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Roboter für die reale Welt vorbereiten
In einem verblassten gelben Lagerhaus in der Albany Street schaltet sich der Atlas-Roboter ein. Diese gewaltige humanoide Maschine, die 1,80 m groß ist und 330 Pfund wiegt, wird mit einem kraftvollen, schrillen Summen von einer Pumpe gestartet, die Flüssigkeit für ihre hydraulischen Gelenke unter Druck setzt. An einem Seil knapp über dem Boden aufgehängt, beginnt es, seine Füße und Arme zu bewegen, was Teil einer Routine ist, um die Aktuatoren in seinen 28 Gelenken zu kalibrieren.
Helios, der Atlas-Roboter des MIT, ist ein Anwärter auf die DARPA Robotics Challenge.
Das ist so etwas wie die Morgendehnung, sagt Scott Kuindersma, Postdoc am Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT.
Während der Roboter auf den Boden abgesenkt wird, sitzt Pat Marion, ein kooperierender Forscher, der diesen Herbst mit der Arbeit an seiner Promotion in Elektrotechnik und Informatik (EECS) beginnen wird, vor einer Reihe von Computermonitoren, die mehrere Meter entfernt stehen, und schaut zu die Welt durch die Augen des Roboters – oder besser gesagt, Kameras und Lidars, die an seinem Kopf und seiner Brust angebracht sind. Ein Bildschirm fügt eine niedrig aufgelöste Fischaugenansicht des Raums mit einem schmalen, detaillierten Bild einer Stereokamera zusammen. Auf einem anderen Bildschirm ist eine Schwarz-Weiß-Darstellung des Raums zu sehen, die von einem Lasersensor erstellt wurde. Mit ein paar Klicks gibt Marion dem Roboter ein Gehziel, indem er einen Punkt auf dem Bildschirm vor seinem virtuellen Bild anzeigt; Das System antwortet mit einem vorgeschlagenen Satz virtueller Schritte auf dem Bildschirm. Der Roboter bewegt langsam seine Füße und verlagert sein Gewicht bei jedem Schritt von einer Seite zur anderen, während seine Hydraulikpumpe jault. Nachdem es ein umgestürztes Metallgestell erreicht hat, befiehlt Marion ihm, ein Holzbrett aufzuheben, das gegen das Gestell gelehnt ist. Mit einem klauenartigen Handaufsatz greift der Roboter vorsichtig das Brett, hebt es hoch und schwingt seinen Arm nach rechts, wodurch das Holz zu Boden klappert. Eine Aufgabe für den Tag erledigt.
Der Roboter wurde von einem Team aus Studenten, Postdocs und Fakultätsmitgliedern unter der Leitung von EECS-Professor Seth Teller und Russ Tedrake, PhD ’04, einem außerordentlichen Professor mit Doppelberufen in EECS und Luft- und Raumfahrt, programmiert. Das Team vertritt das MIT bei der Robotics Challenge der US Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), einem mehrjährigen Turnier, das darauf abzielt, die Entwicklung von Robotern zu beschleunigen, die Menschen bei realen Katastrophenhilfebemühungen und Notfallszenarien helfen könnten – Roboter, die hätten verschwinden können beispielsweise in das Kernkraftwerk Fukushima nach dessen dreifacher Kernschmelze, damit menschliche Arbeiter keiner schädlichen Strahlung ausgesetzt werden. Der Wettbewerb bot den Teams aus Wissenschaft, Industrie und Regierung zwei Möglichkeiten: Einige bauten ihre eigenen Roboter, während sich andere Teams, einschließlich des MIT, auf die Entwicklung von Software zur Steuerung des Atlas-Roboters konzentrierten, der vom MIT-Spinoff Boston Dynamics entworfen und gebaut wurde. (Boston Dynamics mit Sitz in Waltham, Massachusetts, wurde von Marc Raibert, PhD ’77, einem ehemaligen EECS-Professor und Mitglied des AI Lab des MIT, mitbegründet. Google kaufte das Unternehmen letztes Jahr für einen nicht genannten Betrag.)
