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Automatischer Adlatus

In Bremen entstehen personalisierte Roboter

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DFKI Robotik Labor Bremen
Klinkhammer Intralogistics GmbH
Schubert & Salzer Data GmbH
SCIO Automation GmbH

Impliziertes Feedback erkennt Fehler in Echtzeit

Im Rahmen von weiteren Studien wurde sowohl implizites als auch explizites Feedback erhoben, wie es weiter heißt. Das geschah zum einen bei Versuchspersonen, die das Fehlverhalten einer getragenen Ellenbogenorthese wahrnahmen. Zum anderen geschah das durch Beobachtung von Fehlverhalten an einem Pendelroboter. Die Analyse der EEG-Daten zeigte in allen Studien eine hohe Genauigkeit der fehlerbezogenen Potenzialerkennung. Es konnte gezeigt werden, dass durch implizites Feedback Fehler in Echtzeit erkannt werden können, was sowohl bei Robotern, menschlichen Bewegungen als auch bei Orthesen klappte. Dieses Wissen kann dann vom System genutzt werden, um automatisch Anpassungen vorzunehmen, ohne dass der Benutzer aktiv eingreifen muss, wie die DFKI-Experten anmerken.

Roboter können bereits tanzen und gehen

Eine weitere Errungenschaft von M-Rock ist die Weiterentwicklung der in Q-Rock eingeführten Cognitive Cores (CCs) zu Optimal Cognitive Cores (OCCs) durch Methoden der optimalen Steuerung. OCCs können dafür genutzt werden, natürliches Verhalten zu generieren und auszuführen, auch wenn es sich um komplexe Systeme handelt. Sie verbesserten so die Interaktion mit dem Menschen durch präzise Beschreibungen der Roboteraufgaben. Dazu werden mathematische Modelle genutzt, um optimale Antworten auf komplexe Steuerungsfragen zu finden, wobei Faktoren wie Energieverbrauch, Zeit und Sicherheit berücksichtigt werden, wie es heißt. In Versuchen mit dem humanoiden Roboter RH5 ist es den Forscher mithilfe von OCCs bereits gelungen, Tanz- und Gehbewegungen zu erzeugen, wie man betont. Menschliches Feedback kann also zur Verbesserung der Optimal Cognitive Cores (OCCs) und damit zur Verfeinerung des Roboterverhaltens beitragen. Es wird verwendet, um Kostenfunktionen zu erstellen, die bei der Planung optimaler Trajektorien (Bahnkurven) helfen. So lerne der Roboter auf Basis menschlicher Bewertungen, welche Bewegungen effizient seien. So könne er besser auf dynamische Umgebungen reagieren.

Interessant für Exoskelett und Robotervierbeiner

Die in M-Rock entwickelte Technik wurden in zwei Anwendungsszenarien evaluiert. Im ersten testeten die Forscher den sogenannten „Assist-as-Needed“-Ansatz eines Exoskeletts, das die robotische Unterstützung individuell an den Anwender anpasst. Mehrere Testpersonen führten dazu verschiedene Armbewegungen aus, während ihre Muskelaktivität (EMG-Daten) als Feedback für ein neuronales Netz zur Vorhersage der Gelenkkräfte diente, so die Forscher. Die Ergebnisse zeigten, dass das Exoskelett die jeweiligen Fähigkeiten der Benutzenden anhand der EMG-Daten bewerten und sie flexibel und individuell pro Gelenk unterstützen kann. Im zweiten Szenario lag der Fokus auf der gemeinsamen Optimierung von Verhaltens- und Designparametern eines vierbeinigen Roboters für Sprünge und Rückwärtssalti. OCCs halfen dabei, die Bewegungen des Roboters an die jeweilige Aufgabe anzupassen und die optimale Morphologie auszuwählen. Tests am realen System ergaben, dass längere Oberschenkel für Vorwärtssprünge und längere Unterschenkel für Rückwärtssalti die besten Ergebnisse lieferten.

M-Rock wurde durch Mittel des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 01IW21002 unterstützt.

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