Neue Fehlererkennungstechnik bei Robotern für Umwelt-Monitoring
In vielen realistischen Szenarien müssen Roboterschwärme genau und zeitnah erkennen, wann sich ein Roboter ungewöhnlich verhält. Dies ist besonders beim Umwelt-Monitoring wichtig, da ein fehlerhafter Roboter das zu überwachende System stören oder sogar beschädigen kann. Das EU-finanzierte Projekt GIFTED-MRS (Generic fault-detection for multirobot systems) baute ein System, das temporäre Verhaltensabweichungen eines Roboters und negative Effekte auf die Umwelt erkennen kann. Die Projektpartner entwickelten ein generisches Fehlererkennungssystem für Roboterschwärme, die sich selbst überwachen und fehlerhafte Roboter melden können. Demonstriert wurde, wie Roboter gestörte Sensorik aneinander beobachten und das Verhalten klassifizieren können. Dabei wurde ein Algorithmus verwendet, der lernen kann, zwischen normalem und unnormalem Verhalten zu unterscheiden. In einer Versuchsreihe beurteilten die Wissenschaftler systematisch die Eignung des neuen Ansatzes für einen großen Roboterschwarm. Analysiert wurden die richtige Erkennung fehlerhafter Roboter durch das System, der Zeitraum vom ersten Auftreten bis zur Erkennung sowie die Häufigkeit von Fehlalarmen. Wie sich in der Testumgebung zeigte, ist das System robust genug, um innerhalb von 3 Minuten Fehler mit einer Erkennungsrate von mehr als 90 % zu detektieren. Auch die Fehlalarmquote war mit unter 2 % recht niedrig. Die Technologie von GIFTED-MRS gewährleistet bei minimalem menschlichen Eingriff einen langfristigen autonomen Betrieb, sodass Roboter künftig in vielfältigsten Anwendungen für verteilte intelligente Automatisierung wie Umweltüberwachung und Landwirtschaft eingesetzt werden könnten. Weitere Optionen bieten sich bei Multi-Roboter-Systemen in der Humanmedizin.
Schlüsselbegriffe
Fehlererkennung, Umweltüberwachung, Multi-Roboter-Systeme, Roboterschwärme, GIFTED-MRS
