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Dissertation angenommen durch: Gerhard-Mercator-Universität Duisburg, Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Abteilung Maschinenbau, 2002-02-15
BetreuerIn: Prof. Dr.-Ing. Martin Frik , Gerhard-Mercator-Universität Duisburg, Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Abteilung Maschinenbau
GutachterIn: Prof. Dr.-Ing. Martin Frik , Gerhard-Mercator-Universität Duisburg, Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Abteilung Maschinenbau
GutachterIn: Prof. Dr. med. Dipl.-Ing. Hartmut Witte , Institut für Spezielle Zoologie und Evolutionsbiologie mit Phyletischem Museum, Jena,
Schlüsselwörter in Englisch: walking machine, six-legged, autonomous, adaptive, obstacles, Tarry, walking patterns, Carausius Morosus, reflex, neural networks
Schlüsselwörter in Deutsch: Gehmaschine, Sechsbeiner, Autonom, Adaptiv, Hindernisse, Tarry, Gangmuster, Carausius Morosus, Reflexe, Neuronale Netze
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Abstrakt in Englisch
The text describes methods to enable the developed six-legged Tarry walking machines to move autonomously in unknown terrain. To facilitate this, walking patterns for undisturbed movement are adapted und recombined to deal with unstructured terrain. Walking patterns that have been computed analytically are approximated by artificial neural networks to fulfill the time constraints.
The movement coordination adapts the input values of the neural networks to the recognized environment by means of artificial reflexes and so called 'planning modules'. Reflexes are using a simple stimulus-reaction schema, e.g. to climb over obstacles. Planning modules gather and save sensory input. This data together with the current walking parameters are used for plan ahead actions as bypassing obstacles. Experiments that have been made to check the achieved results are documented.
Abstrakt in Deutsch
Die beschriebene Methode ermöglicht den in der Arbeit dargestellten sechsbeinigen Tarry – Gehmaschinen eine autonome Fortbewegung in unbekanntem Gelände. Dazu werden Gangmuster für einen ungestörten Gang abgewandelt, und zur Bewältigung von unstrukturiertem Gelände neu kombiniert. Aus Geschwindigkeitsgründen werden die analytisch ermittelten Gangmuster durch künstliche neuronale Netze approximiert.
Die Bewegungskoordination passt die Eingangswerte der neuronalen Netze durch künstliche Reflexe und 'planende Module' dem erkannten Gelände an. Die Reflexe arbeiten mit einem einfachen Reiz-Reaktionsschema um z. B. Hindernisse zu übersteigen. Die planenden Module sammeln und speichern Sensordaten. Mit diesen Daten und den aktuellen Gangparametern werden vorausschauende Handlungen wie das Umgehen von Hindernissen, eingeleitet. Experimente, die zum Test und zur Überprüfung der Ergebnisse vorgenommen wurden, sind in der Arbeit dokumentiert.
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