TUM: Roboter bewegt sich sicher durch Menschenmengen
Roboter sollen nicht mit Menschen zusammenstoĂźen, wenn sie sich in Menschenmengen bewegen. Dazu muss sich der Roboter abschauen, wie es Menschen machen.
Sepehr Samavi und Professorin Angela Schoellig zusammen mit Roboter "Jack".
(Bild: Astrid Eckert / TUM)
Ein Forschungsteam der Technischen Universität München (TUM) hat für einen fahrbaren Roboter Algorithmen entwickelt, die ihm die Fähigkeit verschaffen, so sicher wie ein Mensch durch Personenmengen zu manövrieren, ohne dabei mit anderen Menschen zusammenzustoßen. Ähnliche Algorithmen könnten auch bei humanoiden Robotern und dem autonomen Fahren zum Einsatz kommen, meinen die Wissenschaftler.
Der vierrädrige Roboter "Jack" ist lediglich ein Beispiel dafür, wie Roboter zukünftig ihr Ziel erreichen können, ohne dabei mit Menschen oder Autos zusammenzustoßen. Im Kern geht es um die Technik und vor allem die Algorithmen, die dem Roboter das ermöglichen. Zum Erkennen seiner Umgebung nutzt Jack Lidar, wie aus der Studie "SICNav: Safe and Interactive Crowd Navigation Using Model Predictive Control and Bilevel Optimization" hervorgeht, die in IEEE Transactions on Robotics veröffentlicht ist. Aus den Reflexionen des Lidar-Lasers baut der Roboter aus seiner Sicht eine 360-Grad-Karte auf. Dabei berücksichtigt er feste Hindernisse, aber auch bewegte Objekte und vor allem Menschen. Sensoren in den Rädern ermitteln das Tempo des Roboters und seine bisher zurückgelegte Strecke.
Menschliche Bewegungen voraussagen
Aus diesen Informationen ermittelt der Roboter die Wege, die Menschen innerhalb der nächsten zwei Sekunden vermutlich zurücklegen werden. Zugleich berechnet er daraus, ob und wie er seine eigene Route zum Ziel eventuell ändern muss, um nicht mit ihnen zusammenzustoßen. Das passiert etwa zehnmal pro Sekunde. Jack lernt dabei dazu, indem er die Bewegungsverhaltensweisen von Menschen übernimmt.
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Entsprechend haben die Forscher ein mathematisches Modell entwickelt und einen Planungsalgorithmus erstellt, der aus menschlichen Bewegungen abgeleitet worden ist. Dazu gehört etwa, dass der Roboter nicht sofort stehen bleibt, wenn eine Kollision mit einem Menschen droht. Stattdessen reagiert er ähnlich wie ein Mensch und ändert seine Strecke leicht ab, um einen Zusammenstoß zu verhindern. Dabei berücksichtigt der Roboter, dass auch der Mensch seine Route ein wenig abändern könnte. Das Ziel dabei ist es, dass der Roboter nicht stehen bleibt, sondern im Notfall auch eine stärkere Umplanung der eigenen Strecke vornimmt.
Einbeziehung menschlicher Verhaltensmuster
Die Forscher der TUM haben dazu Datensätze mit Verhaltensmustern von Personen in Menschenmengen einbezogen. Jack kopiert so das Verhalten von Menschen, sodass seine Art sich fortzubewegen, immer menschenähnlicher wird. "Jack kennt sein Ziel, beobachtet die Menschen und sieht, wohin sie laufen, um dann seine eigenen Wege ständig zu optimieren", fasst Professorin Angela Schoellig zusammen, "fast wie ein Mensch". Der Roboter ist so in der Lage, nicht nur auf eine Situation zu reagieren und die Bewegungen des Menschen vorherzusehen, sondern er kann auch interaktiv durch sein eigenes Verhalten die Menschen beeinflussen und so Kollisionen vermeiden.
Die Algorithmen können prinzipiell auf andere Roboter übertragen werden – auch auf humanoide Roboter, die sich auf Beinen statt Rädern fortbewegen. Eine praktische Anwendung sei etwa in Lieferrobotern gegeben, die sich den Fußweg mit Menschen teilen müssen. Auch die Verwendung in elektrisch betriebenen Rollstühlen sei ein Anwendungsszenario.
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Die Forscher denken jedoch noch weiter und sehen ihre Algorithmen in autonomen Fahrzeugen. Dort könnten sie eine Lücke schließen, da die Algorithmen die Reaktionen der Autofahrer berücksichtigen können.
(olb)
