Eine robuste und effiziente Gleichgewichtsregelung von Robotern ist eine komplexe Aufgabe, die weiterer Entwicklung bedarf, wie uns Wettbewerbe wie die 2015 DARPA Robotics Challenge zeigen. In dieser Bachelorarbeit soll ein neuartiges Konzept ausgearbeitet und optimiert werden, welches von dem natürlichen Vorbild Mensch inspiriert wird.
Einige aktuelle humanoide Roboter besitzen eine Gleichgewichtsregelung auf Basis des Zero Moment Points. Um Gleichgewicht zu gewährleisten, muss sich dieser Punkt innerhalb des Stützpolygons befinden, welches von den F üßen gebildet wird. Meist finden als Stellgröße das Fußgelenkmoment oder -winkel Anwendung. Komplexere Methoden, wie die Whole Body Control, verwenden alle Aktuatoren des Roboters. Das Gleichgewichtssystem im Menschen nutzt Informationen aus dem Vestibularsystem, den Augen sowie Fußgelenkwinkel, -kräfte und -momente. Diese werden gewichtet zusammengeführt und dienen als Regelgröße. Als Stellgröße werden (1) Fußgelenke, (2) Umverteilung des Gewichts zwischen den Beinen sowie eine (3) Verschiebung des Masseschwerpunkt durch Hüftbewegung genutzt.
In dieser Arbeit wird ein simplifizierter menschlicher Regelkreis implementiert. Als Stellgrößen sollen die Strategien (1) und (2) Verwendung finden. Mithilfe eines evolutiven Algorithmus soll optimiert werden, bei welcher Stellung der Beine zueinander welche Kombination der genannten Strategien die größte Robustheit und Effizient aufweisen.