Ich begrüße euch herzlich zur Vorlesung Robotik 1.
Mein Name ist Tamim Asfour und ich werde mit euch diese Vorlesung in
diesem Semester und hoffentlich viele von euch auch in den nächsten
Semestern in den Vorlesungen Robotik 2 und 3 hier begleiten.
Warum seid ihr hier eigentlich?
Was wollt ihr in dieser, also was erhofft ihr euch von der Vorlesung
Robotik?
Ein tieferes Verständnis des Themengebiets und er glaubt nicht, dass
er das später machen wird, aber trotzdem will er das verstehen, oder?
Wunderbar.
Ja, das ist die richtige Einstellung.
Das sollen alle Leute machen, auch wenn sie später keine Robotik
machen wollen, sollen sie eigentlich ein tieferes Verständnis für das
Gebiet ist, denn das ist ein zentrales Gebiet, wie man vielleicht
weiß, von autonomen Fahren bis zu Service-Roboter, Roboter, die die
Produktion revolutioniert haben und immer wieder auf neue Art und
Weise revolutionieren und revolutionieren werden.
Viele coole YouTube-Videos, die man tagtäglich im Internet zu
bewundern kann.
Und das Ziel eigentlich von dieser Vorlesung ist zu verstehen, was man
alles hier beherrschen muss, damit überhaupt ein Roboter so bewegen
kann.
Natürlich macht das Spaß.
Also ich habe immer auch gesagt, dass die Roboter, die ich entwickelt
habe, die besten Spielzeuge, die ich jemals in meinem Leben hatte,
sind.
Aber man muss verstehen, dass es hierzu eine ganze Menge an Wissen aus
unterschiedlichen Disziplinen notwendig ist, damit man Roboter
entwerfen kann oder Roboter bauen kann, eingebettete Elektronik und
Rechner für Roboter entwerfen kann, damit sie bestimmte Berechnungen
durchführen können.
Roboter, die mit Sensorik ausgestattet sind, zum Beispiel Kameras oder
Kraftsensorik oder künstliche Haut, wo diese großen Datenmengen, vor
allem Bilddaten interpretiert werden müssen, damit man weiß oder damit
der Roboter weiß, was für eine Aktion eigentlich gerade in der
aktuellen Situation angebracht ist.
Und das Ganze fängt natürlich an mit Mathematik.
Ja, das heißt, erschreckt euch nicht die ersten Vorlesungen.
Ab Donnerstag werden wir uns mit der Mathematik, die wir brauchen,
also lineare Algebra, ein bisschen Numerik, ein bisschen Geometrie,
damit wir überhaupt Roboter beschreiben können in einem Rechner, damit
wir Modelle von Roboter erstellen, die wir zum Beispiel für die
Simulation nutzen können, damit wir Regelungen für Roboter entwerfen
und damit wir komplette, komplexe Hardware- und Software
-Architekturen, die kognitive Fähigkeiten implementieren, auch
realisieren können.
Und ich hoffe, dass ihr am Ende von dem Semester hier mehr über dieses
Gebiet, dieses faszinierende Gebiet hier erfahren werdet.
Nicht nur in Form von coolen Videos und Bilder von Robotern, sondern
von Wissen, Grundlagen der Mathematik, der Physik, der Informatik,
maschinelles Lernen und ein bisschen auch Bildverarbeitung, um zu
verstehen, was ist alles notwendig, damit ein Roboter eine Tasse
greift.
Ja, also so eine einfache Aufgabe.
Was werden wir in dieser Vorlesung behandeln?
Ganz kurz hier und grob, also die mathematischen Grundlagen der
Robotik.
Ich habe es gerade angerissen.
Also wie beschreiben wir Positionen von Objekten und Orientierungen
von Objekten im Raum?
Das ist natürlich extrem wichtig, wenn wir einem Roboter sagen sollen,
er soll die Tasse greifen oder die Box, die schräg auf dem Tisch liegt
oder den Tourgriff.
Deshalb müssen wir praktisch diese Positionen, Orientierungen auf die
eine oder andere Art und Weise beschreiben.
Dazu haben wir natürlich die Mathematik mit der linearen Algebra,
Geometrie, Topologie.
Wir werden sehen, dass diese Mathematik auch sehr wichtig ist, um zum
Beispiel die Kinematiken von Robotern zu beschreiben.
Also die Beschreibung von meinem Arm oder von einem Roboterarm, wie
viele Gelenke sind dort verbaut?
Wie sind die Gelenke zueinander verbaut?
Welche Segmentlängen hat Oberarm, Unterarm, wenn wir von einem von
einem humanoiden Roboter sprechen?
Welche Massen und Trägheitsmomente haben die einzelnen Segmente?
Nun geht es vielleicht darum, dass man sehr schnelle Bewegungen
realisieren will oder sehr genaue Bewegungen, wo man einer Trajektorie
sehr genau eine Trajektur sehr genau folgen muss, zum Beispiel beim
Schweißen.
Und da geht es darum, dass man natürlich alle Trägheitsmomente, alle
Veränderungen im System während der Bewegung auch berücksichtigen
muss.
Deshalb muss eine Dynamik her.
Das heißt, wir müssen so ein bisschen in die Physik mal gucken.
Wie beschreibt man die Dynamik von Mehrkörpersystemen, von rigiden,
also starren Mehrkörpersystemen?
Und wie sieht die Regelung für solche Systeme aus?
Nun werden wir uns dann zentral hier in dieser Vorlesung und das ist
so ein bisschen natürlich angelehnt an Vorlesungen der Robotik, die
man an anderen Unis weltweit findet, wo man mit diesen grundlegenden
mathematischen Begriffen anfängt, wo man etwas zur Kinematik, zur
Dynamik, zur Bewegungsplanung, also wie man kollisionsfreie Bewegungen
plant in einem Raum mit Hindernissen, wo die Hindernisse vielleicht
bekannt sind und statisch sind oder wo die Hindernisse dynamisch sind.
Ja, also kann man sich vorstellen, das Gleiche im 2D für Autos, die
autonom rumfahren, die müssen natürlich immer einen Weg planen und
Kollisionen vermeiden.
Aber für einen Roboterarm müssen wir natürlich das im
dreidimensionalen Raum oder im eukalyptischen Raum machen.
Da werden wir hier Methoden kennen, Algorithmen kennenlernen, mit
denen wir sehr effiziente kollisionsfreie Trajektorien vor oder
Roboterbahnen generieren können.
Ein Großteil der Vorlesungen wird das Thema Greifen sein, weil ich
glaube, ohne Greifen und Manipulation hätte es nie Robotik gegeben.
Also wenn ich mal versuche, jetzt Robotik als Gebiet mal mit
Alleinstellungsmerkmalen zu identifizieren, dann würde ich sagen,
Manipulation und Greifen von Objekten ist eigentlich zentral.
Deshalb wurden auch die ersten Roboter entwickelt, damit man die
Automation oder die Produktion mal effizient gestalten kann.
Und ich kann euch eins verraten, dass das Greifen beim Menschen eines
der kompliziertesten, der kompliziertesten Sachen sind und dass wir
noch sehr wenig darüber wissen, wie Menschen so leichtfertig also
wirklich mit Kinder leicht Objekte greifen.
Beliebige Objekte in jeder Situation.
Mal greift man einen Hammer zum Beispiel am Griff oder am Kopf in
Abhängigkeit von dem, was man damit machen kann.
Und das lernen wir Menschen natürlich im Laufe der Zeit aus unserer
Erfahrung.
Und wir werden sehen, wie weit die Robotik davon entfernt ist.
So ein kinderleichtes Greifen von alltäglichen Objekten zu
realisieren.
Dann werden wir kurz und weil das eigentlich für das Greifen sehr
zentral ist, stellt euch mal vor, einen Tisch mit mehreren Objekten
wie Tassenteller und Orangensaft drauf und wir wollen ja Tassen oder
Teller oder den Orangensaft greifen.
Also ohne dass wir die Umgebung wahrnehmen, können wir diese
Positionen der Objekte gar nicht herausfinden.
Deshalb werden wir hier einen kurzen Einriss oder Einblick in die
Bildverarbeitung und zwar die Algorithmen und die Methoden in der
Bildverarbeitung, die für zum Beispiel das Greifen oder für das Visual
Servo relevant sind, hier machen.
Dann werden wir uns mit zwei Themen beschäftigen, die ein bisschen so
nicht klassisch, sage ich mal so, sondern Themen, die sich mit der
künstlichen Intelligenz in der Robotik beschäftigen.
Auf der einen Seite, wie können Roboter basierend auf einer gegebenen
Szene und einem gegebenen Ziel einer Aufgabe einen Plan erzeugen,
automatisch erzeugen, um das Ziel der Aufgabe zu erreichen?
