Roboter lernt Putzen durch VorfĂĽhrung
Forscher der TU Wien haben einem Roboterarm mit Hilfe eines technisch präparierten Putzschwamms beigebracht, durch Nachahmung zu lernen.
Putzroboter bei der Arbeit.
(Bild: ACIN / TU Wien)
An der TU Wien haben Forscher ein Verfahren entwickelt, mit dem Roboter Tätigkeiten wie Putzen oder Schleifen ähnlich wie Menschen durch Imitation lernen können. Dazu werden Daten von einem Schwamm mit Kraftsensoren und Tracking-Markern gesammelt und anschließend an ein neuronales Netz gefüttert.
Roboter erleichtern unseren Alltag. In der Industrie werden sie eingesetzt, um wiederkehrende Aufgaben zuverlässig zu erledigen. Schwierig wird es, wenn sich die Form des Werkstücks ändert oder die Arbeit mit unterschiedlicher Intensität ausgeführt werden muss.
Soll der Roboterarm einen Gegenstand mit Ecken und Katzen putzen oder lackieren, ist der Aufwand hoch, "diese Dinge präzise in feste Regeln und vorgegebene mathematische Formeln zu fassen", beschreiben die Forscher der TU Wien ein gängiges Problem. Um beim Beispiel des Putzroboters zu bleiben: Er muss berücksichtigen, dass der Schwamm in verschiedenen Winkeln und mit unterschiedlicher Kraft eingesetzt wird.
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.
Der Mensch putzt, der Roboter macht nach
Für genau solche Anwendungen nutzen die Forscher den Ansatz, Roboter ähnlich wie Menschen durch Imitation und Erfahrung lernen zu lassen. Dazu putzt ein Mensch mit einem speziell ausgerüsteten Schwamm ein Waschbecken. Kraftsensoren und Tracking-Marker am Schwamm generieren Daten, die nach statistischer Aufbereitung zum Training eines neuronalen Netzes verwendet werden.
"Der Roboter lernt, dass man den Schwamm je nach Oberflächenform anders halten muss", erklärt Doktorand Christoph Unger, "und dass man an einer stark gekrümmten Stelle eine andere Kraft aufwenden muss als auf einer ebenen Fläche." Der Clou: Der Roboter lernt dies durch einen neuartigen Lernalgorithmus selbst, obwohl in der Vorführung nur ein Teil des Waschbeckens gereinigt wurde.
Für die Zukunft sehen die Forscher Potenzial in mobilen Robotern, die in kleineren Einsatzgebieten wie Werkstätten arbeiten und ihre gesammelten Erfahrungen untereinander austauschen. In diesem "federated learning"-Prozess würde das Grundwissen der jeweiligen Anwendungen mit anderen Robotern geteilt.
Andernorts tĂĽfteln Forscher bereits an hilfreichen Roboter-Prototypen, die per Sprache mit Menschen interagieren.
(hoh)
