VR-Forschungsprojekt: Wie Service-Roboter durch Vormachen lernen

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VR-Forschungsprojekt: Wie Service-Roboter durch Vormachen lernen

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Im Forschungsprojekt ILIAS sollen Robotersysteme entstehen, die mittels Imitationslernen demenzkranke Menschen aktiv im Alltag unterstützen. Die Roboter sollen Interaktionen mit ihrer Umgebung basierend auf der Anweisung des Menschen selbstständig ableiten können.
Service-Roboter lernt, im Supermarkt Objekte zu ergreifen

Quelle: ArtiMinds Robotics GmbH

  • ArtiMinds Robotics ist Partner des Forschungsprojekts ILIAS „Imitationslernen für physikalische Mensch-Roboter-Interaktion“
  • Ziel des Vorhabens ist es, Service-Roboter zu entwickeln, die auf Basis des Imitationslernens, das heißt, Lernen durch Vormachen, die Lebensqualität demenzkranker Menschen steigern und sie aktiv in ihrem Alltag unterstützen.
  • Initiatoren des Gemeinschaftsprojekts sind neben ArtiMinds die Universität Bremen, das koreanische Unternehmen Surromind Robotics und die Seoul National University.

Nach Angaben der Deutschen Alzheimer-Gesellschaft leiden in Deutschland derzeit etwa 1,6 Millionen Menschen an Demenz. Aufgrund des demografischen Wandels steigt die Anzahl der Erkrankten stetig. Service-Roboter könnten die Betroffenen in ihrem Alltag zum Beispiel beim Einkaufen und zu Hause unterstützten und deren Lebensqualität steigern. Um Ältere und Erkrankte an den sich aus der KI und Digitalisierung ergebenden Chancen profitieren zu lassen, haben der Robotik-Experte ArtiMinds Robotics, die Universität Bremen sowie die koreanischen Partner Surromind Robotics und die Seoul National University im März 2019 das Projekt ILIAS „Imitationslernen von menschlichen Demonstrationen in virtueller Realität für physikalische Mensch-Roboter-Interaktion bei Assistenzaufgaben“ gestartet.

Ziel von ArtiMinds Robotics ist es, ihre Programmiersoftware ArtiMinds Robot Programming Suite KI-basiert weiterzuentwickeln. Durch Planungs- und maschinelle Lernverfahren soll das Erzeugen von Roboterprogrammen weitestgehend automatisiert und aus VR-Daten sowohl Programmstrukturen als auch deren Parametrierung automatisch generiert werden. Das geplante Projektende ist Frühjahr 2022.

Service-Roboter: Programme automatisch erstellen auf Basis von VR-Demonstrationen
Auf Basis von VR Demonstrationen lassen sich Roboterprogramme automatisch erstellen. Quelle: ArtiMinds Robotics GmbH

Service-Roboter lernen mittels neuronaler Netze aus Beispielen und Erfahrungen

Damit Roboter Demenzkranke unterstützen können, müssen sie in der Lage sein, Interaktionen mit ihrer Umgebung basierend auf der Anweisung des Menschen selbstständig abzuleiten. Um Roboterprogramme für diese Bewegungsabläufe und komplexen Manipulationsaufgaben automatisch zu generieren, greift das Forschungsprojekt auf den Ansatz des Imitationslernens zurück. Hierbei lernt der Service-Roboter mittels künstlicher neuronaler Netze (Deep Learning) aus Beispielen und Erfahrungen. Die menschlichen Demonstrationen entstehen in der virtuellen Realität, um dem Roboter möglichst einfach und schnell eine große Anzahl an Aufnahmen bereitzustellen und seine Lernkurve zu beschleunigen. Auch wenn sich das Forschungsprojekt auf Service-Roboter fokussiert, ist für ArtiMinds der Transfer ins industrielle Umfeld von ebenso großer Bedeutung.

Benjamin Alt, Research Scientist bei ArtiMinds Robotics und Doktorand an der Universität Bremen, erklärt: „Damit Roboter schnell und effektiv neue Fertigkeiten erlangen und diese auch selbst optimieren können, haben wir den neuartigen Ansatz der Shadow Program Inversion (SPI) entwickelt. Hierbei werden die optimalen Fähigkeitsparameter direkt aus Daten abgeleitet. Außerdem arbeiten wir an einer Methode, bei der mittels datengestützter Interferenz der vorhandenen Sensordaten automatisch eine optimale Struktur des Roboterprogramms erstellt wird. Mit Blick auf die Industrie kann vor allem die Programmierung von kraftgeregelten Aufgaben wie z.B. die Bestückung von Leiterplatten mit elektronischen Bauteilen dadurch immens vereinfacht werden.“

Optimierung von Spiralsuchbewegungen für das robuste Bestücken von Leiterplatten. Quelle: ArtiMinds Robotics GmbH

Basierend auf den bisherigen Ergebnissen des Gemeinschaftsprojekts hat ArtiMinds nun einen wichtigen Meilenstein erreicht. Das bei der internationalen Konferenz ICRA eingereichte Paper über Parameterinferenz und den Shadow Program Inversion-Ansatz wurde angenommen. ICRA ist eine der wichtigsten und größten wissenschaftlichen Veranstaltungen, die sich mit Forschungsergebnissen und neuen Ansätzen im Bereich Robotik und Automatisierung beschäftigt und soll im Mai 2021 in China stattfinden.

Bild oben: Ein Service-Roboter lernt in einer simulierten Supermarktumgebung autonom Gegenstände des täglichen Bedarfs zu greifen. Quelle: ArtiMinds Robotics GmbH

Weitere Informationen: https://www.artiminds.com/

Erfahren Sie hier mehr über eine verbesserte Fernsteuerung für Roboter.

Lesen Sie auch: „Mit neuronalem Netz und Deep Learning zur Holografie in Echtzeit“

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