Die DARPA Robotics Challenge (DRC) hat drei Phasen. In der ersten verwendeten die Softwareteams ihre Programme, um einen simulierten Atlas durch mehrere Aufgaben in einer Virtual Robotics Challenge zu führen, die im Juni 2013 stattfand. Bei den DRC Trials im Dezember 2013 versammelten sich Teams auf einer Rennstrecke in Florida, um die Fähigkeiten echter Roboter zu testen – und sich das Recht zu verdienen, in der dritten Phase des Wettbewerbs, dem DRC-Finale 2015, um einen Preis von 2 Millionen US-Dollar zu kämpfen.
Eine unwiderstehliche Herausforderung
Auf den ersten Blick erscheinen die Aufgaben der Roboter für die Versuche überraschend einfach: Türen öffnen, Leitern erklimmen, einen Schlauch manipulieren und Ventile bedienen, unter anderem. Ein menschlicher Ersthelfer konnte all diese Dinge in Sekundenschnelle erledigen, und der mächtige Atlas war sicherlich körperlich in der Lage, sie zu vollbringen. Aber es ist eine große Herausforderung, einen Roboter zu entwerfen und zu programmieren, der Objekte an einem Katastrophenort navigieren und manipulieren kann, wo die Bedingungen chaotisch und die Kommunikation lückenhaft sind. Obwohl Fabrikroboter routinemäßig komplexe Aufgaben ausführen, sind sie so programmiert, dass sie in einer Umgebung, die explizit dafür entwickelt wurde, eine Sache gut machen.
Die reale Welt ist ein unversöhnlicher Ort, sagt Teller. Es ist unmöglich, die Bedingungen vorherzusehen, denen Roboter begegnen werden, daher müssen sie viel reaktionsschneller und anpassungsfähiger werden. Es ist nicht so, dass Sie die Welt konstruieren, um dem Roboter zu helfen, sagt er. Sie konstruieren den Roboter so, dass er in die Welt hinausgeht, um die Arbeit zu erledigen, die erledigt werden muss.
Maurice Fallon, Seth Teller (mit Mütze) und Pat Marion sehen sich Bilder an, die von den Sensordaten von Helios bei den Versuchen in Florida stammen, und besprechen, wie während der Schlauchaufgabe vorgegangen werden soll.
Teller und Tedrake beschlossen Anfang 2012, ein DRC-Team zu gründen, als sich das Geschwätz über den Wettbewerb in der Robotik-Community verbreitete. Ihre Fähigkeiten ergänzen sich. Teller, Leiter der Gruppe Robotics, Vision, and Sensor Networks bei CSAIL, konzentriert sich darauf, Maschinen dabei zu helfen, ihre Umgebung wahrzunehmen und mit Menschen zu interagieren; Tedrake, der die Robot Locomotion-Gruppe von CSAIL leitet, konzentriert sich auf die Steuerung von Bewegungen, insbesondere des Gehens.
