So, hallo, ich begrüße euch herzlich zur Robotik 1 Vorlesung.
Was wollen wir in dieser Vorlesung eigentlich lernen?
Oder was sollt ihr in dieser Vorlesung lernen?
Ihr sollt natürlich die Grundlagen der Robotik kennenlernen.
Und das sind nicht nur Videos, coole Videos, wo Roboter sich bewegen
und etwas machen, unabhängig davon, ob das echt was sie machen oder ob
irgendein Team tagelang sich hingesetzt hat, um dieses Video zu
produzieren.
Ja, also wir werden auch Haufen von diesen Videos in der Vorlesung
sehen.
Aber es geht vor allem um die Grundlagen.
Und Robotik ist auch Mathematik.
Robotik ist auch Signalverarbeitung.
Robotik ist auch Kenntnis von Algorithmen der künstlichen Intelligenz
oder auch des maschinellen Lernens.
Robotik ist auch die Frage, wie man Roboter programmiert.
Das heißt, welche Verfahren existieren da?
Sind das Verfahren zur Programmierung von Industrieroboter, die etwas
schweißen, oder Verfahren zur Programmierung eines persönlichen
Roboter, den man zu Hause hat und mit dem man natürlich nicht mit Java
und C++ interagieren oder programmieren will, sondern vielleicht durch
natürliche Interaktion, genau wie Menschen miteinander interagieren
und kommunizieren.
Das heißt, eine ganze Menge hier von Themen, die wir behandeln werden.
Vieles aus der Mathematik kennt ihr wahrscheinlich, habt ihr in
Analysis, lineare Algebra oder höhere Mathematik schon mal gehört,
aber ihr habt noch nicht gewusst, wozu man das einsetzen kann,
wahrscheinlich.
Also Affinity-Transformationen, Koordinatentransformationen,
Beschreibungen von Lage und Orientierung im Raum, Quaternionen, duale
Quaternionen, aber auch Suchalgorithmen, um zum Beispiel
kollisionsfreie Bewegungen eines Roboterarms oder eines mobilen
Roboters zu generieren.
Grundlagen der Bildverarbeitung, damit ein Roboter beispielsweise in
der Lage ist, Objekte zu erkennen und Objekte zu lokalisieren, um sie
beispielsweise zu greifen.
All dieses Material oder diese Themen hier werden wir in der Vorlesung
natürlich hier behandeln, zu einem unterschiedlichen Grad von
Detailliertheit.
Natürlich können wir hier keine komplette Vorlesung der
Bildverarbeitung anbieten, sondern ich werde euch die wesentlichen
Algorithmen und Methoden, die man braucht, zum Beispiel, damit ein
Roboter eine Tasse greifen kann, zum Beispiel, damit der Roboter
sogenannte 3D-Punktwolken irgendwie interpretieren kann, registrieren
kann und eine Repräsentation der Umgebung aus einem 3D-Laserscanner
oder einem 3D-Sensor zu generieren.
So, bevor wir hier damit anfangen, kurz hier zur Literatur.
Es gibt eine ganze Menge von Büchern, die ich empfehlen würde.
Es gibt kein einziges Buch, was vielleicht alles behandelt in der
Form, was wir hier in der Vorlesung tatsächlich behandeln.
Das heißt, wenn man alle Themen so bearbeiten will oder wenn man etwas
nachlesen will, wir werden versuchen, natürlich die Folien so zu
gestalten und zu erweitern, dass vieles drauf ist und dass ihr nur
vielleicht zur Vertiefung in diesen Büchern reinblättern soll.
Wobei ich das sehr, sehr empfehle, weil es ist immer wichtig zu
gucken, wie unterschiedliche Autoren oder unterschiedliche
wissenschaftliche Kulturen eigentlich das gleiche Thema behandeln.
Und da habe ich hier eine Auswahl mitgebracht.
Das sind die Bücher, die ich normalerweise habe, also die ich habe,
nicht normalerweise, die ich tatsächlich habe.
Einmal das Handbuch, The Handbook of Robotics, den gibt es auch in der
zweiten Auflage und ein PDF hier ist verfügbar, wenn man im KIT-Netz
ist.
Das heißt, man kann dieses PDF hier downloaden.
Das Buch wurde editiert von zwei Gurus auf dem Gebiet der Robotik,
also Professor Bruno Siciliano von der Universität Napoli und
Professor Osama Khatib von Stanford.
Und in der zweiten Auflage von diesem Buch gibt es sogar Videos, die
verknüpft sind mit bestimmten Themen.
Ja, das könnt ihr auch sehen im Netz.
Und der Multimedia-Editor ist Professor Thorsten Krüger, der seit dem
1.
April 2017 auch Professor hier am KIT, am Institut für Anthropomatik
und Robotik, wo ich auch bin.
Dann gibt es ein sehr empfehlenswertes Buch von Peter Kork aus
Australien, und zwar der behandelt die Grundlagen der Robotik, aber
auch Bildverarbeitung und Regelung.
Und immer mit Beispielen, die in MATLAB implementiert sind.
Er hat dieses MATLAB-Toolbox, Robotik-Toolbox auch realisiert und das
Buch ist angelehnt, bzw.
diese Toolbox ist angelehnt an sein Buch.
Dann gibt es zu Kinematik, Dynamik, Steuerung, Regelung und Planung
zwei Bücher.
Also das ist das hier von Peter Kork, Nummer zwei, das Handbuch für
Robotik.
Zwei Bücher, einmal ein sehr altes Buch, was nicht mehr verfügbar ist,
glaube ich, aber ein PDF haben wir.
Ich weiß nicht, ob wir das rausgeben dürfen, aber ihr könnt fragen.
Und dann ein neues Buch, was dieses Jahr erschienen ist von Kevin
Lynch und Frank Park, Modern Robotics, Mechanics, Planning and
Control, wo sie auch zu den unterschiedlichen Aspekten in dem Buch
ganz kleine Videos, also so eine Art MOOCs eigentlich, auch
aufgenommen haben.
Die beschreiben, was weiß ich, Rotationen, Translationen im Raum,
Koordinatentransformationen anhand von dreiminütigen Videos.
Also ganz spannend, neues Konzept.
Sie sind auch, die Autoren, sehr gespannt, inwieweit dieses Konzept
hier trägt.
Dann gibt es, wie ich bereits gesagt habe, die moderne Robotik ist
nicht nur wirklich irgendwelche Gelenke zusammenbauen und die steuern
und regen oder nur ein mobiles Fahrzeug oder mobiler Roboter, der von
A nach B entlang einer Linie oder zu einer Lichtquelle sich bewegt,
sondern die moderne Robotik beschäftigt sich mit Fragestellungen der
künstlichen Intelligenz.
Für die Leute, die Interesse haben, das Buch Artificial Intelligence,
Modern Approach, das ist auch das Buch, was in der Stammmodulvorlesung
Kognitive Systeme empfohlen wird.
Außerdem werden wir euch ausgewählte Publikationen zu bestimmten
Themen hier zur Verfügung stellen.
Das heißt, wenn wir ein Thema behandeln, was in keinem Buch ist, und
das wird oft der Fall sein, weil in dieser Vorlesung versuchen wir
oder werde ich oder versuche ich, wie in den letzten Jahren, neben den
Grundlagen, die man tatsächlich in Büchern liest, auch aktuelle
Forschungsthemen zu bearbeiten.
Zum großen Teil natürlich unsere eigenen Forschungsthemen, aber wenn
es zum Beispiel um Greifen geht oder Ähnliches, dann auch andere
Arbeiten von anderen Kollegen aus der Community.
Ihr müsst nicht alle Bücher kaufen, aber ich glaube, viele von denen
sind auch in der Unibib verfügbar.
Also Handbook of Robotics, also Peter Kork, Artificial Intelligence
und das hier, einige Exemplare davon.
Das ist neu, ist erschienen vor zwei Monaten.