Also zum Beispiel um den Orangensaft in den roten Becher
einzuschenken, wo zum Beispiel dieser rote Becher in einem, wo in dem
roten Becher ein grüner Becher zunächst mal steckt.
Für uns Menschen ist es ganz trivial, um Orangensaft in dem roten
Becher zu servieren zu können, muss ich zunächst mal den grünen
rausnehmen und dann einschenken und dann servieren.
Und dann werden wir sehen, was alles notwendig ist, damit diese Pläne,
diese Sequenzen von Aktionen, die notwendig sind, um ein Ziel einer
Aufgabe zu erreichen, automatisch erzeugt werden.
Man nennt das symbolische Planung.
Und dann werden wir uns natürlich mit der Programmierung von Robotern
beschäftigen.
Programmierung nicht in dem Sinne, dass wir jetzt hier
Programmiersprachen, also noch eine Programmiersprache für die
Roboterprogrammierung hier behandeln werden.
Natürlich gibt es solche Programmiersprachen für Roboter, sondern wir
werden gucken, wie ist unsere Vision von der Programmierung der
Roboter in der Zukunft?
Woran arbeitet man speziell jetzt auch hier in Karlsruhe, um intuitive
Programmierung von Robotern zu ermöglichen?
Wir nennen das Programmieren durch Vormachen.
Das heißt, wo ein Mensch tatsächlich demonstriert, wie eine bestimmte
Aufgabe zu lösen ist und wo der Roboter aus dieser Demonstration
lernen muss, welche Aktionen ausgeführt werden müssen, um diese
Aufgabe nicht nur in dieser aktuellen Situation, sondern in
unterschiedlichen oder anderen Situationen ausgeführt werden,
realisiert oder werden kann.
Es gibt hier eine ganze Menge von Literatur.
Wir versuchen natürlich mit den Folien hier auch so umfassend wie
möglich zu sein, dass ihr keine keine anderen Bücher braucht, um den
Stoff hier zu verfolgen.
Es gibt auch Übungsblätter dazu, aber es gibt eine ganze Menge von von
sehr guten bis exzellenten Büchern, die ich auch sehr empfehlen würde.
Einmal gibt es ein Handbuch der Robotik mit fast 1600 Seiten zu allem,
was es halt in der Robotik so gibt.
Der ist auch im KIT Netz verfügbar als PDF.
Hier kann man die Folien werdet ihr im Ilias bekommen.
Dann könnt ihr das hier auch sehen.
Dann gibt es ein Buch, das vergriffen ist.
Also den gibt es nicht mehr.
Das ist hier dieses gelbe Robotik, Control, Sensing, Vision and
Intelligence von Fu, Gonzalez und Lee und zwei andere neue Bücher, die
sehr aktuell sind.
Einmal das Standardbuch von Peter Kork aus Australien QT zum Thema
Robotik, Vision and Control von der Mental Algorithms in MATLAB.
Das ist tatsächlich es gibt auch eine MATLAB Toolbox Robotik, MATLAB
Toolbox von Professor Peter Kork und das Buch und diese Toolbox, die
sind miteinander verkettet oder verknüpft.
Kann ich sehr empfehlen.
Und wir werden uns an der einen oder anderen Stelle an dem Buch hier
orientieren, werden auch einige Beispiele hier aus dem Buch oder in
der MATLAB Toolbox hier durchführen.
Ein neues, sehr genaues und interessantes und neues, meine ich,
letztes Jahr erschienen ist das Buch Modern Robotics von Kevin Lynch
und Frank Park, wo natürlich hier das Ganze mit der Mechanik anfängt.
Planungsalgorithmen, Kontrollmethoden kann ich auch sehr empfehlen und
es sind auch Exemplare von all diesen Büchern hier in der
Universitätsbibliothek verfügbar.
Für das vorletzte Kapitel, also symbolische Planung oder, wenn man so
will, KI, das Buch Artificial Intelligence, Modern Approach hier, was
auch in der Unibibliothek verfügbar ist.
Also für die Leute, die sich auf dem Gebiet vertiefen wollen, würde
ich sehr raten, natürlich eins dieser Bücher hier zu kaufen,
vielleicht hier die drei, ohne jetzt Werbung für irgendeines zu
machen.
Okay, falls wir den Eindruck haben, dass einige Themen in diesen
Büchern nicht abgedeckt werden, dann werden wir natürlich die
entsprechenden Publikationen beziehungsweise das entsprechende
Material im Ilias Arbeitsbereich zur Verfügung stehen.
Software habe ich erwähnt.
Wir werden auch einige Übungen hier machen.
Also wir werden verschiedene Programme kennenlernen und
Softwarebibliotheken, die häufig in der Robotik verwendet werden.
Also wir werden Kairos hier verwenden.
Für die Leute, die hierher gekommen sind, um zum Beispiel etwas über
Ross zu erfahren, sondern wir werden so grundlegende Tools, kleinere
Tools, keine komplexen Softwarepakete hier zum Beispiel Matlab Robotik
Toolbox, Robotik Toolbox von Matlab beziehungsweise ein Simulator, um
Bewegungsplanung und Greifplanung hier zu visualisieren, zu
simulieren, was wir hier entwickelt haben und für die Bildverarbeitung
grundlegende Funktionen der Python Implementierung von OpenCV.
Die Prüfung für die Informatiker ist Robotik 1 Stammmodul im
Vertiefungsfach Robotik und Automation.
Die Prüfung erfolgt schriftlich.
Bei dieser Zahl von Studierenden können wir das nicht anders machen.
Das letzte Mal haben 600 Leute die Klausur mitgeschrieben und die
Klausur im Wintersemester, die findet am 3.
März statt, um 17 Uhr in der Mensa.
Ja, das ist wirklich kein Fehler, sondern das ist die einzige
Möglichkeit, wo man so große Klausuren machen kann.
Wir werden es probieren zum ersten Mal.
Vielleicht kann man nach der Klausur eine Party machen dort in der
Mensa.
Und der Termin für die Klausur im Sommersemester wird bekannt gegeben.
Das heißt, für diese Vorlesung wird die Klausur in jedem Semester
angeboten.
Im Wintersemester, aber auch im Sommersemester und im Sommersemester
erfahrungsgemäß direkt nach dem Sommersemester und nicht im September
oder Oktober.
Wie ich bereits erwähnt habe, ich komme aus dem H2T, also
Hochperformante Humanoide Technologien.
Wir bieten eine ganze Menge von Vorlesungen für die Leute, die sich
hier vertiefen wollen in der Robotik, also Robotik 1, dann Robotik 2
und Robotik 3 im Sommersemester, dann tragbare oder entziehbare
Robotertechnologien.
Eine ganze Menge von Praktika im Wintersemester Lego Mindstorm und
Humanoide Roboter Praktikum, das ist ein Block Praktikum.
Dann im Sommersemester der Robotik Praktikum am KIT, also Roboter
Praktikum und das Basis Praktikum und Seminare, wie man sieht hier im
Wintersemester gerade das Seminar Humanoide Robotik beziehungsweise
das Seminar künstliche neuronale Netze und künstliche Intelligenz.
Im Sommersemester das M3 Seminar Motion in Man and Machine und
natürlich Praxis der Softwareentwicklung und Praxis der Forschung für
die Informatiker unter euch.
So gliedern sich die Vorlesungen in den Vertiefungsfächern der
Informatik, des Informatikstudiengangs.
Also wir haben ja die Vertiefungsfächer 11 und 12.
Das sind Robotik und Automation.
Da sind wir.
Das ist die Stammmodul Vorlesung für für das Vertiefungsfach Robotik
und Automation, für das Vertiefungsfach Anthropomatik und kognitive
Systeme ist die Vorlesung kognitive Systeme im Sommersemester das
Stammmodul.
Und man sieht hier Robotik zwei beziehungsweise ist in dem
Vertiefungsfach 12, 1 in 11 und die restlichen Vorlesungen, die kann
man in beiden Vertiefungsfächern, wie es hier auf der Folie steht,
anrechnen lassen.
Das ist so eine eine Folie, die sagt, wer eigentlich oder wie diese
Vorlesungen in den unterschiedlichen Modulhandbüchern von
unterschiedlichen Studiengängen hier zu finden sind.
Also wie man sieht hier Vorlesungen im Bachelor für Informatika,
Informationswirtschaft, E-Technika, Mechatronik und Maschinenbau und
das gleiche auch im Master.
Und das war kein Witz, wo ich nach Sportwissenschaftler gefragt habe,
weil tatsächlich im Bereich tragbare Robotik oder humanoide Robotik
sitzen eine ganze Menge von Sportwissenschaftlern auch in dem Seminar
Motion in Men and Machines, wo es darum geht, Bewegungen des Menschen
zu verstehen, Modelle von Bewegungen des Menschen zu erstellen und um
sie zum Beispiel auf Roboter zu übertragen.
