Analyse und Entwicklung selbstlernender Bewegungsabläufe von Roboter-Skeletten
©2004
Diplomarbeit
64 Seiten
Zusammenfassung
Inhaltsangabe:Einleitung:
In den neunziger Jahren wuchs weltweit das wissenschaftliche und wirtschaftliche Interesse an laufenden Robotern. Die Realisierung solcher Roboter ist wesentlich schwieriger als z.B. die Fortbewegung mit Rädern. Eine grundlegende Frage ist, warum man versucht, laufende Roboter zu konstruieren. Ein wichtiger Grund dafür ist die Möglichkeit, sich in Terrains zu bewegen, in denen ein Fahrzeug mit Rädern nicht fahren kann. Die Fortbewegung auf Beinen ermöglicht das Überwinden von Hindernissen, das Treppensteigen und auch eine gleichmäßige Fortbewegung auf unebenem Gelände. Zum Beispiel sollen US-Soldaten in Zukunft einen Roboterhund als Unterstützung in ungangbarem Gelände erhalten.
Um laufende Roboter zu entwickeln, wird mit computerbasierten Modellierungen und Simulationen versucht, weitere Erkenntnisse zu gewinnen, die vielleicht eine Antwort auf viele ungelöste Probleme bei der Dynamik des Laufens finden.
Mit Framsticks und Breve hat man die Möglichkeit, Roboter-Skelette zu entwickeln, die sich in einem evolutionären Zyklus befinden. Durch eine festgelegte Zielfunktion wird versucht, ein Skelett zu erschaffen, das am besten in dieser simulierten Umwelt und ihren Nebenbedingungen überlebt. Die Verbesserung kann auf verschiedene Arten geschehen. Entweder verändert sich das Skelett einer Kreatur oder es ändern sich die Kontrollstrukturen, die den Bewegungsablauf steuern.
Durch diesen Ansatz hat man die Möglichkeit, lernfähige Roboter zu konstruieren, die sich in Zukunft besser auf unbekanntem Untergrund bewegen als bei den klassischen Methoden. Natürlich ist es bis dahin ein weiter Weg, jedoch ist die Idee, eine Robotersteuerung zu entwerfen, die sich ohne weiteres Wissen anpassen und lernen kann, ein interessanter Ansatz.
Zusammenfassung:
In dieser Diplomarbeit werden grundlegende Kenntnisse der simulierten Bewegung von Roboter-Skeletten erörtert. Dabei wird insbesondere auf die Techniken der evolutionären Algorithmen, wie auch auf die Simulatoren Framsticks und Breve eingegangen.
Es sind außerdem viele Simulationszustände in Breve und Programme für die Simulationsumgebung Breve enthalten. Des Weiteren können evolutionäre Algorithmen, neuronale Netze und ein Beispiel für eine Trägeroptimierung in Java (Source enthalten) interaktiv verfolgt werden.
Ferner wird auf die verschiedenen Lösungsarten als auch auf die Theorie der Evolution aus der die evolutionären Algorithmen hervorgegangen sind genauer […]
In den neunziger Jahren wuchs weltweit das wissenschaftliche und wirtschaftliche Interesse an laufenden Robotern. Die Realisierung solcher Roboter ist wesentlich schwieriger als z.B. die Fortbewegung mit Rädern. Eine grundlegende Frage ist, warum man versucht, laufende Roboter zu konstruieren. Ein wichtiger Grund dafür ist die Möglichkeit, sich in Terrains zu bewegen, in denen ein Fahrzeug mit Rädern nicht fahren kann. Die Fortbewegung auf Beinen ermöglicht das Überwinden von Hindernissen, das Treppensteigen und auch eine gleichmäßige Fortbewegung auf unebenem Gelände. Zum Beispiel sollen US-Soldaten in Zukunft einen Roboterhund als Unterstützung in ungangbarem Gelände erhalten.
Um laufende Roboter zu entwickeln, wird mit computerbasierten Modellierungen und Simulationen versucht, weitere Erkenntnisse zu gewinnen, die vielleicht eine Antwort auf viele ungelöste Probleme bei der Dynamik des Laufens finden.
Mit Framsticks und Breve hat man die Möglichkeit, Roboter-Skelette zu entwickeln, die sich in einem evolutionären Zyklus befinden. Durch eine festgelegte Zielfunktion wird versucht, ein Skelett zu erschaffen, das am besten in dieser simulierten Umwelt und ihren Nebenbedingungen überlebt. Die Verbesserung kann auf verschiedene Arten geschehen. Entweder verändert sich das Skelett einer Kreatur oder es ändern sich die Kontrollstrukturen, die den Bewegungsablauf steuern.
