Autonome Roboter Laufroboter ANYmal kann jetzt auch klettern und springen

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ETH Eidgenössische Technische Hochschule Zürich

Zollner Elektronik AG

MES Electronic Connect GmbH & Co. KG

Eurocircuits GmbH

Assmy & Böttger Electronic GmbH

Die ETH Zürich feiert die jüngsten Erfolge ihres eifrigsten Schülers, dem Laufroboter ANYmal, denn der hat erneut die Schulbank gedrückt. Das Ergebnis des Trainings unterstützt von maschinellem Lernen: ANYmal kann jetzt über Hindernisse klettern und Fallgruben überwinden.

Laufroboter sind vielseitige Geräte, die in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden. Sie kommen etwa bei Erkundungs- und Inspektionsaufgaben in gefährlichen Umgebungen wie Katastrophengebieten oder industriellen Anlagen zum Einsatz oder dienen militärischen Zwecken. Ebenso werden sie in der Logistik und Lieferung verwendet, um Waren zu transportieren und Inventuren durchzuführen.

ANYmal ist ein solcher vierbeiniger Laufroboter, der von der Firma ANYbotics, einem Spin-Off der ETH Zürich, entwickelt wurde und in Partnerschaft mit EMS-Dienstleister Zollner produziert wird - inzwischen übrigens mehr als 1.000 Stück. Und diese Produktion wird von den Partnern noch weiter skaliert. Der Laufroboter selbst zeichnet sich durch seine Robustheit, Mobilität und Vielseitigkeit aus. Er kann autonom navigieren, Hindernisse überwinden und komplexe Aufgaben ausführen, insbesondere in unzugänglichen oder gefährlichen Bereichen.

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Maschinelles Lernen für neue Skills des ANYmal

Wie die ETH Zürich berichtet, ist ANYmal inzwischen noch agiler und beweglicher geworden, denn dank zwei Forschergruppen kann der Roboter jetzt Hindernisse erklimmen und wieder von ihnen herunterspringen sowie Bodenvertiefungen überwinden. Um ihm das beizubringen, kamen maschinelles Lernen und modellbasierte Regelungstechnik zum Einsatz.

Der Antrieb von ETH-Doktorand und Parkour-Fan Nikita Rudin war recht simpel. Er wollte forschenden Kollegen beweisen, dass mit Blick auf die Möglichkeiten eines Laufroboters weiterhin nicht das Maß aller Dinge erreicht worden ist. „Ich war davon überzeugt, dass mit der Mechanik von Laufrobotern noch viel mehr möglich ist“, so Rudin. Mit maschinellem Lernen brachte Rudin dem Roboter neue Bewegungsabläufe bei, die es ihm erlauben, Hindernisse zu erklimmen und mit dynamischen Bewegungen wieder von ihnen herunterzuspringen.

Dabei nutzte ANYmal vergleichbar mit den Lernprozessen eines Kindes mit Versuch und Irrtum (Trial-and-Error). Mithilfe einer Kamera und eines neuronalen Netzwerks erkennt der Roboter ein Hindernis und führt zur Überwindung die Bewegungen aus, die ihm zuvor trainiert worden sind. Wie das aussieht, können Sie im nachfolgenden Video anschauen.

Fortschritt mit klassischer Technik

ETH-Doktorand Fabian Jenelten ging es wiederum darum, ANYmal fit für die Erledigung nicht vordefinierter Aufgaben zu machen, etwa für die Durchquerung unwegsamen Geländes. Jenelten kombinierte dabei maschinelles Lernen und Regelungstechnik. Die modellbasierte Regelung hilft dem Roboter dabei, Bodenvertiefungen zu erkennen und zu überwinden, während das maschinelle Lernen beim Erlernen von Bewegungsmustern hilft.

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„Durch die Kombination beider Ansätze können wir das Maximum aus ANYmal herausholen“, so Jenelten. So findet der Roboter auch auf glatten, rutschigen und instabilen Untergründen besseren Halt. In Lagerhallen muss er diese Skills vermutlich seltener anwenden, auf Baustellen aber sind sie umso hilfreicher. (sb)

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