Von der Natur lernen: Erforschung der Tierintelligenz durch Schwarmrobotik

Warum verwenden Tiere bestimmte sensomotorische Kontrollstrategien und nicht andere? Um dieser Frage nachzugehen, haben wir eine groß angelegte Schwarm-Robotik-Plattform entwickelt, einschließlich Drohnen in der Luft, landgestützten Robotern und Unterwasserrobotern, die es uns ermöglicht, biologisch inspirierte Kontrollsysteme unter realen Bedingungen zu testen.

Indem wir diese natürlichen Steuerungsmodelle in Robotern implementieren und sie mit technisch optimierten Strategien wie optimaler Steuerung, modellprädiktiver Regelung (MPC) und auf bestärkendem Lernen basierender Steuerung vergleichen, können wir ihre Leistung für eine Reihe von Aufgaben bewerten. Dieser Vergleich hilft uns, die Vorteile und Kompromisse evolutionär geprägter Verhaltensweisen aufzudecken.

Eine der wichtigsten Neuerungen in diesem Projekt ist die Entwicklung eines bildverarbeitungsbasierten Schwarm-Systems, das die Koordination zwischen vielen Robotern ermöglicht ohne auf eine zentrale Kommunikation angewiesen zu sein. Dieser Ansatz ermöglicht skalierbare Experimente die die verteilte Natur des kollektiven Verhaltens bei Tieren widerspiegeln.

Durch diese wechselseitige Forschung, die als „RoboTwin“ bezeichnet wird – wobei die Biologie die Robotik inspiriert und die Robotik hilft, biologische Hypothesen zu testen – wollen wir sowohl die natürliche Intelligenz als auch die Entwicklung robusterer, anpassungsfähiger Robotersysteme besser verstehen.