Kategorie: Technik

Ein neuartiger Roboter hilft, die Evolution der Fortbewegung zu verstehen.

Vor langer, langer Zeit: Der Thüringer Wald im Perm, lange bevor die ersten Dinosaurier auf der Bildfläche erscheinen. Am Ufer eines Gewässers hinterlässt eine Echse ihre Fußabdrücke.

„Dass Fährten versteinern und sich über einen solch langen Zeitraum erhalten, ist an sich noch nichts Ungewöhnliches“, sagt Zoologe und Evolutionsbiologe Dr. John A. Nyakatura. „Doch das wirklich Außergewöhnliche an dieser Spur ist: Wir können sie einem Skelettfund zuordnen. So wissen wir, wie jenes Tier aussah, das seine Fußabdrücke damals im Schlamm hinterließ.“

300 Millionen Jahre später: Postdoktorand Nyakatura macht sich in Jena mit einem Team junger Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern daran, das Bewegungsprinzip der Echse Orobates pabsti zu entschlüsseln. „Mithilfe eines biometrischen Roboters können wir die Fortbewegung […] rekonstruieren. Die Verwendung einer neuartigen Laufmaschine liefert uns dabei nicht nur Erkenntnisse über das untersuchte Exemplar, sondern wir können aus unseren Forschungen auch allgemeingültige Prinzipien zur Evolution der Bewegung bei Landwirbeltieren ableiten.“

Die thüringische Echse ist für die Wissenschaft ein Schlüsselfossil. Warum? Weil sie noch vor der stammesgeschichtlichen Abzweigung von Dinosauriern, Schlangen, Schildkröten und Synapsiden (Urahnen der Säugetiere) steht. Bislang diagnostizierten Paläontologen anhand von erkennbaren Muskelansatzstellen an Skeletten oder den Proportionen von Extremitäten ausgestorbener Tierarten, wie diese sich fortbewegten. Derartige Einschätzungen besaßen oft subjektiven Charakter und waren durch Annahmen beeinflusst.

Nyakaturas Team hingegen integriert bei seiner Untersuchung mehrere neuartige methodische Ansätze. Zunächst werden die Bewegungen verschiedener heute lebender Tiere analysiert. Mit Hilfe einer digitalen Hochgeschwindigkeitsröntgenanlage werden dabei feinste Skelettbewegungen sichtbar.

Ein Rippenmolchweibchens der Gattung Pleurodeles waltl namens Lotte hilft dabei. Sie lebt im Aquarium des Instituts und begleitet das Forschungsprojekt von Beginn an. Sehr genau untersucht wurden ihre motorischen Fähigkeiten. Ihr Bewegungsmuster kann der Salamanderroboter „Pleurobot“ bereits imitieren. Pleurobot wurde von Dr. Konstantinos Karakasiliotis im BioRob Labor der École Polytechnique Fédéral in Lausanne entwickelt. Nyakatura entwickelt gemeinsam mit den Schweizer Kollegen einen neuen Roboter, der exakt die Spuren erzeugt, die auch Orobates vor 300 Millionen hinterließ. „Wir können so durch gezielte experimentelle Veränderungen am neuen Orobates-Roboter Kenntnisse darüber erlangen, welche Bewegungen der Echse überhaupt tatsächlich möglich waren – und welche nicht. Und es lassen sich diejenigen Kräfte messen, die beim Gehen auf den Untergrund übertragen wurden und Drehmomente berechnen, die in den Gelenken wirksam waren.“

Durch die neue interdisziplinäre Kombination verschiedener wissenschaftlicher Methoden sowie durch die exakte Wiederholbarkeit und Abwandlung der Experimente beim den Einsatz des neuen Roboters sind künftig Form-Funktions-Zusammenhänge erkennbar, wie sie bislang nicht möglich waren.

Mehr Fotos zum Forschungsprojekt:
www.daimler-benz-stiftung.de/cms/presse/presse-informationen.html

Quelle und Fotos: http://idw-online.de/de/news581064

Maria

Wissenschaftler der Universität Bonn und der University of British Columbia, Vancouver/Kanada, haben ein neues Kamerasystem entwickelt, das um die Ecke sehen kann. Aus diffus reflektiertem Licht rekonstruiert es die Form von Objekten, die sich außerhalb des Blickfelds befinden.