Ich weiß nicht, ob die Unibib das schon hat, aber ich werde dafür
sorgen, dass einige Exemplare dort auch verfügbar sind.
So, ich habe es bereits erwähnt, dass ich aus dem Institut für
Anthropomatik und Robotik komme.
Das ist eines der vielleicht größten Institute der Fakultät für
Informatik.
Und Robotik ist vielleicht ein Begriff für jeden, aber nicht unbedingt
Anthropomatik.
Anthropomatik ist eine Wortschöpfung von Informatikprofessoren aus
Karlsruhe.
Damit bezeichnet man oder wollen wir die Wissenschaft der Symbiose
zwischen Mensch und Maschine bezeichnen.
Das heißt, wie kann man Technologien, aber wie kann man auch Methoden
entwickeln, um diese Symbiose zwischen Mensch und Maschine zu
realisieren, um Systeme zu bauen, die unsere Lebensqualität in
jeglicher Hinsicht verbessern.
Das reicht von einem Haushaltsroboter beispielsweise bis zu
automatischen Übersetzungssystemen, bis hin zu Prothesen, Orthesen für
Menschen mit körperlichen Einschränkungen bzw.
Limitationen, bis hin zu Fragestellungen der Bildverarbeitung, aber
der Frage, wie man mit Unsicherheiten zum Beispiel in der Modellierung
von solchen Systemen hier umgehen kann.
So, das ist, was ich ja motiviert habe.
Das heißt, das sind die Themen, der Roboter soll tatsächlich den
Menschen beobachten und aus dieser Beobachtung verstehen, wie
bestimmte Aktionen hier auszuführen sind, ohne dass man jetzt hier
großartig mit speziellen Hochprogrammiersprachen arbeiten muss.
Das sind so die Roboter, die wir entwickelt haben.
Die sogenannten AMA-Roboter, der AMA 1 und 2, die ich damals im Rahmen
von meiner Doktorarbeit hier in Karlsruhe auch entwickelt habe.
Der AMA 3, den werden wir oft sehen in der Vorlesung, nicht nur heute.
3A und 3B, also ein Zwillingsbruder, einmal in Blau, einmal in Rot.
Dann der AMA 4, zum ersten Mal mit Beinen, wie man sieht hier, ein
voller humanoider Roboter.
Erste Teile von dem AMA 5, das ist ein anziehbarer Roboter, der für
eine Augmentierung von körperlichen Fähigkeiten, aber Kompensationen
von physikalischen Limitationen dienen soll.
Und der AMA 6 hier, der ist fast fertig im Labor, der Unterstützung im
Warenhäuser, Techniker im Warenhäuser bei Reparaturaufgaben
unterstützen soll.
Wir beschäftigen uns nicht nur mit kompletten Systemen, sondern mit
einzelnen Systemen, das heißt sogenannte Roboterköpfe, bei denen das
visuelle Sichtsystem des Menschen nachgebildet ist, also mit zwei
Kameras pro Auge, um das sogenannte foviale Sehen zu realisieren, aber
auch personalisiert die Handprothesen.
Also personalisiert in dem Sinne der gleichen Größe für die Person,
aber auch personalisiert im Sinne der Ausstattung an Sensorik und an
Nektarik.
Ob man jetzt mit der Hand nur an die Fläche greifen kann, oder ob man
mit der Hand die Finger unabhängig voneinander bewegen kann, um zum
Beispiel zu tippen.
Das ist nur ein Beispiel, was diese Arma 3a oder gleich 3b, nur die
Farbe ist anders.
Also das sind insgesamt 43 Achsen, also 43 Gelenke, die in dem Roboter
realisiert sind.
Sieben im Kopf, sieben pro Arm, acht in jeder Hand, drei in dem Torso,
der kann sich so drehen, beugen, zur Seite und nach vorne und nach
hinten.
Der hat insgesamt fünf Rechner drin und zehn DSP-FPGA-Boards, um die
Low -Level-Regelung, also zum Beispiel die Gelenkwinkelregelung zu
übernehmen.
Zwei Batterien, die wiegen ungefähr 70 bis 80 Kilogramm, die Batterien
also ungefähr die Hälfte von dem Gewicht vom Roboter.
Im Vergleich dazu der Arma 4, der hat 63 Achsen, also 63 Gelenke, oder
Degree of Freedom, werden wir das nennen in der Vorlesung.
Und man sieht hier ungefähr 240 Sensoren.
Man kann sich vorstellen, welche großen Datenmengen eigentlich aus
diesem Roboter resultieren, wenn diese Sensoren zum Beispiel, einige
von denen, nicht alle, also die Kameras wird man nicht mit einem
Kilohertz abtasten, aber Gelenkwinkelsensoren, Drehmomentsensoren und
ähnliches.
Also welche riesigen Datenmengen eigentlich hier aus dem Roboter
generiert werden können.
Der wiegt ungefähr 70 Kilogramm, ist 1,70 Zentimeter groß und der ist
komplett integriert.
Und wie ich bereits gesagt habe, da geht es uns hier darum zu
verstehen, wie Menschen sich balancieren, also weniger um das Zwei
-Beine -Gelaufen- und Treppensteigen und ähnliches, sondern wie kann
man Stürze verhindern.
Wir bauen eine ganze Menge von Roboter-Händen.
Da sieht man hier die ersten Hände, die stammen nicht von mir, aber
ich habe die Regelung dafür gemacht.
Die stammen von Professor Bretthauer, Fakultät für Maschinenbau oder
Institut für angewandte Informatik und von meinem Kollegen Dr. Stefan
Schulz.
Das sind Roboter-Hände, die mit Pneumatik-Actuatoren angetrieben sind.
Die andere Seite hier, das sind Hände, an denen wir momentan arbeiten
und selber entwickeln, also als Roboter-Handy bzw.
wie bereits erwähnt, als Handprothesen.
Zum Thema Greifen und Manipulation, vielleicht habt ihr einige dieser
Videos gesehen, aber das ist so, wofür wir hier bekannt sind mit
unserer Forschung.
Ein Roboter, der in einer Küchenumgebung solche Aufgaben ausführen
kann.
Das heißt, er interagiert mit dem Menschen, der Mensch bin ich in dem
Fall, wo ich den Roboter instruiere.
Und das sind die Sprachbefehle, die der Roboter bekommt.
Ich habe jetzt keinen Ton hier, weil sonst dauert es länger.
Das Video ist auch beschleunigt, hier viermal und hier zweimal, wie
man sieht, anhand von diesem X.
Also er kann Objekte erkennen, Objekte greifen, übergeben, die
Geschirrspülmaschine aufmachen, die Geschirrspülmaschine beladen.
Er kann in Interaktion mit dem Menschen neue Objekte und neue
Gesichter lernen.
Dass man dem Roboter zeigt, was siehst du in meiner Hand, guckt das
Objekt und lernt bestimmte Merkmale, die es ihm erlauben, das Objekt
wieder zu erkennen, was gerade hier passiert.
Also das ist eine normale Küche, wie man sieht.
Das ist keine Demo, die wir nur einmal gezeigt haben, sondern mehr als
2.200 Mal seit 2008.
Und ihr werdet im Laufe der Vorlesung mehr darüber erfahren.
Also was steckt eigentlich dahinter, dass dieser Roboter die rote
Tasse greifen kann?
Was muss ich alles lernen und welche Algorithmen der Bildverarbeitung,
der Bewegungsplanung, der Regelung muss ich implementieren, damit ich
überhaupt so ein cooles Video realisieren kann?
So, Greifen, wie ich bereits gesagt habe, ist ein wichtiges Thema.
Und wir bauen humanoide Roboter, also die haben auch zwei Arme, die
sollen sie dann gefälligst mal benutzen.
Das heißt, wir beschäftigen uns nicht mit einhändiger Manipulation,
sondern mit zweihändiger Manipulation.
