Die meisten vierbeinigen Roboter sind darauf trainiert, das Gleichgewicht wiederzuerlangen, wenn sie über ein Hindernis stolpern. Im Bemühen, einen Reinigungsroboter zu entwickeln, trainieren die vietnamesisch-amerikanische Doktorandin Joanne Truong von der School of Interactive Computing am Georgia Institute of Technology (GIT) und ihre beiden Kollegen Naoki Yokoyama und Simar Kareer ihren Roboter, über schmutzige Gegenstände zu steigen, die ihm im Haushalt begegnen könnten, berichtete Tech Xplore kürzlich.
(Von links) Naoki Yokoyama, Joanne Truong und Simar Kareer arbeiten mit dem vierbeinigen Roboter
Laut dem Forschungsteam reagieren vierbeinige Roboter, die mit „blinden“ Bewegungssteuerungen ausgestattet sind, eher, um Stürze zu vermeiden, wenn sie auf ein Objekt treten.
Inzwischen hat das Forschungsteam einen neuen Ansatz verfolgt und dem Roboter Livebilder zum Überwinden von Hindernissen bereitgestellt, indem es die Navigationsrichtlinie mit der bildbasierten Fortbewegungsrichtlinie kombiniert. Dieser Ansatz half dem Roboter, in einer simulierten unübersichtlichen Umgebung Hindernisse zu überwinden – mit einer Erfolgsquote von 72,6 %.
Roboter können selbstständig lernen und imitieren keine bereits vorhandenen Verhaltensmuster. Die Forscher sagen, das Modell sei skalierbar und könne ohne große Feinabstimmung sofort angewendet werden. Diese Richtlinien weisen den Roboter an, wie er Objekten ausweicht, während er sich von Ort zu Ort bewegt, und wie er seine Beine zum Übersteigen von Objekten verwendet, einschließlich der Frage, wie er seine Beine auf die entsprechende Höhe hebt.
„Roboterhund“ überwindet lange, holprige Straßen ohne zu stürzen
Laut dem Forschungsteam können herkömmliche vierbeinige Roboter Bilder der realen Welt nur durch Kameras an der Vorderseite sehen und können keine Objekte in der Nähe ihrer Füße erkennen. Das Team integrierte Gedächtnis und räumliches Bewusstsein in das Netzwerk, um dem Roboter genau beizubringen, wann und wo er über Hindernisse steigen muss. Wenn das Objekt zu hoch ist, kann der Roboter es umgehen. „Wir haben festgestellt, dass diese Methode sehr gut navigiert, und selbst wenn der Roboter in die falsche Richtung geht, weiß er, dass er zurücksetzen und zu seiner ursprünglichen Position zurückkehren kann“, sagte Truong. Das Team brachte dem Roboter auch bei, über welche Objekte er steigen sollte, etwa Spielzeuge, und welche Objekte er umgehen sollte, etwa Tische und Stühle.
Die Erkenntnisse des Teams könnten Robotern auch dabei helfen, sich in realen Außenumgebungen zurechtzufinden, indem sie Wege entsprechend den Wünschen ihrer Besitzer auswählen, um schlammiges oder felsiges Gelände zu vermeiden.
Die Forschung gewann den ersten Preis bei einem Robotik-Workshop auf der Robotik-Konferenz 2022 in Neuseeland. Die Forschungsergebnisse werden vom 29. Mai bis 2. Juni auf der International Conference on Robotics and Automation der Society of Electrical and Electronics Engineers (IEEE-USA) in London (UK) vorgestellt.
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