13.05.2014, 10:20 Uhr

Schweizer Roboter hat fangen gelernt

Ein Roboter der Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) kann verschiedene Objekten fangen. Er lernt wie Menschen nach dem Trial-and-Error-Prinzip.
Ein Roboter der Technischen Hochschule Lausanne (EPFL) kann mit seinen 1,5 Meter langen bionischen Armen im ultraschnellen Tempo nach Objekten fassen. In weniger als fünf Hundertstel Sekunden greift der aus drei Gelenken und einer Hand mit vier Fingern bestehende Arm nach Objekten unterschiedlichster Form und Bewegungsrichtungen. Die Technik wurde in der Zeitschrift «IEEE Transaction» vorgestellt.

Weltraumschrott auffangen

«Wir brauchen nicht nur Maschinen, die auf Objekte reagieren, sondern auch Gerätschaften, die die Bewegungen der Objekte antizipieren können», weiss Aude Billard, Hauptverantwortlicher für die Programierung des lernenden Roboter-Algorithmus. Mittlerweile wurde für den bionischen Arm schon eine Einsatzmöglichkeit gefunden. So ist er Teil des Projekts des Swiss Space Centers  , das Technologien entwickelt, um dem Problem des Weltraummülls Herr zu werden. In einem Satelliten eingefasst, soll der Arm den vorbeifliegenden Weltraummüll, dessen Bewegungsdynamik bislang nicht gänzlich bekannt ist, mit seinen Händen abfangen. Um diese Aufgabe mit Präzision auszuführen, muss der Roboter auch in den Weltraum gebracht werden, um dort die Flugkurven der einzelnen Objekte zu beobachten und zu analysieren.

Geschickt wie ein Baseballspieler

Die Fähigkeit, fliegende Objekte zu fangen, benötigt die Integration verschiedener Parameter und die Reaktion auf unvorhersehbare Ereignisse in Rekordzeit. «Heutige Maschinen sind sehr oft vorprogrammiert und können sich daher nicht schnell genug auf eine Veränderung der Datenlage einstellen», meint Billard. Die Konsequenz daraus ist, dass solche Maschinen die Trajektorien neu kalkulieren müssen, was in Situationen, in denen es auf jeden Bruchteil einer Sekunde ankommt, zu viel Zeit in Anspruch nimmt. Die ersten Fangversuche des neuen Roboterarms wurden mit einem Ball, einer leeren und einer halbvollen Flasche, einem Hammer und einem Tennis-Racket durchgeführt. In der ersten Lernphase wurden die Objekte ein paar Male in die Richtung des Roboters geworfen. Mit Hilfe von Kameras analysiert der Roboter die Trajektorien, Geschwindigkeit und Rotationsbewegungen der Objekte. Das erlaubt es dem Roboter innerhalb weniger Millisekunden, die Trajektorien in Echtzeit so zu korrigieren, dass er die Flugbahn innerhalb kürzester Zeit ausrechnet und die Gegenstände sicher wie ein Baseballspieler fängt. (www.pressetext.com)



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