Schweizer Wissenschaftler haben einen vierbeinigen Roboter gebaut, der gegen menschliche Gegner Badminton spielen kann. ANYmal-D zeigt, dass sich Hand-Auge-Koordination in der Robotik programmieren lässt – eine Funktionalität, die sich bislang als schwierig erwiesen hat.
Warum die Forschenden den Roboter entwickelt haben
Robotische Gliedmaßen haben sich zu beeindruckender Beweglichkeit und Geschicklichkeit entwickelt, doch die eigentliche Schwierigkeit liegt darin, sie mit visuellen Sensoren zu synchronisieren, die extrem schnelle Reflexe simulieren können: eine wichtige Funktion für Aufgaben wie das Fangen oder Ausweichen vor einem Geschoss. Die Kombination aus Augen, Nervensystem und Gehirn ist beim Menschen in dieser Art der schnellen Fokussierung und raschen visuellen Verarbeitung tendenziell deutlich besser.
Dennoch machte sich ein Forschungsteam der ETH Zürich daran, einen Roboter mit ausreichend schnellen Reflexen zu entwickeln, damit er einem Menschen als fähiger Sportpartner dienen kann. Ihrer in Science Robotics veröffentlichten Studie zufolge basiert ANYmal-D auf einer vierbeinigen Plattform, die ursprünglich vom Schweizer Robotikunternehmen ANYbotics für den Einsatz in industriellen Umgebungen entwickelt wurde.
Das Team fügte einen beweglichen Arm zur Haltung eines Schlägers sowie eine Stereokamera hinzu, um den fliegenden Federball zu verfolgen, zusammen mit weiteren benötigten Umgebungsinformationen. Anschließend trainierten sie den Controller von ANYmal-D – das „Gehirn“, das Sensordaten verarbeitet und Befehle an Motoren oder Aktuatoren sendet – mithilfe von Algorithmen des bestärkenden Lernens.
Diese Algorithmen ermöglichen es dem Roboter, Aktionen in einer virtuellen Umgebung auszuprobieren und durch Belohnungen und Strafen als Rückmeldung effektive Bewegungsstrategien zu erlernen. In diesem Fall war die virtuelle Umgebung ein Badmintonplatz, auf dem der Roboter mehrere unterschiedliche Fähigkeiten erlernte, darunter die Flugbahn des Federballs vorherzusagen und seine Kamera so auszurichten, dass sie ihm folgt.
ANYmal-D wurde mit einem „Wahrnehmungsrauschmodell“ ausgestattet, das es ihm ermöglichte, seine simulierten Lernerfahrungen mit Echtzeitdaten abzugleichen, wenn es gegen menschliche Gegner antrat. Durch diesen Prozess lernte ANYmal-D, sich nach jedem Schlag zur Platzmitte zurückzubewegen und sich auf die Hinterbeine zu stellen, um seiner Kamera eine bessere Sicht auf den Federball zu ermöglichen.
Außerdem würde er keinen Rückschlag versuchen, wenn dieser ihn verletzen könnte. Der Forscher Yuntao Ma sagte, eine wichtige Lektion, die ANYmal-D lernen musste, sei gewesen, beim Annähern an den Federball die richtige Geschwindigkeit zu finden.
„Wenn er sich langsam bewegt, sind die Chancen auf einen erfolgreichen Schlag geringer“, sagte Ma gegenüber Ars Technica. „Wenn er sich schnell bewegt, wackelt die Kamera, wodurch sich die Fehlerquote bei der Verfolgung des Federballs erhöht. Es ist ein Zielkonflikt, und wir wollten, dass er lernt, solche Zielkonflikte zu lösen.“
ANYmal-D lernte schließlich, in einem Ballwechsel gegen einen menschlichen Gegner 10 aufeinanderfolgende Schläge zu treffen, und kann eine maximale ausgeführte Schwunggeschwindigkeit von 12,06 m/s erreichen. Damit zeigt er, dass autonome Sportroboter als Trainingswerkzeuge für Athleten eingesetzt werden können.
Seine Reaktionszeit wird jedoch weiterhin durch mehrere Faktoren begrenzt: ein eingeschränktes Sichtfeld, das die Dauer seiner Federballverfolgung begrenzt, die von seiner Kamera verursachte Fehlerquote bei der Positionierung sowie die Höchstgeschwindigkeit seiner Aktuatoren. Deshalb hat ANYmal-D Schwierigkeiten, schnelle oder aggressive Schläge zurückzuspielen. Diese Einschränkungen könnten jedoch durch Hardware-Upgrades verbessert werden.
Weitere Einsatzmöglichkeiten für diese Forschungsmethode
„Über das Badminton hinaus bietet die Methode eine Vorlage für den Einsatz von Manipulatoren mit Beinen bei anderen dynamischen Aufgaben, bei denen sowohl präzise Wahrnehmung als auch schnelle Ganzkörperreaktionen entscheidend sind“, erklärten die Forschenden in einer Mitteilung.
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