Es gab keinen Mangel an Forschern – und Studenten – die bereit waren zu helfen. Die DRC-Bemühungen haben die ganze Aufregung eines typischen Forschungsprojekts, zusammen mit der zusätzlichen Intensität harter Fristen und einem gut sichtbaren internationalen Wettbewerb bei konkreten Aufgaben, sagt Teller. Bei strengen Terminen für Wettkämpfe bleibt keine Zeit, um Perfektion zu erreichen, und wenig Spielraum, wenn etwas nicht richtig funktioniert. Teller und Tedrake rekrutierten den Forschungswissenschaftler Maurice Fallon, um die Arbeit an der Wahrnehmung des Roboters zu leiten, und Kuindersma, um für Planung und Kontrolle verantwortlich zu sein. Teller tippte auch auf Matthew Antone '95, MEng '96, PhD '01, der mit ihm im DARPA Urban Challenge-Team 2006–'07 des MIT zusammengearbeitet hatte, das selbstfahrende Fahrzeuge entwickelte, während Postdoc Sisir Karumanchi frühzeitig Unterstützung bei der Entwicklung von Software zur Manipulation von Objekten leistete . Sie und andere aus dem MIT haben sich bemüht, der DARPA bis Ende Mai mit einem formellen Vorschlag zu antworten. (Marion, eine versierte Software-Ingenieurin, schloss sich dem Team später an, um die Entwicklung der Bediener-Roboter-Schnittstelle zu leiten.) Insgesamt umfasst das Team 12 Studenten und 12 Fakultäten, Postdocs und Mitarbeiter von CSAIL; die Abteilungen EECS, Mechanical Engineering und Aero-Astro; und das Zentrum für Ozeantechnik.
Als das DRC im Oktober 2012 mit der Ankunft von 375.000 US-Dollar an anfänglicher DARPA-Finanzierung und einem Kickoff-Meeting in der Agentur offiziell begann, hatte das MIT-Team bereits sechs Monate damit verbracht, Spenden zu sammeln, vorläufige Design- und Implementierungsstudien durchzuführen und geeignete Laborräume zu untersuchen rund um den Campus.
Ziel des Wettbewerbs ist es nicht, Roboter dazu zu bringen, selbstständig zu denken und zu handeln. Aber Teller sagt, dass sich die Strategie des MIT-Teams von Anfang an darauf konzentrierte, viele der Entscheidungen auf niedriger Ebene auf den Roboter zu verlagern. Obwohl DARPA explizite Informationen über den Aufbau jeder Aufgabe liefern würde, haben sie sich entschieden, den Roboter nicht für jede einzelne Aufgabe zu programmieren und nicht jede Bewegung von einem Menschen babysitten zu lassen, sagt Teller.
Stattdessen wollten sie ein Hin und Her zwischen Mensch und Roboter. Der Bediener würde die sensorischen Informationen des Roboters bewerten und entscheiden, was zu tun ist. Die Software des Roboters würde dann einen Bewegungsplan zur Bewältigung der Aufgabe entwickeln, den der Mensch genehmigen oder anpassen könnte. Jede Entscheidung würde spontan getroffen werden.
Da die reale Welt unvorhersehbar ist, kann man nicht einfach einen vorgefertigten Plan haben und erwarten, dass er erfolgreich ist, sagt Teller. Er und seine Teamkollegen waren zuversichtlich, dass ihr flexibles System letztendlich am effizientesten sein würde und die für jeden Schritt erforderliche menschliche Intelligenz reduzieren würde. Aber sie hatten viel zu tun.
Stufe eins: Ist Ihr Software-Atlas würdig?
In den Wochen vor der Virtual Robotics Challenge (VRC) kampierten die Teammitglieder rund um die Uhr im CSAIL-Labor im Stata Center und ernährten sich von einer rotierenden Auswahl an Pop-Tarts, Obst und Essen zum Mitnehmen, während sie versuchten, Probleme vorherzusehen die in der Simulation auftauchen und Problemumgehungen entwickeln könnten. Am 18., 19. und 20. Juni nahmen mehr als zwei Dutzend Teams in ihren eigenen Labors an VRC-Simulationen teil. Bei CSAIL setzten sich die Bediener für jede Aufgabe in einem Nebenbüro ein und konzentrierten sich intensiv auf ein Rendering des virtuellen Roboters, während sie ihre Software auf Herz und Nieren prüften; andere Teammitglieder verfolgten ihre Fortschritte auf einer Videoverbindung von außen.
Helios punktet in der Leiteraufgabe.
