Startseite > Fachgruppen > Algorithmen und Komplexität > Forschung > Schwarmintelligenz und Evolutionäre Algorithmen

Schwarmintelligenz und Evolutionäre Algorithmen

Die Entwicklung adaptiver Systeme, die autonom und zuverlässig in dynamischen Umgebungen agieren, ist eine große Herausforderung der Robotik. Die Methoden der Schwarmrobotik helfen, die Komplexität solcher Systeme zu reduzieren, und Methoden der Evolutionären Robotik helfen, Robotersteuerungen automatisch zu generieren. In unserem Projekt „flora robotica“ erforschen wir, wie man Pflanzen und Roboter mit diesen Methoden zusammenfügen kann.

Schwarmintelligenz

In der Schwarmintelligenz werden natürliche und künstliche Systeme untersucht, die aus vielen Individuen bestehen und sich per dezentraler Steuerung und Selbstorganisation koordinieren. Insbesondere werden kollektive Verhalten betrachtet, die sich aus lokaler Interaktion zwischen den Individuen und ihrer Umwelt ergeben. Beispiele sind Multi-Roboter-Systeme und bestimmte durch Ameisenverhalten inspirierte Algorithmen zur Optimierung und Datenanalyse. Ziel unserer Arbeiten ist es, Einzelverhalten mit simplen Algorithmen zu definieren und trotzdem komplexe Systemverhalten zu erzeugen. Auf diese Weise hoffen wir, auch in Zukunft die steigende Komplexität ingenieurtechnischer Systeme beherrschen zu können.

flora robotica: Flechtroboter

Evolutionäre Algorithmen

Evolutionäre Algorithmen sind den metaheuristischen Optimierungs- verfahren zuzuordnen und basieren auf Darwins Prinzip der Auslese und Reproduktion gut angepasster Organismen. Wir wenden diese Methodik sowohl in der Softwaretechnik zur automatischen Erstellung von Anforderungsspezifikationen an als auch in der Robotik, um Steuerungen für autonome Roboter automatisch herzustellen. Letzterer Ansatz betrachtet Roboter als autonome, künstliche Organismen, die ihre Fähigkeiten selbst ohne menschliches Eingreifen entwickeln, indem sie eng mit ihrer Umwelt interagieren. Ziel ist es, weder Anforderungs- spezifikationen noch Roboter von Hand formulieren und programmieren zu müssen.

flora robotica

Das vergangene Jahr war für unser EU-Projekt „flora robotica“ vorrangig eine Zeit der Nutzung unserer ersten Entwicklungsergebnisse. Wir konnten unsere bereits zuverlässig arbeitende Hardware nutzen, um mehrwöchige Experimente durchzuführen. So konnten wir für die entscheidende Projektidee, das Richtungswachstum von Pflanzen mit einem verteilten Robotersystem gewünscht zu beeinflussen, die Effektivität unseres Ansatzes zeigen. Ein Benutzer kann ein gewünschtes Wachstumsmuster vorgeben, das unsere Roboterknoten dann mittels Licht als Stimulus für die Pflanzen autonom wachsen lässt. In einem weiteren Teilprojekt wurde eine Maschine entwickelt, um automatisch komplexe, geflochtene Strukturen zu produzieren, die als Klettergerüst für unsere Pflanzen dienen. Auch diese Strukturen können autonom an Umweltbedingungen und das Pflanzenwachstum angepasst werden.

flora robotica: Wachstum eines Pflanzenmusters

Gefördert durch:

  • DFG Sonderforschungsbereich 901 „On-The-Fly Computing“, Teilprojekt B1; EU Horizon 2020 FET-Projekt flora robotica