Robotikforscher entwickeln Roboterhand mit echter Fingerfertigkeit
Eine künstliche Hand für die Produktion von Gütern muss möglichst fingerfertig sein – und taktile Fähigkeiten ähnlich einer menschlichen Hand aufweisen.
Die Roboterfinger balancieren eine kleine Discokugel. Dafür nutzen sie nur taktile Daten.
(Bild: Columbia Engineering)
Wissenschaftler der Columbia Engineering University in New York haben eine fingerfertige Roboterhand entwickelt, die ohne visuellen Input durch etwa Kameras auskommt und trotzdem Aufgaben, auch im Dunkeln, ausführen kann. Möglich machen das spezielle taktile Sensoren und Techniken des Bestärkenden Lernens.
Der Mensch ist in der Lage, geschickt mit Dingen zu hantieren, ohne dabei hinsehen zu müssen – etwa beim Bedienen einer Fernbedienung vor dem Fernseher. Die hochsensiblen Rezeptoren in den Fingern helfen dabei, die richtigen Tasten zu finden. Roboter benötigen dagegen visuelle Daten, um daraus dann abzuleiten, wie eine Aufgabe mit einer Roboterhand umgesetzt werden kann.
Um dies zu vermeiden und auch ein Hantieren im Dunkeln zu ermöglichen, bauten die Forscher der Columbia Engineering eine Roboterhand mit fünf Fingern, die über 15 Gelenke verfügt, die unabhängig voneinander betätigt werden können. Angesteuert werden sie elektromotorisch, wie die Forschenden in dem Paper "Sampling-based Exploration for Reinforcement Learning of Dexterous Manipulation" (PDF) ausführen, der auf Arxiv veröffentlicht ist. Die Wissenschaftler haben dazu auch eine Berührungstechnik aus Sensoren entwickelt, die einen Kontakt mit Objekten im Submillimeterbereich lokalisieren können. Die Sensoren dafür sind im oberen Gelenk der Finger untergebracht.
Empfohlener redaktioneller Inhalt
Mit Ihrer Zustimmmung wird hier ein externes YouTube-Video (Google Ireland Limited) geladen.
Ich bin damit einverstanden, dass mir externe Inhalte angezeigt werden. Damit können personenbezogene Daten an Drittplattformen (Google Ireland Limited) übermittelt werden. Mehr dazu in unserer Datenschutzerklärung.
Die Roboterhand trainierten die Forschenden mittels Deep Reinforcement Learning, die sie mit Algorithmen zu einer effektiven Erkundung möglicher motorischer Strategien ergänzten. Das Anlernen entstand im Simulator. Dabei wurden lediglich die taktilen sowie die propriozeptiven Daten aus der Bewegung und Lage der Finger im Raum verwendet. Kameras für visuelle Informationen kamen dabei nicht zum Einsatz. Dank eines Rechners mit Hochleistungsprozessoren konnte in der Simulation in nur wenigen Stunden etwa ein Jahr Training abgebildet werden.
Fingerfertige Roboterhand
Die antrainierte Manipulationsfähigkeit übertrugen die Wissenschaftler dann in die echte Roboterhand und testeten ihre Fingerfertigkeit. Dazu stellte das Forschungsteam eine schwierige Manipulationsaufgabe. Die Hand sollte ein beliebig geformtes Objekt so drehen, dass es fortwährend sicher von der Hand gehalten wird. Das ist deshalb schwierig, weil der dabei verschiedene Finger ständig neu positioniert werden müssen, während andere Finger das Objekt stabilisieren. Die Hand meisterte diese Aufgabe ohne Probleme allein auf Grundlage des Tastsinns. Sie kann also auch im Dunkeln mit Objekten umgehen.
Das Wissenschaftsteam sieht die von ihnen entwickelte Roboterhand zunächst als Proof-of-Concept an, um die Fähigkeiten einer solchen künstlichen Hand zu veranschaulichen. Eine derart geschickte Roboterhand könnte etwa in der Logistik, beim Materialtransport und in der Produktfertigung eingesetzt werden, denken die Forschenden.
Die Geschicklichkeit der Hand könnte noch weiter ausgebaut werden, indem visuelle Daten erfasst und mit taktilen Informationen kombiniert werden, sagen die Wissenschaftler. So könne "eines Tages" eine Annäherung an eine menschliche Hand erreicht werden.
Lesen Sie auch
MIT: Roboterhand erkennt Objekte mit einem Griff
(olb)