Forscher entwickeln fortschrittlichen Pfadplanungsansatz für Roboter

Forscher der University of Michigan haben einen neuen Wegplanungsansatz entwickelt, der Roboter durch unwegsames Gelände beschleunigt. Der neu entwickelte Algorithmus konnte dreimal so oft erfolgreiche Pfade finden wie Standardalgorithmen und benötigte deutlich weniger Verarbeitungszeit. 

Die Forschung wurde in veröffentlicht Autonome Roboter. 

Entwicklung des neuen Algorithmus

Der Algorithmus richtete sich speziell an Roboter, die mit armähnlichen Fortsätzen das Gleichgewicht auf unebenem Gelände wie Katastrophengebieten und Baustellen halten. 

Dmitry Berenson ist außerordentlicher Professor für Elektro- und Computertechnik und Kerndozent am Robotics Institute. 

„In einem eingestürzten Gebäude oder auf sehr unebenem Gelände ist ein Roboter nicht immer in der Lage, allein mit seinen Füßen das Gleichgewicht zu halten und sich vorwärts zu bewegen“, sagte Berenson. „Man braucht neue Algorithmen, um herauszufinden, wo man beide Füße und Hände hinstellen muss. Man muss alle diese Gliedmaßen koordinieren, um die Stabilität aufrechtzuerhalten, und im Endeffekt ist das ein sehr schwieriges Problem.“

Mithilfe der neuen Forschung können Roboter ermitteln, wie schwierig ein Gelände ist, bevor sie den besten Weg nach vorne berechnen.

Yu-Chi Lin ist frischgebackener Doktorand in Robotik und Softwareentwickler bei Neuro Inc. 

„Zuerst haben wir maschinelles Lernen eingesetzt, um dem Roboter beizubringen, wie er seine Hände und Füße auf unterschiedliche Weise platzieren kann, um das Gleichgewicht zu halten und Fortschritte zu machen“, sagte Lin. „Wenn der Roboter dann in eine neue, komplexe Umgebung gebracht wird, kann er das Gelernte nutzen, um zu bestimmen, wie befahrbar ein Pfad ist, und so viel schneller einen Weg zum Ziel finden.“

Trotz der neuen und verbesserten Methode dauert es mit herkömmlichen Planungsalgorithmen immer noch lange, einen erfolgreichen langen Weg zu planen.

„Wenn wir versuchen würden, alle Hand- und Fußstandorte auf einem langen Weg zu finden, würde das sehr lange dauern“, sagte Berenson.

Teile und herrsche

Um dies zu umgehen, setzte das Team auf einen „Teile-und-Herrsche“-Ansatz. Sie unterteilen den Weg in schwieriger zu begehende Abschnitte und leichter zu begehende Abschnitte. Bei Ersterem wenden die Roboter ihre lernbasierte Methode an, bei Letzterem nutzen sie eine einfachere Wegplanung. 

„Das klingt einfach, aber es ist wirklich schwer zu wissen, wie man das Problem richtig aufteilt und welche Planungsmethode man für jedes Segment verwenden sollte“, sagte Lin.

Dazu benötigen die Forscher ein geometrisches Modell der gesamten Umgebung, das sie erhalten können, indem sie eine Drohne fliegen lassen, die vor dem Roboter Ausschau hält.

Das Team erstellte ein virtuelles Experiment mit einem humanoiden Roboter in einem Trümmerkorridor und die Ergebnisse zeigten, dass die Methode des Teams frühere Methoden hinsichtlich Erfolg und Gesamtplanungszeit übertraf. Dies ist in Katastrophenszenarien von entscheidender Bedeutung. 

Von 50 Versuchen erreichte die Methode des Teams das Ziel in 84 % der Fälle, verglichen mit 26 % beim einfachen Pfadplaner. Die Planung dauerte nur etwas mehr als zwei Minuten, verglichen mit über drei Minuten für den einfachen Pfadplaner. 

Darüber hinaus demonstrierte das Team anhand eines Radroboters mit Rumpf und zwei Armen, wie seine Methode in der realen Welt funktionieren kann. Die Basis des Roboters wurde auf einer steilen Rampe platziert und er stützte sich mit seinen „Händen“ ab, wenn sich eine unebene Oberfläche bewegte. Die Methode des Teams ermöglichte es dem Roboter, einen Weg in etwas mehr als einer Zehntelsekunde zu planen, verglichen mit etwas mehr als 3.5 Sekunden mit dem einfachen Wegplaner. 

Das Team wird sich nun mit der Integration dynamisch stabiler Bewegungen befassen, die der natürlichen Bewegung von Menschen und Tieren ähneln. Dies würde die Bewegungsgeschwindigkeit des Roboters verbessern, da er nicht ständig im Gleichgewicht sein muss.