Wissenschaftler der School of Computer Science der Carnegie Mellon University und der University of California in Berkeley haben ein roboterähnliches Robotersystem entwickelt Boston Dynamics, der auch unwegsames Gelände, rutschige unebene Oberflächen bewältigen, Treppen steigen und hinuntersteigen kann, aber viel billiger in der Herstellung ist.
In den meisten solchen Robotersystemen werden Umgebungskarten zur Bewegungsplanung verwendet, die mit Hilfe von Kameras erstellt werden, bevor die Bewegung beginnt. Dieser Prozess ist langsam und scheitert oft an Ungenauigkeiten oder falschen Einstellungen in der Kartierungsphase, die sich auf die spätere Planung und Bewegung des Roboters auswirken. Kartierung und Bewegungsplanung sind nützlich in Systemen, die sich auf Kontrolle auf hohem Niveau konzentrieren, sagen die Forscher, aber nicht immer geeignet für die dynamischen Anforderungen von Fähigkeiten auf niedrigem Niveau wie Gehen oder Geländelaufen.
Anstatt Kameras zu verwenden, um die Umgebung darzustellen und Karten des Gebiets zu erstellen, trainierte das Wissenschaftlerteam den Roboter mithilfe von Simulationen: Viertausend seiner virtuellen Klone mussten sich durch unterschiedlichstes Gelände bewegen, damit er sich aneignen konnte die notwendigen Fähigkeiten.
Dank der Simulation erwarb der Roboter an nur einem Tag Fähigkeiten, die unter normalen Bedingungen sechs Jahre gedauert hätten. Die erworbenen motorischen Fähigkeiten wurden in einem neuronalen Netz gespeichert, das die Forscher in einen funktionierenden Prototyp des Robotersystems kopierten.
Das neue System verzichtet auf Mapping und Bewegungsplanung und sendet visuelle Eingabedaten direkt an die Robotersteuerungen. Der Roboter bewegt sich je nachdem, was er vor sich „sieht“. Diese Technologie ermöglicht es dem Roboter, schnell auf Änderungen im Gelände zu reagieren und sich mühelos darüber zu bewegen.
„Dieses System verwendet die visuelle Wahrnehmung und das Feedback des Körpers (des Roboters) direkt als Eingabe, um Befehle an das Motorsystem des Roboters auszugeben“, sagte Teammitglied Ananje Agarwal. – Diese Methode gewährleistet eine hohe Zuverlässigkeit des Robotersystems in der realen Welt. Wenn er (der Roboterhund) auf der Treppe ausrutscht, kann er sein Gleichgewicht wiedererlangen und sich an die Umgebung anpassen."
Da keine Kartierung und Planung erforderlich ist und motorische Fähigkeiten durch maschinelles Lernen erworben werden, werden die Kosten des Roboters erheblich reduziert. Der von einem Team von Wissenschaftlern entwickelte Roboter ist mindestens 25-mal billiger als bestehende Gegenstücke.
Wissenschaftler sagen, dass das Robotersystem genauso funktioniert wie Tiere wie Katzen. „Vierbeiner haben eine Gedächtnisfähigkeit, die es ihren Hinterbeinen ermöglicht, ihre Vorderbeine zu verfolgen. Unser System funktioniert ähnlich“, sagte Agarwal. Dieser Roboterhund soll auch im Dunkeln navigieren können, obwohl er immer noch ein Kamerasystem benötigt, um die Leistung zu verbessern.
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