Zhixuan Xu und Yuchen Li von der Cornell University haben mit "Fingereye" ein neues robotisches Feedback-System entwickelt. Damit kann ein Roboter seine Handlungen während der gesamten Interaktion mit Gegenständen oder Personen anpassen. Die beiden Wissenschaftler arbeiten für die National University of Singapore und den chinesischen Roboterhersteller Roboscience.
Herkömmliche Lösungen stützen sich auf visuelle Sensoren wie Kameras und taktile Sensoren. Doch diese Sensoren liefern erst dann eine Rückmeldung, wenn der Robo-Greifer ein Objekt berührt, was die Vorausplanung von Manipulationsstrategien erschwert. Fingereye umfasst zwei kleine Farbkameras und eine weiche Ringstruktur. Diese erfassen kontinuierlich das Objekt, das der Greifer packen soll.
Aus den Stereo-Bildern errechnet das System laufend den Abstand zum Objekt, sodass der Greifer rechtzeitig planen kann, wie er es ergreift. Die Ringstruktur liefert Infos, wenn sie mit dem Objekt in Kontakt kommt, indem sie sich verformt. Anhand dieser Verformung errechnet das System die nötige Kraft, mit denen der Greifer zupacken muss, um das Objekt sicher zu halten und zu bewegen. Er bekommt praktisch die gleichen Infos, die sich ein Mensch mit seinen Sinnen beschafft.
"Dieses Design liefert einen Wahrnehmungsstrom, der nahtlos von visuellen Hinweisen vor dem Kontakt zu taktiler Rückmeldung nach dem Kontakt übergeht. Darauf aufbauend haben wir ein visuell-taktiles Trainingsprogramm entwickelt, um die Manipulationsfähigkeit zu optimieren", schreiben Zhixuan Xu und Yuchen Li.
Die Entwickler haben ihren Sensor sowohl in Simulationen als auch in realen Experimenten getestet, bei denen sie ihn in Robotergreifer integrierten und dessen Fähigkeit zur Ausführung verschiedener Manipulationsaufgaben prüften. Dem Greifer gelang es mühelos, Münzen aufzustellen, Chips aufzunehmen, Buchstaben aus einem Setzkasten zu nehmen und Spritzen zu handhaben.
