So wird der Roboter mithilfe von KI zum Problemlöser

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Ein Forschungsprojekt der DHBW Karlsruhe untersucht, wie Robotersysteme durch künstliche Intelligenz flexibler Problemfälle angehen können.


„Flexi Pro Mo“ – „Flexible Problembewältigung mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) durch Anwendung realer Daten in der Simulation und Modelltransfer“: Langer Name, große Wirkung? Im Rahmen des „Innovationsprogramm Forschung“ (IPF), mit dem die DHBW kooperative Promotionen fördert, ist im Juni das eingangs genannte Projekt angelaufen. Verantwortet wird dieses durch Professor Dr. Marcus Strand, Leiter Studiengang Informatik.

Mit KI-basierten Verfahren den Roboter lernen lassen

Im Zuge des Projektes wird unter anderem in einer Promotionsarbeit untersucht, welche KI-basierten Verfahren sich eignen, um ein Robotersystem möglichst flexibel auf neue, vorher unbekannte Situationen reagieren zu lassen. Hierbei wird der Fokus vor allem auf Methoden des sogenannten „bestärkenden Lernens“, dem sogenannten „Reinforcement Learning“ gelegt. Dieses hat sich laut den Verantwortlichen in den letzten Jahren als effizientes Werkzeug in einer Vielzahl von komplexen Problemstellungen erwiesen.

Das Reinforcement Learning ist dem menschlichen Lernen nachempfunden und generiert Lösungen und Strategien für ein gegebenes Problem auf Basis eines Trial-and-Error Verfahrens. Um Zeit und Ressourcen zu sparen, ist es hierbei üblich das eigentliche Training in eine Simulationsumgebung auszulagern und das Ergebnis erst nach Abschluss auf dem realen Roboter auszuführen und zu testen. Leider kann dabei jede noch so kleine Diskrepanz zwischen Simulation und Realität dazu führen, dass sich das in der Simulation erlernte Verhalten nur zum Teil oder im schlimmsten Fall gar nicht auf den realen Roboter übertragen lässt.

Lücke zwischen Simulation und Realität schließen

Das „Flexi Pro Mo“-Projekt der DHBW Karlsruhe verfolgt daher den Ansatz, neben bekannten physikalischen Modellen wie der Schwerkraft, auch reale Daten, wie Sensordaten des Roboters, in die Simulation miteinfließen zu lassen. Dadurch soll die Lücke zwischen Simulation und Realität soweit es geht geschlossen werden und ein reibungsloser Transfer des erlernten Verhaltens von der Simulation auf den Roboter gewährleistet sein. Es werden sowohl Problemstellungen aus der mobilen Robotik,  etwa das kollisionsfreie Umfahren von Hindernissen, als auch Problemstellungen aus dem Bereich der stationären Industrierobotik, wie der stabile und zerstörungsfreie Greifvorgang von Objekten aller Art, betrachtet.

Das Projekt findet im Umfeld des „Robot and Human Motion Lab, Rahm-Lab“ der DHBW Karlsruhe statt. Im Rahm-Lab werden bereits angrenzende Fragestellungen der effizienten Navigation mobiler Robotersysteme sowie Ergonomieaspekte bei kollaborativen Anwendungen (Mensch-Roboter-Interaktion) untersucht. Hier stehen zudem eine Vielzahl an mobilen, sowie stationären Robotersystemen zur Verfügung, mit denen im Projekt gearbeitet und geforscht werden kann.

db

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