DyRET-Ausflug auf dem Campus der Universität Oslo (Foto: Tønnes Nygaard)

Experten vom Forschungsinstitut des norwegischen Verteidigungsministeriums haben mit Forschern der Universität Oslo den "Dynamic Robot for Embodied Testing" ("Dyret") entwickelt. Das ist ein vierbeiniger Roboter, der seinen Gang an den Untergrund anpassen kann. Auf einer asphaltierten Strasse bewegt er sich anders als an einem sandigen Strand, ähnlich wie es Menschen tun, berichten die Forscher auf "The Conversation".

Die vier Beine des Roboters lassen sich wie eine Teleskop-Antenne in der Länge verändern. Das geschieht mit Motoren, die in die Beine integriert sind. Sie sind in ausgefahrenem Zustand jeweils 73 Zentimeter lang und können stufenlos auf 60 Zentimeter reduziert werden. Es sind zwar nur 13 Zentimeter Unterschied, doch die Wirkung ist enorm.

Laut Entwickler Tønnes Nygaard von der Universität Oslo ist der Roboter mit eingefahrenen Beinen stabil. Weil der Schwerpunkt niedrig ausfalle, könne sich die Maschine aber nur vergleichsweise langsam bewegen. Diese Konstellation sei ideal für unbefestigte Wege, Sand und Geröll. Wenn die Beine voll ausgefahren sind, ist Dyret zwar nicht vor Stolpern und Stürzen gefeit, kann sich aber mit grösseren Schritten und damit schneller bewegen. Das ist der Modus etwa für asphaltierte Wege. Mit seinen längeren Beinen könne er auch größere Hindernisse überwinden.

Dyret passt seine Beine selbstständig dem Untergrund an. Seine Füsse enthalten Sensoren, die die Festigkeit des Untergrunds erfassen. Eine 3D-Kamera erfasst den Bereich unmittelbar vor dem Roboter. Anhand der aufgenommenen Bilder erhält er zusätzliche Infos über den Zustand des Bodens. Um die richtigen Schlüsse aus den Daten zu ziehen, organisierte Nygaard für ihn ein maschinelles Lernprogramm, das er in fünf Meter langen Kästen zu absolvieren hatte. Der Untergrund bestand mal aus Sand, Kies und Betonplatten.

Jeden Untergrund absolvierte Dyret mit 25 verschiedenen Beinlängen, um die beste für den jeweiligen Untergrund herauszufinden. Nach diesem maschinellen Lernen war er in der Lage, seine Beinlängen allein aufgrund der Daten auszuwählen, die ihm die Sensoren liefern. Das gelang ihm sogar bei Oberflächen, die er zuvor noch nie "gesehen" hatte. Nygaard glaubt, dass sein Roboter eine grosse Hilfe bei Katastropheneinsätzen sein kann.