Perception-driven modeling and synthesis of collective behavior

Lebende Systeme von Mikroben bis zu menschlichen Gesellschaften koordinieren komplexes Gruppenverhalten durch lokale Wahrnehmung, begrenzte Kognition und verkörpertes Handeln. Viele Modelle des Kollektivverhaltens und technische Schwärme beruhen jedoch auf idealisierten Annahmen zu Sensorik, Entscheidung und Bewegung und erschweren damit das Verständnis und die Synthese robuster Gruppendynamiken. Diese Dissertation vertritt die These, dass die Verankerung von Kollektivverhalten in biologisch plausiblen Prinzipien der sensorischen Ökologie mit Wahrnehmungs-, Kognitions- und Embodiment-Beschränkungen zu einem tieferen Verständnis natürlicher Kollektive und zu widerstandsfähigeren technischen Schwärmen führt. Zunächst bespreche ich die Vorteile kollektiven Verhaltens und zeige, wie emergente Muster aus lokalen Sinneseindrücken entstehen, die durch einfache physikalische Gesetze begrenzt sind. Anschließend stelle ich wahrnehmungsgetriebene agentenbasierte Modelle vor, insbesondere ein visuelles Framework zur kollektiven Nahrungssuche, und zeige, dass rohe visuelle Eingaben und begrenzte neuronale Prozesse reichhaltige Dynamiken reproduzieren und Vorhersagen überidealisierter Modelle qualitativ umkehren können. Danach implementiere ich einen vollständig dezentralen terrestrischen Roboterschwarm, der nur lokale Sicht, Onboard-Rechenleistung und motorische Beschränkungen nutzt, um geordnete, robuste Schwarmbildung ohne globale Positionsbestimmung oder explizite Kommunikation zu erreichen. Abschließend präsentiere ich CoBe XR, eine räumlich augmentierte Realitätsplattform, in der natürliche, virtuelle und synthetische Kollektive koexistieren und interagieren. Eine Fallstudie zur Mensch-Schwarm-Interaktion zeigt echtzeitnahe Wechselwirkungen zwischen Teilnehmenden und einem virtuellen Schwarm. Diese vier Studien etablieren einen Rahmen, in dem bioplausible Beschränkungen theoretische Modelle und Schwarmdesigns leiten und skalierbare Schwarm-Systeme ermöglichen.