Durch diesen Ansatz hat man die Möglichkeit, lernfähige Roboter zu konstruieren, die sich in Zukunft besser auf unbekanntem Untergrund bewegen als bei den klassischen Methoden. Natürlich ist es bis dahin ein weiter Weg, jedoch ist die Idee, eine Robotersteuerung zu entwerfen, die sich ohne weiteres Wissen anpassen und lernen kann, ein interessanter Ansatz.
Zusammenfassung:
In dieser Diplomarbeit werden grundlegende Kenntnisse der simulierten Bewegung von Roboter-Skeletten erörtert. Dabei wird insbesondere auf die Techniken der evolutionären Algorithmen, wie auch auf die Simulatoren Framsticks und Breve eingegangen.
Es sind außerdem viele Simulationszustände in Breve und Programme für die Simulationsumgebung Breve enthalten. Des Weiteren können evolutionäre Algorithmen, neuronale Netze und ein Beispiel für eine Trägeroptimierung in Java (Source enthalten) interaktiv verfolgt werden.
Ferner wird auf die verschiedenen Lösungsarten als auch auf die Theorie der Evolution aus der die evolutionären Algorithmen hervorgegangen sind genauer […]
Leseprobe
Inhaltsverzeichnis
ID 8508
Fenn, Stefan: Analyse und Entwicklung selbstlernender Bewegungsabläufe von Roboter-
Skeletten
Hamburg: Diplomica GmbH, 2004
Zugl.: Fachhochschule Augsburg, Diplomarbeit, 2004
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Printed in Germany
Inhaltsverzeichnis
1
Ans¨
atze in der Natur
5
1.1
Evolution
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
1.1.1
Anfang der Evolution
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
1.1.2
Arten und Rassen
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
1.1.3
Genetik
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8
1.1.4
Auswirkungen auf die Evolution
. . . . . . . . . . . . . . . .
11
1.1.5
Inzucht
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12
1.2
Gangarten in der Natur
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12
1.2.1
Schritt
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13
1.2.2
Trab und Pass
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
1.2.3
Galopp
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
1.2.4
Gleichgewicht
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15
2
Ans¨
atze in der Informatik
16
2.1
Evolution¨
are Algorithmen
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
2.1.1
Arten von L¨
osungen
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
2.1.2
¨
Uberblick
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
24
2.1.3
Initialisierung
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
24
2.1.4
¨
Uberpr¨
ufung der Abbruchbedingung
. . . . . . . . . . . . . .
25
2.1.5
Bewertung
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25
2.1.6
Fitness
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25
2.1.7
Selektion
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
26
2.1.8
Rekombination
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
28
2.1.9
Mutation
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29
2.1.10 Wiedereinf¨
ugen
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
30
2.1.11 Populationen
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31
2.2
Neuronale Netze
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
2.2.1
Topologie
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
2.2.2
Lernverfahren
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
2.2.3
Optimierung
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
2
3
Simulation in Framsticks
36
3.1
Einleitung
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
36
3.2
Die Umgebung
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
36
3.3
Teile eines Roboter-Skeletts
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
3.3.1
K¨
orperpunkt
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
3.3.2
K¨
orperverbindungen
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
3.3.3
Neuronen
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
3.3.4
Verbindungen zwischen Neuronen
. . . . . . . . . . . . . . . .
38
3.3.5
Neuronendefinitionen
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
3.4
Erzeugung des Skeletts
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
3.4.1
Formelsprache f0
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
3.4.2
Formelsprache f1
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
41
3.4.3
Formelsprache f4
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
3.5
Experimente
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
3.5.1
Dreibein
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
3.5.2
Einfaches Gelenk
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
43
3.5.3
Vierbeiner
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
45
4
Simulation in Breve
48
4.1
Einleitung
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
48
4.2
Umgebung
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
48
4.3
Scriptsprache Steve
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
49
4.4
Experimente
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
49
4.4.1
Vorbereitung
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
49
4.4.2
Erster Gehversuch
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
50
4.4.3
Erh¨
ohte Bewegungsfreiheit
. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
50
4.4.4
neuronales Netz
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
51
4.4.5
B-Spline Steuerung
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
53
4.4.6
Streckenzug
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
54
4.4.7
modifizierter K¨
orperbau
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
54
A Arithmetische und geometrische Progression
57
B Tr¨
ageroptimierung
58
3
Einleitung
In den neunziger Jahren wuchs weltweit das wissenschaftliche und wirtschaftliche
Interesse an laufenden Robotern. Die Realisierung solcher Roboter ist wesentlich
schwieriger als z.B. die Fortbewegung mit R¨
adern.
Eine grundlegende Frage ist, warum man versucht laufende Roboter zu konstruieren.
Ein wichtiger Grund daf¨
ur ist die M¨
oglichkeit sich in Terrains zu bewegen, in de-
nen ein Fahrzeug mit R¨
adern nicht fahren kann. Die Fortbewegung auf Beinen
erm¨
oglicht das ¨
Uberwinden von Hindernissen, das Treppen steigen und auch ei-
ne gleichm¨
aßige Fortbewegung auf unebenem Gel¨
ande. Zum Beispiel sollen US-
Soldaten in Zukunft einen Roboter-Hund als Unterst¨
utzung in ungangbarem Gel¨
ande
erhalten (siehe
Spiegel-Artikel
).
