Roboter lernen, sich an Wänden festzuhalten, damit sie nicht fallen

Roboter lernen, sich an Wänden festzuhalten, damit sie nicht fallen. Der Beginn eines wirklich natürlicheren Verhaltens.

Fertig mit fallenden Robotern? Forscher der Universität Lothringen haben ein „Damage Reflex“ („D-Reflex“)-System entwickelt, das es dem humanoiden Roboter TALOS ermöglicht, sich selbstständig an eine Wand zu lehnen, wenn eine seiner Kameras kaputt ist. hat einfach das Gleichgewicht verloren.

Roboter lernen, sich an Wänden festzuhalten, damit sie nicht fallen

Das neuronale Netzwerksystem nutzt seine Erfahrung – in diesem Fall mindestens 882.000 Trainingssimulationen –, um schnell den Punkt an der Wand zu finden, der ihm die gewünschte Stabilität am besten verleiht. Der Roboter muss nicht wissen, wie beschädigt er ist, und kann sich genauso schnell erholen wie ein echter Mensch.

Das Ergebnis ist, wie IEEE Spectrum betont, genau das, was Sie denken. Anstatt zu Boden zu fallen und völlig unbrauchbar zu werden, lehnt sich der Roboter an die Wand wie ein Mensch, der gerade den Halt und/oder das Gleichgewicht verloren hat. Es ist nicht besonders elegant und erfordert, dass der Roboter die Hand im Moment des Kontakts stoppt, aber in drei von vier Fällen ist es effektiv.

Der Beginn eines wirklich natürlicheren Verhaltens

D-Flex garantiert nicht, dass alle Stürze verhindert werden, insbesondere weil es nicht alle möglichen Positionen oder Oberflächen berücksichtigen kann. Das System hilft dem Roboter auch nicht dabei, sich von einem Notalarm zu erholen, sodass Sie den Roboter erst dann an der Wand hinken sehen, wenn er Hilfe findet. Der aktuelle Ansatz basiert ebenfalls auf einem stationären Bot, es hilft jedenfalls nichts, wenn irgendein Mechanismus auf Hochtouren ausfällt.

Die Forscher hoffen natürlich, dass ihr System funktioniert, wenn der Roboter in Bewegung ist, und stellen sich Roboter vor, die sich an einem Stuhl oder einem anderen schwierigen Gegenstand festhalten können, wenn ein Sturz droht. Dies kann beispielsweise dazu führen, dass Industrieroboter nicht ersetzt werden, und führt auch zur Entstehung „natürlicherer“ Humanoider, die lernen können, die Umwelt zu ihrem Vorteil zu nutzen.