Die Vorbereitung des Teams zahlte sich aus. Zum größten Teil funktionierte es, wenn die Software die Bewegungen des Roboters plante. Aber zu guter Letzt wurden ein paar Bewegungen in die Software geschrieben, um dem virtuellen Roboter zu helfen, aus schwierigen Situationen herauszukommen. Der Doktorand Andrés Valenzuela, SM ’11, fand zum Beispiel heraus, wie man es zum Krabbeln bringt, was sich als nützlich herausstellte; es fiel während des Wettbewerbs und kroch gerade als die Zeit abgelaufen war zur Ziellinie.
Als DARPA die Ergebnisse der virtuellen Versuche bekannt gab, belegte das MIT den dritten Platz von 26 Teams. Die Forscher hatten die erste große Hürde genommen und eine zusätzliche Finanzierung in Höhe von 750.000 US-Dollar und einen Platz bei den DRC-Studien im Dezember gewonnen. Jetzt mussten sie ihren virtuellen Erfolg nur noch in eine 330-Pfund-Maschine übertragen.
Den Roboter kennenlernen
Nachdem die Softwaretests hinter ihnen lagen, planten Mitglieder des MIT-Teams ihre Sommerferien rund um die mit Spannung erwartete Enthüllung ihres hart erkämpften Atlas im August. Ein Team von Boston Dynamics kam im Lagerhaus in der Albany Street an (Platz, der vom Department of Earth, Atmospheric, and Planetary Sciences geliehen wurde, da die Maschinen für die CSAIL-Labors zu laut und zu unordentlich sind – es würde Hydraulikflüssigkeit auf die Teppiche tropfen ). Sie wickelten den Roboter, den sie Helios getauft hatten, vorsichtig aus und hoben ihn aus einer großen hölzernen Versandkiste.
Für alle Teammitglieder war dies eine wunderbare Gelegenheit, die von ihnen entwickelten Algorithmen in einem der fortschrittlichsten humanoiden Roboter zu sehen, der je geschaffen wurde. Tatsächlich war diese Gelegenheit ein großer Anziehungspunkt für Tedrake selbst. Ich wollte mit diesem Roboter spielen, sagt er. Mit einem Labor, das sich auf die Entwicklung von Steuerungssystemen konzentriert und nicht auf den Bau teurer Hardware, fügt er hinzu, hätte er nie etwas so Schönes wie diesen Roboter gebaut.
Aber die Zeit drängte: Es blieben nur vier Monate, um die DRC Trials in Florida vorzubereiten, die Ende Dezember stattfinden würden. Das Team müsste sich in diesen Prüfungen unter den ersten acht platzieren, um von DARPA eine Finanzierung in Höhe von 1 Million US-Dollar zu erhalten, um die Arbeit fortzusetzen und um den Preis von 2 Millionen US-Dollar im DRC-Finale zu kämpfen.
Ein Großteil der Software, die die Forscher für den Simulator entwickelt hatten, wurde nahtlos auf den Roboter übertragen, obwohl seine Low-Level-Motorsteuerungssysteme optimiert werden mussten. Aber während sie ihren simulierten Roboter dazu bringen konnten, aus einer schwierigen Situation herauszukriechen, benötigte der empfindliche und teure Atlas Sicherheitsseile, um ihn vor dem Herunterfallen zu bewahren. Gelegentlich schoss der Roboter unter Druck stehende Hydraulikflüssigkeit durch die Luft, daher trugen die Teammitglieder Schutzbrillen und standen hinter Plexiglas. Und es war unglaublich laut: Tedrake kaufte Noise-Cancelling-Kopfhörer für Leute, die eine Pause brauchten.
Ein Teammitglied wurde als Hauptbediener des Roboters für jede Aufgabe bestimmt, die er in Florida ausführen musste, während ein anderes zur Seite stand, um dem Roboter zu helfen, seine Umgebung wahrzunehmen. Anhand der visuellen Informationen von den Kameras und Sensoren des Roboters könnte der Wahrnehmungsflügelmann ihm helfen, ein interessantes Objekt zu identifizieren – zum Beispiel einen Bohrer oder einen Türgriff. Der Roboter konnte dann auf vorprogrammierte Informationen darüber zugreifen, wie Bohrer und Türgriffe beschaffen waren und wie sie zu greifen und zu manipulieren waren.