Das heißt auch hier die Sportwissenschaftler, Studierende der
Sportwissenschaften, die besuchen diese Vorlesungen.
Gut, wir sitzen in der Vorlesung Robotik 1.
Ich halte in diesem Semester am Donnerstag um 9.45 Uhr auch die
Vorlesung Mechanik und Informatik in der Robotik.
Das ist für Bachelor Studenten unter euch und das soll eine sehr frühe
Einführung in das Thema der modernen Robotik, also weniger jetzt hier
auf diese klassischen Themen, die wir jetzt in der Vorlesung, die
jeder Robotiker wissen muss, eingehen, sondern mehr so auf die
prinzipiellen grundlegenden Algorithmen in der Robotik, auf zum
Beispiel dynamische Systeme, mit denen man Roboter beschreiben kann
und Algorithmen des maschinellen Lernens zum Beispiel, um Aktionen zu
lernen, zum Beispiel um Exploration von Objekten und Ähnliches.
Für die Leute, die Interesse haben, die können am Donnerstag die
Vorlesung besuchen bzw.
reinschauen und gucken, ob das für sie auch von Interesse ist.
Das sind die Seminare.
Ich will sie nicht mehr wiederholen.
Ich will nicht so weit, also keine weitere Zeit hier mit den Sachen
verbringen, die Folien, die werden im Netz stehen und alle
Veranstaltungen könnt ihr im Ilias bzw.
auf unserer Webseite finden.
Ich habe es erwähnt.
Ich komme aus dem Institut für Anthropomatik und Robotik.
Das ist eins der Institute der KIT-Fakultät für Informatik und an dem
Institut beschäftigen wir uns mit dem Thema natürliche Robotik, aber
auch mit dem Thema Anthropomatik.
Anthropomatik als die Wissenschaft der Symbiose zwischen Mensch und
Maschine.
Das heißt, wir entwickeln Methoden und Technologien, um eine bessere
Lebensqualität des Menschen zu erreichen.
Sei es jetzt Roboter, wie man hier in dem Beispiel sieht, die im
Alltag uns unterstützen.
Sei es tragbare, augmentierende Roboter, Exoskeletti oder Prothesen
und Orthesen.
Oder sei es Sprachsysteme, die zum Beispiel Barrieren in der
Gesellschaft überwinden sollen, als zum Beispiel Sprachübersetzer oder
Bildverarbeitungsalgorithmen, Bildverarbeitungsmethoden als Grundlage
von assistiven Systemen für Menschen mit körperlichen oder
sensorischen Behinderungen.
Und das sind einige Kollegen am Institut, Professoren, vielleicht
kennt ihr den einen oder anderen.
Wie ich bereits erwähnt habe, von Bildverarbeitung zur Sprache, ja,
also interaktive Systeme zur Bildverarbeitung von Mensch-Maschine
-Interaktion, Medizin, Robotik, maschinelles Lernen.
Ein neuer Kollege, der am 1.
Januar anfängt und die Vorlesung Maschinelles Lernen 1 hier in
Karlsruhe hält.
Und wie man sieht hier zehn Lehrstudien mit ungefähr 150 Mitarbeitern,
die an unterschiedlichen Aspekten der Robotik, von der humanoiden
Robotik, wie in meinem Fall bis hin zu Industrierobotik
beziehungsweise intelligenten Sensoreaktivsystemen, Sprachübersetzer
oder maschinelles Lernen für die Robotik.
Und ich will ganz kurz auf unsere, also kurz nicht, sondern ich will
auf unsere Forschungsthemen in meiner Gruppe eingehen, damit ich euch
nur ein Blick und Eindruck von dem, was wir lernen werden, in der
Vorlesung geben kann.
Ja, das heißt, was machen wir?
Wir sind hier ein ziemlich cooles Team.
Ja, das sind Informatiker, Mechatroniker, Maschinenbauer hier, wie man
sieht, die sich mit dem Thema humanoide Robotik beschäftigen.
Ich arbeite auf dem Gebiet seit zwei Dekaden, seit 1999 und wir
erforschen humanoide Roboter und zwar humanoide Roboter vom Scratch.
Das heißt, wir bauen tatsächlich diese Roboter selber.
Deshalb geht es hier los mit Roboter Design.
Das hat natürlich eine sehr enge Zusammenarbeit mit dem Maschinenbau,
mit E-Technik und Mechatronik.
Ohne Mathematik gibt es gar nichts.
Und schwerpunktmäßig beschäftigen wir uns mit dem Thema Greifen und
zwar Greifen natürlich in der humanoiden Robotik, aber jetzt aktuell
im Falle von intelligenten Prothesen.
Und zwar sowohl Greifen basierend auf visuellen Informationen als auch
auf haptischen Informationen, also Tastinformation beziehungsweise die
Kombination von beiden.
Wir beschäftigen uns mit dem Thema Lernen und zwar die Roboter, die
sollen Ausbeobachtung des Menschen lernen, wie ich eingangs erwähnt
habe.
Sie sollen Demonstrationen des Menschen, Vorführungen des Menschen
verstehen und daraus ihre eigenen Programme automatisch erzeugen.
Und sie sollen diese erzeugten Fertigkeiten oder Programme aus
Erfahrung, ja, also basierend auf auf Erfahrungswissen kontinuierlich
verbessern, also lernen from observation und experience.
Und wenn wir von Menschen lernen, dann müssen wir natürlich vieles
über den Menschen verstehen.
Am besten oder am am am am ehesten natürlich über den menschlichen
Körper.
Also wie der menschliche Körper aufgebaut ist.
Wie bewegt sich der Mensch?
Wie generiert der Mensch seine eleganten, kinderleichten Bewegungen im
Falle von Greifen?
Oder wie balanciert, balancieren sich Menschen?
Wie machen Menschen Prädiktionen, dass sie fallen werden in bestimmten
Situationen?
Und welche Strategien nutzen sie aus, um das Fallen zum Beispiel zu
verhindern?
Wir bauen komplette Systeme, wie man, wie ich bereits erwähnt habe,
also angefangen mit der mit der CAD, mit der Konstruktion von Gelenken
und Mechanismen, die dedizierte Hardware oder eingebettete Elektronik
für die Regelung bis hin zu kompletten Software-Hardware
-Architekturen, also komplexe Software-Architekturen, die Wahrnehmung,
Planung, Lernen, Lernen und Regelung und Steuerung integrieren.
Und das ist, was wir hier mit dem Begriff Mechano-Informatik hier
bezeichnen.
Das heißt, diese synergetische Integration von Methoden der
Informatik, der künstlichen Intelligenz und der Mechatronik, um
Roboter -Systeme hier zu erschaffen.
Ganz kurz einige Highlights von unserer Forschung, also Engineering
von humanoiden Robotern.
Das ist hier die Vision, ein Roboter, der am Haushalt uns unterstützt,
den Tisch zum Beispiel hier aufräumt, die Geschirrspülmaschine belädt
oder vielleicht auch andere Aufgaben für uns zu Hause übernimmt.
Ganz zentral, wenn diese Roboter vernünftige Aufgaben für uns
übernehmen sollen, dann müssen sie in der Lage sein, Objekte zu
greifen und zu manipulieren.
Ansonsten sind sie sinnlos und nutzlos.
Sie sollen aus Beobachtung des Menschen und aus Erfahrung lernen.
Und wir wollen natürlich mit diesen Systemen mithilfe von natürlicher
Sprache interagieren und kommunizieren.
Das sind ein paar der Roboter, die wir hier entwickelt haben,
angefangen in meiner Doktorarbeit, damals der Arma 1, Arma 2, 3A, 3B,
Arma 4, Teile von Arma 5, der anziehbar sein soll und Arma 6.
Und das sind so ein paar Kenndaten zu diesen Robotern.
Also das ist jetzt kein, wenn man jetzt an ein Auto denkt oder an ein
Spielzeugauto mit zwei Rädern oder vier Rädern, mit vier Motoren, wo
man lenken kann, geradeaus links, rechts Kurven machen kann.
Das ist eigentlich nichts im Vergleich zu so einem System.
Natürlich ist das Extremfall humanoide Robotik.
Es gibt viele Roboterarme mit nur ein paar Gelenken, sechs, sieben
Gelenken, die in der Produktion oder im industriellen Kontext
eingesetzt werden.
Aber wir wollen uns die Beispiele aus der humanoiden Robotik hier in
der Vorlesung betrachten.
Wir haben insgesamt 43 Gelenke.
Das heißt, wenn man jetzt hier Bewegungen für diesen Roboter plant und
alle Gelenke mitbeziehen muss, dann ergibt sich ein Planungsproblem
für kollisionsfreie Trajektorien in einem Raum der Dimension 43.