Um laufende Roboter zu entwickeln wird mit computerbasierter Modellierung und
Simulationen versucht weitere Erkenntnisse zu gewinnen, die vielleicht eine Antwort
auf viele ungel¨
oste Probleme bei der Dynamik des Laufens finden.
Mit Framsticks und Breve hat man die M¨
oglichkeit Roboter-Skelette zu ent-
wickeln, die sich in einem evolution¨
aren Zyklus befinden. Durch eine festgelegte
Zielfunktion
1
wird versucht ein Skelett zu erschaffen, das am besten in dieser simu-
lierten Umwelt und ihren Nebenbedingungen ¨
uberlebt. Die Verbesserung kann auf
verschiedene Arten geschehen. Entweder ver¨
andert sich das Skelett einer Kreatur
oder es ¨
andern sich die Kontrollstrukturen, die den Bewegungsablauf steuern.
Durch diesen Ansatz hat man die M¨
oglichkeit lernf¨
ahige Roboter zu konstruieren,
die sich in Zukunft besser auf unbekannten Untergrund bewegen, als bei den klassi-
schen Methoden. Nat¨
urlich ist es bis dahin ein weiter Weg, jedoch ist die Idee eine
Robotersteuerung zu entwerfen, die sich ohne weiteres Wissen anpassen und lernen
kann, ein interessanter Ansatz.
1
Eine Zielfunktion kann z.B. die Lebensdauer, die Geschwindigkeit etc. sein.
4
Kapitel 1
Theoretische Ans¨
atze in der
Natur
1.1
Evolution
Durch die Evolution wurde im Laufe der Zeit jeder Organismus an seine Umgebung
angepasst. Die Arten und Rassen, die im st¨
andigen Wandel der Umwelt entstehen,
sind zugleich Spezialisten, da Sie sich an die Rahmenbedingungen angepasst haben,
aber auch sehr flexibel, sodass eine pl¨
otzliche Umwelt¨
anderung es Ihnen trotzdem
noch erm¨
oglicht zu ¨
uberleben.
1.1.1
Anfang der Evolution
Am Anfang der Evolution hatte die Reproduktion den h¨
ochsten Stellenwert. Das
heißt, das ¨
Uberleben der Art hing stark von der Vervielf¨
altigung ab, da es noch
keine oder nur schwach konkurrierende Systeme gab in einer Zeit wo sich Ami-
nos¨
auren zu immer komplexeren Strukturen vereinigten, gibt es nur den Tod, wenn
die Molekularstruktur zerst¨
ort wird.
In [
10
,
3
] wird von dem Versuch von Stanley Miller berichtet, der schon ¨
ofters
erfolgreich wiederholt werden konnte. Dort wird bewiesen, dass sich aus einfachen
anorganischen Stoffen
1
komplexe chemische Verbindungen entstehen k¨
onnen.
In Millers Simulation (siehe Abbildung
1.1
) entweicht Dampf aus siedendem Wasser
und vermischt sich mit Methan, Ammoniak, Wasserstoff und Kohlenstoffoxiden. Ein
60 kV Funken simuliert ein kr¨
aftiges Gewitter und nach ca. einer Woche entstehen
Aminos¨
auren und Bausteine der RNA in großen Mengen. RNA ist ein Katalysator
und treibt so die Reproduktion voran
2
.
Um eine kleinen ¨
Uberblick ¨
uber die Evolutionsphasen zu bekommen sind in Abbil-
dung
1.2
die Entstehung der wichtigsten Arten abgebildet.
Die heutige Anpassung an die Umwelt verl¨
auft zwar andersartig, verfolgt aber immer
noch den urspr¨
unglichen Sinn - n¨
amlich die Erhaltung der Art.
1
Man spricht auch von der
"
Ursuppe".
2
Sidney Altmann entdeckte, dass RNA ein Katalysator ist und erhielt 1989 daf¨
ur einen Nobel-
preis (siehe
Gallileus-Artikel
)
5
Abbildung 1.1: Apparatur zum Miller-Versuch aus [
3
]
Abbildung 1.2: Stammbaum der Wirbeltier-Entwicklung aus [
3
]
6
1.1.2
Arten und Rassen
Grunds¨
atzlich unterscheidet man zwischen Art und Rasse.
Definition: Art
Alle Individuen, die sich so ¨
ahnlich sind, dass sie sich miteinander fort-
pflanzen und fruchtbare Nachkommen hervorbringen k¨
onnen.