Als die Versuche ein paar Wochen entfernt waren, war die Software vorhanden und das Team konzentrierte sich darauf üben . Da viele Schüler mit Abschlussprüfungen jonglierten, versammelten sich die Mitglieder jeden Morgen um sieben Uhr in der stickigen Lagerhalle, nahmen ihre Zeitmessung vor, während sie den Roboter durch jede Aufgabe führten, und hofften, dass das, was sie im Labor erreicht hatten, auf eine Umgebung im Freien übertragen werden würde. Nach einem kurzen Streifzug auf dem Bürgersteig der Albany Street an einem Morgen mit Temperaturen unter dem Gefrierpunkt – dem ersten Einsatz des Roboters im Freien – packten sie Helios und ihre Ausrüstung sorgfältig in einen Lastwagen und schickten ihn nach Florida.
Stufe Zwei: Roboter auf der Rennstrecke
Die Menge, die sich am 20. und 21. Dezember auf dem Homestead-Miami Speedway versammelte, war entschieden geekiger als die NASCAR-Fans, die normalerweise die Sitze füllten. Aber die Vorfreude war genauso groß, wie die Zuschauer darauf warteten, die weltbesten Robotiker und ihre Maschinen gegeneinander antreten zu sehen. Jedes der 16 Teams (einige von der DARPA finanziert und andere selbst finanziert) hatte eine Kontrollstation in den Boxengassen eingerichtet, wo die Mitglieder ihren Roboter fernsteuerten, während er in acht verschiedenen Aufgaben um Punkte kämpfte: Fahren eines Fahrzeugs, Gehen über Unebenheiten Gelände, eine Leiter erklimmen, Trümmer beseitigen, eine Reihe von Türen öffnen, mit einem Akkubohrer eine Form in eine Wand schneiden, ein Ventil drehen und einen Schlauch manipulieren. Innerhalb dieser Aufgaben konnte ein Team einen Punkt für jede der drei Teilaufgaben und einen Bonuspunkt für die Erledigung aller drei ohne Intervention erhalten. Um ein Katastrophenszenario zu simulieren, wurde die Kommunikation zwischen den Teams und ihren Robotern regelmäßig auf ein Signal mit niedriger Bandbreite verlangsamt.
Auch wenn die Teams vorab genaue Beschreibungen der Aufgaben zum Üben erhalten hatten, zeigten die Versuche, wie schwierig es wird, wenn die Bedingungen nicht perfekt beherrscht werden. Die Umgebung im Freien führte zu neuen Variablen: helles Sonnenlicht, starke Brisen und überraschend warme Temperaturen für Dezember, was dazu führte, dass Laptops überhitzten.
Helio wird in einem ATV für die Fahrzeugaufgabe von Maurice Fallon (links) und Scott Kuindersma gesichert.
Team Schaft, das ein Spin-off-Unternehmen der Universität Tokio vertritt, das ebenfalls kurz vor der Veranstaltung von Google übernommen wurde, war der klare Gewinner: Der von ihm entworfene Roboter segelte mit reibungslosen Bewegungen durch Aufgaben. Zum größten Teil waren die Versuche jedoch ein wichtiger Realitätscheck für alle, die daran gewöhnt sind, humanoide Roboter über Filmleinwände stürmen zu sehen. Obwohl die Veranstaltung auf einer Rennstrecke stattfand, die auf Geschwindigkeit ausgelegt war, sah es eher wie ein Wettkampf in extrem langsamem Tai Chi aus. Die Maschinen traten behutsam über Trümmer, mühten sich ab, Türen zu öffnen, und kletterten Leitern mit unerträglicher Bedachtsamkeit hinauf.
