Robotik und KI im Aufbruch Projekt ALOHA 2 revolutioniert bimanuelle Teleoperation

In der Welt der Robotik und künstlichen Intelligenz (KI) werden ständig neue Durchbrüche erzielt, die die Grenzen dessen, was technologisch möglich ist, weiter verschieben. Ein solcher Durchbruch ist das Projekt ALOHA 2, das von Google vorgestellt wurde. Es handelt sich um eine verbesserte Hardware für bimanuelle Teleoperation, die kostengünstig ist und eine größere Leistung, Ergonomie und Robustheit als das ursprüngliche Design bietet.

Bimanuelle Teleoperation ist ein Bereich der Robotik, der sich mit der Fernsteuerung von Robotern durch menschliche Operatoren beschäftigt. Dabei werden beide Hände des Bedieners genutzt, um komplexe Aufgaben wie das Koordinieren von Bewegungen zweier Roboterarme auszuführen. Dies hat das Potenzial, in verschiedenen Bereichen wie der chirurgischen Assistenz, der Präzisionsmontage oder der Steuerung von Such- und Rettungsrobotern eingesetzt zu werden.

Das Projekt ALOHA 2 ist dabei besonders bemerkenswert, da es eine Open-Source-Lösung darstellt. Alle Hardware-Designs des ALOHA 2 wurden zusammen mit einer ausführlichen Anleitung und einem MuJoCo-Modell von ALOHA 2 mit Systemidentifikation zur Beschleunigung der Forschung im Bereich der großangelegten bimanuellen Manipulation veröffentlicht. Damit öffnet das Projekt die Tür für eine breitere Forschungsgemeinschaft, um auf dieser Plattform aufzubauen und sie weiterzuentwickeln.

Die Originalversion von ALOHA hat bereits gezeigt, wie durch menschliche Demonstrationen eindrucksvolle Leistungen im Bereich der Robotik erzielt werden können. Die meisten Ergebnisse konzentrierten sich jedoch auf Manipulationen auf Tischhöhe und fehlten an Mobilität und Geschicklichkeit, die für allgemein nützliche Aufgaben notwendig sind. Mobile ALOHA, der Vorgänger von ALOHA 2, erweiterte das System um eine mobile Basis und eine Schnittstelle für die Ganzkörper-Teleoperation, um diese Lücke zu schließen.

Die Forschung zeigte, dass eine Kombination von Daten aus statischen und mobilen Manipulationssätzen die Leistung der Imitationslernalgorithmen erheblich steigern konnte. Insbesondere konnten durch das kombinierte Training mit 50 Demonstrationen pro Aufgabe Erfolgsquoten von bis zu 90% erreicht werden, wodurch Mobile ALOHA komplexe mobile Manipulationsaufgaben wie das Sautieren und Servieren von Garnelen, das Öffnen eines zweitürigen Wandschranks zum Verstauen schwerer Kochtöpfe oder das leichte Spülen einer benutzten Pfanne mit einem Küchenhahn autonom abschließen konnte.

ALOHA 2 baut auf dieser Grundlage auf und verbessert sowohl die Hardware als auch die zugehörigen Lernalgorithmen. Es wurde beobachtet, dass einfaches Verketten der Basis- und Armaktionen und das anschließende Training durch direkte Imitation starke Leistung erbringen kann. Ebenso wurde festgestellt, dass die Co-Training Methode, also das gemeinsame Training mit Daten aus statischen bimanuellen Datensätzen, eine effiziente Möglichkeit darstellt, komplexe mobile Manipulationsaufgaben zu erlernen.

Ein besonderes Merkmal von ALOHA 2 ist seine Kosteneffizienz. Hochwertige bimanuelle mobile Manipulatoren können, wenn sie von der Stange gekauft werden, mehr als 200.000 USD kosten, was sie für typische Forschungslabore unerschwinglich macht. ALOHA 2 hingegen bietet eine erschwingliche Alternative, die dennoch in der Lage ist, anspruchsvolle Aufgaben zu bewältigen. Das System ist so konzipiert, dass es mehrere Stunden ununterbrochener Nutzung standhält, was bedeutet, dass es in der Lage ist, Aufgaben wie das Kochen einer dreigängigen Mahlzeit, das Reinigen eines öffentlichen Badezimmers oder das Waschen von Wäsche auszuführen.

Die wichtigste Erkenntnis aus dem ALOHA 2-Projekt ist, dass ein einfaches Co-Training-Rezept ein dateneffizientes Lernen komplexer mobiler Manipulationsaufgaben ermöglicht. Die Ergebnisse zeigen, dass mit Co-Training mehr als 80% Erfolg bei diesen Aufgaben mit nur 50 menschlichen Demonstrationen pro Aufgabe erreicht werden können, mit einer durchschnittlichen absoluten Verbesserung von 34% im Vergleich zum Nicht-Co-Training.

Das ALOHA 2-Projekt ist ein leuchtendes Beispiel dafür, wie Open-Source-Hardware und -Software die Forschung vorantreiben und die Entwicklung neuer Technologien demokratisieren können. Durch die Bereitstellung einer zugänglichen und kostengünstigen Plattform für die bimanuelle Teleoperation hat Google einen bedeutenden Beitrag zur Robotikforschung und -entwicklung geleistet.

Quellen:
- Fu, Z., Zhao, T. Z., Finn, C., & Stanford University. (2024). Mobile ALOHA: Learning Bimanual Mobile Manipulation with Low-Cost Whole-Body Teleoperation. arXiv:2401.02117v1 [cs.RO].
- Zhao, T. Z., Kumar, V., Levine, S., Finn, C., & Stanford University. (2023). Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware. RSS 2023 Paper.
- ALOHA Projektwebsite: https://aloha-2.github.io
- GitHub Repository von ALOHA: https://github.com/tonyzhaozh/aloha
- ALOHA Hardware Tutorial und Codebasis: https://tonyzhaozh.github.io/aloha/