Optimal für medizinische Umgebungen geeignete mobile Mehrzweckroboter
Während Roboter in Lagern und Werkhallen bereits etabliert sind, werden sie auch in „unstrukturierteren“ Umgebungen immer häufiger eingesetzt. „Roboter werden bald mit Menschen und anderen Maschinen, wie z. B. Drohnen, in Innen- und Außenbereichen gemeinsam agieren und zusammenarbeiten müssen“, sagt Nacim Ramdani, Koordinator des EU-finanzierten Projekts ENDORSE. ENDORSE konzentriert sich auf medizinische Umgebungen und wollte dazu beitragen, dass Mehrzweckroboter in diesem cyberphysischen Umfeld sicher navigieren können. Das Team arbeitete an Algorithmen für menschengerechte autonome Roboternavigation und Flottenmanagementsysteme, durch die Roboter auf ein gemeinsames Ziel hinarbeiten und gleichzeitig individuelle Aufgaben erfüllen können.
„Infrastrukturlose“ mobile Mehrzweckroboter
ENDORSE wollte die Roboternavigation mit sogenannten Systemen zur gegenseitigen Verklemmung („Deadlock“) über die derzeitigen Lidar-Sensor-Ansätze, bei denen die Roboter Objekte in ihrem Weg registrieren, dann anhalten und warten, bis der Weg frei ist, hinaus verbessern. „Unsere Roboter verfügen über vorinstallierte Algorithmen zur Auflösung von Deadlocks. Mithilfe von bildgebenden Verfahren werden Menschen erkannt und ihre Bewegungen vorausgesehen, dank derer Roboter manövrieren können, um Aufgaben zu erledigen“, fügt Ramdani hinzu. Das Team hat eine Lösung ausgearbeitet, die ohne umfassende Infrastruktur und Investitionen eingesetzt werden kann, wodurch die Installationszeit minimiert wird und die Kosten niedrig bleiben. Der Zugriff auf das ENDORSE-Flottenmanagementsystem erfolgt über cloudbasierte Software-as-a-Service. Somit müssen keine Hardwarekomponenten vor Ort installiert werden und die Lösung ist überall dort zugänglich, wo eine Internetverbindung vorhanden ist. Mit einem anfänglichen Zielmarkt im medizinischen Bereich wurde eine patientennahe Vorrichtung für die elektronische Diagnostik entwickelt. Zu ihr gehörten handelsübliche Diagnosesensoren sowie ein geschützter EKG-Sensor, gekoppelt mit einem Informatik (Netzwerk-Gateway-Gerät) und kommerzieller (im Rahmen des Projekts entwickelter) Software, um die Sensormessungen mit den elektronischen Patientenakten zu verknüpfen. Das Team richtete außerdem verschiedene Halterungen an den Robotern ein, durch die sie verschiedene mechanische Aufgaben, wie z. B. den Transport eines Rollwagens, übernehmen konnten.
Erprobung
Der 3D-Robotersimulator Gazebo wurde genutzt, um die Bewegung mehrerer Roboter in verschiedenen Innenräumen zu simulieren und sowohl die Effizienz des Flottenmanagementsystems als auch spezifische autonome Navigationsmodule einschließlich der Deadlock-Auflösung und der Roboterlokalisierungsmethoden zu bewerten. Das Flottenmanagementsystem wurde zudem umfangreichen Simulationen und Tests unterzogen, wobei sowohl metaheuristische Strategien als auch Optimierungsalgorithmen angewandt wurden, um die besten Konfigurationen und Parameter für die Zuweisung von Teilaufgaben an einzelne Roboter zu finden. Ebenso wurden mehrere Simulationen durchgeführt, um von Sensoren erfasste (fiktive) Patientendaten an cloudbasierte elektronische Patientenakten zu übertragen, um die Interaktion und Integration dieser medizinischen Module zu validieren. Das Team erprobte außerdem echte Roboter in einer praxisnahen Umgebung. „Eine aus zwei Robotern bestehende Flotte führte die vom System zugewiesenen Aufgaben erfolgreich aus, wobei die Roboter sich autonom in einem mit Menschen geteilten Büroraum bewegten“, erklärt Ramdani. „Diese Tests haben neue Herausforderungen aufgezeigt. So können beispielsweise Glastrennwände, wie sie in Büros häufig vorkommen, die Sensorsignale brechen und die Roboterleistung beeinträchtigen.“
Verschiedene Anwendungsbereiche
Seit den 1980er Jahren leisten Roboter dank ihrer Präzision und ihres ermüdungsfreien Arbeitens chirurgische Hilfe. Doch Fortschritte wie maschinelles Sehen, künstliche Intelligenz und Big Data haben die Fähigkeiten von Robotern erheblich vergrößert. Das Interesse an Robotern für die Pflege und Rehabilitation zur Unterstützung von Personen mit Erkrankungen, kognitiven Beeinträchtigungen und Behinderungen wächst. Im Jahr 2020 schätzte der Internationale Robotikverband den Markt für medizinische Roboter auf 9,1 Mrd. USD bis 2022. „Roboter könnten Angehörige der Gesundheitsberufe entlasten, Zeit für besondere Aufgaben freischaufeln, die Gesamtqualität in der Pflege verbessern und gleichzeitig Kosten senken“, so Ramdani. Die Partner prüfen nun, wie die ENDORSE-Lösung auf dem Gesundheitsmarkt eingeführt werden kann – insbesondere in Altenheimen, Kliniken und Krankenhäusern. Als Projekt im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen stand der Wissenstransfer durch den interdisziplinären Personalaustausch im Mittelpunkt von ENDORSE. In diesem Zusammenhang wurde das Schwesterprojekt RESPECT ins Leben gerufen, das nun daran arbeitet, alle innerhalb von ENDORSE festgestellten Sicherheits- und Datenschutzprobleme zu beheben.
Schlüsselbegriffe
ENDORSE, Roboter, Flottenmanagement, autonom, Navigation, sicher, Algorithmen, künstliche Intelligenz, Medizin, Krankenhaus, Gesundheit