Nur damit man so einen Eindruck von der Komplexität des Problems hat.
Ich will auf die Details hier jetzt nicht eingehen, dass der Arma 3,
vielleicht habt ihr ihn gesehen, der Arma 4 mit 63 Gelenken über 240
Sensoren.
Dann der Arma 6, vielleicht das jüngste Mitglied der Familie.
Wie man sieht, ist nicht für Küchenaufgaben entworfen oder konzipiert
worden, sondern für Wartungs- und Reparaturaufgaben in industriellen
Umgebungen.
Das Ganze hier entwickelt am KIT und natürlich, wenn wir Objekte
greifen und manipulieren wollen, dann müssen wir die entsprechenden
Endeffektoren haben.
Es ist eine Auswahl an Roboterhänden, die wir im Laufe der Zeit
entwickelt haben, pneumatisch getrieben, elektrisch getrieben, voll
aktiviert, das heißt, wo man pro Gelenk ein Motor hat oder
unteraktiviert, wo man sieht hier nur zwei Motoren, die alle Finger
dieser Prothesenhand steuern können.
Im Bereich Greifen und Manipulation sind das hier Beispiele, die rote
und die grüne Tasse und der Roboter soll jetzt eine von denen greifen.
Man sieht hier ein paar in dieser Ecke hier, was der Roboter
eigentlich wahrnimmt.
Das heißt, die Position der Objekte muss erkannt werden.
Bring me the green cup from the sideboard.
Man sieht hier die Interaktion und Kommunikation mit dem Roboter
erfolgt mit natürlicher Sprache und diese natürlichsprachlichen
Kommandos, die müssen letztendlich auf Motorströme abgebildet werden.
Ja, das ist es, wenn ich sage Bring me the green cup from the
sideboard.
Das heißt eigentlich, aus diesem Satz müssen jetzt alle Kommandos, wo
alle Gelenke, die betroffen sind oder notwendig sind, erzeugt werden
und entsprechend die Bewegung ausgeführt werden.
Ja, und es geht nicht nur um Tassen und einfach separat einzelne
Objekte zu greifen, sondern solche komplexeren Tasks wie zum Beispiel
Einschenken, wie zum Beispiel hier die Manipulation von Objekten mit
zwei Armen oder wie zum Beispiel hier das Schieben von flachen
Objekten, die auf dem Tisch liegen, damit man sie überhaupt greifbar
macht, weil keiner von euch kann diese Schokoladenbox auf dem Tisch
direkt greifen, ohne sie zum Beispiel zum Rand zu schieben oder ohne
solche Pre-Manipulations-Aktionen auszuführen.
Dann weitere Aufgaben, wo wir uns mit dem Thema Bildverarbeitung
beschäftigen beziehungsweise mit der Frage beschäftigen, wie können
Roboter Objekte greifen, die sie noch nie gesehen haben?
In den Beispielen vorher existieren Modelle von diesen Tassen und
Tellern und so weiter und so fort.
Aber nehmen wir mal an, wir haben jetzt eine sehr komplexe Szene, wie
man sieht hier, alle Objekte verdecken sich.
Der Roboter hat überhaupt keine Modelle darüber und der Roboter soll
jetzt zunächst mal entdecken, wo ist eigentlich ein Objekt?
Wo sind die Grenzen von Objekten?
Wie kann ich ein Objekt von den anderen Objekten trennen
beziehungsweise segmentieren, vielleicht im Rahmen von diesem Prozess,
wo er jetzt, wie man sieht hier, in die Szene mal mit seinem Arm
reinpusht, die Objekte lernt, dass er irgendwelche Merkmale
beziehungsweise Deskriptoren lernt und sagt, okay, das ist mit
Sicherheit hier ein Objekt und ich kann mal hingehen, wie wir im
nächsten Beispiel sehen, nachdem ich das mehrmals mache.
Ich kann mal hingehen und versuchen, mal diese Gegend mal zu greifen,
weil bis jetzt ist das kein Objekt.
Der Roboter kennt ja das Objekt nicht, das ist irgendwas in der Szene.
Der Roboter zittert nicht, sondern das ist das Video.
Ja, also das ist die Projektion hier.
Vielleicht kann man das beseitigen, indem man weitergeht.
Ja, kann man beseitigen.
Und zwar grundlegend beseitigen.
Probieren wir es jetzt.
Das ist ganz schlimm.
Ja, tut mir leid, kann ich jetzt hier, oder wir würden viel Zeit
verlieren, wenn wir das Ganze versuchen, hier zu korrigieren.
Aber man sieht hier, nachdem der Roboter zwei oder dreimal dieses
Objekt verschoben hat, hat er das Objekt segmentiert, also vom
Hintergrund getrennt, sodass er das greifen kann und seinen Tastsinn
auch hier verwenden kann, um zum Beispiel den Griff zu evaluieren.
Viele von euch vielleicht hören viel über Deep Learning und was gerade
passiert.
Ohne Deep Learning kann man überhaupt nicht mehr leben, habe ich den
Eindruck, wenn man auf wissenschaftlichen Konferenzen und so geht.
Wir haben hier, wir arbeiten auch hier an Methoden, die uns erlauben,
unbekannte Objekte zu greifen mithilfe von neuronalen Netzen, also
tiefen neuronalen Netzen.
Das ist eine Szene, wo man sieht hier alle diese Objekte.
Natürlich, wir benutzen Alltagsobjekte oder Küchenobjekte, aber in dem
Beispiel hat der Roboter die Modelle nicht.
Und der soll jetzt ohne ein Modell, ohne ein zugrunde liegendes Modell
hier von diesen Objekten einen Griff generieren und dabei natürlich
Kollisionen mit der Kante hier vom Tisch vermeiden.
Das Einzige, was man hier braucht, eigentlich ein Modell von der Hand
hier und dann tiefen Bilder, die von einem RGBD, von einer RGBD Kamera
hier geliefert werden.
Und da sieht man hier, wie das neuronale Netz natürlich was trainiert
werden muss anhand von vielen Daten, die wir in Simulation zunächst
mal erzeugen, wie das neuronale Netz den besten Griff wählt und dann
versucht natürlich, diesen Griff so zu verändern, dass es ja, dass es
am besten passt bzw.
die besten Erfolgschancen, Aussichten hat.
Noch zur physikalischen Mensch-Roboter-Interaktion, wo Menschen und
Roboter gemeinsam Objekte manipulieren können und wo der Roboter die
Intentionen des Menschen, also die Bewegungsintentionen des Menschen
anhand von Kraftinformationen erkennen kann.
Das heißt, wenn man gemeinsam mit einer Person ein großes, langes
Objekt oder ein Tisch beispielsweise hier manipuliert, dann kann man
merken eigentlich, ob der eine oder andere zieht oder schiebt bzw.
ob man will, dass man eine linke oder eine rechte Kurve macht.
Das sind hier Beispiele, die auch hier wir betreiben.
Lernen aus Beobachtung des Menschen.
Und die Idee ist hier, dass wir ein Bewegungsalphabet erzeugen,
ähnlich wie in der natürlichen Sprache, wo wir eine ähnliche Menge von
Buchstaben haben und aus diesen Buchstaben Wörter, Sätze, Romanen
schreiben.
Und die Idee ist hier tatsächlich aus Beobachtung des Menschen dieses
Alphabet zu lernen, mit einer ähnlichen Menge von Aktionen wie
Greifen, Abstellen, Einschenken, Wischen, Schieben und so weiter und
so fort.
So viele unterschiedliche Aktionen machen wir eigentlich nicht.
Ihr könnt euch mal überlegen, wie viele unterschiedliche Aktionen ihr
macht und also wirklich unterschiedliche Aktionen macht, weil Wischen
beispielsweise und Rühren, Zucker im Kaffee rühren, sind fast die
gleichen Aktionen.
Da brauche ich nicht mal zwei unterschiedliche Klassen dazu zu
definieren.
Und wenn man die ganze Sache so betrachtet, dann ist es vielleicht
doch ein oder es ist ja eine ähnliche Menge von Aktionen, mit denen
man alles laufen, Treppen steigen, hoch, runter, stürzen und
ähnliches.
Aber es ist vielleicht weniger als 50, würde ich mal behaupten.
Das ist unser Ziel, also wo wir Primitiven oder diese Buchstaben vom
Alphabet lernen aus Beobachtung des Menschen, wie man hier sieht, und
nutzen, um Aktionen hier auszuführen.
Und das machen wir jetzt nicht nur für einzelne Einzelarmbewegungen,
wie greifen, abstellen und wischen, sondern für Ganzkörperbewegungen.
Ein Mensch läuft zum anderen Tisch, greift die Kohlefläche, holt den
Schwamm oder mischt hier den Teig und so weiter und so fort.
