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Robotern helfen, einen Halt zu finden
Einer der Hauptgründe, die Roboter daran hindern, bei alltäglichen Aufgaben mitzuhelfen, ist ein einfacher Mangel an manueller Geschicklichkeit. Neue Forschungsergebnisse eines Teams der Columbia University könnten Robotern – und Roboterprothesen – helfen, alle Arten von Objekten besser zu greifen.
Guter Halt: Ein neuer Ansatz ermöglicht es einer komplizierten Roboterhand, ein Objekt leichter zu greifen.
Peter Allen , Professor an der Columbia University und Direktor seiner Robotik-Gruppe , und Kollege Matei Ciocarlie entwickelte eine einfachere Möglichkeit, eine geschickte Roboterhand zu steuern, indem sie sich auf die Forschung in der Biologie stützte. Sie stellten fest, dass die menschlichen Hände zwar etwa 20 Freiheitsgrade haben (20 Gelenke, die sich jeweils beugen können), sich jedoch nicht jedes Gelenk vollständig unabhängig bewegen kann; Stattdessen sind seine Bewegungen durch Muskeln oder Nerven mit denen anderer Gelenke verbunden.
Traditionell hat die Software zur Steuerung einer komplexen Roboterhand versucht, alle Freiheitsgrade in den Gelenken der Roboterhand zu berücksichtigen, aber dies ist rechenaufwendig und verlangsamt den Roboter. Stattdessen beschlossen Allen und Ciocarlie, die Bewegung einer Roboterhand auf die gleiche Weise wie eine menschliche Hand einzuschränken. Durch diese Verknüpfung ihrer Gelenke zeigten sie, dass es möglich ist, eine komplizierte Roboterhand mit schnelleren, effizienteren Algorithmen zu steuern, ohne ihre Funktionalität zu verlieren. Von der Biologie könne man lernen, die Freiheitsgrade zu reduzieren, sagt Allen. Auch wenn Sie möglicherweise 20 Freiheitsgrade haben, müssen Sie sie nicht verwenden.
Die Forscher experimentierten mit vier verschiedenen Arten komplexer Roboterhand, von denen jede mehrere Gelenke hatte. Sie entwickelten eine Software, um jeden Greifer durch die Verknüpfung seiner Gelenke zu steuern. In Simulationen und realen Tests konnte die Software Greifpositionen schnell berechnen, um verschiedene Gegenstände zu greifen, darunter ein Weinglas, eine Flasche, ein Telefon, ein Modellflugzeug und ein Aschenbecher.
Das System arbeitet in zwei Stufen. Zunächst wählt es eine Reihe möglicher Greifbewegungen aus, abhängig von dem Winkel, in dem sich die Hand dem Objekt nähert. Zweitens wählt es aus diesen Positionen die aus, die den stabilsten Halt bietet. Wenn der Controller dann der Meinung ist, dass die Greifposition richtig aussieht, kann er den Befehl geben und die Hand greift das Objekt.
Das Greifen von Objekten mit einer menschenähnlichen Hand ist ein scheinbar komplexes Rechenproblem, sagt Charlie Kemp , Professor am Georgia Institute of Technology, der Roboter entwickelt hat, die unbekannte Objekte greifen können. Diese Arbeit legt nahe, dass es eine zugrunde liegende Einfachheit gibt. Es zeigt, dass eine komplexe Hand kein komplexes Gehirn erfordert.
Berechnete Greifer: Ein Sensor lässt das System die Annäherungsrichtung erkennen; die Software berechnet dann die effektivsten Greifpositionen.
Ich glaube, dass dies der richtige Weg für das automatisierte Greifen ist, fügt hinzu Eric Berger , dem Co-Direktor des Personal Robotics Program bei Willow Garage, einem Robotik-Forschungszentrum in Kalifornien. Aus meiner Sicht ist die algorithmische Arbeit … neu und nützlich, aber das Spannendste daran, was sie tun, sind die unterschiedlichen Ansätze, die sie verfolgen, um diese neuen Algorithmen auf die reale Welt anzuwenden.
In ihren Experimenten programmierte das Columbia-Team das System mit einer groben Vorstellung von der Form des Objekts, das es greifen würde. Der nächste Schritt besteht darin, den Greifroboter an ein System zu koppeln, das völlig unbekannte Objekte in der realen Welt auswerten kann.
Andere Forschungsgruppen machen auf diesem Gebiet Fortschritte. Intel hat beispielsweise eine Technologie entwickelt, die elektrische Felder verwendet, um empfindliche Objekte in Reichweite sorgfältig zu erfassen, während Andrew Ng und Kollegen von der Stanford University einen Roboter entwickelt haben, der den besten Ort zum Greifen eines Objekts berechnen kann, das er noch nie zuvor gesehen hat.