Direkt zum Inhalt
Automation 11. Februar 2020

Wenn der Roboter Zusammenhänge versteht

Das DFKI-Labor Niedersachsen arbeitet daran, Robotern die dynamische Verankerung von Zugehörigkeiten zu vermitteln. Ziel ist ein Open-Source-Modul.
Dem Roboter dynamisches Wissen aneignen, damit dieser auch Zusammenhänge einzelner Objekte und ihrer Funktion nachvollziehen kann: daran forscht das DFKI. Hier im Bild: Roboter Tiago reicht in einer Küche des DFKI in Osnabrück einem Wissenschaftler eine Tasse aus der Spülmaschine.
Dem Roboter dynamisches Wissen aneignen, damit dieser auch Zusammenhänge einzelner Objekte und ihrer Funktion nachvollziehen kann: daran forscht das DFKI. Hier im Bild: Roboter Tiago reicht in einer Küche des DFKI in Osnabrück einem Wissenschaftler eine Tasse aus der Spülmaschine.

Das DFKI-Labor Niedersachsen arbeitet daran, Robotern die dynamische Verankerung von Zugehörigkeiten zu vermitteln. Ziel ist ein Open-Source-Modul.

Im Projekt „CoPDA“, das vom BMBF mit rund 1,3 Mio. EUR gefördert wird arbeiten die drei Forschungsbereiche des DFKI-Labors Niedersachsen seit dem 1. Januar 2020 an einer grundlegenden Lösung für die dynamische Verankerung von Objektbezogener Zugehörigkeiten („Comprehensive Perception and Dynamic Anchoring“) im Bereich der Robotik.

Open-Source als Lösungsansatz

Doch der Reihe nach: Für gewöhnlich können Roboter Gegenstände ihrer Funktion entsprechend nicht unterscheiden. Wem etwas gehört, wofür es verwendet wird oder ab wann dies nicht mehr gilt - Maschinen sind nicht in der Lage sich diese Informationen von selbst zu erschließen.

Um das zu erreichen ist ein sogenannter dynamischer Anker notwendig, der das Wissen eines einzelnen Objektes oder Gegenstandes mit einer aktuellen Funktion verbindet. Das Wahrnehmen solcher zum Teil zeitlich begrenzten Objektidentitäten stellt einen Schlüssel für die Mensch-Maschine-Interaktion dar.

Ad

Ziel des Projekts ist ein dynamischer Ankeragent, der sogenannte „Dynamic Anchoring Agent“ oder auch DAA. Dieser Agent kann in diversen Robotersystemen eingesetzt werden und dient dazu, zwischen den erkannten Gegenständen und dem Vorwissen über ihre Eigenschaften und ihren Einsatzbereich eine vorübergehende Verbindung aufzubauen. Im Rahmen des Projekts soll unter anderem definiert werden, wie sich diese Verbindungen erstellen und wieder lösen lassen.

Objektbezogene Zusammenhänge stellen Roboter vor Probleme

Die Frage, die sich dabei stellt: Muss der Maschine erklärt werden, wem ab wann ein Gegenstand gehört, oder erkennt sie dies von allein – etwa durch visuelle Hinweise oder eine räumliche Verortung.

Ein mögliches Anwendungsszenario stellt sich wie folgt dar: Eine Mitarbeiterin nimmt beispielsweise eine Tasse aus dem Schrank, sie ist also für den Rest des Arbeitstages ihre. Während ihre Kolleginnen und Kollegen dies automatisch registrieren und berücksichtigen, stellt diese funktionale Eigenschaft eine Maschine vor ein komplexes Problem. Mithilfe ausreichender Informationen über die Tasse und die mögliche Veränderung ihres Ortes und ihres Aussehens könnte, so die Idee des DFKI-Labors Niedersachsen, der DAA selbst einen Anker setzen und es so beispielsweise einem Roboter ermöglichen, automatisch jedem Mitarbeiter die richtige Tasse zu bringen.

Die Wissenschaftler arbeiten an einer grundlegenden Lösung, die umfangreich getestet und in Geschwisterprojekten anderer DFKI-Forschungsbereiche eingesetzt wird. Der dynamische Ankeragent soll schließlich als Open-Source-Software für Roboter zur Verfügung gestellt werden und so flächendeckend zu einer Verbesserung der Mensch-Maschine-Interaktion beitragen.

Erste Tests der dynamischen Verankerung

Um die dynamische Verankerung zu testen soll in einem ersten Versuch ein Roboterarm in einem Labor registrieren können, welchem Mitarbeiter gerade welches Werkzeug gehört. Die Schwierigkeit stellt hierbei das Versetzen der Werkzeuge dar: Der DAA muss die Zugehörigkeit eines Akkuschraubers auch dann erkennen, wenn dieser unbemerkt an einen anderen Ort gelegt wurde. Im zweiten Versuch soll wiederum getestet werden, wie sich der Agent in weniger kontrollierbaren Gegenden verhält: In einem Yachthafen wird mithilfe von Kameras und Sensoren erprobt, wie sich in großflächigen Umgebungen mit permanenten Veränderungen Anker setzen und aufrechthalten lassen. Der Versuch dient dazu, den Agenten auch für Logistikbereiche wie Park- oder Lagerhäuser einsetzbar zu machen.

db

Passend zu diesem Artikel