Und da wir vom Menschen, also vom Lehrer unabhängig sein wollen,
normalisieren wir alle diese Aufnahmen mithilfe von einem Modell des
menschlichen Körpers mit 104 Bewegungsachsen, wie man sieht.
Und wir können die Bewegungen hier segmentieren mithilfe von Methoden
des motionellen Lernens, so dass wir wissen, welche Posen des Körpers
wichtig sind, zum Beispiel für die Haltungskontrolle, damit man nicht
stürzt oder welche Posen beim Treppensteigen sind interessant und
wichtig.
Und das ist unser Ziel.
Der Mensch ist hier vermarkert, deshalb generieren wir Daten, erzeugen
wir Daten, große Datenmengen.
Wir haben eine der größten Bewegungsdatenbanken der Welt von
Ganzkörperbewegungen, wenn nicht überhaupt die größte.
Und mithilfe von diesen Daten können wir Bewegungen für Roboter
generieren.
Sieht man hier ein Beispiel.
Wir haben Bewegungsdaten aufgezeichnet für unterschiedliche Arten des
Laufens, also über diese Wippe, Treppen hoch, mit Hand, mit Geländer,
über Steine, Treppe runter ohne Geländer.
Und basierend auf diesen Daten können wir tatsächliche Bewegungen für
einen humanoiden Roboter, für den Arma 4 beziehungsweise für den HRP4
aus Japan hier erzeugen.
Und das Gleiche machen wir zum Beispiel für den Fall Balancieren.
Da sieht man hier einen Mensch, der auf einem Bein steht.
Natürlich Bewegungen vom Oberkörper oder der Arme sind Störungen, die
kompensiert werden müssen.
Und da sieht man hier, wie praktisch dieser Prozess hier erfolgt.
Das heißt einmal die Abbildung auf diesem Referenzmodell vom Menschen
und dann das Testen von der resultierenden Bewegung in der Simulation.
Und anschließend natürlich das Testen auf dem realen Roboter.
Und auf dem Weg haben wir, also auf dem Weg, so ein Bewegungs Alphabet
für menschliche Bewegungen zu erstellen, haben wir eine Art Taxonomie
vorgeschlagen.
2015, 16.
Und diese Taxonomie besteht aus 46 unterschiedlichen Posen.
Ja, und diese Posen sind definiert anhand der Anzahl der Kontakte mit
der Umgebung.
Also hier haben wir, wenn ich auf einem Bein stehe oder auf einem
Knie, dann habe ich nur einen Kontakt mit der Umgebung.
Hier stehe ich auf zwei Beinen, zwei, drei.
Hier stehe ich auf einem Bein und halte den Türgriff oder stehe ich
auf einem Bein und lehne mich gegen die Wand und so weiter und so
fort.
In der dritten Zeile haben wir drei Kontakte mit der Umgebung und in
der vierten Zeile haben wir vier Kontakte mit der Umgebung.
Ist eigentlich trivial, oder?
Und das Besondere hier, natürlich, wenn wir hier liegen, dann haben
wir Flächenkontakt mit der Umgebung und sind unglaublich stabil und
uns kann nichts erschüttern.
Während wenn wir hier nur auf einem Bein stehen, dann sind wir am
wenigsten stabil.
Das heißt, da können wir immer aus der Ruhelage bzw.
fallen.
Und das Interessante ist, in dieser Taxonomie sind diese Linien und
diese Linien beschreiben für uns Transitionen zwischen Posen.
Das heißt, wenn ich jetzt hier auf einem Knie bin und ich will auf
einem Bein gehen, dann gehe ich hier von 1, 2 auf 2, 7 und von 2, 7
auf 1, 1.
Wenn ich eine Tür in der Nähe habe, wo ich mich festhalten kann, dann
kann ich von 2, 7 runtergehen auf 3, 12, von 3, 12 hoch auf 2, 2.
Ich stehe, während ich mich hier festhalte und dann gehe ich auf 1.
Das heißt eigentlich, man hat durch diesen Graphen hier eine Art, mit
der man Bewegungen generieren kann, indem man nur einen Pfad in diesem
Graphen sucht.
Und das war ein theoretisches Konzept, was wir natürlich analysiert
haben oder evaluiert haben, weil wir so viele Bewegungsdaten haben,
die ich bereits erwähnt habe.
Haben wir geguckt, ja, was ist eigentlich Treppensteigen?
Aus wie vielen unterschiedlichen Posen, also Buchstaben, besteht ja
Treppensteigen mit Geländer.
Und da sieht man eigentlich, dass diese Bewegung durch diesen
automatisch generierten Graph beschrieben werden kann.
Das heißt, ich stehe zunächst mal auf zwei Beinen, dann hebe ich einen
Fuß hoch, dann wieder auf zwei Beinen.
Während ich auf zwei Beinen bin, berühre ich das Geländer hier.
Und während ich mich hier festhalte, hebe ich meinen Fuß hoch und dann
wiederum hier in diese Situation, dann wieder zurück, dann sieben,
acht und so weiter und so fort.
Das heißt, man sieht eigentlich, dass diese Bewegung sich beschreiben
lässt mithilfe von vier unterschiedlichen Posen.
Ja, und das ist hier die zeitliche Reihenfolge, mit der diese Posen
hier auftreten.
Wir haben es natürlich nicht nur für Treppensteigen, sondern für eine
Vielzahl von Bewegungen hier gemacht.
Man sieht hier immer, dass Posen auftreten in jeder Aktivität, die der
Mensch hier ausführt, die Teil von dieser Taxonomie.
Und man sieht immer die zeitliche Reihenfolge, mit der diese Posen
auftreten.
Was bedeutet das eigentlich?
Das bedeutet, wir können jetzt für jede Aktivität oder für jede
Handlung des Menschen solche Sequenz von Buchstaben oder von Posen
erzeugen, indem wir im Graph suchen.
Aber im Graph zu suchen, das ist natürlich, vielleicht gibt es mehrere
Möglichkeiten, wie man, wie man das hier macht.
Und was wir machen, wir nutzen Methoden von der natürlichen
Sprachverarbeitung.
Ja, das heißt, in der Spracherkennung ist es so, verwendet man zum
Beispiel N-Gramm-Modelle und diese N-Gramm-Modelle machen eine
Prädiktion über das NT-Wort im Satz, wenn wir die N-1-Wörter kennen.
Und da jetzt diese Posen hier unsere Wörter sind, dann, wenn wir die
letzten N-1-Posen kennen, zum Beispiel die letzten 4-Posen kennen,
dann können wir eine Prädiktion machen, was ist die fünfte Posi sein?
Was kann die fünfte Posi sein?
Und da sieht man hier, dass man auf die Art und Weise komplexe
Probleme in der Robotik, also es ist so ein Beispiel, wo die
Rechenzeit für diese Aufgabe Stunden dauert und wo man mithilfe von
diesem Ansatz hier also die Verwendung von sogenannten N-Gramm
-Modellen, in dem Fall hier ein 5-Gramm-Modell, das auf eine sehr
effiziente Art und Weise machen kann.
Und wie ich bereits erwähnt habe, natürliche Kommunikation, die
intuitive Programmierung von Robotern ist für uns sehr zentral und
deshalb wollen wir tatsächlich aus Sprache oder aus Text direkt
Bewegung erzeugen.
Da sieht man hier ein Beispiel, da wir so große Mengen von Daten, die
annotiert sind, können wir anhand von der Bewegung hier einen Satz
erzeugen.
Ja, was beschreibt, der beschreibt, was gerade passiert bzw.
welche Bewegung gerade ausgeführt wird.
Und wir werden gleich auch die andere Richtung, wo man einen Text als
Input eingibt und dann basierend auf diesem Text die Bewegung
generiert wird.
Das Ganze wird natürlich hier, das ist ein datengetriebener Ansatz mit
bidirektionalen, rekurrenten neuronalen Netzen.
Natürlich mit diesen Daten, die man hat, die annotiert sind, kann man
sowas machen.
Es gibt natürlich, das ist ein sehr aktives Forschungsthema, wo Leute
vom Video solche Beschreibungen erzeugen, also nicht von Bewegung, die
beschrieben ist mithilfe von diesem Modell des menschlichen Körpers.
Das ist eher einfach im Vergleich zur Generierung von diesen
semantischen Szenenbeschreibungen aus Videodaten.
Es gibt Gruppen, die sich damit beschäftigen, natürlichsprachliche
Beschreibungen von beliebigen Videos, zum Beispiel von YouTube Videos
zu erzeugen.
Und wir haben gerade hier die andere Richtung gesehen, also wo Text
Input war, also der Input Text war und der Output ist die Bewegung,
die dieses System erzeugt.
Ja, und ganz kurz hier, wie man alles zusammenbringt, also das heißt
Bewegungsplanung, natürliche Regelung, aber auch komplexe
Architekturen, die man hier braucht, um Perzeption, maschinelles
Lernen und Sprachverarbeitung, maschinelles Lernen, natürliches
Sprachverstehen zu integrieren.
