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MIRMI-Bachelorand Benjamin Bogenberger bekommt VDE Award

Forschung, Robotik |

Gestern wurde Benjamin Bogenberger auf dem VDE Bayern Abend 2022 im Bayerischen Hof in der Kategorie Wissenschaft für seine Bachelorarbeit mit dem VDE Bayern Award ausgezeichnet. Der damalige Bachelorstudent der Elektro-und Informationstechnik an der Technischen Universität München (TUM) hat darin eine Lösung entwickelt, mit der ein Roboter nach einmaliger Anweisung durch einen Menschen zuverlässig die Kollision mit plötzlich auftauchenden Hindernissen vermeiden kann.

Unstrukturiert, dynamisch, unordentlich: Das sind normalerweise Umgebungen, die Roboter nicht unbedingt mögen. Denn für plötzlich auftauchende Hindernisse braucht es eine Strategie, wie sich eine Kollision vermeiden lässt. Wenn etwa ein Roboter die Aufgabe hat, einen Becher mit Wasser zu füllen und jemand stellt zwischen dem Robotergreifer und dem Becher einen Gegenstand ab oder fuchtelt mit einem Stock in der Luft herum, muss er in der Lage sein, diese Hindernisse zu erkennen, sofort auszuweichen und nach einmaliger Anweisung durch einen Menschen einen neuen Weg zu finden. „Egal, welches Hindernis in den Weg gestellt wird: Der Roboterarm berechnet einen neuen Weg“, erläutert VDE-Bayern-Award-Gewinner Benjamin Bogenberger seine Lösung. „Wie ein Magnet mit zwei positiven Polen“, navigiere der Roboter an den Hindernissen vorbei, um letztlich seine Aufgabe erfüllen zu können – etwa einen Becher mit Wasser zu füllen oder Klötze zu stapeln.

Bachelorarbeit am Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI): Nach einmaliger Anweisung durch den Menschen entscheidet der Roboter autonom über eine neue Route

Das Besondere an der Lösung, die in Zusammenarbeit mit den Wissenschaftlern Riddhiman Laha und Dr. Luis Figueredo vom Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI) entstanden ist: Der neue Algorithmus von Bogenberger kann Distanz zu Hindernissen automatisch halten, erkennt sofort, wenn neue Hindernisse dazu kommen oder sich das Gesamtbild verändert und entscheidet autonom, welche Route er wählt, um seine Aufgabe zu erledigen. Der Roboter kann also die aktuelle Situation „verallgemeinern“, ist flexibel und anpassungsfähig. „Die Lösung ist übertragbar auf beliebige andere Situationen“, erläutert Bogenberger, der schon vor seinem Studium seine Affinität für die Robotik entdeckte. So baute er bereits als 14-jähriger einen Roboter, der Bälle auf einem Tennisplatz aufsammelte. Aktuell studiert der heute 22-jährige Masterstudent an der Technischen Universität im niederländischen Delft und unterstützt den Autokonzern BMW als Werkstudent für autonomes Fahren.

Information

User Guided Motion Generation with Reactive Whole-Body Collision Avoidance for High-DoF Systems, Benjamin Bogenberger, 2022

Im Bild: Der Gewinner des VDE Awards Benjamin Bogenberger neben seinen Berater Riddhiman Laha (rechts) und Dr. Luis Figueredo