Zum Beispiel ist das Maultier das Zeugnis daf¨
ur, dass das Pferd und der Esel zu
unterschiedlichen Arten geh¨
oren, da das Maultier keine Jungen vorbringen kann
und sozusagen die Artengleichheit falsifiziert.
Eine Art entsteht dadurch, dass sich eine Population in zwei Bereiche, z. B. durch
einen Fluss, trennt. Durch diese Separation entstehen mit der Zeit zwei unterschied-
liche Rassen und sp¨
ater sogar unterschiedliche Arten. Die Unterscheidung Art/Rasse
ist also ein kontinuierlicher Vorgang, wobei jedoch eine harte Grenze siehe obige
Definition zu beobachten ist.
Definition: Rasse
Gruppen einer Art, die sich durch wenige Merkmale anderen Gruppen
derselben Art unterscheiden und mit ihnen fruchtbare Nachkommen her-
vorbringen.
Ein großes Spektrum von Rassen einer Art liegt in der Zucht vor. Es findet auch in
der Natur eine Art der Zucht statt, nur ist es hier nicht der Mensch der ausw¨
ahlt,
sondern ein Prinzip die
"
nat¨
urliche Selektion". Diesen Gedankengang
3
nahm auch
Charles Darwin auf:
Zitat zur Zuchtwahl - Charles Darwin ([
2
], Seite 98):
"
. . . dass viele f¨
ur den Menschen n¨
utzliche Ab¨
anderungen unzweifel-
haft vorgekommen sind, f¨
ur unwahrscheinlich halten, dass auch andere
mehr oder weniger einem jeden Wesen in dem grossen und verwickelten
Kampfe um´s Leben vorteilhafte Ab¨
anderungen im Laufe vieler aufein-
anderfolgenden Generationen zuweilen vorkommen werden? Wenn solche
aber vorkommen, bleibt dann noch zu bezweifeln (wenn wir uns daran
erinnern, dass offenbar viel mehr Individuen geboren werden, als m¨
ogli-
cher Weise fortleben k¨
onnen), dass diejenigen Individuen, welche irgend
einen, wenn auch noch so geringen Vortheil vor anderen voraus besitzen,
die meiste Wahrscheinlichkeit haben, die anderen zu ¨
uberdauern und wie-
der ihresgleichen hervorzubringen? "
Hier wird auch die ¨
Uberproduktion von Nachkommen bei den Arten beschrieben,
wobei aber die Individuenzahl ¨
uber Generationen hinweg konstant bleibt. Daher
kommt es bei den meisten Nachkommen zu einem fr¨
uhzeitigen Tod.
Die Nachkommen einer Art unterscheiden sich mehr oder weniger stark in bestimm-
ten Merkmalen und Verhaltensweisen. Diese Merkmale und Verhaltensweisen sind
entscheidend f¨
ur ihr ¨
uberleben in ihrer Umwelt. Diese
"
Variationen" sind erblich
und im
"
Kampf ums Dasein" setzen sich die Geeignetsten
4
durch.
3
Darwin benutzt den Begriff
"
nat¨
urliche Zuchtwahl"
4
survival of the fittest
7
Die schlechter Angepassten fallen Feinden, Nahrungsmangel oder anderen Umst¨
anden
zum Opfer. Die Fitesten aber geben die in ihrem Erbgut verankerten, g¨
unstigeren
F¨
ahigkeiten an ihre Nachkommen weiter.
1.1.3
Genetik
Ein großer Teil des Wirkungsbereichs der Evolution spielt sich in der Genetik ab.
Wobei die Evolution weniger am Individuum als vielmehr an der Gesamtheit aller
Artgenossen wirkt. Ob eine Population ¨
uberlebt h¨
angt davon ab, in wie weit der
Genpool angepasste Individuen hervorbringt.
Vererbung
Organismen k¨
onnen sich entweder Duplizieren oder Fortpflanzen. Beim ersten wer-
den die genetischen Informationen einfach kopiert, d. h. das Schema ist sehr simpel
aber auch starr. Ver¨
anderungen k¨
onnen nur durch Mutationen erzeugt werden und
kann sich bei Umwelt¨
anderungen nicht an die neuen Gegebenheiten anpassen, es sei
den der Ph¨
anotyp (siehe unten) l¨
asst dies zu.
Bei der Fortpflanzung erzeugen zwei Organismen ein neues Individuum, welches
Erbanlagen von beiden Eltern enth¨
alt. Das Verbinden der verschiedenen Erbanlagen
erm¨
oglicht eine flexible Art sich an ¨
Anderungen der Umwelt anzupassen.
Leider gibt es aber dadurch viele Variationen, die eine schlechtere Fitness als die
Eltern besitzen. Dieser Effekt wird kompensiert, indem die Nachkommenzahl mit
einer geometrischen Zunahme steigt, die Generationenzahl steigt dagegen arithme-
tisch an (siehe
Anhang
).
