Durch die Änderung des Entwicklungsvektors des ANYmal-Roboters konnte ein bedeutender Durchbruch erzielt werden
Forscher der ETH Zürich unter der Leitung von Marco Hutter haben einen neuen Steuerungsansatz entwickelt, der es einem Roboter mit Beinen namens ANYmal ermöglicht, sich schnell und robust über schwieriges Gelände zu bewegen. Dank maschinellem Lernen kann der Roboter erstmals seine visuelle Wahrnehmung der Umgebung mit seinem Tastsinn kombinieren.
Steile Passagen auf rutschigem Untergrund, hohe Stufen, Geröll und Waldwege voller Wurzeln: Der Weg auf den 1098 Meter hohen Etzel am südlichen Ende des Zürichsees ist mit zahlreichen Hindernissen gespickt. Doch ANYmal, der vierbeinige Roboter des Robotic Systems Lab der ETH Zürich, überwindet die 120 Höhenmeter mühelos in einer 31-minütigen Wanderung. Das ist 4 Minuten schneller als die geschätzte Dauer für menschliche Wanderer – und ohne Stürze oder Fehltritte.
Möglich macht dies eine neue Steuerungstechnologie, die Forscher der ETH Zürich unter der Leitung von Robotik-Professor Marco Hutter kürzlich im Fachblatt Science Robotics vorgestellt haben. „Der Roboter hat gelernt, die visuelle Wahrnehmung seiner Umgebung mit der Propriozeption – seinem Tastsinn – basierend auf direktem Beinkontakt zu kombinieren. Dadurch kann er unwegsames Gelände schneller, effizienter und vor allem robuster bewältigen“, sagt Hutter. Künftig kann ANYmal überall dort eingesetzt werden, wo es für Menschen zu gefährlich oder für andere Roboter zu unwegsam ist.
Die Umgebung genau wahrnehmen
Um sich in schwierigem Gelände zurechtzufinden, kombinieren Mensch und Tier ganz automatisch die visuelle Wahrnehmung ihrer Umwelt mit der Propriozeption ihrer Beine und Hände. Dadurch können sie problemlos mit rutschigem oder weichem Untergrund umgehen und sich selbst bei schlechter Sicht sicher bewegen. Beinroboter können das bisher nur bedingt.
„Der Grund ist, dass die von Lasersensoren und Kameras erfassten Informationen über die unmittelbare Umgebung oft unvollständig und mehrdeutig sind“, erklärt Takahiro Miki, Doktorand in Hutters Gruppe und Erstautor der Studie. Beispielsweise erscheinen hohes Gras, flache Pfützen oder Schnee als unüberwindbare Hindernisse oder sind teilweise unsichtbar, obwohl der Roboter sie eigentlich überqueren könnte. Zudem kann die Sicht des Roboters im Feld durch schwierige Lichtverhältnisse, Staub oder Nebel beeinträchtigt werden.
„Deshalb müssen Roboter wie ANYmal selbst entscheiden können, wann sie der visuellen Wahrnehmung ihrer Umgebung vertrauen und sich zügig vorwärts bewegen und wann es besser ist, vorsichtig und mit kleinen Schritten vorzugehen“, sagt Miki. "Und das ist die große Herausforderung."
Ein virtuelles Trainingslager
Der Beinroboter ANYmal, der von ETH-Forschern entwickelt und vom ETH-Spin-off ANYbotics kommerzialisiert wurde, ist dank einer neuen Steuerung auf Basis eines neuronalen Netzes erstmals in der Lage, Aussenwahrnehmung und propriozeptive Wahrnehmung zu kombinieren. Bevor der Roboter seine Fähigkeiten in der realen Welt unter Beweis stellen konnte, setzten die Wissenschaftler das System in einem virtuellen Trainingslager zahlreichen Hindernissen und Fehlerquellen aus. Auf diese Weise lernte das Netzwerk, wie der Roboter Hindernisse am besten überwindet und wann er sich auf Umgebungsdaten verlassen kann – und wann er diese Daten besser ignorieren sollte.
„Mit diesem Training ist der Roboter in der Lage, schwierigstes natürliches Gelände zu meistern, ohne es vorher gesehen zu haben“, sagt ETH-Professor Hutter. Dies funktioniert auch dann, wenn die Sensordaten zur unmittelbaren Umgebung mehrdeutig oder vage sind. ANYmal geht dann auf Nummer sicher und verlässt sich auf seine Propriozeption. Laut Hutter kann der Roboter dadurch das Beste aus beiden Welten kombinieren: die Geschwindigkeit und Effizienz der externen Wahrnehmung und die Sicherheit der propriozeptiven Wahrnehmung.
Einsatz unter extremen Bedingungen
Ob nach einem Erdbeben, nach einer Nuklearkatastrophe oder während eines Waldbrandes, Roboter wie ANYmal kommen vor allem dort zum Einsatz, wo es für Menschen zu gefährlich ist und wo andere Roboter das schwierige Gelände nicht bewältigen können.
Wie gut die neue Steuerungstechnik funktioniert, konnte ANYmal im September vergangenen Jahres bei der DARPA Subterranean Challenge, dem weltweit bekanntesten Robotik-Wettbewerb, unter Beweis stellen. Der ETH-Roboter überwand automatisch und schnell zahlreiche Hindernisse und schwieriges Gelände, während er autonom ein unterirdisches System aus engen Tunneln, Höhlen und städtischer Infrastruktur erkundete. Nicht zuletzt deshalb belegten die ETH-Forschenden als Teil des CERBERUS-Teams den mit 2 Millionen Dollar dotierten ersten Platz.
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