Roboterhund Morti lernt in einer Stunde selbstständig korrektes Laufen
Roboterhund Morti des Max-Planck-Instituts lernt ähnlich wie neugeborene Tiere das Laufen und optimiert ständig seine Bewegungsmuster.
Roboterhund Morti lernt Laufen.
(Bild: MPI-IS)
Ein Wissenschaftsteam des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme (MPI-IS) hat den Roboterhund Morti mit einem Algorithmus ausgestattet, der es ihm ermöglicht, innerhalb einer Stunde das Laufen aus Fehlern und Erfolgen zu lernen. Sensoren liefern dem Algorithmus die nötigen Informationen, mit denen er einen zentralen Bewegungsmustergenerator optimiert.
Die Wissenschaftler des MPI-IS orientierten sich bei ihren Forschungen daran, wie neugeborene Tiere das Laufen lernen. Sie können ihre Beine erst dann richtig einsetzen, wenn sie die Muskeln und Sehnen perfekt koordinieren können. Dabei helfen Reflexe, die ersten Gehversuche schadlos zu überstehen. Durch das Üben der Bewegungen wird das Nervensystem im Rückenmark kontinuierlich angepasst, bis eine genaue Muskelkontrolle möglich ist, beschreiben die Wissenschaftler in dem in Nature Machine Intelligence veröffentlichten Paper "Learning plastic matching of robot dynamics in closed-loop central pattern generators" den Ausgangspunkt ihrer Forschungsarbeit.
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Das Team baute dazu einen Roboterhund in der Größe eines Labradors. Um dem Vierbeiner die notwendigen Reflexe zu verschaffen, damit der Roboter aus seinen Fehlern lernen kann, bauten sie an seinen Füßen Sensoren ein. Die Bewegungsdaten der Sensoren werden von einem Algorithmus ausgewertet und mit den Signalen eines Central Pattern Generators (CPG) abgeglichen.
Optimierte Bewegungsmuster
Der CPG entspricht gewissermaßen dem, was das Nervensystem im Rückenmark von Tieren leistet. Gerät Morti beispielsweise auf unebenen Untergrund ins Straucheln, erhält das CPG über den Algorithmus neue Informationen, wie die Beine zu bewegen sind und die Beinstellung sein muss, um nicht hinzufallen. Das CPG sendet fortan die angepassten Signale für eine verbesserte Beinbewegung. Dabei optimiert das System die Bewegungsmuster kontinuierlich.
Das von einem kleinen Rechner simulierte CPG besitzt dabei keinerlei Informationen darüber, wie der Roboter und dessen Mechanik aufgebaut ist. Das ähnelt einem Tier, das bei der Geburt auch nichts von seinem Körper weiß, aber trotzdem Laufen erlernt.
"Das CPG funktioniert wie eine eingebaute automatische Laufintelligenz, welche die Natur uns bereitstellt und die wir auf den Roboter übertragen haben. Der Computer produziert Signale, die an die Beine gehen. Der Roboter läuft und stolpert dabei. Diese Daten fließen von den Sensoren zurück nach oben und werden vom Computer abgeglichen, der die Bewegungsmuster blind erzeugt. Erfüllen die Daten die Vorgaben nicht, dann verändern wir das Gehverhalten, bis Gehen ohne Stolpern funktioniert. Die Veränderung der Vorgabe, was die Beine tun sollen, ist der Lernprozess", sagt Felix Ruppert, ehemaliger Doktorand der Forschungsgruppe Dynamische Lokomotion am MPI-IS.
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Roboterhund Morti optimiert seine Bewegungsmuster allerdings deutlich schneller als ein neugeborenes Tier. Er benötigt nur etwa eine Stunde dafür, wie die Forscher beschreiben. Im Vergleich zu anderen Robotersystemen, die für die aufwendige und komplexe Ansteuerung bis zu mehrere Hundert Watt an Leistung verschlingen können, arbeitet Mortis System genügsam mit lediglich 5 W.
(olb)