AI Kompetenzen suchen

Sich mit Hilfe von Robotern anziehen

Wissenschaftler des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT haben kürzlich einen neuen Algorithmus entwickelt, der einem Roboter hilft, effiziente Bewegungspläne zu finden, um die körperliche Sicherheit seines menschlichen Gegenübers zu gewährleisten.
Bislang gelang es Assistenzrobotern nicht, beispielsweise in der Pflege, Patienten:innen beim Anziehen zu helfen ohne sie zu verletzen oder zu schädigen. In diesem Falle setzte die Maschine aus.

Wissenschaftler des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT haben nun einen neuen Algorithmus entwickelt, der einem Roboter hilft, effiziente Bewegungsabläufe zu finden, um die körperliche Sicherheit seines menschlichen Gegenübers zu gewährleisten. In diesem Fall half der Bot dabei, einem Menschen eine Jacke anzuziehen. Das könnte möglicherweise bei der Assistenz für Menschen mit Behinderungen oder eingeschränkter Mobilität hilfreich sein.

Roboter verfügen nicht über das gleiche fest verdrahtete Verhaltensbewusstsein und die gleiche Verhaltenskontrolle, sodass eine sichere Zusammenarbeit mit Menschen methodische Planung und Koordination erfordert.
«Die Entwicklung von Algorithmen, die körperliche Schäden verhindern, ohne die Effizienz der Aufgabe unnötig zu beeinträchtigen, ist eine entscheidende Herausforderung», sagt MIT-Doktorand Shen Li, einer der Hauptautoren eines neuen Papiers über die Forschung.

Menschliche Modellierung, Sicherheit und Effizienz

Eine korrekte Menschmodellierung - wie sich der Mensch bewegt, reagiert und antwortet - ist notwendig, um eine erfolgreiche Bewegungsplanung für Roboter bei interaktiven Mensch-Roboter-Aufgaben zu ermöglichen. Ein Roboter kann eine flüssige Interaktion erreichen, wenn das menschliche Modell perfekt ist, aber meistens sind die Menschen sehr verschieden.

Um eine theoretische Garantie für die menschliche Sicherheit zu bieten, berücksichtigt der Algorithmus des Teams die Unsicherheiten im menschlichen Modell. Anstatt ein einziges Standardmodell zu haben, bei dem der Roboter nur eine mögliche Reaktion versteht, gab das Team der Maschine ein Verständnis vieler möglicher Modelle, um besser zu imitieren, wie ein Mensch andere Menschen verstehen kann. Wenn der Roboter mehr Daten sammelt, wird er die Unsicherheit rverringern und diese Modelle verfeinern.

«Diese Forschung könnte potenziell auf eine Vielzahl von assistiven Robotik-Szenarien angewendet werden, mit dem ultimativen Ziel, Roboter zu befähigen, Menschen mit Behinderungen sicherere physische Unterstützung zu bieten», so Zackory Erickson, Assistant Professor am Robotics Institute der Carnegie Mellon University.
(fest/pd)
publiziert: Donnerstag, 15. Juli 2021 / 15:16 Uhr , aktualisiert: Donnerstag, 15. Juli 2021 / 15:32 Uhr

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