Und da sieht man hier ein Beispiel, wie der Roboter einen Menschen
unterstützt beim Vorbereiten von Abendessen.
Der Roboter kann ja greifen, manipulieren und Sachen abstellen.
Aber es geht hier darum, dass der Roboter bestimmte Sachen in einem
Plan, die fehlen, ersetzen kann durch Sachen, die die gleiche
Funktionalität haben.
Als zum Beispiel die Salatschüssel werden wir gleich sehen hier.
Der Roboter kennt eine bestimmte Salatschüssel und man will Salat
vorbereiten und der wird diese Salatschüssel nicht finden, sondern der
wird jetzt hier diese Orangene-Mischschüssel.
Das ist die Salatschüssel, die der Roboter kennt.
Aber anhand von der Form kann ein Schlussfolger, dass dieses Objekt
auch benutzt werden kann, um etwas reinzutun.
In dem Fall, um Salat vorzubereiten.
Natürlich entscheidet der Roboter basierend auf seinem Wissen über die
eigenen Aktionen, welche Aktionen soll er selber machen und welche
muss der Mensch durchführen?
Zum Beispiel greifen vom Besteck oder vom Teller kann der Roboter
selber nicht machen und deshalb macht der Mensch oder schneiden vom
Salat macht auch der Mensch, wie wir hier in dem Beispiel sehen.
Was ich damit hier sagen will, dass um diese, naja, einfache Aufgaben
zu realisieren, eine ganze Menge von Wissen und ein perfektes
Zusammenspiel von vielen Komponenten der Regelung, der Wahrnehmung,
der Planung und Zusammenarbeit werden.
Also ein perfektes Zusammenspiel geben muss, damit man überhaupt so
etwas realisieren kann.
So und das geht nicht nur darum, jetzt hier diese Demos zu realisieren
oder diese Aufgaben in der Küche zu erledigen, sondern es geht darum,
zu verstehen, wie kognitive Architekturen bei technischen Systemen
implementiert sind.
Also hier sieht man ein Beispiel, wo wir mithilfe von tiefen
neuronalen Netzen ein sogenanntes episodisches Gedächtnis des Roboter
realisiert, also indem wir Erfahrungswissen, also was der Roboter so
gesehen hat, in einem sehr niedrig dimensionalen Raum speichern.
Und wenn der Roboter ähnliche Beobachtungen sieht, dann kann er die
passenden Episoden aus seinem Gedächtnis holen und sagen, der Mensch
beratet jetzt gerade die Eier, schlägt die Eier, und da kann ich
vielleicht helfen, ich kann das oder jenes machen.
Und er erzeugt hier Pläne, auf die Details will ich jetzt hier nicht
eingehen, die berücksichtigen, wie viel Zeit hat der Roboter
überhaupt, um eine bestimmte Aufgabe durchzuführen?
Das heißt, er muss auch bei der Generierung von dem Plan wissen,
welche Aktionen soll er, muss er wie beschleunigen, damit er die
Aufgabe innerhalb von bestimmten Zeitlimits realisieren kann.
So, ganz kurz zu einem neuen Gebiet, wo wir vor zwei Jahren angefangen
haben, den ARMA 6 zu entwickeln.
Man sieht hier im Grün, der Roboter hat zwei Arme, eine mobile
Plattform, einen Kopf und so weiter und so fort.
Und das Besondere ist, dass dieser Roboter na ja, also eigentlich von
der mechatronischen Seite Fähigkeiten hat, die weit über das, was ein
menschlicher Arm kann.
Also zum Beispiel der Roboter oder die Arme, die können sich Oberarm
beziehungsweise Schultergelenke und Unterarm, die können sich beliebig
drehen.
Also endlos drehen.
Und damit kann man beispielsweise vorne und hinten manipulieren, ohne
dass man den Roboter oder diese mobile Plattform bewegen muss.
Warum haben wir das entwickelt?
Wir haben das entwickelt, weil wir wollen, sieht man hier ein paar
Beispiele.
Also man sieht hier, dass die Beweglichkeit der Arme und da werden wir
hier, wenn wir über das Thema Kinematik zu sprechen kommen, werden wir
ein bisschen genauer darauf eingehen und sehen, was da drin
implementiert ist und welche Konsequenzen so eine endlose Rotation auf
die mathematische Beschreibung der Position der Hand, die notwendig
ist für das Greifen, hat.
Man sieht hier das intuitive Führen des Roboters und so weiter und so
fort.
Und das wurde realisiert, um Technikern bei Wartungsaufgaben in einem
Online -Lager von einem Online-Supermarkt, also Lagerhausumgebung zu
unterstützen.
Und das ist so eine Reparaturaufgabe, wie man sieht hier, da soll
diese Abdeckung vom Fließband runtergenommen werden.
Diese Aufgabe wird normalerweise von zwei Personen durchgeführt.
Eine ist der Techniker, das ist der Experte und der zweite, der steht
eigentlich nur da und hält die andere Seite.
Oder wenn der Experte-Techniker auf der Leiter steht, erreicht das
eine Objekt nach dem anderen bzw.
nimmt diese Objekte entgegen.
Und das soll diese Roboterassistent hier machen.
Roboterassistent machen und er soll erkennen, wenn ein Mensch Hilfe
benötigt.
Der Techniker soll nicht schreien, gib mir jetzt das, komm mal, hilf
mir, sondern der Roboter soll tatsächlich autonom erkennen, wenn ein
Mensch Hilfe benötigt, zum Beispiel basierend auf Sprache.
Das ist ziemlich einfach, wenn ich sage, komm, hilf mir, das zu
tragen.
Oder basierend auf Kraft oder haptische Information beim gemeinsamen
Tragen von einem Objekt, wo der Roboter merkt, dass der Mensch
vielleicht Probleme gerade hat und dass der Roboter durch ein
Umgreifen die Belastung auf den Menschen reduzieren kann.
Oder natürlich basierend auf das, was der Roboter sieht.
Er sieht, er hat die Aufgabe, dieses Fließband zu reparieren.
Er sieht, es gibt nur einen Techniker dort und das ist eine Aufgabe,
die normalerweise zwei benötigt.
Daraus kann er Schlussfolgerung, dass er jetzt vielleicht seine Hilfe
hier anbieten kann.
Und das sind nicht nur, das sind hier Beispiele, die wir in der
Vorlesung nutzen werden für unterschiedliche Sachen, zum Beispiel für
die Navigation, kollisionsfreie Bewegungsplanung, um dieses Werkzeug
mal jetzt hier abzustellen.
Oder hier für die gemeinsame Manipulation von Objekten, nicht nur die
Entnahme von dieser Abdeckung, sondern auch das Wiederanbringen von
dieser Abdeckung, wenn der Reparaturvorgang abgeschlossen ist und so
weiter und so fort.
Ganz neu arbeiten wir daran, dass wir diese Technologien ein anderes
Anwendungsgebiet, unglaublich wichtiges Anwendungsgebiet bringen, und
zwar Dekontamination von nuklearen Anlagen.
Und da sieht man hier, wie diese Dekontamination, das sind so
kontaminierte Anlagenteile, die von Menschen natürlich gegriffen
werden sollen, auf einen Tisch oder Drehteller hier kommen sollen und
dann mithilfe von einem Wasser- oder Sandstrahl mit Reinigungsmittel
kontaminiert werden, also von Radioaktivität.
Und in einem neuen Kompetenzzentrum hier für Roboter-Systeme, für die
Dekontamination menschenfeindlichen Umgebungen wollen wir unter
anderem natürlich diese Humanoide-Technologien verwenden und schauen,
wie solche Aufgaben von einem Roboter hier durchgeführt werden können.
Das sind natürlich keine bekannten Objekte, weil die Anlagen, die
werden beliebig zersägt.
Man hat keine Modelle von den Teilen.
Deshalb muss der Roboter zunächst mal basierend auf der visuellen
Information eins dieser Teile mal greifen und dann ein Modell von
diesem Teil mithilfe von seinem Kamerasystem, was er jetzt gerade hier
macht, erstellen, um zu wissen, wie man dieses Objekt manipulieren
soll, um es zu reinigen.
In dem Fall hier soll also exemplarisch angedeutet, hier die Reinigung
soll erfolgen, indem man diesen Stab oder dieses Objekt in diesem Fass
mit Wasser reintut und ein bisschen mal dreht.
Aber natürlich die echte Reinigung, die wird anders, wahrscheinlich
anders sein.
So, das wäre genial, natürlich, wenn man es schafft, wenn diese
Menschen, die diese Arbeiten hier machen, solche Arbeiten in der
Zukunft nicht machen müssen und dass diese Roboter sowas übernehmen.
