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Impact Aware Manipulation by Dexterous Robot Control and Learning in Dynamic Semi-Structured Logistic Environments

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Bewegungsintelligente Roboter sind einen Schritt weiter

Dank des Projekts I.AM werden Roboter weiterentwickelt, die sich reibungslos durch Aufgaben bewegen, bei denen Kontakt erforderlich ist.

Berührungssensible Roboter sind eines der wichtigsten Ziele im sich ständig weiterentwickelnden Bereich der Robotik. Derzeit halten Roboter vor einer Berührung an, z. B. wenn sie etwas aufheben wollen. Jede Pause, und sei sie noch so kurz, unterbricht den Bewegungsfluss, kostet Zeit und macht den Prozess weniger effizient. Es geht also darum, einen Weg zu finden, wie Roboter reibungslos und kontinuierlich bei Kontaktaufgaben interagieren können, ohne dabei Gegenstände zu beschädigen oder Menschen in der Nähe zu verletzen. Da diese Roboter in Bereichen wie der Luft- und Raumfahrt, dem Bauwesen und dem Einzelhandel eingesetzt werden, muss dies für den Kontakt mit kleinen und großen, schweren Gegenständen gelten. Das Projekt I.AM ist auf dem Weg zu einer Lösung. „Wir haben ein System entwickelt, das solche Aufgaben um 5-10 % beschleunigen kann, und wenn man bedenkt, dass dies bei mehreren Robotern der Fall ist, die z. B. in einem großen Logistikzentrum ständig Aufgaben wiederholen, wird der Prozess durch die Einsparung erheblich effizienter“, sagt Alessandro Saccon, Koordinator des Projekts I.AM. Das Team des EU-unterstützten Projekts, das von der Technischen Universität Eindhoven in den Niederlanden durchgeführt wurde, befasste sich mit der Software, die den Roboter steuert.

Die Herausforderung, bewegungsintelligente Robotik zu entwickeln

„Wir fragten uns: Welche Art von Bewegungsintelligenz ist erforderlich, um einen Kontakt mit einer Geschwindigkeit ungleich Null durchzuführen? Können Sie vorhersagen, was in einem solchen Zusammenhang passieren würde? Manchmal bewegen sich die Roboter sehr schnell, wie kann man sie also sicher und genau machen?“ Dies ist komplexer, als Sie vielleicht denken. Die Roboter müssen in der Lage sein, herauszufinden, was im Falle eines unerwarteten Ergebnisses zu tun ist, z. B. was passiert, wenn der Kontakt scheitert, und was die nächste Aktion sein muss. „Da sich die Dinge schneller bewegen, sind Fehler wahrscheinlicher. Der Roboter muss also antizipieren und reagieren, und das ist nicht einfach zu konstruieren“, sagt Saccon. „Was passiert mit einem Ball, wenn ich ihn trete? Wie soll ich einen Gegenstand vom Tisch nehmen und was passiert, wenn ich ihn verfehle?“ Die Lösung muss weitreichend sein: „Natürlich muss alles in Software umgesetzt werden, aber die Herausforderung besteht darin, die Logik und die Intelligenz zu entwickeln, um diese Aufgaben auszuführen. Man braucht die richtige Hardware, die Software und die berührungssensible Bewegungsintelligenz“, sagt er.

Mehrere Iterationen von Echtzeitmessungen für robustere Algorithmen

Im Rahmen des Projekts wurden Grundbegriff-Berechnungen unter Berücksichtigung von Faktoren wie Masse und Reibung sowie Softwaresimulationen eingesetzt, um zu ermitteln, wo die Lücken zwischen den mathematischen Modellen und den Ereignissen liegen. Die Simulation wird zwar nie vollständig dem Verhalten der Roboter entsprechen, aber durch Echtzeitmessungen von Robotern, die in unterschiedlichen Szenarien verschiedene Arten von Objekten berühren, konnte das Team seine Algorithmen verfeinern. Saccon erklärt: „Es handelt sich um einen Zyklus, bei dem man einen theoretischen Robotersteuerungsalgorithmus in einer Simulation anwendet, das Ergebnis in der Simulation überprüft und es mit den Ergebnissen der Anwendung in der Realität vergleicht.“ Dann beginnt die Arbeit mit einem iterativen Prozess zur Feinabstimmung des Steuerungsalgorithmus. „Wir müssen die Grenzen der Simulation verstehen, denn sie wird im Wesentlichen zu unserem mentalen Modell“, so Saccon.

Open-Source-Ressourcen für Robotikdesign

Die bahnbrechenden Ergebnisse des Projekts in den Bereichen Modellierung, Sensorik, Lernen und Steuerung von schnellen Berührungen sind online zugänglich und in vier Abschnitten dargestellt: „I.Model“ bietet genaue Berührungsmodelle, die den Zustand des Roboters nach der Berührung auf der Grundlage der Bedingungen vor der Berührung vorhersagen; „I.Learn“ verwendet Modelle von Unsicherheiten, um Steuerungsparameter zu generieren; „I.Sense“ entwickelte eine berührungssensible Sensortechnologie und „I.Control“ vereint Modelle, Planungs- und Sensorkomponenten für effiziente Manipulationsaufgaben, die online verfügbar sind. „Die Entwicklung von Robotern, die Berührungen zur Manipulation ausnutzen, ist eine Herausforderung, aber wir haben gezeigt, dass es möglich ist“, sagt Saccon.

Schlüsselbegriffe

I.AM, Robotik, bewegungsintelligente Roboter, berührungssensible Roboter, Robotikdesign, Robotersteuerung

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