Skip to main content
main-content

16.08.2016 | Eingebettete Systeme | Im Fokus | Onlineartikel

Dank generischer Steuerverfahren lernen Roboter selbstständig

Autor:
Andreas Burkert
3 Min. Lesedauer

Damit Roboter in naher Zukunft sich auch auf fremden Planeten zurechtfinden, müssen sie lernfähig sein. Dies erfordert intelligentere Systeme, die an die Fähigkeiten des Menschen heranreichen.

Erst begreifen, dann zugreifen. Der Einsatz von Robotern in der Industrie 4.0-Welt ist eine ganz besondere Herausforderung. Fehlt es den Systemen aber an "Intelligenz“, ist ein Scheitern nur eine Frage der Zeit. "Weil die  Komponenten stark voneinander abhängig sind, steigt die Anzahl der Abhängigkeiten exponentiell an. Jede Abhängigkeit muss aber vom Automatisierer bedacht werden“, wissen die Springer-Autoren Professor Oliver Niggemann, Professor  Jürgen Jasperneite und Asmir Vodencarevic. In Kapitel "Konzepte und Anwendungsfälle für die intelligente Fabrik“ ab Seite 174 empfehlen sie aus gutem Grund intelligente Assistenzsysteme. Verfügen die nämlich über  formalisiertes  Wissen  bezüglich der  Anlage  und  über  formalisiertes Problemlösungswissen, stehen "den intelligenten Systemen genügend Handlungsfreiräume zwischen deklarativen Zielen und der späteren Umsetzung bereit“.

Während es nun in herkömmlichen Fabriken jederzeit möglich ist, Korrekturen am Steuerungsverhalten zu optimieren, müssen Roboter an menschenfeindlichen Orten wie dem Weltraum selbstständig knifflige Aufgaben lösen. Damit ihnen das gelingt, haben das Robotics Innovation Center des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) und die Arbeitsgruppe Robotik an der Universität Bremen Methoden zur ein- und zweiarmigen Manipulation entwickelt sowie eine Lernplattform, die es Maschinen ermöglicht, Verhaltensweisen des Menschen nachzuahmen. In dem am 31. Juli erfolgreich abgeschlossen Projekt BesMan ("Behaviours for Mobile Manipulation“) erarbeitete das Team entsprechende generische Steuerverfahren. Das Besondere daran: diese funktionieren unabhängig von der Gestalt des Roboters, in menschenähnlichen Systemen genauso wie in mehrbeinigen Kletterrobotern.

Roboter können auf unvorhergesehene Situationen reagieren

Mit Hilfe der neuen Verfahren können Roboter nicht nur unterschiedliche Objekte manipulieren, sondern auch flexibel auf unvorhergesehene Situationen reagieren – und zwar ohne dass der Mensch eingreifen muss. Darüber hinaus entwickelten die Bremer Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler eine maschinelle Lernplattform, die dem System das Erlernen situationsspezifischer Verhaltensweisen ermöglicht, die es über eine Schnittstelle zum Menschen einstudiert. Vor allem für den Einsatz auf fremden Planeten müssen Roboter nicht nur motorisch fit sein, sondern auch eigenständig und flexibel auf unvorhersehbare Situationen reagieren können.

Empfehlung der Redaktion

2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Roboter und virtuelle Wesen

Die Roboter sind unter uns, so lautete bereits 1952 der Titel eines Buches von Rolf Strehl, dem obiges Zitat entnommen ist. Mit Pathos entwarf der Autor das Bild einer kommenden Gesellschaft, in der Roboter zum Alltag gehören. Die Faszin

Dabei helfen die in BesMan entwickelten Steuerverfahren, die nach dem Prinzip eines Baukastens funktionieren: Eine Reihe von Verhaltensstrategien – etwa solche, die dem Roboter das Greifen oder Heben von Objekten ermöglichen – hat er bei seiner Reise ins All bereits im Gepäck. Je nach Situation oder Aufgabe schmiedet er einen gesonderten Plan und wählt die dafür jeweils passenden Verhaltensweisen aus. Auf diese Weise kann er sich selbst aus schwierigen Situationen befreien und eigenständig neue Aufgaben meistern.

Mensch macht vor, Roboter lernt

Schafft er dies nicht, kommt die Lernplattform zum Einsatz: Auf der Erde macht der Mensch Bewegungen im Labor vor, die dem Roboter aus der Klemme helfen können. Sogenannte Motion-Tracking-Kameras zeichnen diese auf, woraufhin die Lernplattform den Bewegungsablauf automatisch in einzelne Segmente zerlegt. In einer Simulation wird die Abfolge schließlich reproduziert, erlernt und an die Anforderungen des Systems angepasst, bevor sie ins All auf den Roboter übertragen wird. Dieser führt die Handlung aus und übernimmt die neue Bewegung in sein Verhaltensrepertoire.

Die lernfähige Software testeten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler an unterschiedlichen DFKI-Robotersystemen, etwa an dem nachgiebigen Roboterarm COMPI, der humanoiden Roboterdame AILA und dem sechsbeinigen Laufroboter Mantis. Das Projekt BesMan wurde mit rund 3,8 Mio. Euro von der Raumfahrt-Agentur des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie über eine Laufzeit von vier Jahren gefördert.

Weiterführende Themen

Die Hintergründe zu diesem Inhalt

Das könnte Sie auch interessieren

Premium Partner

    Bildnachweise