Genau, wir arbeiten an tragbarer Robotik, also argumentieren die
Exoskeletons zum Beispiel für die ja für die Erweiterung von
motorischen Fähigkeiten, zum Beispiel hier beim Tragen von schweren
Objekten, aber später auch natürlich für die Rehabilitation von von
Menschen mit motorischen Einschränkungen.
Und ganz besonders arbeiten wir an intelligenten Prothesen.
Da sieht man hier, das ist eigentlich so ein Transfer in die andere
Richtung.
Wir haben fast 20 Jahre lang im Bereich Humanoide Robotik gearbeitet,
Methoden für das Greifen entwickelt und jetzt übertragen wir diese
Methoden zurück in die Prothetik oder transferieren wir diese Methoden
zurück in die Prothetik.
Das ist eine Roboterhand, die hat zwei Motoren und die kann ungefähr
80 % der Griffe der menschlichen Hand, die normalerweise 21 Motoren
hat, realisieren.
Die hat auch eine Kamera, wie man sieht hier.
Und mithilfe von dieser Kamera, das ist alles implementiert, so auf
einem ARM-Mikrocontroller mit zwei Megabyte Flash und zwei Megabyte
RAM.
Und auf diesem eingebetteten System ist ein tiefes neuronales Netz
implementiert, was die Objekte erkennt.
Und wenn natürlich diese Objekte erkannt werden, dann selektiert die
Hand automatisch einen passenden Griff und kann natürlich die
Orientierung auch anpassen.
Wenn der Benutzer, der die Hand trägt, seine Hand dreht in die eine
oder andere Richtung, kann die Hand automatisch oder autonom die
Orientierung anpassen, sodass der Griff erfolgreich wird.
Das ist natürlich eine sehr große Erleichterung für Prothesenträger,
die normalerweise in einem komplexen Trainingprozess unterschiedliche
lernen müssen, wie man unterschiedliche Kommandos an deren Prothese
schicken soll.
Mithilfe von diesen Techniken werden Prothesenträger nur eine ganz
wenige Anzahl von Kommandos erzeugen müssen, mithilfe von
Kontraktionen von Muskeln, zum Beispiel zwei oder drei, die man leicht
natürlich durch unterschiedliche EMG
Muskelmustern erzeugen kann.
Das heißt, damit wird man auf jeden Fall oder das System würde denen
eine große Hilfe darstellen oder sein.
Genau, jetzt kommen wir.
Das ist das jetzt vielleicht so ein Überblick über das, was wir in
Karlsruhe hier machen im Bereich Robotik.
Und wie man sieht, wir fokussieren uns hier speziell auf humanoide
Robotik an meinem Lehrstuhl.
Es gibt andere Lehrstühle, die sich mit der Industrierobotik
beschäftigen.
Aber die humanoide Robotik oder Beispiele aus der humanoiden Robotik
werden wir in der Vorlesung verwenden, angefangen von der Kinematik
bis zum Greifen, symbolische Planung oder Lernen aus Beobachtung des
Menschen.
Und was wollen wir in dieser Vorlesung lernen?
Ganz kurz eine Einführung Begriffsbildung.
Der Begriff Roboter stammt von Karl Käppig von 1920.
Das ist ein tschechischer Schriftsteller, der den Begriff in seinem
Roman R.U.R.
geprägt hat und für ihn ist ein Roboter im Gegensatz zu einem Menschen
eine rastlos arbeitende Maschine.
Natürlich gibt es in der Robotik und gerade in der aktuellen autonomen
Systeme Robotik große Diskussionen über ethische, rechtliche und
legale Implikationen von diesen Technologien.
Wenn das Auto jemandem überfährt, wer trägt Schuld und so weiter und
so fort.
Das ist natürlich in der Robotik eine hoch aktuelle Diskussion die
ganze Zeit.
Das ist nicht neu für die Robotik, sondern wie man sieht hier 1942
wurden die Asimov Gesetze hier formuliert und zwar in seinem Kurz
Roman Runaround und diese Gesetze, die sagen Wer kennt sie nicht
eigentlich oder wer kannte sie?
Okay, wer kannte sie nicht?
Ah ja, doch einige.
So, das heißt ein Roboter darf keine Menschen verletzen oder durch
Untätigkeit zu Schaden kommen lassen.
Ja, also der Roboter ist auf jeden Fall ein Freund des Menschen.
Und eigentlich neulich gibt es auch ein Nullting Gesetz, wo man jetzt
nicht über einen Menschen spricht, sondern über die Menschheit.
Das heißt, Roboter dürfen nie die Menschheit oder etwas tun, was die
Menschheit gefährdet.
Aber egal, ihr könnt ja, es gibt viele Artikel und Ähnliches hier zu
diesen Sachen, könnt ihr lesen.
Aber ein Roboter darf keine Menschen verletzen oder durch Untätigkeit
zu Schaden kommen lassen.
Das zweite Gesetz, ein Roboter muss den Befehlen eines Menschen
gehorchen.
Es sei denn, solche Befehle stehen im Widerspruch zum ersten.
Das heißt, wenn der Mensch sagt, ja, du sollst ihm eine hauen.
Ja, der Roboter.
Also das wäre der Befehl.
Der Roboter soll jemandem jetzt eine verpassen.
Und das ist natürlich ein Widerspruch hier zum Gesetz.
Eins.
Solche Befehle sollen Roboter oder müssen, dürfen Roboter überhaupt
nicht gehorchen oder nicht gehorchen.
Und dann das dritte Gesetz.
Ein Roboter muss seine eigene Existenz schützen.
Ja, solange dieser Schutz nicht mit dem ersten oder zweiten Gesetz
kollidiert.
Ja, was bedeutet das eigentlich?
Wenn ich jetzt zu einem Roboter sage, ich vernichte dich, dann soll er
sich kaputt machen, oder?
Würde er das machen, oder was meint ihr?
Nach diesem Gesetz sind wir.
Genau.
Er muss die Befehle eines Menschen gehorchen.
Und wenn wir das hinkriegen, dann wird er sich tatsächlich, dann
hätten wir überhaupt keine Bedenken und Ängste und so weiter und so
fort.
Aber es kann natürlich was aus den Rudern laufen.
Also das sind die drei Gesetze.
Das ist jetzt keine, keine, nicht nur eine Historie, sondern gibt es
in den unterschiedlichen Gremien bzw.
Societies wie zum Beispiel IEEE Robotics & Automation Society oder EU
Robotics, also die Association der Robotik in Europa, gibt es die
entsprechenden Ethikkommissionen.
Ja, also zum Beispiel hier Technical Committee on Robotic Ethics, wo
man sich natürlich über diese aktuellen Fragestellungen sich Gedanken
macht und Regulierungen für den Einsatz von autonomen Robotern oder KI
-Robotern in der Gesellschaft.
Und da geht es natürlich auch um viel mehr.
Natürlich darf ein Roboter einen Menschen nicht verletzen.
Deshalb ist das Thema Safety oder Sicherheit ein großes Thema.
Das ist vielleicht eines der großen Themen, warum tatsächlich diese
Roboter nicht Hand in Hand mit einem Menschen in der Fabrik bis heute
arbeiten, wie man es so gerne hätte.
Deshalb sind die Roboter noch in diesen Käfigen, weil wir können noch
nicht so komplett für die Sicherheit des Menschen garantieren.
Da müssen wir erfassen, wie der Mensch sich bewegt, der Roboter sich
bewegt und extrem schnell darauf reagieren, wo man natürlich in der
Produktion Roboter hat, die extrem schwer sind, sich schnell bewegen.
Und wenn sie natürlich mit einem Menschen kollidieren, dann ist es
eine gefährliche Sache.
Das heißt es einmal die Safety.
Dann ist natürlich die Aspekte der Security, also die ganze IT
-Security -Debatten und Fragestellungen oder ungelöste Probleme, die
man im IT-Security-Bereich lösen muss, müssen auch für die Roboter
gelöst werden.
Ja, also was garantiert uns, dass natürlich die Daten, die Kommandos,
die zu den einzelnen Controller oder Reglern geschickt werden, nicht
von irgendeinem Angreifer manipuliert wurden?
Ja, so dass der Roboter statt jetzt hier anzuhalten, weiterzumachen
oder zu beschleunigen und Fahrt nimmt.
Und natürlich geht es auch um Fragestellungen der Privatheit der
Daten.
Ja, also das heißt, alle diese Daten, die der Roboter jetzt in einer
Küchenumgebung oder bei uns zu Hause sammelt und speichert und
verarbeitet, um irgendetwas zu machen, die müssen natürlich geschützt
werden und müssen natürlich gemäß den Regulierungen für Privatheit der
Daten und so weiter.
Ein Verb, mir fehlt ein Verb.
