Adaptives Lernen: Roboter kriegt (fast) jede Tür auf

Das Öffnen beliebiger Türen ist für einen Roboter eine Herausforderung. Er kann es aber selbstständig erlernen.

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Ein vierrädriger Roboter öffnet mit einem Greifarm eine Tür.

Der Roboter der CMU öffnet eine Tür. Wie das geht, hat er durch Adaptives Lernen herausgefunden.

(Bild: Haoyu Xiong u. a.)

Lesezeit: 2 Min.

Ein Forschungsteam der Carnegie Mellon University (CMU) hat eine Methode gefunden, einem Roboter das Öffnen von Türen und Schubladen mit unterschiedlichen Öffnungsmechanismen beizubringen. Die als Adaptives Lernen bezeichnete Methode benötigt bis zu einer halben Stunde, um dem Roboter das Öffnen einer Tür mit unbekanntem Öffnungsmechanismus beizubringen.

Das Öffnen von einer Tür in unstrukturierten Umgebungen, wie etwa in Wohnungen, ist für einen Roboter ein recht kompliziertes Verfahren. Zunächst muss er erkennen, mit welchem Mechanismus, wie Türklinke, Drehknauf oder Bügel, eine Tür geöffnet werden kann. Entsprechend muss er dann mit dem Greifer die nötigen Bewegungen ausführen, um die Tür zu öffnen. Hinzu kommt, die Tür so weit zu öffnen, dass der Roboter durch sie hindurchschlüpfen kann. Zudem muss der Roboter berücksichtigen, in welche Richtung die Tür aufgeht.

Forscher der CMU haben dazu eine Adaptive Lernmethode entwickelt, die sie in dem wissenschaftlichen Paper "Adaptive Mobile Manipulation for Articulated Objects In the Open World" beschreiben, das auf Arxiv im Preprint veröffentlicht ist. Als Basis für die Experimente mit Adaptivem Lernen dient ein vierrädriger Roboter, der mit einem einzigen Arm und einem Greifer ausgestattet ist. Der Roboter ist aus handelsüblichen Komponenten aufgebaut und kostet insgesamt rund 20.000 US-Dollar.

Die Wissenschaftler nutzten ein adaptives Lernsystem, um dem Roboter das Öffnen beliebiger Türen in unstrukturierten Umgebungen beizubringen. Das System benutzt dazu zunächst einen kleinen Datensatz, um durch Klonen von Verhaltensweisen zu lernen. Auf dieser Grundlage übt der Roboter an neuartigen Objekten, die aus der Trainingsverteilung herausfallen, dann weiter. So lernt der Roboter dazu, wie unterschiedliche Türöffnungsmechanismen funktionieren und wie sie geöffnet werden können. Dabei nutzt er das bereits vorhandene Wissen über andere Öffnungsmechanismen und versucht sie auf unbekannte anzuwenden. Bereits bekannte Öffnungsmechanismen kann er sofort auch auf andere Türen gleicher Art anwenden. Auch Schubladen kann der Roboter so öffnen.

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Die Forscher testeten den Roboter auf einem Freigelände der CMU. Er fand in der Regel innerhalb einer halben Stunde heraus, wie er eine Tür oder Schublade öffnen kann. Mit Vortraining lag die Erfolgsquote bei 50 Prozent, nach dem selbstständigen Probieren bei 95 Prozent.

(olb)