<strong>02</strong>11 16 blickpunkt/Focus Helfer im Haushalt: ARMAR. Helper in the household: ARMAR. Humanoide Roboter lernen, Komplexes zu meistern Elektronischer Küchenjunge Nach dem Essen kümmert sich ein fleißiger Roboter um das schmutzige Geschirr. Zukunftsmusik? Im Institut für Anthropomatik am <strong>KIT</strong> ist es schon jetzt Realität. Der hilfsbereite Geselle mit Namen ARMAR-III kann Objekte sehen, erkennen, greifen, transportieren und an anderer Stelle wieder ablegen. Dafür muss er nicht nur menschliche Sprachbefehle von anderen Hintergrundgeräuschen unterscheiden und dekodieren, sondern auch Objekte in seiner Umgebung identifizieren können, die auf verschiedene Weise im Raum angeordnet sind. Er muss sich kollisionsfrei auf sie zu bewegen, Hindernisse gegebenenfalls aus dem Weg räumen und die angepeilten Objekte zielsicher und mit dem angemessenen Kraftaufwand greifen können, ohne sie zu zerstören. Computer scientist Tamim Asfour of the Institute of Anthropomatics considers grasping one of the biggest challenges there is: “A problem of this complexity means perfect coordination of many components – how the robot localizes objects, how he recognizes objects, how he triggers his arms and hands in order to grasp an object.” In order for ARMAR-III to act as efficiently as possible, he is given some basic information about himself and his environment at birth and, like a small child, he is supposed to gradually learn more knowledge about his environment, the objects in it, and his body, and also acquire additional capabilities. Asfour provides an impressive demonstration of how far ARMAR-III has already progressed. “What do you see in my hand?” he asks the robot, holding up a book. “I do not know this object. Please, tell me what it is,” is the answer. “This is a book about progress in robot control,” explains the scientist. “I see. The object is a book about progress in robot control. Correct?” ARMAR-III asks. Asfour answers in the affirmative, briefly removes the book from the vision of the robot and then holds it in front of him again. “What do you see in my hand?” he asks again. “I see a book about progress in robot control,” says ARMAR-III. Asfour turns the book by 180°. For a machine not as “intelligent” as ARMAR-III in terms of object recognition, the turned rectangle would be a different shape, and the machine would be unable to identify the object. Not so ARMAR-III: “I see a book about progress in robot control,” he repeats. By imitating people, ARMAR-III is to acquire not only verbal but also motor skills. The <strong>KIT</strong> scientists successfully developed a system enabling the robot to perceive, visualize, and reproduce human movements. Once learned, the movement is stored in a database and available from then on. Interdisciplinary Research Field A whole team of experts from various disciplines is needed to solve such complex tasks in the design of a humanoid robot. “Our life is increasingly influenced by machines. This means that computer science will face new problems which we can solve only together with human studies. For this reason, not only the faculties of Computer Science, Mechanical Engineering, Electrical Engineering, and Information Technology, but also the faculty of Humanities and Social Sciences are involved,” says Professor Rüdiger Dillmann, spokesman of the Anthropomatics and Robotics <strong>KIT</strong> Focus. Für den Informatiker Tamim Asfour vom Institut für Anthropomatik ist das Greifen eine der größten Herausforderungen überhaupt: „Eine Aufgabe dieser Komplexität ist das perfekte Zusammenspiel vieler Komponenten – wie der Roboter die Objekte lokalisiert, wie er die Objekte erkennt, wie er seine Arme und Hände ansteuert, um ein Objekt zu greifen." Damit ARMAR-III so effizient wie möglich agieren kann, bekommt er bei der Geburt zwar einige Basisinformationen über sich und seine Umwelt mit auf den Weg, doch genau wie ein Kleinkind soll er sich nach und nach durch Lernen weiteres Wissen über seine Umgebung, die Objekte darin und seinen eigenen Körper aneignen und zusätzliche Fähigkeiten erwerben. Doch nicht nur verbales, auch motorisches Wissen soll ARMAR-III von Menschen durch Imitieren erlernen können. Den <strong>KIT</strong>-Forschern gelang es, ein System zu entwickeln, mit dem der Roboter menschliche Bewegungen wahrnehmen, visualisieren und reproduzieren kann. Einmal gelernt, wird die Bewegung in der Datenbank abgespeichert und ist fortan abrufbar. Tu-Mai Pham-Huu
Für GipFelsTürmer. Vielversprechende Karrierechancen für Absolventen. » Trainees (m / w) Sie haben Teamgeist und eine hohe Leistungsbereitschaft? Sind Sie nach Ihrem Hochschulabschluss für Herausforderungen bereit? Setzen Sie sich hohe Ziele? Als Absolvent/-in genießen Sie bei uns viel Spielraum für die eigene Entwicklung, werden bei Ihrem Weiterkommen aktiv unterstützt und erleben dabei, dass zusammen einfach mehr geht. Nähere Informationen zu unseren Traineeprogrammen und den Anforderungsprofilen finden Sie auf unserer Internetseite unter www.karriere.dzbank.de
Change language