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Wie Roboter aus Erfahrung lernen 

Es wurden drei neue Roboter-Technologie-Strategien zur Verbesserung der Roboter-Fähigkeiten auf zwei verschiedenen Roboter-Plattformen entwickelt. Die Ergebnisse eignen sich zur Verbesserung von Genauigkeit und Effizienz von Robotern. 
Wie Roboter aus Erfahrung lernen 
Die Robotik ist wichtig für die Förderung der Industrie und die Unterstützung einer Reihe von verschiedenen Anwendungen, von Hilfen für körperlich Behinderte bis zu Such- und Rettungseinsätzen. Das EU-finanzierte Projekt ITHRUI (Towards better robot manipulation: Improvement through interaction) untersuchte, wie Lernen genutzt werden kann, um die Robotermanipulation zu verbessern.

Roboter haben zu Beginn in der Regel ein zu bescheidenes eingebautes Wissen, um Manipulationsaufgaben in menschlicher Umgebung durchführen zu können. Das Projektteam wollte hier einen Fortschritt erzielen, indem es die Lernfähigkeit eines Roboters von Anfang an verbesserte. Speziell zielte es darauf ab, die Fähigkeiten des Roboters durch seine Interaktionen während seiner Lebensdauer mit nur geringem Benutzereingriff zu verbessern. Das Team untersuchte auch, wie Roboter ihre Fähigkeiten durch einfache Formen des kommunikativen Verhaltens wie Gucken und Zeigen verbessern können, die es ihnen ermöglichen, Menschen zu "manipulieren".

Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, analysierte ITHRUI Roboter-Steuerarchitekturen, die nach dem Sense-Model-Plan-Act-Paradigma gebaut wurden, und identifizierte drei verschiedene Strategien zur Verbesserung der Leistung. Dies gelang erfolgreich bei zwei verschiedenen Roboterplattformen: der HERB-Roboterplattform an der Carnegie Mellon University in den USA und der iCub-Plattform an der Middle East Technical University in der Türkei.

Die neuen Strategien können aktuelle Roboterplattformen effektiv ergänzen und sie im Laufe der Zeit verbessern. In diesem Sinne formulierte das Projektteam außerdem ein einheitliches Rahmenwerk zur Verbesserung der Mensch-Roboter-Interaktion. Dank dieser Bemühungen werden sich kollaborative Robotermanipulationsplattformen sicherlich verbessern. Die Implikationen für die Robotertechnik in einer Vielzahl von Bereichen könnten weitreichend sein.

Verwandte Informationen

Fachgebiete

Life Sciences

Schlüsselwörter

Roboter, Robotertechnik, ITHRUI, Sense-Modell-Plan-Act, Mensch-Roboter-Interaktion 
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