Da jedes Individuum unterschiedlich ist, sind auch unterschiedliche Merkmale zu
finden. Dabei wird zwischen zwei Arten von Merkmalen unterschieden, und zwar
Merkmale, die von Geburt an festgelegt sind und Merkmale, die sich aus der In-
teraktion mit der Umwelt entwickeln. Man unterscheidet in diesem Zusammenhang
zwischen Genotyp und Ph¨
anotyp.
Kurz gesagt gilt:
Genotyp + Umwelteinfl¨
usse
Ph¨anotyp
Der Ph¨
anotyp ist also immer das Ergebnis einer Auseinandersetzung des Genotyps
mit den Bedingungen der Umwelt.
Die Verschmelzung der m¨
utterlichen und v¨
aterlichen Chromosomensatz erzeugt
einen vollst¨
andigen Erbsatz (diploid). Die Keimzellen besitzen jeweils nur die H¨
alf-
te der Erbinformationen (haploid), die bei der Meiose
5
gespalten werden. Bei der
Befruchtung liegen auf den beiden Chromosomen am jeder Stelle entweder zwei un-
terschiedliche Allele eines Gens oder aber zwei gleiche Allele, wobei ein Allel die
kleinste Informationseinheit auf einer Gensequenz ist. Das heißt zu jeder Genstelle
existieren zwei Allele.
Heißt das nun, dass jeder Organismus nur die H¨
alfte seines Chromosomensatz nutzt
und die andere H¨
alfte versteckt in sich tr¨
agt?
Bei der Sichelzellenan¨
amie kann man sehen, dass beide Chromosomens¨
atze benutzt
werden (siehe [
3
] Seite 106). Hier ergeben sich aus unterschiedlicher Allelkombinatio-
nen auch unterschiedliche ph¨
anotypische Auswirkungen, was intermedi¨
arer Erbgang
5
Die Meiose wird auch Reduktionsteilung oder Kernzellteilung genannt.
8
Abbildung 1.3: Dominantes Gen G be-
sitzt gelbe Farbe aus [
3
]
genannt wird. Es ist jedoch auch m¨
oglich, dass ein Gen sich teilweise mehr behaup-
tet als das andere Genpaar.
Bei dem Versuch von Mendel war das Gen G einer Erbse f¨
ur eine gelbe Farbe
dominanter wie das Gen g f¨
ur eine gr¨
une Farbe (rezessiv). Nur wenn beide Allele
das Gen g haben also gg , wird die Erbse gr¨
un. Die Kombination aus zwei gleichen
Genen hier gg und GG nennt man homozygot, dagegen gG und Gg heterozygot
oder mischerbig (siehe Abbildung
1.3
).
Diese Vermischung erfolgt aber nur dann, wenn die Gene sich auf verschiedenen
Chromosomen befinden. Das heißt das Chromosom b¨
undelt die Genanordnung und
sichert die Genreihenfolge. Nun kann es aber sein, dass sich zwei Chromosomen ¨
uber-
schneiden und sich zwei unterschiedliche Bereiche verbinden. Diese ¨
Uberschneidung
kann auch ¨
ofters auftreten und wird
"
crossing over" genannt (siehe Abbildung
1.4
und
Artikel
).
Abbildung 1.4: Crossing over bei Chromo-
somen aus [
3
]
Die Annahme, dass viele Erbanlagen genau ein Merkmal aufweisen, ist falsch. Vie-
le Gene haben mehrere Aufgaben (Polymerie) oder beeinflussen sich gegenseitig
(Komplement¨
arfaktoren).
Bei der Rekombination ist daher die kleinste Einheit das Chromosom und f¨
ur das
"
crossing over" ein Chromosombruchst¨
uck. Neue Strukturen entstehen hier nicht, es
werden nur Gensequenzen ausgetauscht. Im Gegensatz dazu ist die Mutation eine
unstrukturierte und spontane Ver¨
anderung des Erbmaterials jedoch mit einer
konstanten Mutationsrate.
Mutation
Die meisten Mutationen sind rezessiv, d. h. es m¨
ussen meistens mehrere Mutationen
stattfinden, damit man ein ph¨
anotypisches Merkmal findet. Einige Mutationen sind
9
f¨
ur den Tr¨
ager gleichg¨
ultig, sehr oft nachteilig, manchmal letal. In seltenen F¨
allen
ist eine Mutation aber auch Fitness steigernd. In diesen F¨
allen wird der Genotyp
verbessert.
In den wenigen F¨
allen, wo die Mutation positive Auswirkungen hat, liegt eine h¨
ohe-
re Fitness zugrunde.
Die Rekombination und Mutation liefern sozusagen das Rohmaterial, die dann durch
die Selektion dezimiert wird. Eine Mutation wird zuf¨
allig ausgel¨
ost, dagegen ist bei
der Selektion ein eher geringer Anteil an Zufall beteiligt.
