Forscher am Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben mit "Conduct-A-Bot" ein System entwickelt, das eine Gestensteuerung von Drohnen erlaubt. Möglich machen das an den Armen getragene Sensoren. Damit soll die Steuerung natürlicher und intuitiver werden. "Uns schwebt eine Welt vor, in der Maschinen den Leuten mit physischen und kognitiven Aufgaben helfen und sich dazu an die Menschen anpassen statt umgekehrt", sagt CSAIL-Leiterin Daniela Rus.
Das neue System setzt auf Bewegungssensoren und Muskelstrom-Messung (Elektromyographie). Nutzer tragen die nötigen Sensoren einfach direkt am Arm. Algorithmen interpretieren deren Daten in Echtzeit, um Steuergesten ohne vorheriges nutzerspezifisches Training zu erkennen. Das soll auch Amateuren die Kontrolle erleichtern, denn die Drehung des Arms, eine geballte Faust oder Unterarmbewegungen werden damit zu Anweisungen, wie und wohin die Drohne fliegen soll. Beispielweise könnte eine Armbewegung in Richtung eines Freundes anzeigen, dass die Drohne zu ihm fliegen soll oder ein Winken zur Seite, dass sie in diese Richtung abbiegen soll.
Das Team testete sein System am kompakten Quadcopters Bebop 2 von Parrot. Dabei galt es, einen Hindernisparcours aus Ringen abzufliegen. Bei diesen Tests reagierte die Drohne auf immerhin 82 Prozent von über 1.500 Gesten richtig. Sollte das System einfach nur Gesten klassifizieren, statt in Echtzeit die Drohne zu steuern, konnte es sogar deutlich über 90 Prozent der Gesten korrekt erkennen. Das nährt die Hoffnung, dass die Conduct-A-Drone wirklich als Plug-and-Play-Lösung für die Drohnen-Gestensteuerung geeignet ist.
Der Ansatz ist allgemein für die Robotik interessant, indem er Maschinen hilft, nonverbale Kommunikation besser zu erfassen. "Diese Art von System könnte die Interaktion mit Robotern ähnlicher mit jener zu einem anderen Menschen machen", erklärt Joseph DelPotro, Erstautor eines anlässlich der ACM/IEEE International Conference on Human Robot Interaction erscheinenden Papers über das System. Dies könnte Barrieren für den Umgang mit Robotern, insbesondere durch Nutzer ohne Fachkenntnisse abbauen, beispielsweise in Pflege und Industrie.
http://humanrobotinteraction.org/2020
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