Manche Dinge liefen einfach nicht wie geplant. In ihrem ersten Versuch führten Fallon und Marion Helios durch eine Aufgabe, bei der es darum ging, 10 Holzstücke zu entfernen, um einen Weg zu einer Tür freizumachen (sie erhielten einen Punkt für die ersten fünf Stücke und einen für die zweiten fünf). Fallon hatte den Roboter gerade dazu gebracht, das fünfte Brett wegzuräumen, als das Holz abprallte und davor zurückfiel. Die Zeit war zu knapp, um die Aufgabe wie geplant abzuschließen, aber er konnte den Roboter vom geplanten Kurs abbringen, um das verirrte Holz aus dem Weg zu räumen und einen Punkt zu erobern. So klein und unbedeutend das klingen mag, für uns war es eine große Leistung, sagt er. Später stürzte Helios, als er versuchte, durch drei Türen zu gehen und eine Leiter hinaufstieg. Aber das Team gewann die volle Punktzahl für die Bohr- und Ventilaufgaben.
Für die teilnehmenden Teams war es befriedigend, auch nur einige dieser Fähigkeiten zu demonstrieren. Gill Pratt ’83, SM ’87, PhD ’90, Programmmanager im DARPA-Büro für Verteidigungswissenschaften, sagt, dass die Studien trotz der Schwierigkeiten, mit denen die Teams konfrontiert waren, seine Erwartungen übertroffen haben. Wir haben erwartet, dass das beste Team vielleicht die Hälfte der Punkte bekommt, sagt er. Team Schaft setzte sich mit 27 von 32 möglichen Punkten durch. Ein Team des Florida Institute for Human and Machine Cognition (IHMC) gewann mit einem Atlas-Roboter den zweiten Platz, und die Carnegie Mellon University belegte mit einem Roboter namens CHIMP (für CMU Highly Intelligent Mobile Platform) den dritten Platz. MIT wurde Vierter und gewann 16 Punkte. Einige der Teams mit selbst entworfenen Robotern, darunter einer vom Johnson Space Center der NASA, konnten keine der Aufgaben rechtzeitig erledigen.
Obwohl sich ein Teil der Presseberichterstattung über die Versuche in Florida darauf konzentrierte, wie schlau die Roboter waren, wurde in Wirklichkeit jede Bewegung von menschlichen Bedienern choreografiert. Nur weil der Körper einem Menschen oder einem Tier ähnlich sieht, heißt das noch lange nicht, dass das Gehirn des Roboters auch nur annähernd so gut ist, sagt Pratt. Obwohl die Roboter zunehmend in der Lage sind, die Details ihrer Bewegungen selbst zu planen und auszuführen, übernimmt der Mensch immer noch das Hauptdenken.
Aber verschiedene Teams hatten unterschiedliche Möglichkeiten, die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu verwalten. Das MIT hatte eine besonders gut gestaltete Mensch-Maschine-Schnittstelle, sagt Pratt. Insbesondere hatte das Team eine Software entwickelt, die es den Bedienern ermöglichte, dem Roboter schnell zu helfen, wichtige Objekte in seiner Umgebung wahrzunehmen. Wenn eine Schnittstelle gut gestaltet ist, sagt er, kann der Bediener mit weniger Arbeit mehr erreichen. Während viele andere Teams Joystick-ähnliche Steuerungen verwendeten, um den Roboter zu manipulieren, wählte das MIT-Team einen eher rechnerischen, weniger manuellen Ansatz, sagt Teller. Die Idee ist, dem Roboter immer anspruchsvollere Befehle zu geben und schließlich Maschinen zu entwickeln, die sich immer weniger auf einen hochqualifizierten Bediener verlassen, der die Fäden zieht.
Bei den Versuchen in Florida meistert Helios die Ventilaufgabe, indem er zu drei verschiedenen Arten von wandmontierten Ventilen geht und diese bedient.