Und zwar mit losgekoppelten zweihändigen Manipulationen, also wie
Einschenken, wo natürlich eine räumliche und zeitliche Koordination
der Bewegung erfolgen soll.
Und eine eng gekoppelte, zweihändige Manipulation, wobei die
Endeffektoren oder bei dem Handy über das zu manipulierende Objekt die
ganze Zeit miteinander verbunden sind.
Das sind natürlich Fragestellungen der Koordination, der
Kraftregelung, aber auch der Navigation in dieser Küche, wie man hier
sieht.
Und viele Objekte, die wir kennen, zum Beispiel ein Blatt Papier auf
dem Tisch oder eine Schokoladebox, und hier ist für uns Menschen nicht
direkt greifbar eigentlich.
Um diese Objekte zu greifen, was wir Menschen machen, wir schieben sie
zum Rand, um sie greifbar zu machen.
Und das ist, was man hier sieht.
Das heißt, wir beschäftigen uns mit der Frage, wie soll ich bestimmte
Objekte, nicht direkt greifbare Objekte, so manipulieren, so
verschieben, also anschubsen beziehungsweise sliden oder pushen, damit
ich sie überhaupt greifen kann.
Schokoladebox hier, Schokoladenbox oder ein Buch.
Was ganz wichtig für uns ist auch die Frage, woher kommt das Wissen
eigentlich, was man braucht, damit man Objekte manipuliert.
Also wir werden sehen in der Vorlesung, damit ich eine Tassi greife,
brauche ich vielleicht ein Modell von der Tassi, ich habe ein Modell
vom Roboter, ich weiß, wo die Hand vom Roboter ist, irgendwie mit
irgendwelchen Methoden, die wir kennenlernen, und dann versuche ich
mal, diese Hand zur Position der Tassi zu führen.
Aber das setzt voraus, dass ich überhaupt weiß, dass dort ein Objekt
ist und ich habe irgendwelches Wissen über dieses Objekt.
Aber was passiert zum Beispiel, ich habe Wissen darüber, dass das eine
Orangensaftbox ist, die ich bei Edeka gekauft habe.
Und das nächste Mal gehe ich und kaufe bei Aldi beispielsweise und der
Roboter sagt, okay, ich kenne das Objekt nicht.
Ist Orangensaft, aber mit einem anderen Muster beispielsweise.
Das heißt, es stellt sich die Frage, wie kann dieser Roboter autonom
solche Objekte lernen?
Wie kann er verstehen, in einer komplexen Szene, wo sind die Grenzen
eines Objekts?
Und wie kann ich eventuell in diese Szene mal reinhauen oder
reingreifen, um ein bestimmtes Objekt in die Hand zu bekommen?
Und das ist, was wir hier machen.
Das heißt, der Roboter fängt an, die Szene zu manipulieren,
anzuschubsen und guckt, welche Features oder Merkmale in dieser Szene,
3D -Punktwolken und andere Sift-Features usw., welche Merkmale sich
als konsistent, als ein rigides Objekt bewegen.
Also wo die Transformation zwischen diesen Merkmalen vor der Aktion
und nach der Aktion gleich geblieben ist.
Das sind natürlich Kandidaten für ein mögliches Objekt.
Also das sind zum Beispiel diese gelben Features, sind Kandidaten,
dass sie auf dem gleichen Objekt sind.
Und wenn man den Prozess einmal oder zweimal wiederholt, dann sieht
man, das heißt jetzt macht er das, glaube ich, zum zweiten Mal, dann
sieht man, dass der Roboter eine sehr gute Segmentierung, also er
entdeckt eigentlich, wo die Grenzen eines Objekts in der Szene sind.
Man sieht hier, einige Hypothesen werden validiert.
Es entstehen natürlich andere neue Hypothesen durch diese Push-Aktion.
Und nach ein paar Mal wird man sehen, dass man eine sehr gute
Segmentierung von diesem speziellen Objekt in der Szene hat, sodass
der Roboter jetzt vielleicht versuchen soll, das Objekt zu greifen.
Das sehen wir hier, wie man nicht nur diese Bildinformation, also
Vision und die Aktionen kombiniert, sondern noch Touch-Sinn dazu tut,
also Haptik, um wirklich diese Objekte, über die der Roboter überhaupt
kein Wissen hat, zu greifen.
So, das heißt, wir interessieren uns für diese Zwiebackbox und nach
zwei, drei Aktionen hier haben wir eine sehr gute Segmentierung von
der Zwiebackbox, die ist auch so nah zum anderen Objekt, dass man
jetzt hier auch sogar Korrekturbewegungen basierend auf tektiler
Information, die in den Fingerspitzen über die Sensoren hier erfasst
wird, das Objekt erfolgreich greifen kann.
Interaktion mit den Menschen, und zwar über diese physikalische
Interaktion, das heißt tatsächlich, wo der Mensch den Roboter
instruiert über die Kräfte, die er ausübt.
Also dadurch kann man mit dem Roboter fast tanzen, wo der Roboter die
Intention, die Bewegungsintention von Menschen hier erkennen kann.
Auf der anderen Seite sieht man, dass Christian hier tatsächlich den
Roboter navigiert, wie der Roboter in diesen engen Räumen, während
Mensch und Roboter dieses sperrige Objekt, aber sehr leicht, das ist
Styropor, also ist nicht so jetzt, aber wie man das Ganze tatsächlich
in diesen engen Räumen so gemeinsam manipulieren kann oder gemeinsam
tragen kann.
Lernen aus Beobachtung des Menschen und aus Erfahrung.
Unser Ziel, wie ich bereits in dem motivierenden Video gezeigt habe,
ist ein Roboter zu haben, der guckt, wie ein Mensch eine bestimmte
Aufgabe macht und daraus lernt, wie diese Aufgabe auszuführen ist.
Und zwar beim Tischwischen, es geht nicht nur darum, dass wir nur die
Oberfläche, eine planare Oberfläche lernen wollen, aus der Beobachtung
des Menschen, sondern der Roboter soll das Gelernte anpassen auf
unterschiedliche Flächen, auf Konkavie oder Konvexie Oberflächen, denn
letztendlich soll er auch die Badewanne und Waschbecken bei uns auch
putzen können.
Und hier sieht man das Wesentliche, das heißt, das ist ja nicht ein
Kopieren der Bewegung, sondern das ist zunächst mal ein Kopieren der
Bewegung, also Verstehen, was sind die wesentlichen Parameter, die
diese Bewegung beschreiben und was sind die Konsequenzen, die
Nebenbedingungen, die erfüllt sein müssen, damit ich überhaupt etwas
wische.
Also zum Beispiel, dass ich Kontakt mit der Oberfläche habe, weil
ansonsten bringt mir das Ganze nicht, wenn ich die ganze Zeit diese
rhythmische Bewegung in der Luft mache.
Das heißt, er lernt auch zum Beispiel die Kraftprofile, die bei der
Ausführung notwendig sind, um Kontakt herzustellen mit der Oberfläche
und kann das hier realisieren.
Unser Ziel, dass wir auf diese Art und Weise so ein Bewegungsalphabet
für die Robotik realisieren.
Also genau wie in der natürlichen Sprache.
Jetzt könnte man sich vorstellen, ja, das ist nicht so schwierig.
Ich kann ein paar Trajektorien, Bahnen und so, aber man kann sich
vorstellen, wenn man das so macht, dann braucht man für jede Position,
wo man beispielsweise eine Tasse stellt, eine neue Trajektorie.
Und das Ziel ist, dass wir tatsächlich solch ein Bewegungsalphabet
realisieren mit einer endlichen Anzahl von Primitiven, ähnlich wie in
der natürlichen Sprache.
Wir haben ja eine endliche Anzahl von Buchstäben, aus denen wir Wörter
bilden, also im Lateinischen zumindest, also nicht im Chinesischen,
Japanischen und Koreanischen.
Da wird die Sache komplizierter.