Ein Laser leuchtet an die Wand; eine Kamera schaut dabei zu. Durch das Kameraobjektiv ist nichts weiter zu sehen als weiße Raufasertapete mit einem hellen Lichtfleck darauf. Ein Rechner nimmt diese zunächst unspektakulären Bilder auf und verarbeitet sie weiter, und allmählich zeichnen sich auf dem Bildschirm die Umrisse eines Gegenstands ab. Doch dieser Gegenstand befindet sich hinter einer Trennwand, und die Kamera kann ihn unmöglich so gesehen haben – offenbar haben wir also gerade um die Ecke geschaut. Wie geht das? Prof. Dr.-Ing. Matthias B. Hullin vom Institut für Informatik II der Universität Bonn erklärt: „Es handelt sich um eine echte Rekonstruktion aus diffus gestreutem Licht. Unsere Kamera kombiniert mit einem mathematischen Verfahren versetzt uns gewissermaßen in die Lage, diese Wand in einen Spiegel zu verwandeln.“

Streulicht als Informationsquelle

Als die entscheidende Informationsquelle dient das Streulicht, das der Laserpunkt von der Wand aussendet. Auf Umwegen fällt dieses Licht wieder auf die Wand und schließlich in die Kamera. „Wir nehmen eine Art Lichtecho auf, also zeitaufgelöste Daten, aus denen wir das Objekt rekonstruieren können. Ein Teil des Lichts ist auch mit dem unbekannten Gegenstand in Berührung gekommen und bringt so wertvolle Information über dessen Form und Aussehen mit.“

Um solche Echos messen zu können, bedarf es eines speziellen Kamerasystems, das Prof. Hullin zusammen mit seinen Kollegen an der University of British Columbia entwickelt und dann weiter verfeinert hat. Es zeichnet – anders als gewöhnliche Kameras – nicht nur die Richtung auf, aus der das Licht kommt, sondern auch, wie lange es von der Lichtquelle bis zur Kamera gebraucht hat.

Der technische Aufwand hierfür ist vergleichsweise gering. Entsprechende Bildsensoren sind längst auf dem Markt angekommen. Man findet sie vor allem in Tiefenbildkameras, wie sie zur Steuerung von Videospielen oder für Abstandsmessungen beim Auto verwendet werden. Die eigentliche Herausforderung ist, solchen Laufzeitmessungen die gewünschte Information zu entlocken. Hullin vergleicht die Situation mit einem Raum, der so stark nachhallt, dass man sich nicht mehr mit seinem Gegenüber unterhalten kann: „Im Grunde messen wir nichts anderes als die Summe zahlreicher Lichtreflexionen, die auf verschiedensten Wegen in die Kamera gelangt sind und sich dort überlagern.“

Dieses Problem heißt Multipfad-Interferenz und bereitet Ingenieurinnen und Ingenieuren schon lang Kopfzerbrechen. In der Regel versucht man, die unerwünschte Streuung zu entfernen und lediglich den direkten Anteil des Signals zu verwenden. Basierend auf einem mathematischen Modell entwickelten Hullin und seine Kollegen jetzt ein Verfahren, das die gewünschten Informationen ausschließlich aus dem Störanteil des Signals gewinnen kann. Da dieser auch von Gegenständen herrührt, die sich überhaupt nicht im Blickfeld befinden, können die Forscher so quasi Unsichtbares sichtbar machen.

Minimaler technischer Aufwand und intelligente Programmierung

Die Genauigkeit des Verfahrens hat ihre Grenzen. Noch beschränken sich die Ergebnisse auf grobe Umrisse. Der Forscher geht allerdings davon aus, dass aufgrund der rasanten Entwicklung technischer Bauteile und mathematischer Methoden bald eine höhere Auflösung erreicht werden kann.

Die Forscher berichten aufder internationalen Konferenz für maschinelles Sehen und Mustererkennung (CVPR) vom 24. bis 27. Jun. 2014 in Columbus, Ohio/USA, über ihre Ergebnisse. Das Interesse an der neuen Technologie ist groß. Hullin hofft, dass sich ähnliche Ansätze auch in der Telekommunikation, der Fernerkundung und der medizinischen Bildgebung verwenden lassen.

Mehr Infos:
Publikation: http://cg.cs.uni-bonn.de/multipath
Podcast: http://youtu.be/af6rhRPPwRs

Maria