Obwohl die Prozesse intensiv waren, sagt Teller, dass sie überraschend viel Spaß gemacht haben; Es war das erste Mal, dass Teams, die monatelang an ihren eigenen Projekten gearbeitet hatten, die Gelegenheit hatten, sich zu treffen und ihre Arbeit zu zeigen. Obwohl sie Konkurrenten waren, halfen sie sich gegenseitig und liehen Teile hin und her. Und obwohl der MIT-Roboter von einigen der anderen besiegt wurde, brachte sein starkes Ergebnis dem Team weitere 1 Million US-Dollar ein, um seine Arbeit für das DRC-Finale fortzusetzen, das wahrscheinlich im nächsten Frühjahr stattfinden wird.
Stufe Drei: Bereiten Sie sich auf einen finalen Showdown vor
Helios ist jetzt wieder in seinem Haus in der Albany Street, und das MIT-Team hat endlich eine längere Zeit, um sein System zu verbessern. Für das bevorstehende Finale treibt das Team die Autonomie des Roboters noch weiter voran. Die Kommunikationsverbindungen zwischen Menschen und Robotern könnten dramatischer verlangsamt und von Zeit zu Zeit ganz unterbrochen werden, daher versuchen die Forscher, ihrer Maschine Autonomie auf Aufgabenebene zu geben, was bedeutet, dass sie es schaffen könnte, einen Schlauch aufzuheben oder eine Tür selbst zu öffnen . In einer kürzlich durchgeführten Demonstration brachte Marion den Atlas dazu, sich einem Tisch zu nähern, vier Gegenstände von ihm aufzuheben und sie in einen Eimer fallen zu lassen, alles als Reaktion auf einen einfachen Go-Befehl.
Pratt sagt, dass das Finale auch in anderer Hinsicht schwieriger sein wird. Sicherheitsseile, die Roboter aufrecht hielten, wenn sie das Gleichgewicht verloren, werden wahrscheinlich weg sein; Die Roboter müssen sich selbst aufheben, wenn sie fallen. Anstatt an eine Stromquelle angeschlossen zu werden, müssen die Maschinen ihre eigenen Leistungsreserven mitführen. Und sie müssen eine kontinuierlichere Reihe von Aufgaben bewältigen. Dafür muss das MIT-Team Helios noch flüssiger in seinen Bewegungen machen und seine Umgebung besser wahrnehmen.
Tedrake sagt, dass mit der Zeit, um ausgefeiltere Algorithmen zu entwickeln, alle Teams in der Lage sein werden, Bewegungen im Finale zu demonstrieren, die schneller und weniger stockend sind – ein bisschen weniger wie Tai Chi. Was passieren muss, um die Roboter dynamischer und anmutiger zu machen, ist, dass sie ihre eigene Physik besser verstehen und schneller darüber nachdenken können, sagt er. Teller, Tedrake und ihr Team haben bereits damit begonnen, Artikel über ihren Ansatz zu veröffentlichen, und sie haben einen Teil ihres Quellcodes öffentlich zugänglich gemacht.
Selbst mit Software, die es Robotern ermöglicht, sich schneller zu bewegen und mehr zu erreichen, wird es immer noch Zeiten geben, in denen die Maschinen stolpern, ein Ziel verfehlen oder bis zur Ziellinie rennen müssen. Die Leute haben dieses Bild von Robotern als Perfektion, sagt Teller, aber das Bild dieser Fließbandmaschinen, die unter streng kontrollierten Bedingungen arbeiten, ist nicht so, wie diese Dinge sein werden, wenn sie in der realen Welt eingesetzt werden. Aber das ist Teil des Spaßes, Roboter zu entwerfen, die mit der Unordnung des Lebens fertig werden können. Wir sind hier nicht auf Perfektion aus, sagt er. Wir sind auf Leistung aus. Können Menschen und Maschinen zusammenarbeiten, um die Arbeit zu erledigen?