Aber vielleicht eine endliche Anzahl von Zeichen auch dort.
Und aus diesen Zeichen werden Wörter gebildet und mit der Grammatik
der Sprache werden Sätze und Romane geschrieben.
Das heißt, auf diese Art und Weise wollen wir diese Roboter
programmieren, zum Beispiel hier wischen, hier greifen, abstellen,
hier nach verschieben, nach links, nach rechts, zum Beispiel um
Objekte, die nicht greifbar sind, also zum Beispiel ein Buch auf dem
Tisch, nach links, nach rechts zu schieben, um es greifbar zu machen.
Und wir machen es nicht nur für Manipulationsaufgaben, also nicht nur
für Oberkörperbewegungen, sondern für Ganzkörperbewegungen.
Das ist unsere Philosophie oder Strategie, wie wir humanoide Roboter,
aber auch andere Roboter programmieren wollen.
Das heißt, wir beobachten menschliche Bewegungen in der Lernphase.
Deshalb ist der Mensch hier vermarkert mit Markern.
Wir wollen unabhängig von der Person sein, die demonstriert, also
unabhängig vom Lehrer.
Deshalb skalieren wir diese Bewegungen auf ein Referenzmodell des
menschlichen Körpers.
Also wir normalisieren die Bewegung auf ein Referenzmodell mit 104
Freiheitsgraden.
Wir können die Bewegungen segmentieren, also unterteilen in die
wesentlichen Teile.
Und wir können hier für das Laufen irgendwelche dynamischen Parameter,
wie wo ist das Center of Mass, wie sieht das Angular Momentum bei der
Bewegung.
Und das Ziel ist, Menschen beobachten, egal welchen, und daraus
Bewegungen für den Roboter hier zu realisieren.
Wir werden natürlich hier das Thema behandeln, programmieren durch
vormachen, in den letzten Kapiteln der Vorlesung.
Und was wir haben wollen, ist sowas.
Das sind zum Beispiel Laufbewegungen, die wir hier aufgezeichnet haben
in unserem Bewegungserfassungsstudio.
Wir haben Laufbewegungen zum Beispiel mit Geländer hier über die
Wippe, über die Treppe hoch mit Geländer, über die Steine und dann
runter ohne Geländer.
Und aus diesen Daten können wir die Programmie für unseren AMA4
-Roboter, aber auch für den HRB4-Roboter, einen humanoiden Roboter aus
Japan, erzeugen.
So, menschliche Bewegungen oder Posen des Menschen, die sind für uns
sehr entscheidend.
Eigentlich, wenn wir dieses Alphabet erstellen wollen, dann müssen wir
uns vorstellen, wie viele Buchstaben hat dieses Alphabet für
menschliche Bewegungen.
Und da haben wir uns mit der Frage beschäftigt, und kamen auf eine
Taxonomie, die menschliche Bewegungen in 46 unterschiedliche Klassen
unterteilt.
Und die sind hier vor euren Augen.
Ja, also, ups, die waren vor euren Augen.
Hier, das heißt, man sieht hier, das sind zum Beispiel 46, einige, wo
man steht hier auf einem Bein, auf einem Bein und hält etwas fest, auf
einem Bein, also wie ein Tourgriff.
Auf zwei Beinen hier mit dem Arm hat man einen Kontakt.
Und man sieht hier, wir haben hier nur einen Kontakt mit der Umgebung.
In der zweiten Zeile zwei, hier drei und hier vier.
Und natürlich, je mehr wir Kontakt mit der Umgebung haben, desto
stabiler sind wir, weil wenn wir liegen hier, dann haben wir den
großen Kontakt mit dem Boden und da kann uns nichts mal zum Sturz
bringen.
Aber wenn wir zum Beispiel auf einem Bein stehen, da haben wir den
niedrigsten Kontakt.
Wir sind sehr beweglich, aber nicht so stabil.
Und diese Linien in diesem Diagramm hier, in diesem komplexen
Diagramm, sagen uns aus, das sind die Transitionen, die man nehmen
muss, um von einer Pose in die andere zu kommen.
Das heißt, wenn ich zum Beispiel knien hier bin, und ich will auf
einem Bein stehen, dann kann ich von eins, zwei, zu zwei, sieben und
von zwei, sieben hier rüber.
Ich kann aber zu zwei, sieben und wenn ich hier zum Beispiel einen
Handgriff habe, dann kann ich mich hier festhalten, also ich gehe zu
drei, zwölf.
Von drei, zwölf zu zwei, zwei.
Ich stehe auf, während ich mich festhalte und dann gehe ich hier auf
ein Bein.
Also, das heißt eigentlich, wir haben so eine Art Grammatik.
Mit dieser Grammatik können wir sowas beschreiben.
Das ist Treppensteigen mit Handgeländer auf der rechten Seite, die man
eventuell nutzen kann, um sich zu stabilisieren.
Was ist Treppensteigen?
Treppensteigen ist die Sequenz von diesen Posen hier, die durch diesen
automatisch generierten Graph erzeugt werden.
Das heißt, wir fangen hier, wir stehen auf beiden Beinen, wir heben
ein Bein hoch, deshalb die Transition eins, dann wieder auf zwei
Beine, dann halten wir uns fest und beide Beine sind auf der Treppe.
Dann heben wir den einen Fuß, während wir uns hier festhalten, dann
vier, dann zurück, beide, dann sechs, sieben, acht, neun.
Ihr habt es verstanden, ja?
Das heißt eigentlich, das sind die Posen, die man annehmen muss, um
diese Bewegung hier zu realisieren.
Und das ist die Reihenfolge, die zeitliche Reihenfolge der Posen, die
alle Bestandteile von dieser Grammatik oder von dieser Taxonomie sind.
Nun haben wir das, da wir momentan eine der größten
Bewegungsdatenbanken der Welt haben, haben wir das natürlich gemacht
mit vielen Bewegungen.
Also nicht nur Laufbewegungen, sondern auch Greifbewegungen,
Transportbewegungen hier, einhändige, zweihändige Manipulation,
Balancieren, wenn jemand jemanden von hinten schubst, beziehungsweise
auf die Knie gehen und so weiter und so fort.
Und man sieht hier, das Tolle ist, dass all diese Aktionen, die wir
haben, die wir analysiert haben, da treten nur Posen auf, die
Bestandteil von unserer Taxonomie sind.
Da werden wir in der Vorlesung schauen, ob wir hier etwas genauer dazu
erzählen.
Aber wir nutzen jetzt diese Taxonomie, um ein sehr schwieriges Problem
in der Bewegungsplanung bei humanoiden Robotern zu lösen.
Das heißt hier, in dem Beispiel soll ein Mensch oder ein humanoider
Roboter 8 Meter laufen, soll ein Mensch 8 Meter laufen, 6 Meter in dem
ersten Beispiel und zwischen Meter 1 und Meter 5 gibt es ein Geländer
auf der rechten Seite, den man eventuell nutzen kann, um sich zu
stabilisieren.
Für so eine Aufgabe, Schrittfolgen zu generieren, der schnellste
Algorithmus, den man kennt, der braucht Stunden, um das zu machen.
Mithilfe von dieser Taxonomie, die wir hier definiert haben, können
wir diese Sequenz von Posen in einer Zeit generieren, die kürzer ist
als die Zeit, die notwendig ist, um euch dieses Video zu zeigen.
Wir sind sehr froh und auch sehr stolz, dass wir so etwas haben, weil
das ist eine enorme Reduzierung der Rechenzeit auf der einen Seite und
auf der anderen Seite ist das ein neuer Weg in unserer Forschung, wo
man Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung nutzt, um Bewegungen
für Roboter, aber auch für Menschen zu generieren.