Definition Mutationsrate:
Beschreibt die H¨
aufigkeit, mit der sich ein Gen pro Generation mutiert.
Diese liegt zwischen
10
-5
- 10
-9
pro Gen pro Generation.
Es gibt unterschiedliche Arten von Mutationen, die sich in unterschiedlichen Gr¨
oßen-
bereichen abspielen.
Genmutation
Hier f¨
allt eine Base aus oder wird zus¨
atzlich eingebaut. Die Sichel-
zellan¨
amie ist ein Beispiel f¨
ur eine Genmutation.
Chromosomenmutation
Es wird die Chromosomenarchitektur ver¨
andert, in-
dem Abschnitte ausgeschnitten oder eingef¨
ugt werden. Sowohl Fehler in der Meiose
als auch physikalisch und chemische Einwirkungen k¨
onnen diese Mutation entste-
hen lassen. Sie k¨
onnen als ein
"
crossing-over" an einer nicht homologen Stelle, also
einer nicht geeigneten Stelle, aufgefasst werden.
Arten der Chromosomenmutation siehe [
3
]:
1. Chromosomenst¨
uckverluste:
Teilbereiche des Gencodes gehen verloren
2. Verdoppelung einzelner Chromosomenabschnitte:
Duplikationen haben die allergr¨
oßte Bedeutung f¨
ur die Evolution. Gen-
vermehrung durch Duplikation zeigt, dass Lebewesen ihr Fertigungspro-
gramm umgestalten k¨
onnen, ohne das Alte gleich wegzuwerfen.
3. Chromosomeninversion:
Sie ist eine h¨
aufige Chromosomenmutationen. Dadurch wird die Aus-
tauschh¨
aufigkeit merklich herabgesetzt. Das heißt, sie k¨
onnen bei hetero-
zygote Genotypen bew¨
ahrte und erfolgreiche Gensequenzen vor dem Aus-
einanderfallen durch
"
crossing-over" und Austausch bewahren.
4. Translokation:
Bruchst¨
uckverlagerung in ein nicht homologes Chromosom. Es erfolgt
meist wechselseitig und erfasst Chromosomenendst¨
ucke.
Genommutationen
Unter Genom versteht man den gesamten Chromosomen-
satz in einem Organismus. Der Gesamtbestand der Chromosomen wird hier ver¨
andert.
10
Bei dem Down-Syndrom hat der Tr¨
ager dreimal das Chromosom 21. Aber gerade
diese Mutation besitzt interessante Eigenschaften. Dadurch kann aus einer Kirsch-
pflaume und einer Schlehe eine Hauspflaume entstehen.
Kirschpflaume
+
Schlehe
=
Hauspflaume
(16 Chr.)
+
(32 Chr.)
=
(48 Chr.)
Diese Mutation wird Polyploidisierung genannt. Polyploidisierung ist praktisch auf
das Pflanzenreich beschr¨
ankt. Es entstehen dadurch v¨
ollig neue Arten, d. h. die
Befruchtung mit einer der Arten der Eltern bringt keine Nachfolger hervor. Diese
Tatsache best¨
arkt die Vermutung, dass in der Evolution auch sprunghafte Verbes-
serungen vor sich gehen.
1.1.4
Auswirkungen der Genetik auf die Evolution
Eine wichtige Tatsache ist, dass der Ph¨
anotyp keinen Einfluss auf den Genotyp hat
6
.
Hier unterscheidet man also zwei Teilbereiche der Anpassung.
Der erste bezieht sich auf den Genotyp und versucht auf Langzeitsicht optimal und
flexibel genug zu bleiben. Der zweite passt sich den aktuellen Gegebenheiten an. Die
Ver¨
anderungen auch Modifikation genannt werden nicht weitervererbt, deswegen
besitzt der Ph¨
anotyp einen zeitlich kurzen Wirkungsbereich.
Der Genotyp setzt Grenzen, aber er gew¨
ahrt auch Spielraum. Das Individuum wird
nicht bis ins Detail erblich festgelegt, vielmehr bleibt es in bestimmten Grenzen
ver¨
anderbar. So kann es sich am besten an die speziellen Umweltbedingungen an-
passen.
Da sich die Evolution erst bei vielen Individuen bemerkbar macht, braucht man
Definitionen, die die Sachverhalte beschreiben k¨
onnen.
Definition: Population (aus [
3
])
Eine Population ist die Fortpflanzungsgemeinschaft aller Individuen ei-
ner Art innerhalb eines begrenzten Verbreitungsgebietes, deren Gene
einen gemeinsamen Genpool bilden.
Es ist klar, dass die Population nur aus einer Art bestehen kann. Oft sind Popu-
lationen in kleinere lokale Untereinheiten mit besonders intensivem Genaustausch
gegliedert, die man auch Deme oder Lokalpopulation nennt.
