Neugiergesteuertes Lernen: Vierrädriger ANYmal-Roboter erlernt Greifen
Der ANYmal-Roboterhund kann nun mehr als sich nur effizient fortbewegen: Er kann Tür öffnen und greifen.
(Bild: Robotic Systems Lab (Screenshot))
Der vierrädrige und -beinige ANYmal-Roboterhund kann nun mehr als nur herumfahren, -laufen und aufrecht balancieren. Die Entwicklerfirma Swiss Mile, ein Spinout der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH Zürich) hat ihm nun zusätzlich das Greifen und Sortieren von Kisten sowie das Öffnen von Türen beigebracht. Dabei geht der Roboter allerdings recht rüde zu Werke.
Der ANYmal-Roboter ist so aufgebaut, dass er sich effizient fortbewegen kann. Das funktioniert meist durch das Rollen auf zwei oder vier Rädern, je nachdem, ob der Roboter sich aufrichtet und dann auf zwei Rädern balanciert oder nicht. Wird das Gelände etwas unwegsamer oder sind die Treppenabsätze beim Treppensteigen für die Räder zu hoch, kann er jedoch auch gehen, wobei seine Räder immer noch etwas rollen.
Swiss Mile hat dem Roboter nun beigebracht, seine beiden Vorderbeine für andere Aufgaben einzusetzen, wie die Entwickler in dem Paper "Curiosity-Driven Learning of Joint Locomotion and Manipulation Tasks" (PDF) darstellen, der auf OpenReview veröffentlicht ist. Sie können, sobald er sich auf seine Hinterbeine aufstellt und auf ihnen balanciert, als Arme genutzt werden. Die bis zu 25 cm im Durchmesser messenden Vorderräder dienen dann als Hände, die allerdings nur grobe Aufgaben übernehmen können. Sie reichen allerdings aus, um etwa die Tasten eines Aufzugs präzise bedienen zu können.
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Bei der Erledigung weiterer Aufgaben geht der Roboter allerdings recht grobschlächtig vor, etwa dann, wenn er Türen mehr aufstößt, als sie vorsichtig zu öffnen. Dabei wirkt er etwas unruhig, weil er sich ständig auf seinen beiden Hinterbeinen mit den Rädern ausbalancieren muss.
Neugiergesteuertes Lernen
Das ANYmal-Team setzt bei dem Roboterhund auf eine neue Lerntechnik, um ihm neue Fähigkeiten beizubringen: das "neugiergesteuerte Lernen". Dahinter steckt eine Art des Verstärkungslernens, die den Roboter dazu animiert, Dinge selbst auszuprobieren. Das kann etwa das Erkunden seiner Umgebung sein oder das zielgerichtete Spielen mit Gegenständen. Ihm wird dabei quasi gesagt, dass er einfach hingehen und selbst probieren soll. Erfüllt er die Aufgabe, wird er belohnt.
Dieser Ansatz spart vor allem eines: Zeit. Niemand muss dem Roboter erst Fähigkeiten zigmal vorführen, damit er zusehen und sie erlernen kann. Auch komplexe Belohnungssysteme müssen nicht erst mühsam entworfen werden, um den Roboter zu seinem Ziel zu führen. Es reicht aus, einige Schlüsselvariablen festzulegen und auf Objekte hinzuweisen, die für die Erledigung einer Aufgabe von Bedeutung sein könnten und den Roboter letztendlich zum Ziel führen.
Tests mit ANYmal haben ergeben, dass diese Lerntechnik erfolgreich zum Ziel führen kann. So hat er etwa neben dem Öffnen von Türen gelernt, wie man Kisten in einen Behälter befördert. Die einfache Aufgabe "Packe Kiste in einen Behälter" setzt der Roboter dann auch effizient um. Allerdings geschieht das etwas sehr rüde. Er greift die Kiste mit seinen Vorderrädern und wirft sie mit ordentlich Schwung in einen Behälter rein – ohne Rücksicht auf Verluste. Er könnte so auch in der Gepäckabfertigung am Flughafen arbeiten.
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(olb)