Ich habe es vorher erwähnt, wir interessieren uns nicht so sehr für
Laufen, aber mehr für Balancieren und deshalb wollen wir verstehen,
wie Menschen sich balancieren, das heißt, um solche Bewegungen zu
realisieren, gucken wir auch, wie Menschen, wenn der Mensch sich
bewegt hier, dann sind diese Bewegungen eigentlich Störungen für den
Balancierkontroller, das heißt, die müssen kompensiert werden, auf die
gleiche Art und Weise, wie bilden das ab auf dieses normalisierte
Modell von Menschen und dann auf ein Modell vom Roboter und dann
führen wir auf den Roboter, der hier noch keinen Kopf hatte, weil
jemand an dem Kopf in einer anderen Ecke gearbeitet hat.
Wie ich bereits erwähnt habe, geht es nicht nur um Greifen,
Manipulation und Mechanik, sondern es geht tatsächlich um die
Implementierung kognitiver Fähigkeiten oder Methoden des maschinellen
Lernens und künstlicher Intelligenz in solchen technischen Systemen
und da sieht man hier ein Beispiel, wo der Roboter jetzt einen
Menschen unterstützen soll, beim Abendessen vorbereiten für zwei
Personen.
Ja, und da geht es natürlich darum, dass man Tassenteller und so
weiter, Tisch deckt und dass man Salat vorbereitet und ähnliches, aber
was besonders hier dabei ist, dass es nicht nur irgendwelche
regelungstechnischen Aufgaben, sondern dahinter steckt eine komplexe
kognitive Architektur, die zum Beispiel entscheidet, welche Aufgaben
kann der Roboter machen und welche Aufgaben soll der Mensch
beispielsweise erledigen.
Dahinter steckt eine Tatsache, dass der Roboter zum Beispiel aus
eigener Erfahrung lernt, zum Beispiel geht es hier darum, Salat
vorzubereiten und da ist der Roboter jetzt auf der Suche nach der
Salatschüssel und die Salatschüssel, die er kennt, die sieht so aus,
ja, das haben wir gerade gesehen, die Salatschüssel, die er in seiner
Datenbank kennt, sieht so aus.
Aber durch Reasoning beziehungsweise Inference über was man mit
bestimmten Objekten machen kann, kann der Roboter schlussfolgern, dass
diese Schüssel hier, die ist eine Teigschüssel oder sowas, die gleiche
Funktionalität erfüllt, sodass er diese Salatschüssel mit dieser
Rohrschüssel ersetzen kann.
So, dann haben wir jetzt für Salat vorbereiten die Schüssel da
abgestellt.
Der Roboter kann den Salat nicht schneiden, deshalb muss der Mirko das
machen.
Der Roboter kann zum Beispiel Mais aus dem Kühlschrank holen.
Da sieht man hier also, dass so ein symbolischer Planer tatsächlich
entscheidet, welche Aktionen der Roboter erfüllen kann und welche
nicht.
Jetzt wird die Mais hier geholt, also die Aufgaben, die der Roboter
machen kann.
Natürlich kann er aufräumen, den Kühlschrank hier zumachen.
Olivenöl kann er auch greifen und einschenken.
Er kann natürlich den Schneebesen nicht greifen, aber der Mirko gibt
ihm das und er kann tatsächlich diese Mixbewegung auch machen.
Erstaunlicherweise ist das keine neue Aktion, die er gelernt hat,
sondern das war die gleiche Wischaktion, die wir vorher gesehen haben,
wo man den Tisch gewischt hat, weil die beiden Aktionen eigentlich
sehr ähnlich sind.
Nur die Relation des Objekts, was man in der Hand hält, also einmal
den Schwamm, mit dem man den Tisch wischt und einmal diesen
Schneebesen, nur diese Relation ist anders und der Roboter kann
tatsächlich anhand dieser Relation die Bewegung so adaptieren, dass er
den Salat gut mixen kann.
Ein bisschen Öl ist hier auf dem Tisch, deshalb muss das auch geputzt
werden und so weiter und so fort.
Jetzt kommt eine weitere Aufgabe, also der Mirko hat Katja zum
Abendessen eingeladen, das heißt, man braucht zwei Stühle am Tisch,
das heißt, der Roboter muss jetzt auch den einen Stuhl holen und
schieben.
Und jetzt kommt Katja und Katja...
Und Katja will, und da sieht man hier diese Architektur, die im
Hintergrund läuft, ganz nebenbei, Katja will Cola trinken.
Aber der Roboter weiß, dass wir keine Cola haben.
Wir erlauben unseren Leuten, keine Cola zu trinken.
Das ist ein Scherz.
Also wir haben keine Cola, aber er weiß aus Textmining, also aus
Informationen, die er aus dem Internet extrahiert hat, große
Textkörperer, er weiß zum Beispiel, dass Multivitaminsaft und Cola
zwei nicht-alkoholische Getränke, die eigentlich einander ersetzen
können.
Also beide sind Getränke, beide sind nicht-alkoholische Getränke.
Und er weiß, es gibt keine Cola, deshalb schlägt er vor
Multivitaminsaft.
Und bei der Suche nach Multivitaminsaft geht er immer zu der Stelle,
wo er diese Objekte am häufigsten gesehen hat.
Also er fängt nicht bei Eva und Adam zu suchen, sondern wo er am
häufigsten die grüne Tasse oder Multivitaminsaft oder die Milch
gesehen hat, fängt dort an und dann bringt er...
Okay.
Genau.
Es ist unglaublicher Spaß, natürlich, auf dem Gebiet zu forschen und
zu arbeiten, aber wir machen es jetzt nicht nur, damit wir solche
Demos realisieren, sondern zum Beispiel der AMA 6, was ich gerade
erwähnt habe, soll Techniker bei Wartungsaufgaben im Lagerhäuser
unterstützen.
Und da sieht man, dass wir uns auch um die Kinematik, eigentlich um
die Mechanik, die intelligente Mechanik auch kümmern.
Was man sieht hier, das ist ein neues Fahrarmsystem, der Superhuman
-Fähigkeiten hat.
Also keiner von euch kann diese Bewegungen machen.
Bei keinem von euch kann der Oberarm zum Beispiel endlos rotieren oder
der Unterarm endlos rotieren.
Aber das ist sehr praktisch, wenn man was schrauben will.
Also wenn man schrauben will, statt dass man immer so macht, man hat
ja die Schraube und man hat das Ding in der Schraube oder in diesem
Schlitz und dann kann man nur drehen wie ein Akkuschrauber.
Also man sieht hier, dass zum Beispiel die Unterarme unendlich
rotieren können oder drehen können, um solche Aufgaben zu realisieren.
So sieht der Roboter aus.
Ich bringe ein Bild das nächste Mal mit.
Das ist tatsächlich im Labor.
Und das zweite Beispiel, was ich hier bringe, ist der Einsatz von
Robotern in Katastrophenszenarien.
Das sind hier Beispiele aus dem letzten DARPA-Challenge vor zwei
Jahren, wo mehrere humanoide Roboter gegeneinander aufgetreten sind,
wo man schauen wollte, wie weit humanoide Robotik dort was leisten
kann.
Also da konnten natürlich die Roboter nicht so viel.
Das ist kein Geheimnis.
Aber nichtsdestotrotz hat man gesehen, wo sind die Limitationen, warum
man vielleicht humanoide Roboter braucht in diesen menschenzentrierten
Umgebungen, weil wir dort Objekte oder Gegenstände manipulieren, die
tatsächlich für den Menschen oder die der Mensch geschaffen hat.
Was wir hier machen, wir machen eigentlich die Bildverarbeitung.
Die komplette Bildverarbeitung für die Ausführung von diesen Aufgaben
stammt aus meiner Gruppe hier und die Auswahl, also die Bereitstellung
von Vorschlägen für einen Pilot.
Das ist nicht autonom, das ist alles semi-autonom.
Die Bereitstellung von Vorschlägen, die man adaptieren kann, um zum
Beispiel dieses Ventil hier zu drehen oder zum Beispiel diesen Stab
hochzuheben und ähnliches.
