Primitives for generating human-like movement in a neuro-dynamic robotic architecture

  • Die Dissertation untersucht funktionale, zielgerichtete Armbewegungen mit Hindernisvermeidung. Experimentelle Befunde werden vertieft analysiert um eine mathematische Charakterisierung der Regelmässigkeiten dieser naturalistischen Bewegungen zu entwickeln. Kern der Arbeit ist das Konzept von skalierbaren Bewegungsprimitiven, welche bekannte Regelmäßigkeiten der menschlichen Bewegung erklären, und welche die Anpassung von Bewegungen an vielfältige Bewegungsaufgaben ermöglichen. Ein generatives neuronales Modell erzeugt die zeitlich strukturierten Primitiven aus neuronalen Oszillatoren und erlaubt die Integration in eine neuronale Architektur zur autonomen Erzeugung von zielgerichteten Bewegungen. Diese Architektur wird in robotischer Simulation demonstriert. Schließlich werden die kinematischen Bewegungsprimitive explorativ zur Regelung von Bewegung auf der Basis eines realistischen Modells der menschlichen Biomechanik, Muskeldynamik und einfacher spinaler Reflexbögen genutzt.

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Metadaten
Author:Jean-Stephane JokeitGND
URN:urn:nbn:de:hbz:294-96789
DOI:https://doi.org/10.13154/294-9678
Referee:Gregor SchönerORCiDGND, Sen ChengORCiDGND
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of Publication (online):2023/02/23
Date of first Publication:2023/02/23
Publishing Institution:Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek
Granting Institution:Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Date of final exam:2022/12/06
Creating Corporation:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
GND-Keyword:Oszillator; Feldtheorie; Bewegung; Biomechanik; Reflexbogen
Institutes/Facilities:Institut für Neuroinformatik
Dewey Decimal Classification:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Elektrotechnik, Elektronik
faculties:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Licence (German):License LogoKeine Creative Commons Lizenz - es gelten der Veröffentlichungsvertrag und das deutsche Urheberrecht