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Um die Agilität und Mobilität von Robotern zu messen, haben Google-Wissenschaftler einen Roboter-Benchmark erstellt.

Wissenschaftler von Google Research, die jetzt bei Google DeepMind beschäftigt sind, haben mit Barkour einen Benchmark für vierbeinige Roboter ausgearbeitet, der die Agilität und Mobilität von Robotern umfassend misst. Der Benchmark soll dazu beitragen, Fortbewegungssteuerungen für Roboter zu entwickeln, die sich dann schnell, kontrolliert und vielfältig bewegen können.

Orientiert haben sich die Forschenden an Agilitätswettbewerben von Hunden, die dabei Hindernisparcours absolvieren müssen. Ähnlich wie Hunde müssen die vierbeinigen Roboter einen anspruchsvollen Hindernisparcours bewältigen und dabei ihre Fähigkeiten unter Beweis stellen. Dazu gehört etwa das Bewegen in verschiedene Richtungen, das Durchqueren von unebenem Gelände sowie das Springen über Hindernisse.

Der 5 m × 5 m große Parcours umfasst vier Hindernisse. Die sind im Gegensatz zu Hundewettbewerben auf einer kleineren Fläche angeordnet, um ihn einfacher in einem Labor realisieren zu können, schreibt das Wissenschaftsteam in der Studie "Barkour: Benchmarking Animal-level Agility with Quadruped Robots" [1], die auf Arxiv veröffentlicht ist. Der Parcours könne jedoch auch für größere Flächen angepasst werden und eine variable Anzahl von Hindernissen und Parcours-Konfigurationen umfassen.

Demnach fängt der Roboter auf einem Starttisch an, schlängelt sich durch eine Reihe von Stangen und erklimmt einen A-Rahmen. Danach muss er einen 0,5 m Sprung hinlegen und auf einen Zieltisch klettern.

Bewertungssystem

Das Barkour-Bewertungssystem umfasst eine Zielzeit, in der ein einzelnes Hindernis überwunden werden muss sowie eine Zeit für den gesamten Parcours. Dabei haben sich die Wissenschaftler an Agility-Wettbewerben für kleine Hunde der Anfängerklasse orientiert, die etwa Zielgeschwindigkeiten von 1,7 m/s erreichen. Die Bewertung erfolgt zwischen 0 und 1 zur Bewältigung des gesamten Parcours. Bei einer Wertung von 1 wurde der Parcours in einer Zeit von 10 Sekunden absolviert. Das entspricht der durchschnittlichen Zeit, die ein Hund zum Überwinden des Parcours benötigt. Schafft ein Roboter ein Hindernis nicht in der anvisierten Zeit, erhält er eine Zeitstrafe.

Den Parcours testeten die Wissenschaftler zunächst mit Dogglern, Teilnehmer von Hunde-Hinderniswettbewerben, um dadurch sicherzustellen, dass die Zielzeiten auch realistisch sind. Kleine Hunde konnten den Parcours in rund 10 Sekunden absolvieren, der von Google eingesetzte vierbeinige Roboter [3] benötigte dafür in etwa die doppelte Zeit.

Die individuellen, spezialisierten Fortbewegungsfähigkeiten des Roboters trainierten die Google-Wissenschaftler mithilfe von Reinforcement Learning (RL) in einer Simulation. Der Roboter erlernte dabei Geh-, Steig- und Sprungstrategien. Danach trainierten sie die Übergänge zwischen den einzelnen Hindernissen. Darüber hinaus statteten sie den Roboter mit der Fähigkeit aus, sich selbst Wiederherzustellen, etwa beim Straucheln an einem Hindernis. Der Roboter kommt so selbstständig wieder auf die Beine und kann den Parcours fortsetzen.

Der so trainierte Roboter erreichte Agilitätswerte zwischen 0,75 und 0,9. Die Wissenschaftler sind der Ansicht, dass der Barkour-Benchmark dazu geeignet ist, die Agilität mehrbeiniger Roboter auf dem Niveau von Tieren zu quantifizieren. Der Benchmark sei anspruchsvoll und könne einfach angepasst werden.

[4]

(olb [5])

URL dieses Artikels:
https://www.heise.de/-9162648

Links in diesem Artikel:
[1] https://arxiv.org/abs/2305.14654
[2] https://www.heise.de/Datenschutzerklaerung-der-Heise-Medien-GmbH-Co-KG-4860.html
[3] https://www.heise.de/thema/Roboter
[4] https://www.heise.de/newsletter/anmeldung.html?id=ki-update&wt_mc=intern.red.ho.ho_nl_ki.ho.markenbanner.markenbanner
[5] mailto:olb@heise.de

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