Wir arbeiten daran, auch Roboter für den Pflegebereich zu bauen oder
zu entwickeln.
Speziell hier zur Unterstützung beim Waschen und Duschen oder Duschen
und Trocknen von Menschen mit physikalischen Einschränkungen, also im
Pflegebereich oder älteren Menschen.
In Italien, in Sant'Anna, wird ein sogenanntes Continuum-Roboterarm,
also ein Roboterarm mit einer unendlichen Anzahl von Gelenken.
Das ist so wie ein Schlauch, wie ein Elefantenrüssel.
Und aus diesem Arm kommt Wasser und Seife raus.
Das heißt, Wasser und Seife kommen hier raus und was wir machen in dem
Projekt eigentlich, unsere Aufgabe ist, diese Roboter zu programmieren
und natürlich, wie wollen wir das machen?
Indem wir gucken, wie Menschen das machen.
Das heißt, das sind Aufnahmen, die wir aufgenommen haben, wie eine
Person eine andere Version erwischt, vor allem den Rücken und die
Unterbeine, weil das sind die Stellen, die schwierig sind für diese
Menschen dran zu kommen.
Und dann anhand von diesen Bewegungen natürlich Steuerungen für diesen
Arm oder Steuerbefehle für diesen Arm zu erzeugen.
Ja, auf einer mehr abgefahrenen Seite beschäftigen wir uns oder
arbeiten wir in einem europäischen Projekt und beschäftigen wir uns
mit der Frage, wie Menschen Zeit wahrnehmen.
Wie nehmen Menschen Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft wahr?
Und die Frage ist hier, wie sieht die Wahrnehmung der Zeit in der
Robotik aus?
Das heißt, könnte ein Roboter tatsächlich irgendwann mal das Gefühl
haben, er steht unter Zeitdruck und er muss vielleicht bestimmte
Sachen schneller machen oder vielleicht bestimmte Aufgaben nicht so
optimal realisieren, damit er trotzdem zum Ziel kommt.
Das heißt hier, was können wir daraus lernen?
Wir arbeiten mit Kognitionswissenschaftlern, mit
Neurowissenschaftlern, die Modelle über die Zeitwahrnehmung bei
Menschen erstellen und hoffen, dass wir diese Modelle zum Beispiel auf
die Robotik hier einsetzen.
Da sieht man hier beispielsweise, dass der Roboter anhand von dieser
Information über die Dauer einer Aktion in der Lage ist, eine
bestimmte Aufgabe, zum Beispiel Salat oder Teig rühren, mit der
gleichen Charakteristik der Bewegung auszuführen, aber mit
unterschiedlichen Zeit-Constraints.
Also der kann natürlich bei solchen periodischen Bewegungen entweder
die Anzahl der Perioden oder die Geschwindigkeit verändern, wenn er
weiß, ich habe jetzt nicht zwei Minuten, um Teig vorzubereiten,
sondern ich habe beispielsweise 90 Sekunden oder 180 Sekunden, um den
Tisch zu wischen, dann kann er sich ein bisschen entspannter und
langsamer bewegen, beispielsweise.
Okay, und was uns jetzt gerade beschäftigt, sind nicht humanoide
Roboter für solche Aufgaben, sondern humanoide Roboter, die man
anziehen kann.
Das heißt, man nennt sie auch Exoskeletti, aber vor allem für die
Augmentierung von menschlichen Fähigkeiten.
Also zum Beispiel Unterstützung beim Tragen von schweren Lasten,
Unterstützung von Feuerwehrleuten, die den ganzen Tag natürlich mit
einer schweren Ausrüstung rumlaufen, Unterstützung von Arbeitern, die
über Kopf arbeiten die ganze Zeit oder acht Stunden pro Tag machen
müssen, wo sie natürlich große Probleme, Nacken, Rückenprobleme haben.
Und nicht zuletzt natürlich die Unterstützung von Menschen mit
physikalischen Einschränkungen, wobei der Fokus bei uns zunächst mal
auf die Augmentierung von gesunden Menschen, das hat nur einen Grund
und zwar, dass das Problem so schwer ist, dass man es zunächst mal für
gesunde Menschen lösen muss, bevor man große Hoffnungen für andere
Menschen hier macht.
Okay, das war so ein kurzer, ist ein bisschen länger geworden als ich
wollte, kurze Einführung in dem, was wir machen und vieles von dem,
was ich hier erzählt habe, werdet ihr in der Vorlesung in dem einen
oder anderen Kapitel wieder sehen.
Jetzt ganz kurz zur Robotik 1 Vorlesung.
Begriffsdefinitionen, ich werde ganz schnell durchgehen, das könnt ihr
nachlesen, das ist jetzt nicht so, aber der Begriff Roboter, woher
stammt der Begriff Roboter, das wissen glaube ich alle, sonst wärt ihr
nicht hierher gekommen, aber für diejenigen, die es nicht wissen, das
kommt aus dem Tschechischen, aus dem Karl Čepek, der berichtete den
Begriff Roboter in seinem Roman R.U.R., als Roboter als Schwerarbeiter
oder rastlos arbeitende Maschine.
Dann gibt es natürlich in der Robotik die sogenannten Asimov-Gesetze,
die Isaac Asimov 1942 formuliert hat und die kennen wir
wahrscheinlich, ein Roboter darf keine Menschen verletzen oder durch
Untätigkeit zu Schäden kommen lassen, ein Roboter muss den Befehlen
eines Menschen gehorchen, es sei denn solche Befehle stehen im
Widerspruch zum ersten Gesetz, also dass er keinen Menschen erschießt
beispielsweise oder verletzt und ein Roboter muss seine eigene
Existenz schützen, solange dieser Schutz nicht dem ersten oder zweiten
Gesetz widerspricht.
Das klingt natürlich jetzt so, als irgendwelche Gesetze, von denen
irgendeiner geträumt hat oder philosophiert hat und formuliert hat,
aber das ist ein echtes und wichtiges Thema in der Robotik.
Das sieht man nicht zuletzt dadurch, dass man große Technical
Committees zum Beispiel Robotik und Automation Society von IEEE, die
sich mit der Frage der Gesetze der Robotik bzw.
Ethik und Robotik beschäftigen.
Ich will das Thema natürlich hier nicht vertiefen, aber das ist eine
ganz wesentliche Frage, mit der wir uns beschäftigen und jeder, der
sich mit der Robotik beschäftigt oder auch allgemein mit autonomen
Systemen beschäftigt.
Das heißt, wie sehen eigentlich die Verhältnisse in Situationen, wenn
autonome Systeme zwischen uns sind, wenn autonome Systeme
selbstständig Entscheidungen treffen, vielleicht einen Menschen
verletzen, vielleicht einen Menschen töten, wo liegt die
Verantwortlichkeit und ähnliches.
Und wie man sieht hier ganz früh in der Robotik gab es solche Asimov
-Gesetze, über die in der Community heutzutage natürlich sehr
ernsthaft in mehreren Gremien diskutiert wird, in Europa auf jeden
Fall, aber auch in Japan, Korea und in Amerika.
So, Begriffsdefinition, was steht unter Roboter?
Und da habe ich hier einmal die Kontextindustrie, wo alles so nach
Richtlinien und VDI-Richtlinien und Normen festgelegt ist und dort
definiert man einen Roboter als einen Freiprogrammierer,
multifunktionalen Manipulator mit mindestens drei unabhängigen Achsen,
mindestens drei Achsen, um Materialien, Teile, Werkzeuge auf
programmierten, variablen Bahnen zu bewegen, zur Erfüllung
unterschiedlicher Aufgaben.
So wird der Begriff Roboter in der Kontextindustrie definiert.
