Das Erlernen flexibler motorischer Kontrolle

Das Erlernen von flexiblem Entscheiden und flexibler motorischer Kontrolle in Robotern für die Mensch-Roboter-Interaktion

In unserem Projekt integrieren wir innovative Konzepte der komputationalen System-Neurowissenschaft mit Robotik. Wir entwickeln ein neurokomputationales Modell von Kortex-Basalganglien-Interaktionen beim Entscheiden und bei motorischer Kontrolle kombiniert mit zwei Modellen des Kleinhirns. Eins dient der open-loop Kontrolle und eines der Vorhersage der sensorischen Konsequenzen motorischer Handlungen. Wir testen die Modelle in Simulationen und auf der humanoiden iCub Roboterplattform mit künstlicher Haut in Reich- und Greifaufgaben, die die Ausführung von Bewegungen zu bestimmten Zielen erfordern. In der Zusammenarbeit mit Kolleg-/innen erweitern wir diese Vorgehensweise auf Mensch-Roboter-Interaktion in der Übergabe eines Objekts vom Menschen zum Roboter.