Eric Bogers

Industrieroboter werden flexibler dank Fußball- und Pflege-Roboter

31. Januar 2018, 16:03 Uhr
Die in der TU/e-Forschung entwickelten und eingesetzten Pflegeroboter (Foto:. Bart van Overbeeke).
Die in der TU/e-Forschung entwickelten und eingesetzten Pflegeroboter (Foto:. Bart van Overbeeke).
Der Umgang mit unerwarteten Ereignissen ist für Pflege- und Fußballroboter an der Technischen Universität Eindhoven fast schon selbstverständlich: Sie wissen ja nie, was Ihr Gegner oder Ihr Patient tun wird. Industrieroboter können von solcher Unabhängigkeit und Eigenständigkeit profitieren. Aus diesem Grund startet die Universität mit Industriepartnern ein Forschungsprojekt, um mobilen Industrierobotern ein offenes Bild der Welt zu vermitteln, in dem so wenig wie möglich vordefiniert ist. Wichtig dabei ist, dass die Roboter verstehen, was sie sehen, damit sie besser mit Überraschungen umgehen können.

Zusammenarbeit

Das High-Tech Systems Center der TU/e, die Unternehmen Lely Industries, Vanderlande Industries, ExRobotics (ImProvia), Diversey und Rademaker investieren 1,5 Millionen Euro in das Projekt, das für eine Dauer von vier Jahren angelegt ist. Die TU/e wird vier neue Doktoranden beschäftigen, die von Dutzenden von Studierenden unterstützt werden. Das Projekt trägt den Namen New Frontiers in Autonomous Systems Technology (FAST).
Das Projekt soll mobile Roboter entwickeln, die flexibler in einer Umgebung agieren können, in der sich Situationen ändern. Das hat allerlei Vorteile. Zum Beispiel muss die Umgebung nicht abgegrenzt werden und es sind keine besonderen „Laufbahnen“ oder Orientierungspunkte erforderlich. Auch die Entwicklungszeit neuer Roboter wird dadurch kürzer.

Modell der Umgebung

Um dies zu verwirklichen, werden die Beteiligten gemeinsam ein „semantisches Umgebungsmodell“ für Roboter erstellen. Semantisch bedeutet, dass ein Roboter Informationen mit seinen Beobachtungen verbinden und Situationen oder Objekte erkennen kann, so dass eine bessere Reaktion möglich ist. Ein Beispiel: Die Möglichkeit, eine Palette mit Waren, eine Personengruppe und einen Gabelstapler zu unterscheiden, bietet einem Roboter eine große Bandbreite von Reaktionsmöglichkeiten. Roboter müssen auch selbst aktiv nach Informationen suchen, um eine Situation besser einzuschätzen und letztlich ihre Aufgabe dadurch besser erfüllen zu können. So zum Beispiel können sie die Situation aktiv nicht nur mit ihren Sensoren erfassen, sondern auch, indem Sie Informationen aus dem Internet der Dinge abrufen oder einen Menschen (immerhin!) konsultieren.

Mit diesen neuen Informationen ergänzt der Roboter sein Umgebungsbild. So werden die Roboter selbstlernend, so dass sie leichter die gleiche oder eine ähnliche Situation bewältigen oder sie vermeiden können. Roboter sollen und werden auch zunehmend zwischen und mit Menschen interagieren. Innerhalb des semantischen Umgebungsmodells spielt daher die Interaktion mit Menschen eine wichtige Rolle.

Quelle: Technische Universität Eindhoven
 
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