RunBot is de snelste robot in zijn soort en inmiddels kan hij ook bergtoppen overwinnen. Een team wetenschappers van het Bernstein Centrum voor Computer Neurowetenschap van de universiteit van Göttingen heeft de neurologische principes van het aanpassingsvermogen van de mens gesimuleerd met behulp van een ‘lerend’ bewegingsprogramma.
Het menselijk lopen is een wonder van coördinatie. De hoek van het kniegewricht, de snelheid van de heupzwaai, het zwaartepunt van het bovenlichaam en veel andere elementen van de beweging moeten exact op elkaar afgestemd zijn. Daarbij past de mens zich aan aan externe omstandigheden. Op ijs loopt hij anders dan op een vaste ondergrond, bergop anders dan bergaf.
Aanpassingsvermogen
RunBot, van alle dynamische machines de wereldrecordhouder snelwandelen, heeft zijn repertoire uitgebreid. Met een infrarood oog herkent de looprobot of er een helling voor hem ligt en past vervolgens zijn loopwijze bergop nauwkeurig aan. Net als een mens buigt hij zijn bovenlichaam naar voren en neemt kleinere stappen.
“De mogelijkheid van de robot om, zonder te struikelen bliksemsnel van de ene naar de andere loopwijze om te schakelen, is gebaseerd op de hiërarchische organisatiestructuur van de bewegingsbesturing, zoals het ook bij mensen verloopt”, verduidelijkt Prof.Dr. Florentin Wörgötter. “In de onderste hiërarchietrappen wordt het bewegingsverloop door perifere sensoren reflexmatig gestuurd. Regelkringen zorgen ervoor, dat gewrichten niet overstrekken, andere beginnen aan de volgende stap zodra de voet steunt.”
Pas als het looppatroon moet worden aangepast, grijpen hogere hiërarchische niveaus in. Bij de mens zijn dat de hersenen met de interactie van het netwerk van neuronen. Bij de looprobot leidt het signaal van het infrarood oog dit aanpassingsproces, een sterk vereenvoudigd geconstrueerd gecomputeriseerde neuraal netwerk, in. De hiërarchische organisatie van de bewegingssturing maakt het mogelijk, dat de omschakeling van het looppatroon door de verschuiving van enkele parameters is te bereiken. De resterende grootheden passen zich door de autonome regelkringen automatisch aan.
Alle begin is moeilijk
Bij de eerste proef om een berg te beklimmen viel RunBot achterover. Hij heeft nog niet geleerd om op dat, wat zijn oog waarneemt, met een veranderd bewegingsprogramma te reageren. Precies zoals een kind, leert RunBot van het vallen; op deze manier wordt het neurale netwerk tussen oog en bewegingssturing uitgebouwd. Pas als deze verbinding aanwezig is, zijn pasgrootte en lichaamshouding door het visueel opgenomen signaal te controleren. Bij een steile helling kan het bewegingsprogramma van de robot sterk, bij een vlakke helling maar weinig worden aangepast. (foto: Bernstein Center for Computational Neuroscience; video: University of Stirling, Computational Neuroscience)
