Virginia Tech Forscher entwickeln bio-inspirierte Gangsysteme für fortschrittliche Robotik

Inspiration durch Kind und Hund: Ganganalyse für Roboter

Vor zwei Jahren sah Kaveh Hamed seinen Sohn Nikaan seine ersten eigenständigen Schritte machen. Er beobachtete, wie der Einjährige auf wackeligen Beinen nach vorne taumelte.

Und er sah Nikaans Fortschritt: vom Krauchen auf dem Bauch zum Stehen mit Schwanken, zu den ersten Schritten, bis hin zum sicheren Davonlaufen auf zwei festen Füßen.

Diese Erinnerungen lassen Hamed an Mathematik denken, wie auch beim Beobachten seines Hundes Telli beim Laufen. Wenn sie auf ihn zuspringt und in einen Trab wechselt, fragt er sich wieder, wie er ihre Agilität auf einen Roboter übertragen könnte.

Über 10 Jahre Forschung an Steuerungsalgorithmen

Seit mehr als 10 Jahren entwickelt Hamed Steuerungsalgorithmen, die Beinroboter befähigen, menschen- und tierähnlicher zu laufen und zu rennen.

Nikaan und Telli in Bewegung zu sehen erinnert ihn daran, wie viel noch zu lernen ist. „Es scheint ein einfaches Problem“, sagt Hamed. „Wir tun diese Dinge täglich – gehen, rennen, Treppen steigen, Lücken überspringen. Aber die Übersetzung in Mathematik und Roboter ist herausfordernd.“

Neue Position an Virginia Tech

Hamed kam letztes Jahr an die Virginia Tech als Assistant Professor im Department of Mechanical Engineering im College of Engineering und als Leiter des Hybrid Dynamic Systems and Robot Locomotion Lab.

Seitdem arbeiten er und sein Forschungsteam daran, bio-inspirierte Fortbewegung in Robotern zu verbessern, zusammen mit Kollaborateuren innerhalb des Departments und von anderen Universitäten landesweit.

Vier NSF-geförderte Projekte

Sie arbeiten derzeit an vier Projekten, finanziert von der National Science Foundation, die alle Inspiration aus Menschen oder Tieren ziehen und sich auf Softwareentwicklung konzentrieren.

Eines ihrer Projekte untersucht Anwendungen bipeder (zweibeiniger) Fortbewegung auf resiliente Fortbewegung von motorisierten Prothesenbeinen.

Hameds Forschungsteam kollaboriert mit Robert Gregg, Associate Professor im Department of Electrical Engineering and Computer Science an der University of Michigan, um dezentrale Steuerungsalgorithmen für Greggs Modell eines motorisierten Prothesenbeins zu entwickeln.

Drei der aktuellen Projekte drehen sich um quadrupede (vierbeinige) Roboter und den kombinierten Einsatz von Sensoren, Steuerungsalgorithmen und künstlicher Intelligenz zur Verbesserung von Agilität, Stabilität und Geschicklichkeit robotischer Hunde sowie ihrer Reaktionsfähigkeit auf Umgebung und Artgenossen.

Fundamentale Lücke zwischen Robotern und biologischen Vorbildern

Hamed sagt, obwohl jedes Jahr mehr Beinroboter gebaut werden, hat das Feld noch einen langen Weg, bevor Roboter die Agilität ihrer zwei- oder vierbeinigen Vorbilder erreichen können.

„Wir glauben, dass die Agilität, die wir in tierischer Fortbewegung sehen – wie bei Hund, Gepard oder Berglöwe – von Robotern, selbst State-of-the-Art-Modellen, derzeit nicht annähernd erreicht werden kann“, so Hamed.

„Robotertechnologie schreitet schnell voran, aber es gibt immer noch eine fundamentale Lücke zwischen dem, was wir bei Robotern sehen, und dem, was wir bei ihren biologischen Gegenstücken sehen.“

Inspiration von vierbeinigen Freunden

In seiner Arbeit mit robotischen Hunden zielt Hamed darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem er fortschrittliche und intelligente Steuerungsalgorithmen entwickelt, die der Agilität und Stabilität tierischer Fortbewegung zugrunde liegen.

Durch Integration fortschrittlicher Rückkopplungssteuerungsalgorithmen und mathematischer Optimierungstechniken mit Sensoreneinsatz funktioniert sein Ansatz mit der grundlegenden Biologie von Tieren.

Gleichgewichtskontrolle bei Wirbeltieren findet beispielsweise größtenteils im Rückenmark statt, wo oszillatorische Neuronen miteinander kommunizieren, um rhythmische Bewegung zu erzeugen.

Es ist eine natürliche Funktion – der Grund, warum Beintiere und Menschen die Augen schließen und noch laufen können, erklärt Hamed.

Aber um komplexere Umgebungen zu navigieren – wie Treppen oder Felsbrocken – brauchen sowohl Menschen als auch Tiere Sehsinn und das Gehirn, um zu interpretieren, was wir sehen.

Sensoren und robuste Algorithmen für robotische Hunde

Hameds Forschungsteam nutzt Sensoren und robuste Steuerungsalgorithmen, um ähnliche Effekte bei ihren robotischen Hunden zu erzeugen.

