Förderprojekte

Förderbeginn 01.07.2008

Interne Modelle alltäglicher Manipulationsaufgaben

Prof. Dr. Michael Beetz
Technische Universität München
Lehrstuhl für Informatik IX - Intelligent Autonomous Systems

Prof. Dr. Stefan Schaal
University of Southern California, Los Angeles
Department of Computer Science and the Neuroscience Program

Ein sehr eindrucksvoller Aspekt menschlicher Manipulationsfähigkeiten im Umgang mit Gegenständen in alltäglichen Umgebungen ist, dass wir in der Lage sind, die auszuführenden Greifbewegungen sehr geschickt zu wählen und zu parameterisieren, um stets geschmeidige, vorhersagbare und effiziente Bewegung hervorzubringen. Außerdem ist es uns möglich, diese Fähigkeiten mit nur wenig Erfahrungswerten automatisch zu erlernen und sie bei Bedarf automatisch anzupassen. Um diese Flexibilität zu erreichen, konstruiert das Gehirn interne Modelle der Interaktion des menschlichen Körpers mit der Welt: inverse Modelle, die die Bewegungsbefehle festlegen, die erforderlich wären, um einen Zielzustand zu erreichen, und Vorwärtsmodelle, die den Folgezustand aus den gegenwärtigen Bewegungsbefehlen vorhersagen.

Unsere Forschungsgruppen werden zusammenarbeiten um Berechnungsmodelle der Bewegungssteuerung für Manipulationsaufgaben zu entwickeln und diese Modelle schlussendlich in einem Robotersystem zu implementieren. Der Schwerpunkt wird auf der Untersuchung interner Modellen im Kontext von umfangreichen Manipulationsaufgaben liegen, wie sie für alltägliche Arbeiten vonnöten sind. Langfristig wird die Benutzung solcher auf Entdeckungen der Kognitionswissenschaft basierender Berechnungsmodelle sowohl die menschliche Steuerung von Roboterprothetik als auch die Mensch-Maschine-Interaktion wesentlich erleichtern und unterstützen.

Da die technischen Einrichtungen und die Expertise der beiden Institute sich gut ergänzen, werden wir eine Kooperation eingehen, um unsere sich überschneidenden Forschungsziele zu verfolgen. Das gegenwärtige Ziel ist, den Wissenstransfer zwischen den beiden Gruppen zu ermöglichen und den Grundstein für weitere kooperative Forschungsprojekte durch einen Forscher-Austausch zu legen.

Abschlussbericht
Im Juli 2008 hat Dr. Freek Stulp von der IAS-Gruppe das CLMC-Labor im Rahmen eines zehntätigen Forschungsaufenthalts besucht. Aus vielen anregenden Diskussionen entstanden zwei konkrete Forschungsanträge, um die Zusammenarbeit fortzusetzen. Zunächst ergab sich daraus ein Antrag für ein JSPS Post-Doc Stipendium am Advanced Telecommunications Research Institute International in Kyoto, Japan. Dieses Institut kooperiert seit vielen Jahren intensiv mit dem CLMC-Labor; sie verwenden auch ähnliche Hard- und Software. Dr. Stulp war vom 15.01.2009 bis 15.03.2009 am ATR tätig und arbeitete in enger Abstimmung mit Forschern vom ATR und dem CLMC-Labor an der Erstellung einer Bibliothek 'Dynamischer Bewegungs Primitiven' für den Humanoidroboter CB-i.

Der zweite Antrag, der ebenfalls bewilligt wurde, betraf ein DFG-Stipendium, mit dessen Hilfe Dr. Stulp ab August 2009 am CLMC-Labor forschen wird. Das genaue Ziel dieses Forschungsprojekts besteht darin, kompakte Modelle der Bewegungsprimitiven aus Beobachtungen der menschlichen Interaktion wie auch der Roboterinteraktion mit Gegenständen zu erstellen und sie im Rahmen der Aneinanderreihung von Bewegungsprimitiven in alltäglichen Handlungen anzuwenden. Kompakte interne Modelle vereinfachen die Bewegungsplanung mit Bewegungsprimitiven und ermöglichen dem Roboter, auf Störungen geschmeidig und flexibel zu reagieren. Kompakte Modelle sind Abstraktionen der hoch-dimensionalen Komplexität niedriger Bewegungsprimitiven und stellen den höheren Entscheidungsniveaus nur einige Aufgaben-relevante Parameter zur Verfügung. Um dieses Ziel zu erreichen, wurden die folgenden Forschungsziele gesetzt: 1) der Erwerb stereotypischer Greifbewegungen durch den Roboter, der bereits teilweise am ATR verwirklicht worden ist; 2) das Lernen kompakter Modelle für diese Bewegungen, mit Hilfe von Interaktionsdaten von Menschen wie Robotern; 3) die Verkettung und Optimierung einiger Bewegungsprimitiven, wobei nur einige Aufgaben-relevante Parameter verwendet werden. Die Roboterplattform, auf der diese Forschung durchgeführt wird, ist der CB-i – einer der höchstentwickelten humanoiden Roboter weltweit.