von Visualisierungen in MapleSim ist für uns ein unschätzbarer Vorteil, der es uns erspart, eigene entsprechende Programme schreiben zu müssen,“ sagt PhD Student Houman Dallali. „Darüber hinaus können wir direkt C++-Code zur Anbindung an die Hardware generieren und somit den Prozess der Codeimplementierung und der Fehlersuche deutlich beschleunigen.“
Dank einer umfassenden Auswahl von online verfügbaren Modellen und Komponenten war Mr. Dallali in der Lage, komplexe Konstruktionen per Drag and Drop-Methode zu erstellen und zu simulieren. MapleSims intuitives Interface ermöglichte die Erweiterung von bestehenden Komponenten um selbst erstellte. Die in MapleSim enthaltenen Linearisierungstechniken waren ebenfalls wichtig für die Modellierung der Roboter-Modelle. „Dank MapleSims Präzision und der Möglichkeiten der kinematischen Modellierung können wir Modelle schneller erstellen und bessere Daten aus unseren Experimenten gewinnen,“ führt Mr. Dallali weiter aus. „Dazu kommt, dass wir immer auf die Unterstützung des von Maplesoft autorisierten Support Teams zählen konnten.“
Die schnelle Umsetzung von Projekten und der Erfolg der durch MapleSim unterstützten Forschung bedeutet für das CICIDA Team, dass sie schon bald zu einem Projekt übergehen können, das dynamisches Gehen bei voller Körperkontrolle und einer größeren Variation von Gangarten simulieren soll. Dr. Martin Brown und sein PhD Student Onder Tutsoy arbeiten an verbesserten iterativen Lerntechniken für humanoide Roboter. „In der Zukunft werden wir unseren Code um logische und selbstlernende Algorithmen erweitern und unsere Forschungsarbeit in praktische Anwendungen umsetzen, wie zum Beispiel in bessere Prothesen oder Gehhilfen,“ sagt Mr. Dallali.
Ein neues Institut in Manchester, das Centre for Interdisciplinary Computational and Dynamic Analysis (CICIDA), hatte eine Kooperation mit Professor Darwin Caldwell von dem Italian Institute of Technology in Genua. Professor Caldwell entwickelte einen neuen flexiblen humanoiden Roboter (CCub), der auf dem Vorgängermodell iCub basiert.
Ein Teil der Arbeit von CICDA besteht in der Analyse des menschlichen Gehens und anderen Arten der Fortbewegung mittels eines Hybrid-Modells. Das Modell verwendet Federn und Dämpfer, um die Reaktionskraft des Bodens zu simulieren und ein dynamisches Aktuatormodell, um die dynamische Antwort des Roboters zu erfassen.
„Der Einsatz von Visualisierungen in MapleSim ist für uns ein unschätzbarer Vorteil, der es uns erspart, eigene entsprechende Programme schreiben zu müssen,“ sagt PhD Student Houman Dallali. „Darüber hinaus können wir direkt C++-Code zur Anbindung an die Hardware generieren und somit den Prozess der Codeimplementierung und der Fehlersuche deutlich beschleunigen.“
Dank einer umfassenden Auswahl von online verfügbaren Modellen und Komponenten war Mr. Dallali in der Lage, komplexe Konstruktionen per Drag and Drop-Methode zu erstellen und zu simulieren. MapleSims intuitives Interface ermöglichte die Erweiterung von bestehenden Komponenten um selbst erstellte. Die in MapleSim enthaltenen Linearisierungstechniken waren ebenfalls wichtig für die Modellierung der Roboter-Modelle. „Dank MapleSims Präzision und der Möglichkeiten der kinematischen Modellierung können wir Modelle schneller erstellen und bessere Daten aus unseren Experimenten gewinnen,“ führt Mr. Dallali weiter aus. „Dazu kommt, dass wir immer auf die Unterstützung des von Maplesoft autorisierten Support Teams zählen konnten.“
Die schnelle Umsetzung von Projekten und der Erfolg der durch MapleSim unterstützten Forschung bedeutet für das CICIDA Team, dass sie schon bald zu einem Projekt übergehen können, das dynamisches Gehen bei voller Körperkontrolle und einer größeren Variation von Gangarten simulieren soll. Dr. Martin Brown und sein PhD Student Onder Tutsoy arbeiten an verbesserten iterativen Lerntechniken für humanoide Roboter. „In der Zukunft werden wir unseren Code um logische und selbstlernende Algorithmen erweitern und unsere Forschungsarbeit in praktische Anwendungen umsetzen, wie zum Beispiel in bessere Prothesen oder Gehhilfen,“ sagt Mr. Dallali.
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