In der Wissenschaft habe ich eine Definition oder ein Zitat von
Professor Thomas Christaller von 2001 hier genommen, und zwar, das
geht so ein bisschen mehr in diese Richtung der künstlichen
Intelligenz, also Maschinen mit künstlicher Intelligenz, das heißt
Roboter sind sensomotorische Maschinen, also Maschinen, die Motorik
und Sensorik kombinieren, also sensomotorische Maschinen zur
Erweiterung der menschlichen Handlungsfähigkeit.
Sie bestehen aus mechatronischen Komponenten, Sensoren,
rechnerbasierter Kontrolle und Steuerungsfunktionen, und die
Komplexität unterscheidet sich deutlich von anderen Maschinen durch
die größere Anzahl von Freiheitsgraden, also nicht drei, also wenn wir
dann AMA, wir haben ja dann gesehen mit 43 oder mit 63 der AMA 4, also
die Komplexität unterscheidet sich deutlich von anderen Maschinen
durch die größere Anzahl an Freiheitsgraden und Vielfalt und Umfang
der Verhaltensformen, die diese sensomotorischen Maschinen realisieren
können.
Nun gibt es im Lexikon der Informatik auch eine Definition für
Robotik, und zwar ein interdisziplinär ausgerichtetes
Forschungsgebiet.
Das sehen wir auch in dieser Vorlesung.
Interdisziplinär nicht nur in dem Sinne, dass wir wirklich KIT
-Expertise, also wie Informatik, Maschinenbau, Mechatronik, E-Technik,
Mathematik und so hier vereinen, um das Gebiet oder das Thema Robotik
zu behandeln, aber interdisziplinär in dem Sinne, dass
Kognitionswissenschaftler, Biologen, Neurowissenschaftler alle
tatsächlich an diesen Themen arbeiten, um intelligente Maschinen hier
zu realisieren.
Also interdisziplinär ausgerichtetes Forschungsgebiet, bei dem im
Mittelpunkt mechanische Vorrichtungen und geeignete Steuereinheiten
selbstständig komplexe Aufgaben verrichten.
Während Roboter im Bereich Science Fiction meist mit menschenähnlicher
Gestalt und sensorischen Fähigkeiten vorgestellt werden, sind die
bisher praktisch eingesetzten Roboter stationäre Manipulatoren.
Also man sieht eigentlich, dass diese Definition ist ein bisschen alt,
weil die eingesetzten Roboter, die sind nicht mehr stationäre
Manipulatoren, sondern wie wir gleich sehen, das sind Service-Roboter,
mobile Roboter, das sind autonom fahrende Autos und nicht nur mobile
Manipulatoren, wie der Ursprung war, wo man Roboter tatsächlich in der
Produktion eingesetzt hat.
Nun habe ich heute eigentlich nochmal geguckt, was gibt es für neuere
Definitionen und die beste Definition, die ich vielleicht finden
konnte, war das, was auf Wikipedia zu lesen ist.
2017, das Themengebiet der Robotik befasst sich mit dem Versuch, das
Konzept der Interaktion mit der physischen Welt auf Prinzipien der
Informationstechnik sowie auf eine technisch machbare Kinetik zu
reduzieren.
Ja, interessant fand ich eigentlich diese Definition, also der Begriff
eines Roboters beschreibt dabei eine Entität, welche diese beiden
Konzepte in sich vereint, indem sie die Interaktion mit der physischen
Welt auf der Basis von Sensoren, Aktoren und Informationsverarbeitung
umsetzt.
Und das ist unheimlich wichtig.
Wir sind der Überzeugung, also ich zumindest, dass Intelligenz nur
dann existieren kann, wenn man mit der Umgebung oder mit der Umwelt
interagiert.
Und diese physische Interaktion mit der Umwelt ist eigentlich das
allerwesentliche oder zentrale Bestandteil von Intelligenz.
Kernbereiche der Robotik, also das ist nach wie vor Wikipedia, das ist
nicht von mir, ist die Entwicklung und Steuerung solcher Roboter.
Sie umfasst Teilgebiete der Informatik, also insbesondere künstliche
Intelligenz.
Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik, aber auch
Elektrotechnik und Maschinenbau, wie man hier sieht.
Ziel der Robotik ist es, durch Programmierung ein gesteuertes
Zusammenarbeiten von Roboterelektronik und Robotermechanik
herzustellen.
So und man kann natürlich viel philosophieren, das bringt uns nicht so
viel.
Wir müssen gucken, wie wir Roboter bauen und sie programmieren und
zwar sicher und zuverlässig programmieren.
Deshalb lassen wir es dabei nur hier als kleine Definitionen, wie auch
die Sichtweise auf das Gebiet sich entwickelt hat, eigentlich von der
Industrierobotik bis zur heutigen modernen Robotik.
Zur Geschichte.
Man kann natürlich viele ausgeklügelte Werke der Mechanik, der
Feinmechanik als Roboter bezeichnen.
Zum Beispiel hier der Heron von Alexandria, der diesen automatischen
Altar gebaut hat.
Das heißt, wo die Türen hier aufgehen, wenn man hier zum Beispiel
Feuer macht, da natürlich erwärmt sich die Luft, das Wasser fängt an
zu kochen oder beziehungsweise das Wasser geht von diesem Container
oder von diesem Fass in das andere Fass und da sieht man hier, da hat
man eine Wippie und wenn die nach unten geht, dann wird dieses Seil
hier gezogen und da gehen die Türen auf.
Das kann man so als ein Roboter bezeichnen.
Also eine automatisierte Vorrichtung, um eine bestimmte Aktion
auszuführen.
Im dritten Jahrhundert nach Christus hat man eine vierbeinige
Laufmaschine in China gebaut, die 200 bis 250 Kilogramm angeblich
Nutzlast tragen konnte, bei einer Geschwindigkeit von 10 Kilometern
pro Tag.
Also das steht so in den Geschichtsbüchern.
Leonardo da Vinci hat im 15.
Jahrhundert so Zeichnungen, das sind tatsächlich Zeichnungen und ein
Nachbau von einem mechanischen Soldaten.
Dann natürlich hier diese bekannte mechanische Ente, die Flügel
schlagen konnte, Wasser trinken konnte, essen und verdauen konnte und
so weiter und so fort.
Und mehrere andere Varianten, die man hier sieht, falls jemand
Interesse hat, der kann die Begriffe hier nur eingeben und Geschichten
im Internet dazu lesen, wie das damals war.
Aber die ganze Sache wird interessant eigentlich, das sind hier
Haushaltsroboter 1927, das war nichts anderes als Schaltzentrale für
den Haushalt.
Also in einem Robotergehäuse mehr oder weniger.
Oder Sabor II hier, Unterhaltungswecke aus der Schweiz.
Beziehungsweise hier 1954 ein Patent von De Waal für programmierbaren
Manipulator und 1959, 1960 tatsächlich den ersten Industrieroboterarm.
Das ist der hier.
Das ist diese Kiste hier mit diesem Arm hier von Joseph Engelberger,
hydraulisch angetrieben mit einer Computersteuerung.
Also 1960 hat so die Robotik angefangen.
Erster kommerzieller Roboter 1959, 1961 Installation eines Roboters
vom TÜB Unimate bei Ford in der Automobilproduktion.
Und 1968, das ist ein sehr wichtiges Datum für die Robotik, Shaky, das
ist der erste Immobilieroboter ever.
Ja, der erste Immobilieroboter tatsächlich, der aufgebaut wurde und
auf der Robotik, der großen Robotikkonferenz in 2015 hat man 50 Jahre
Anniversary von Shaky hier gefeiert.
Da könnt ihr die Vorträge beziehungsweise die Statements von
Robotikwissenschaftler hier auf dem Gebiet.
Das hat nicht nur jetzt hier Mechanik und Elektronik integriert,
sondern da hat tatsächlich Bildverarbeitung und könnt ihr auch
navigieren und so Boxen zur Seite schieben.
Und ging die Reise weiter.
1970 hat man bei Daimler-Benz erste Industrieroboter installiert.
