Im virtuellen Trainingslager

Durch ein neues Steuerungssystem, das auf einem neuronalen Netzwerk basiert, ist der von ETH-​Forschenden entwickelte und vom ETH Spin-​off ANYboticscall_made kommerzialisierte Laufroboter ANYmal nun erstmals in der Lage, Aussen-​ und Tastwahrnehmung zu kombinieren. Bevor der Roboter seine Fähigkeiten in der Natur unter Beweis stellen konnte, haben die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler das System in einem virtuellen Trainingslager mit zahlreichen Hindernissen und Fehlerquellen konfrontiert. Dadurch lernte das Netzwerk, wie der Roboter optimal Hindernisse überwindet und wann er dabei auf Umweltdaten vertrauen kann, oder diese besser ignoriert.

«Mit diesem Training ist der Roboter in der Lage, schwierigstes Gelände in der Natur zu bewältigen, ohne dieses vorher gesehen zu haben», sagt ETH-​Professor Hutter. Dies funktioniert selbst dann, wenn die Sensordaten der unmittelbaren Umgebung mehrdeutig oder diffus sind. ANYmal geht dann auf Nummer sicher und verlässt sich auf seinen Tastsinn. Damit, so Hutter, kombiniere der Roboter das Beste aus beiden Welten: die Geschwindigkeit und Effizienz der Aussen-​ und die Sicherheit der Tastwahrnehmung.

Ob nach einem Erdbeben, nach einer nuklearen Katastrophe oder während eines Waldbrandes: Zur Anwendung kommen können Roboter wie ANYmal vor allem dort, wo es für Menschen zu gefährlich ist und wo andere Roboter auf Grund des schwierigen Geländes nicht mehr einsetzbar sind.

Wie gut die neue Steuerungstechnologie funktioniert, konnte ANYmal im September letzten Jahres an der Darpa Subterranean Challenge, dem bekanntesten Roboterwettbewerb der Welt, unter Beweis stellen. Der ETH-​Roboter überwand in einem schmalen, unterirdischen Tunnel-​ und Höhlensystem automatisch und schnell zahlreiche Hindernisse und schwieriges Terrain. Dies trug massgeblich dazu bei, dass ETH-​Forschende als Teil des Team Cerberus den ersten Platz erzielten und ein Preisgeld von 2 Millionen Dollar gewannen.