Was macht den neuen Ansatz aus?
Wir haben so genannte "Explorer"-Agenten im Einsatz, um die Bewegungsplanung für komplexe Systeme wie bimanuelle oder humanoide Roboter in Echtzeit zu verbessern. Diese virtuellen Agenten erkunden die sich oft schnell verändernde und dynamische Umgebung, um Trajektorien immer besser vorhersagen zu können, anstatt nur einen einzigen Weg vom Start zum Ziel zu verfolgen. Dies wurde in umfangreichen Simulationen sowie durch reale Experimente mit Robotern demonstriert. Technisch gesehen ist mit dieser Arbeit zum ersten Mal eine „reaktiver und eingeschränkter“ Planung für zweiarmige Systeme gelungen. Sie kann zudem auf beliebige Szenarien übertragen werden und "lokale Minima" umgehen, was bisher ein Nachteil reaktiver Methoden gewesen ist. Lokale Minima sind Bereiche, in denen das System aufgrund der verwendeten Modellierungsstrategie bisher versagt hat. Zudem kann es andere Aufgaben im System übernehmen, etwa Tabletts auf einem Tisch abstellen oder Gegenstände auf eine menschenähnliche Weise ertasten.
Serviceroboter werden durch virtuelle Agenten flexibler
Worin liegen die besonderen Herausforderungen bei einem Roboter mit zwei Armen?
- Zum einen erfordern bi-manuelle Aufgaben im Arbeitsbereich des Roboters, dass sich die Hand im Raum orientieren und mit anderen Bewegungen synchronisieren muss. Die räumliche und zeitliche Koordination muss stimmen. Zudem muss es geschlossene kinematische Ketten einhalten und geometrische Zwänge berücksichtigen. Das wird zusätzlich erschwert durch Hindernisse, die sich bewegen. Da viele Ziele gleichzeitig erfüllt werden müssen, steht nun weniger Arbeitsraum zur Verfügung. Das hat natürlich einen Einfluss auf die Steuerung des Systems.
- Zum anderen müssen Fragestellungen zur Gelenksteuerungen adressiert werden. Die Aktoren in den Gelenken müssen sich ständig steuern lassen, obwohl der Roboter in unübersichtlichem Gebiet plant. Gelingt dies nicht, bleibt er einfach stehen.
Wo könnten die Explorer-Agenten künftig zum Einsatz kommen?
Diese Forschung bezieht sich zum Beispiel auf humanoide Pick-and-Place-Szenarien in sich schnell verändernden Umgebungen, in denen man Objekte aufheben und auf einem Tisch oder einer Stapelstelle ablegen muss. Auch in der Servicerobotik wie etwa der Geriatronik, wo ein Hilfsroboter wie Garmi ein Tablett mit Essen von der Küche zum Nachttisch bringen muss, ist der Ansatz ganz praktisch. Unsere neue Planungs- und Steuerungslösung bezieht geometrische Unsicherheiten und gewollte und nicht gewollte Kontakte mit ein.
Weitere Informationen
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- Publication: Predictive Multi-Agent-Based Planning and Landing Controller for Reactive Dual-Arm Manipulation; R. Laha, M. Becker, J. Vorndamme, J. Vrabel, L. F. C. Figueredo, M. A. Müller, S. Haddadin; IEEE Transactions on Robotics.