1973 hat Japan Professor Kato an der Waseda-Universität Waseda
-Universität eigentlich, das muss hier weg, den ersten humanoiden
Roboter.
Dann hat man angefangen, spezielle Programmiersprachen für diese
Roboter zu entwickeln, zum Beispiel AL.
Die Weiterentwicklung dann von Unimation zur Programmiersprache WAL,
was bei einigen Industrieroboterherstellern heutzutage noch eingesetzt
wird.
Und 1978 Puma, ein neuer Roboterarm von Puma, der auch für die
Produktion eingesetzt wurde.
Also Puma steht für Programmable Universal Machine for Assembly.
So, dann Wabot 2, ein humanoider Roboter.
Dann kamen die ersten Roboter-Handy, also zum Beispiel die Salisburg
-Hand oder die Stanford-GPL-Hand.
Und dann wissen wir, glaube ich, das solltet ihr ja mehr oder weniger
vielleicht wissen, 1996, die ersten Mars-Sonden, die Roboter
mittrugen, beziehungsweise die sehr bekannten Handy vom DLR, Deutschen
Zentrum für Luft- und Raumfahrt im Oberpfaffenhofen bei München.
Dann hat man angefangen, hier Roboter zu bauen, mit denen man soziale
Interaktionen zwischen Mensch und Maschine untersuchen konnte.
Also zum Beispiel Kismet am MIT, beziehungsweise tatsächlich erste
Produkte, wie man sieht hier von Mitsubishi, 2005 als
Begrüßungsroboter oder Rezeptionist, die waren auf dem Markt.
So 2005, wenn man die Sache, natürlich die Entwicklung von Roboter
-Armen hat sich immer wieder verbessert.
Es ist nicht nur bei dem Puma-Roboter-Arm geblieben, sondern es gibt
heutzutage auch fortgeschrittene Roboter-Arme.
Aber speziell in der Humanoiden-Robotik 2005 hat Honda zum Beispiel
den Asimo vorgestellt, ein zweibeiniger humanoider Roboter, der etwa 1
,6 Meter, 1,3 Meter groß ist und der soll ja mit Menschen hier in
menschenzentrierten Umgebungen Aufgaben verrichten.
Robotik, wie ich bereits gesagt habe, ist nicht nur etwas, was greift
und manipuliert, sondern alle autonomen Autos sind eigentlich Roboter,
das sind robotisierte Autos.
Die haben natürlich Aktoren, die haben Sensorik und die führen
selbstständige Aktionen aus.
Das heißt, laut Definition eines Roboters sind das auch Roboter.
Und was ich eigentlich mit der Folie betonen will, ist nur der erste
Punkt.
Weil das ganze autonome Fahren, was wir erleben heutzutage, dass man
Straßenzulassung zum Beispiel für das Google Autonomous Vehicle 2011
in Kalifornien hat, das Ganze hat 1986 in Deutschland angefangen.
Das ist Professor Ernst Dickmanns.
Das ist der Vater des autonomen Fahrens.
Und ihr aus Karlsruhe oder aus Deutschland solltet das unbedingt
wissen.
Also bereits 1986, die Bundeswehr-Universität München hat ein
Roboterfahrzeug gebaut und konnte man mit dem Fahrzeug auf der
Autobahn mit bis zu 96 km pro Stunde fahren.
Mit kompletter Bildverarbeitung, kompletter Navigation und autonomer
Steuerung.
Und viele andere Beispiele, was autonomes Fahren angeht, also speziell
auch hier die Beteiligung eines Karlsruher Teams von Professor Stiller
der Fakultät für Maschinenbau, aber auch mit Beteiligung aus der
Informatik an der Urban Challenge 2007.
So, wenn man die unterschiedlichen Generationen hier zusammenfasst,
dann sieht man so ab 1960 hat man so die ersten programmierbaren
Manipulatoren und Robotik war zu der Zeit eigentlich nur Assembly,
also Fertigungsaufgaben in der Produktion.
Das heißt man hat eine geringe Rechenleistung, damals auch gab es ja
nicht so große Rechenleistung.
Hat nur feste Haltepunkte, also zum Beispiel in der Programmierung der
Roboter nur Punkt-zu-Punkt-Steuerung, was wir kennenlernen werden in
der Vorlesung.
Und kaum, keine beziehungsweise kaum sensorielle Fähigkeiten.
Da hat man nur blind mehr oder weniger irgendwelche
Greifabstellaktionen ausgeführt.
Die zweite Generation, wo die Roboter adaptiver, also würde ich sie
als adaptive Roboter bezeichnen, ab den 80er Jahren, da hat man mehr
Sensoren eingebaut.
Da konnten sich die Roboter zum Beispiel auf veränderliche Situationen
in der Umwelt reagieren.
Man hat eigene Programmiersprachen für Roboter, zum Beispiel Wahl.
Und man hat aber eine geringe Intelligenz.
Also das war nur so eine adaptive Regelung eigentlich, wenn man so
will, aber keine echte Intelligenz.
Die dritte Generation, die vielleicht heute beginnt, also die moderne
oder die autonome Robotik, wo man natürlich unglaublich große
Rechenleistung hat, Multicore Prozessoren, GPUs und so weiter, die man
natürlich integrieren kann, wo man natürlich diese Programmierung auch
sehr aufgabenspezifisch erledigen kann und wo immer mehr autonome
Funktionalitäten in diesen Systemen, also autonome und adaptive
Funktionalitäten in den Systemen realisiert werden.
Und die vierte Generation sind so vielleicht humanoide AI-Roboter,
also Roboter der künstlichen Intelligenz.
Das ist auf jeden Fall ein aktueller Forschungsgegenstand.
Das heißt Roboter, die extrem flexibel sind, die vielleicht
menschliche Performance haben, vielleicht übermenschliche Performance
haben.
Das zum Beispiel was so viele Rechenaufgaben angeht, wie Schach und Go
und so weiter oder Bildverarbeitung, also Objekterkennung oder
Sprachverarbeitung, wissen wir, dass wir eigentlich mit der heutigen
Rechenleistung und mit zum Beispiel tiefen neuronalen Netzen oder
irgendwelchen Maschinen-Learning-Methoden man tatsächlich eine
Superhuman -Performance realisiert hat, also Algorithmen entwickelt
hat, die besser sind, die solche Aufgaben besser als ein Mensch lösen
können.
Es gibt keinen Mensch, der als ein Input zum Beispiel etwas
gesprochenes auf Deutsch hört und gleichzeitig die Übersetzung in 50
Sprachen macht.
Ja, das ist superhuman eigentlich.
Oder bei Objekterkennungsaufgaben in der Bildverarbeitung konnte man
natürlich in den letzten Monaten oder Jahren auch solche Fortschritte
erleben.
Aber, aber, ganz kurz, aber diese Fortschritte bedeuten nicht, dass
die Robotik so weit ist.
Die Robotik natürlich braucht Sprachverarbeitung, braucht
Bildverarbeitung, aber in der Robotik müssen wir Aktionen generieren.
Also wir müssen Bewegung generieren und das ist nach wie vor ein
Forschungsgegenstand.
Natürlich die Verbindung dieses Forschungsgegenstands mit Fähigkeiten
des Lernens, Anpassfähigkeit, der Selbstreflexion bis hin zu Emotionen
ist ein Zukunftsthema, an dem wir hier in Karlsruhe wie viele anderen
weltweit auch arbeiten.
Okay, ich sehe, dass die Zeit um ist.
Der Rest ist unwichtig eigentlich.
Was sind die Teilbereiche?
Das meine ich nicht so.
Naja, aber es ist klar, was sind die Teilbereiche, mit denen wir uns
beschäftigen.
Informatik, Biologie, Maschinenbau, Elektrotechnik, Mechatronik.
Das werden wir kennenlernen, Anwendungsgebiete.
Ich bedanke mich für die Aufmerksamkeit und wir sehen uns am Donnerstag.