Definition: Mutationsdruck
Spreizung der H¨
aufigkeitskurve der geeigneten Individuen. Es wird ver-
sucht durch Mutation ein besseres Individuum zu finden.
Das heißt bei einer Erh¨
ohung des Mutationsdrucks, nimmt die Variationszahl der
Individuen zu, auch wenn schlechte Varianten durch die Mutation entstehen.
Definition: Selektionsdruck
Stauchung der H¨
aufigkeitskurve der geeigneten Individuen. Es ¨
uberleben
weniger geeignete Individuen seltener.
6
Dies gilt zumindest in der synthetischen Evolutionstheorie.
11
Ein Grund f¨
ur die Erh¨
ohung des Selektionsdrucks ist z. B. bei Nahrungsmangel zu
beobachten.
Besitzt die Population nur ein homozygot einheitliches Erbgut so ist die Selektion
machtlos, da hier keine Rekombinationen auftretten d. h. nur wenn Mutationen
auftauchen, k¨
onnen Ver¨
anderungen entstehen und dadurch kann wiederum die Se-
lektion wirken.
Durch Vererbung werden in der Population Reaktionsgrenzen vererbt. Diese Gren-
zen k¨
onnen nicht ¨
uberwunden, oder durch Zucht
7
ver¨
andert werden. Die Pr¨
azisie-
rung einer F¨
ahigkeit liegt dagegen beim Ph¨
anotyp.
Die Artbildung kann nur durch die Separation einer Population erfolgen, denn so-
lange ein unverminderter Genaustausch stattfindet, kann kein Bestandteil einer Po-
pulation eine Eigenentwicklung beginnen. Die Artbildung ist gekennzeichnet durch
den Erwerb von Isolationsmechanismen also einen Mechanismus der den Genaus-
tausch einschr¨
ankt.
Im gesamten Erbgut einer Population k¨
onnen auch Gene vorkommen, die zur Zeit ih-
rer Entstehung durch Mutation und lange danach ohne Bedeutung sind. Diese Gene
werden selektionsneutral genannt. Sie bilden eine Anlagenreserve, deren Merkmale
bei einer Umwelt¨
anderung schlagartig Einfluss auf die Evolutionsrichtung nehmen
k¨
onnen, indem sie der Selektion nun neue Angriffspunkte bieten.
1.1.5
Inzucht
Die Inzucht hat als Langzeitwirkung eine Verschiebung von der heterozygoten zum
homozygoten Genpool zur Folge. Autogamie f¨
uhrt in einer unver¨
anderten Umwelt
zu einer Spezialisierung des Genotyps. ¨
Andert sich jedoch die Umwelt, so gibt es
wenige Rekombinationm¨
oglichkeit, wegen der hohen ¨
Ahnlichkeit der Individuen.
Daher bieten fremdbefruchtete Populationen ein Maximum an Anpassungsm¨
oglich-
keiten.
Als Beispiel f¨
ur die hohe Spezialisierung bei Autogamie, soll hier noch auf den Fluk-
tuationstest von Max Delbr¨
uck und Salvador E. Luria von 1943 verwiesen werden
(siehe
Heise-Artikel
oder [
3
], Seite 82).
1.2
Gangarten in der Natur
Es wird bei mehrbeinigen Tieren prinzipiell zwischen statisch stabilen und dyna-
misch stabilen Gangarten unterschieden (siehe [
8
]).
Bei einer statisch stabilen Gangart ist die Bewegung im Bezug auf dem Raum
stabil. Hier ist die Betrachtungsweise ¨
ahnlich wie bei der Statik. Wenn das Lot
des Schwerpunktes innerhalb der aufgespannten Grundfl¨
ache liegt, ist der K¨
orper
stabil. Wenn z.B. drei Beine den Boden ber¨
uhren, ist die aufgespannte Grundfl¨
ache
ein Dreieck. Bei Zweibeinern ist die Grundfl¨
ache dagegen die Vereinigung der beiden
Fußabdr¨
ucke zu einer Fl¨
ache. Allgemein kann man sich die Fl¨
ache durch eine Schnur
vorstellen, die alle am Boden stehenden Beine als konvexe Fl¨
ache umschließt.
7
Dies gilt nur bei homozygoten Erbmaterial.
12
Im Gegensatz dazu ist die dynamisch stabile Gangart im Bezug auf die Raum-
Zeit stabil. Ein Pferd beim Galopp hat in einem gewissen Zeitpunkt nur ein Bein
oder sogar kein Bein auf dem Boden und trotzdem durchl¨
auft es einen stabilen
Bewegungszyklus. In Abbildung
1.5
und
1.6
wird der Unterschied zwischen statisch
und dynamisch stabil aufgezeigt anhand eines Sechs- bzw. Vierbeiners. Im folgenden
wird genauer auf dynamisch stabile Gangarten von Vierbeinern eingegangen.
