Ein Roboter, der Menschen eine Jacke oder ein Sakko anzieht: Das haben Theodoros Stouraitis, Gastwissenschaftler in der Interactive Robotics Group am Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory des Massachusetts Institute of Technology (MIT), und seine Kollegen Shen Li und Julie A. Shah mit Unterstützung von Michael Gienger vom Honda Research Institute Europe und Sethu Vijayakumar von der University of Edinburgh nun realisiert.
"Der Roboter kann den menschlichen Arm während des Ankleideprozesses nicht sehen. Insbesondere bleibt ihm die genaue Position des Ellenbogens verborgen", umschreibt Li das Problem. Um dieses zu lösen, hat das Team einen "Positionsschätzungsalgorithmus" entwickelt. Dieser ermöglicht es dem Roboter, einigermassen präzise fundierte Vermutungen darüber anzustellen, wo sich der Ellenbogen zu einem bestimmten Zeitpunkt befindet und wie der Arm geneigt ist - ob er gerade ausgestreckt oder am Ellbogen gebeugt ist, nach oben, unten oder zur Seite zeigt - selbst wenn er vollständig durch Kleidung verdeckt ist.
Zu jeder Zeit nimmt der Algorithmus die Messung der auf das Tuch ausgeübten Kraft durch den Roboter als Eingabe und schätzt dann die Position des Ellenbogens ab. Diese Einschätzung versetzt die Maschine in die Lage, ihre Kraft richtig einzusetzen. "Wenn der Arm ausgestreckt ist, zieht er kontinuierlich, bis das Schulterstück am Ziel angekommen ist. Ist der Arm gebeugt, muss er den Ärmel mit Feingefühl um die Kurve bringen", so Stouraitis. Der Algorithmus enthalte ein dynamisches Modell, das vorhersagt, wie sich der Arm im nächsten Augenblick bewegt, sodass der Roboter die Kraft, mit der er zieht, schnell anpassen kann.
Das Modell zur Vorhersage von Armbewegungen und Ellenbogenposition sowie jenes zur Messung der vom Roboter ausgeübten Kraft beinhalten beide Techniken des maschinellen Lernens. Die Daten, die zum Trainieren der maschinellen Lernsysteme verwendet wurden, stammen von Personen, die Anzüge mit eingebauten Sensoren trugen, die Körperbewegungen genau verfolgen und aufzeichnen. Nachdem der Roboter anhand dieser Daten trainiert war, konnte er seinem Gegenüber das Sakko korrekt überstreifen.
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