Sie verwenden Encoder – Sensoren an Gelenken, um deren Position zueinander abzulesen – sowie Inertiale Messeinheiten – Sensoren, die die Orientierung des Roboterkörpers zum Boden messen – um mehr von der Balance und Bewegungskontrolle zu schaffen, die Wirbeltieren natürlich ist.

Das Team befestigt auch Kameras und Lidar, eine Lasertechnologie für präzisere Umgebungsvermessung, um Machine Vision zu nutzen, die jeden Roboterkontakt mit oder Vermeidung von Hindernissen besser informieren kann.

Hameds Team hat drei robotische Hunde, gebaut von Ghost Robotics, einem auf Beinroboter spezialisierten Unternehmen, mit diesen Sensoren ausgestattet und sie zum Testen ihrer neu entwickelten, intelligenten und robusten Steuerungsalgorithmen genutzt.

Vom Messen zum Handeln: On-Board-Computer berechnen Steueraktionen

Sobald die Roboter Messungen ihrer eigenen Bewegung und Umgebung gelesen haben, ist die Idee, sie entsprechend handeln zu lassen: On-Board-Computer berechnen die robusten Steueraktionen, die die Roboter nutzen sollten, um sich von Punkt A nach Punkt B zu steuern.

Bisher haben die Forscher mehrere verschiedene Gänge simuliert und begonnen zu testen, die denen echter Tiere nachempfunden sind.

Die robotischen Hunde haben begonnen zu schreiten, zu traben und in schärferen Winkeln mit mehr Agilität, Balance und Geschwindigkeit zu laufen.

Das Team erforscht auch die Integration künstlicher Intelligenz in ihre Steuerungsalgorithmen, um die Echtzeit-Entscheidungsfindung der Roboter in realen Umgebungen zu verbessern.

Kollaboration mit Partnern von Virginia Tech und darüber hinaus

Hamed nutzt Kollaboration, um neue Konzepte wie künstliche Intelligenz und sicherheitskritische Steuerungsalgorithmen zu adoptieren.

In zwei seiner Projekte kollaboriert er mit Aaron Ames, Professor für Mechanical and Civil Engineering am Caltech.

Gemeinsam zielen sie darauf ab, die nächste Generation intelligenter, sicherer und robuster Steuerungsalgorithmen zu entwickeln, die agile Fortbewegung von quadripeden und bipeden Robotern in komplexen Umgebungen ermöglichen.

Sie wollen auch auf dieser Arbeit mit Schwärmen von Beinrobotern aufbauen, indem sie verteilte Rückkopplungssteuerungsalgorithmen schaffen, die Beinroboter befähigen, ihre Bewegung in kollaborativen Aufgaben zu koordinieren.

Kürzlich ist Alex Leonessa, Professor für Mechanical Engineering an Virginia Tech, Ames und Hamed in einem Projekt beigetreten, das den Einsatz verteilter Steuerungsalgorithmen für kooperative Fortbewegung von Roboter-Führhunden und Menschen adaptiert.

„Ich lerne durch Kollaboration“, sagt Hamed. „Das tun wir, um Wissen voranzutreiben. Bekannte Unternehmen tun erstaunliche Dinge gerade, aber man kann nicht sehen, was sie tun.

Wir möchten aus Wissenschaft und Mathematik lernen und teilen, was wir finden. Wenn wir publizieren, können wir anderen Universitäten sagen: ‚Das sind die Algorithmen, die wir nutzen. Wie könnt ihr sie erweitern?‘“

Potenzielle Anwendungen: Mobilität, Assistenz, Kombination

Hamed sieht die potenziellen Vorteile und realen Anwendungen dieser Verbesserungen in Bezug auf Mobilität, assistive Fähigkeit und eine Kombination aus beidem.

Mit mehr als der Hälfte der Erdoberfläche, die für Radfahrzeuge unerreichbar markiert ist, könnten agile Beinroboter raues, steiles Gelände besser navigieren, wie Berge oder Wälder.

In Häusern und Büros ist der Boden flach und meist vorhersehbar, aber Limitationen für Roboter nehmen Form in Leitern und Treppen an, die für zweibeinige Geher designed sind.

Hamed glaubt, es wird wichtig sein, sicherzustellen, dass Roboter dieselben Bedingungen bewältigen können, wenn sie genutzt werden sollen, um Menschen mit eingeschränkter Mobilität zu assistieren und mit ihnen zu leben.

Und wenn Roboter Menschen in Notfalleinsätzen unterstützen oder ersetzen – eine Rettungsmission bei einem Fabrikbrand beispielsweise – profitieren sie von geschicktem Einsatz ihrer Beine.

Hamed findet die ersten Tests an Steuerungsalgorithmen mit seinen robotischen Hunden vielversprechend, aber die Entwicklung dieser Algorithmen wird ein fortlaufender Prozess sein.

„Sind die Algorithmen, die wir nutzen, tatsächlich bio-inspiriert?“, hat sich Hamed gefragt. „Verhalten sie sich tatsächlich wie Hunde? Wir versuchen, die Mathematik zu machen.

Aber es muss bio-inspiriert sein. Wir müssen Tiere anschauen und dann unsere Algorithmen korrigieren – um zu sehen, wie sie auf dieses Szenario reagieren und wie unsere Steuerungsalgorithmen reagieren.“