Abbildung 1.5: Statisch stabiler Gang
Abbildung 1.6: Statisch unstabiler Gang
Ein weiteres Merkmal der dynamisch stabilen Gangart ist die Tatsache, dass man
f¨
ur das Stehen bleiben die Gangart wechseln oder zumindest Zwischenschritte ein-
bauen muss. Dynamisch stabile Gangarten sind wesentlich schneller, als die sta-
tischen. Sie sind haupts¨
achlich bei Zwei- oder Vierbeiner vorzufinden
8
und sind
technisch wesentlich schwieriger zu realisieren. Gr¨
unde f¨
ur die Schwierigkeit sind
z.B. Umkipp- und Stabilit¨
atsprobleme, die bei anderen Bewegungsarten nicht auf-
treten.
Der Bau der Beine und die Art, wie die Beine den Boden ber¨
uhren, bestimmen
die Art und das Tempo der Fortbewegung. Langsame Tiere haben F¨
uße mit großen
Sohlen, die sie w¨
ahrend des Gehens vollst¨
andig auf den Boden aufsetzten. Dagegen
dr¨
ucken sich schnelle Tiere nur mit den Spitzen ab. Meistens sind die Hinterbei-
ne wesentlich muskul¨
oser. Dadurch wird der K¨
orper mit großer Kraft nach vorne
gedr¨
uckt und die Vorderbeine ben¨
otigen nur einen Bruchteil der Kraft um die Bewe-
gung fort zu f¨
uhren. Manchmal schlagen sogar die Hinterbeine ¨
uber die Vorderbeine,
wie z.B. beim Hasen.
Bei den S¨
augetieren haben sich unterschiedliche Gangarten gebildet. Zu den wich-
tigsten geh¨
oren Schritt, Trab, Passgang und Galopp, wobei der Galopp noch in
Leichtgalopp (Kanter), Diagonalgalopp und Sprunggalopp unterschieden wird.
1.2.1
Schritt
Abbildung 1.7: Pferd im Schritt (aus [
6
])
Der Schritt ist zwar die langsamste aber auch die gebr¨
auchlichste Gangart. Sie
zeichnet sich als energiesparende Gangart aus, wobei sich immer 2-3 Beine auf dem
8
Lediglich eine langsame Gangart (das H¨
upfen) ist bei den Vierbeinern eine
statisch stabile.
13
Boden befinden. Der Bewegungszyklus erfolgt im Viertel-Takt. Besonders schwere
Tiere wie der Elefant benutzen die meiste Zeit den Schritt zur Fortbewegung.
1.2.2
Trab und Pass
Abbildung 1.8: Pferd im Trab (aus [
6
])
Die diagonalen Beinpaare schlagen praktisch zur gleichen Zeit auf. Danach gibt es
ein Intervall, in dem alle Beine in der Luft sind. Hier ist der Bewegungstakt in zwei
Schritten zu Ende
9
. Der Trab ist eher f¨
ur steppigen harten Boden geeignet.
Der Pass l¨
auft wie der Trab ab, nur das hier die rechten bzw. linken Beinpaare
zur gleichen Zeit bewegt werden. Diese Gangart ist besonders f¨
ur einen weichen
Boden geeignet, wo der K¨
orperschwerpunkt jeweils von der einen K¨
orperseite zur
anderen verlagert wird. Dies merkt man bei einem Ritt mit dem Kamel, da sich die
Schwerpunkts¨
anderung beim Reiter bemerkbar macht.
1.2.3
Galopp
Abbildung 1.9: Pferd im Galopp mit rotierender Fußfolge (aus [
6
])
Der Galopp ist die schnellste Gangart. Sie wird meistens nur auf Kurzstrecken
genutzt. Ein Gepard sprintet mit dem Diagonalgalopp bis zu 120
km
h
hinter seiner
Beute her. Diese Beanspruchung h¨
alt er aber nur kurze Zeit durch. Besonders beim
Sprunggalopp wird die Wirbels¨
aule als Feder benutzt, die kurzzeitig Energie spei-
chert und wieder abgeben kann. Der Diagonalgalopp besitzt keine einfache zeitlich
Symmetrie im Gegensatz zu anderen Gangarten (siehe [
9
]). Es wird vermutet, dass
dadurch das Tier die Kr¨
afte besser nutzen kann.
9
Es fallen hier zwei Takte aufeinander.
14
Details
- Seiten
- Erscheinungsform
- Originalausgabe
- Jahr
- 2004
- ISBN (eBook)
- 9783832485085
- DOI
- 10.3239/9783832485085
- Dateigröße
- 1.3 MB
- Sprache
- Deutsch
- Institution / Hochschule
- Hochschule für angewandte Wissenschaften Augsburg – Informatik
- Erscheinungsdatum
- 2004 (Dezember)
- Note
- 1,0
- Schlagworte
- algorithmen gangart optimierung neurale netze evolution
