Robotik im Gleichgewicht: Sicherheit und Agilität in komplexen Umgebungen
In einer zunehmend von Technologie geprägten Welt ist die Robotik eines der aufregendsten und dynamischsten Forschungsfelder. Insbesondere die Entwicklung von Beinrobotern, die sich durch unübersichtliche Umgebungen bewegen können, steht im Fokus vieler Wissenschaftler und Unternehmen. Die Herausforderung liegt darin, Roboter zu konstruieren, die gleichzeitig agil und sicher sind, um effizient Aufgaben zu erfüllen und gleichzeitig Kollisionen mit Hindernissen oder Menschen zu vermeiden.
Bisherige Studien haben sich entweder auf die Entwicklung konservativer Steuerungen konzentriert, die Sicherheit gewährleisten, indem sie Geschwindigkeiten unter 1,0 m/s beibehalten, oder sie haben sich auf Agilität fokussiert, ohne das Risiko potenziell fataler Kollisionen zu berücksichtigen. Ein neuer Ansatz, bekannt als Agile But Safe (ABS), zielt darauf ab, dieses Dilemma zu lösen. ABS ist ein lernbasiertes Kontrollframework, das für vierbeinige Roboter entwickelt wurde, um eine agile und kollisionsfreie Fortbewegung zu ermöglichen.
Das ABS-System umfasst eine agile Politik, die es Robotern ermöglicht, agile Bewegungsfähigkeiten inmitten von Hindernissen auszuführen, sowie eine Erholungspolitik zur Vermeidung von Fehlern. Diese beiden Ansätze arbeiten zusammen, um eine hohe Geschwindigkeit und kollisionsfreie Navigation zu erreichen. Die Steuerung des Politikwechsels in ABS wird von einem gelernten, kontrolltheoretischen Reach-Avoid-Wertnetzwerk übernommen, welches auch als Zielfunktion für die Erholungspolitik dient und so den Roboter in einer geschlossenen Schleife absichert.
Die Entwicklung des ABS-Systems beinhaltet das Lernen der agilen Politik, des Reach-Avoid-Wertnetzwerks, der Erholungspolitik und eines Exterozeptionsrepräsentationsnetzwerks, alles in Simulation. Diese trainierten Module können dann direkt in der realen Welt eingesetzt werden, mit an Bord befindlicher Sensorik und Rechenleistung, was zu einer hohen Geschwindigkeit und kollisionsfreien Navigation in engen Innen- und Außenbereichen mit statischen und dynamischen Hindernissen führt.
Die Forschung und Entwicklung solcher Robotersysteme ist nicht nur eine akademische Herausforderung, sondern hat auch signifikante kommerzielle Anwendungen. Unternehmen wie die in München ansässige Agile Robots AG, ein Spin-off des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), treiben die Grenzen der Robotik voran. Die Mission des Unternehmens ist es, die Lücke zwischen KI und Robotik zu schließen, indem Systeme entwickelt werden, die hochentwickelte Ganzkörperfühlsamkeit und führende visuelle Intelligenz bieten.
Diese einzigartige Kombination von Technologien ermöglicht es Agile Robots, intelligente, benutzerfreundliche und erschwingliche Robotiklösungen zu liefern, die eine sichere Mensch-Roboter-Interaktion erleichtern. Als Turnkey Solution Provider bietet Agile Robots individuell angepasste Lösungen an, die perfekt auf die spezifischen Automatisierungsanforderungen der Kunden zugeschnitten sind.
Die Kernkompetenzen von Agile Robots liegen im Design und in der Entwicklung von drehmomentgesteuerten Roboterarmen und -händen. Die hochwertige Hardware wird durch die intelligente Software AgileCore ergänzt und durch KI-Algorithmen ermöglicht. Eine weitere Stärke des Unternehmens ist die Konnektivität. Durch die AgileCore-Software kann Agile Robots eigene Roboterhardware und Peripheriegeräte sowie Lösungen von Drittanbietern in einen einzigen Workflow integrieren, was flexiblere und effizientere Lösungen ermöglicht.
Die Entwicklung von Robotern, die sicher und agil in unübersichtlichen Umgebungen navigieren können, ist ein aufregendes Feld, das sowohl wissenschaftliche als auch industrielle Akteure vereint. Mit dem Fortschritt von Projekten wie ABS und den Innovationen von Unternehmen wie Agile Robots AG wird die Zukunft der Robotik immer sicherer und agiler – und damit ein noch integralerer Bestandteil unseres Alltags.
