Universität zu Köln

Twickel, Arndt von (2011). Embodied Modular Neural Control of Walking in Stick Insects -- From Biological Models to Evolutionary Robotics. PhD thesis, Universität zu Köln.

Preview

PDF (Complete Thesis) von_Twickel,_Arndt,_Dissertation,_Maerz_2012.pdf - Accepted Version Download (16MB)

Abstract

Walking requires the flexible co-ordination of many degrees of freedom. Biomechanical and nervous systems have to interact with the environment to fulfill this challenging task. Due to the complexity of interactions, important questions, especially regarding the neural control of walking, remain unanswered. Biological models are promising tools to integrate available data and to generate testable hypotheses, but they face the problem of a huge parameter space. Therefore, this thesis combines (neuro-)biological models of stick insect walking with the complementary approach of evolutionary robotics. On the one hand, extremely simple single-leg controllers are developed by artificial evolution that exploit properties of the body and the environment. General principles of sensori-motor couplings are discovered and the importance of hysteresis in neural walking control is demonstrated. On the other hand, neuro-biological models of single-leg stepping control in stick insects are thoroughly tested under multiple perturbing conditions in stick insect as well as in robotic models. Their robustness and behavioral adaptability is demonstrated, suggesting that they are suitable to work as modules of hexapod controllers. Subsequently, the impact of muscles on a set of neural control structures and behavior in robotic as well as in stick insect models is investigated using a muscle model derived from the stick insect extensor muscle. Employing evolutionary parameter optimization of neural controllers it is shown that muscle properties reduce the requirement for neural intra-joint feedback and that behaviors become more robust under perturbing conditions. Furthermore, it is demonstrated that diverse and simple neural mechanisms may be used to compensate for the slowness of muscles observed in stick insects. Finally, a modular approach to hexapod controller development is taken, integrating the evolved and neuro-biologically inspired single-leg controller structures with additional sensori-motor couplings. Coupling structures are either derived from behavioral based biological data or by artificial evolution. Robust hexapod walking is demonstrated for robotic and stick insect models with and without muscle properties. The results show that the integrative approach presented in this thesis allows to develop robust control mechanisms for walking machines and to provide testable hypotheses about the neural basis of inter-leg coupling mechanisms.

Item Type:	Thesis (PhD thesis)
Translated abstract:	Abstract Language Laufen erfordert die flexible Koordination zahlreicher Freiheitsgrade. Biomechanische Systeme und Nervensysteme müssen mit der Umgebung interagieren, um diese anspruchsvolle Aufgabe zu erfüllen. Aufgrund der Komplexität der Interaktionen bleiben wichtige Fragen unbeantwortet, insbesondere bezüglich der neuronalen Kontrolle des Laufens. Biologische Modelle sind vielversprechende Werkzeuge, um verfügbare Daten zu integrieren und überprüfbare Hypothesen zu generieren. Jedoch haben sie das Problem eines riesigen Parameterraumes. Daher kombiniert diese Arbeit neurobiologische Modelle des Laufens der Stabheuschrecke mit dem komplementären Ansatz der evolutionären Robotik. Einerseits werden mit Hilfe künstlicher Evolution sehr einfache Einbeinkontroller entwickelt, die Eigenschaften des Körpers und der Umgebung ausnutzen. Allgemeine Prinzipien der sensomotorischen Kopplung werden herausgearbeitet und die Bedeutung von Hystereseeffekten bei neuronaler Laufkontrolle wird demonstriert. Andererseits werden neurobiologische Modelle von Einzelbein-Laufkontrollern bei Stabheuschrecken sowie bei Robotermodellen unter verschiedenartigen Störbedingungen gründlich getestet. Ihre Robustheit und Verhaltensanpassungsfähigkeit wird demonstriert, was ihre Eignung als Module von Sechsbeinkontrollern nahelegt. Anschließend wird die Auswirkung von Muskeln auf einen Satz neuronaler Kontrollerstrukturen und auf das Verhalten, sowohl in der Robotik als auch bei Stabheuschreckenmodellen, erforscht. Dies geschieht mit Hilfe eines Muskelmodells, das vom Extensor tibia Muskel der Stabheuschrecke abgeleitet wurde. Unter Verwendung von evolutionärer Parameteroptimierung von neuronalen Kontrollern wird gezeigt, dass Muskeleigenschaften die Anforderungen für eine neuronale Intra-Gelenk-Rückkopplung reduzieren und dass das Verhalten unter Störbedingungen robuster wird. Weiterhin wird dargelegt, dass diverse einfache neuronale Mechanismen genutzt werden können, um die Tiefpassfiltereigenschaften der Muskeln, die bei Stabheuschrecken beobachtet werden, zu kompensieren. Schließlich wird ein modularer Ansatz zur Entwicklung von Sechsbeinkontrollern genutzt, der evolvierte und neurobiologisch inspirierte Einzelbeinkontrollerstrukturen um weitere sensomotorische Kopplungen ergänzt. Kopplungsstrukturen werden entweder von verhaltensbasierten biologischen Daten oder mit Hilfe von künstlicher Evolution abgeleitet. Robustes Sechsbeinlaufen wird für Robotermodelle und Stabheuschreckenmodelle mit und ohne Muskeleigenschaften demonstriert. Die Ergebnisse zeigen, dass der integrative Ansatz, der in dieser Arbeit dargelegt wird, die Entwicklung robuster Kontrollmechanismen für Laufmaschinen und die Generierung überprüfbarer Hypothesen zur neuronalen Basis von Beinkopplungsmechanismen erlaubt. German
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Twickel, Arndt von arndt.twickel@uni-koeln.de UNSPECIFIED UNSPECIFIED
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-45865
Date:	2 March 2011
Language:	English
Faculty:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences
Divisions:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Department of Biology > Zoologisches Institut
Subjects:	Data processing Computer science Natural sciences and mathematics
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language Locomotion, Walking, Neural Control, Neural Networks, Evolutionary Robotics, Physical Simulation, Muscle Model, Modularity, Coordination English Fortbewegung, Laufen, Neuronale Kontrolle, Neuronale Netzwerke, Evolutionäre Robotik, Physikalische Simulation, Muskelmodell, Modularität, Koordination German
Date of oral exam:	6 April 2011
Referee:	Name Academic Title Büschges, Ansgar Prof. Dr. rer. nat. Gruhn, Silvia Dr. rer. nat. Pasemann, Frank Prof. Dr. rer. nat.
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/4586