Genau, aber ihr versteht, was ich meine.
So, im Kontext Industrie hat man Roboter definiert als frei
programmierbare multifunktionale Manipulatoren mit mindestens drei
unabhängigen Achsen, also 1990 wohl gemerkt, um Materialien, Teile,
Werkzeuge und Geräte auf programmierten, variablen Bahnen zu bewegen
zur Erfüllung verschiedener Aufgaben.
Also das war der Anfang.
Man tatsächlich in der Produktion, wollte man die Produktion
automatisieren und dann kamen die ersten frei programmierbaren, sag
ich mal, Maschinen oder Anlagen.
Im Kontext der Wissenschaft eine Definition von Thomas Kristaller hier
von 2001.
Roboter sind sensormotorische Maschinen.
Und man merkt schon, da geht es jetzt nicht nur um Mechanik, sondern
es geht mehr um das Verstehen von menschlicher Kognition oder
menschlicher Intelligenz, um Systeme zu bauen, die die Erweiterung der
menschlichen Handlungsfähigkeit darstellen.
Das heißt, sie bestehen aus mechatronischen Komponenten, Sensoren,
Rechner basiert in Kontroll- und Steuerungsfunktionen.
Die Komplexität des Roboter unterscheidet sich deutlich von den
Maschinen durch die große Anzahl von Freiheitsgraden.
Also drei war oben.
Heute natürlich in Industrierobotik sechs und sieben Freiheitsgraden
sind fast Standard, also sechs auf jeden Fall.
Und sieben Roboter mit sieben Freiheitsgraden kommt langsam, aber
sicher.
Und die unterscheiden sich natürlich in dem Umfang von diesen
Industrierobotern im Umfang der Verhaltensformen, die diese Roboter
aufweisen bzw.
besitzen.
Im Lexikon der Informatik findet man auch den Begriff Robotik als ein
interdisziplinär ausgerichtetes Forschungsgebiet, bei dem im
Mittelpunkt mechanische Vorrichtungen und geeignete Steuereinheiten
selbstständig komplexe Aufgaben verrichten.
Und das gilt jetzt hier nicht nur für Roboter mit menschenähnlicher
Gestalt wie die, die man jetzt aus Science Fiction kennt, sondern bis
jetzt sind die meisten eingesetzten Roboter keine humanoiden Roboter
oder haben keine menschenähnliche Gestalt und sondern stationäre
Manipulatoren, also stationäre Arme, die durch Programmierung für
wechselnde industrielle Aufgaben eingesetzt werden.
Also zum Beispiel Schweiß, Lackierarbeiten, Automobilbau.
Und das sind natürlich diese Fertigungsstraßen, wo die Roboter diese
Aufgaben erfüllen, aber die immer wieder umprogrammiert werden, wenn
man ein neues Produkt erstellen will.
Weil wenn man jetzt dieses Automodell erstellt hat und man will
natürlich Schweißaufgaben machen für das andere Modell, muss man die
Roboter umprogrammieren.
Umprogrammieren bedeutet natürlich die komplette Anlage stoppen, die
Roboter -Experten holen, die diese Roboter programmieren können und
dann die neuen Programme für das neue Modell erstellen.
Das kostet Zeit und das kostet vor allem Geld, weil die Produktion
gestoppt wird und weil diese Roboter-Experten, naja, keine billigen
Stundensätze haben.
Robotik in Wikipedia, wenn man heute in Wikipedia mal anguckt, das ist
jetzt von 2017, was ich ja heute nochmal geprüft habe, dass sich daran
nichts geändert hat.
Das Themengebiet der Robotik, auch Robotertechnik befasst sich mit dem
Versuch, und das wird jetzt spannend, das Konzept der Interaktion mit
der physikalischen Welt auf Prinzipien der Informationstechnik sowie
auf eine technisch machbare Kinetik zu reduzieren.
Ja, das heißt, das heißt, Roboter sind nicht nur diese automatisierten
Maschinen, die immer wieder umprogrammiert werden können, um ein
bestimmtes Produkt oder bestimmte Aufgaben in der Produktion zu
erledigen, sondern Roboter sind Maschinen, die durch die Interaktion,
die ihre Intelligenz durch die Interaktion mit der Umgebung eigentlich
lernen.
Nur indem ich mit diesem Tisch interagiere, lerne ich, dass er nicht
verschiebbar ist.
Ja, da kann ich eine ganze Mathematik nehmen und alles beschreiben,
meine Bewegungen und so weiter und so fort, ohne diese Interaktion mit
der Umgebung, kann ich nicht lernen, dass ich bestimmte Kräfte in den
Fingerspitzen ausüben muss, damit ich ein Objekt ohne Rutschen
hochheben kann.
So, das sind nur einfache Beispiele.
Das heißt, diese Interaktion, diese physikalische Interaktion mit der
Umgebung ist die ist die Quelle für Intelligenz, für das Entstehen von
intelligenten Fähigkeiten in Robotern.
Und wir versuchen hier Systeme oder Roboter zu bauen, die tatsächlich
diese Interaktion mit der Umgebung nutzen, um ihre Fähigkeiten zu
akquirieren und um ihre Fähigkeiten zu verbessern.
Und man kann es erinnern, das ist natürlich klar, brauchen wir die
Körper von diesen Robotern.
Wir müssen die Mechanik, die Elektronik, die Motoren, die Sensoren und
so weiter.
Also wir brauchen alles, was wir so als Körper im Menschen haben, auch
bei einem Roboter.
Natürlich aus Metall und nicht jetzt aus Muskeln und Blut und Knochen
und ähnliches.
Also wir brauchen auf jeden Fall einen Körper.
Aber was wir unbedingt brauchen, sind Methoden, die tatsächlich diese
intelligenten Fähigkeiten lernen oder mit denen diese solche
intelligenten Fähigkeiten gelernt werden können.
Und das ist auf jeden Fall ein wesentlicher Bestandteil der
Informatik, denn die künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen
sind wesentliche Bestandteile hier, wesentliche Bestandteile der
Informatik.
Das heißt, Ziel der Robotik ist es, durch die Programmierung ein
gesteuertes Zusammenarbeiten von Roboter, Elektronik und
Robotermechanik herzustellen unter Berücksichtigung der Interaktion
mit der Umgebung.
Zur Geschichte, ich will euch nicht langweilen, aber ihr könnt ja...
Also im ersten Jahrhundert nach Christus wurde hier dieses Altar, wie
man sieht hier, die Türen gehen automatisch auf, wenn hier die
Temperatur sich erhöht, Wasser verdampft, kommt hier in diesen
Behälter und dann zieht das nach unten und dann geht die Tür auf.
Man sieht eigentlich, das ist nichts anderes als ein Automat zu
Beginn.
Das sind irgendwelche automatisierten Automatisierten Vorgänge, die
man auch Roboter nennen kann.
Oder die erste vierbeinige Laufmaschine aus China, die 200 bis 250
Kilogramm Nutzlast mit einer Geschwindigkeit von zehn Kilometern pro
Tag, also im dritten Jahrhundert nach Christus hier.
Oder Leonardo da Vinci im 15.
Jahrhundert, wo er den ersten humanoiden Roboter mehr oder weniger
also in Form von einem Soldaten aufgebaut hat.
Oder die mechanische Ente, die die Flügel schlagen kann, Körner,
Wasser trinken, Körner essen kann und verdauen kann und so weiter.
Und hier der programmierbare Webstuhl über Lochkarten im 18.
Jahrhundert.
Weitere Beispiele hier, zum Beispiel hier der Haushaltsroboter Televox
als Schaltzentrale für den Haushalt.
Man sieht das jetzt wie Stromkasten eigentlich, wo man alles mögliche
einschalten kann, beziehungsweise der RC, würde ich mal sagen, der
erste Durchbruch, der erste Durchbruch in der Robotik kam 1959, 1960,
wo Georg de Waal und Joseph Engelberger den ersten Industrieroboter
Unimate entwickelt haben, der hydraulisch getrieben wurde und mit
einem Computer gesteuert wurde.
Die Computertechnik, die war auch damals nicht so natürlich
fortgeschritten, aber trotzdem war das Ganze hier mit Computertechnik
gesteuert.
Dann RC-Kommerzielle Roboter, dann die Installation von Unimate, also
von diesem ersten Industrieroboter-Arm bei Ford in der Autoproduktion.
1968 ist für alle, die sich mit Robotik und künstlicher Intelligenz
beschäftigen, ein, sollte ein besonderes Jahr sein.
Das ist das Jahr, wo der Shakey-Roboter entwickelt wurde, und zwar an
dem Stanford Research Institute, der erste Mobiliaroboter aller
Zeiten.
Also der erste Mobiliaroboter, also der kann sich bewegen, aber
basierend auf Bildinformation.
Und das war das Ergebnis von einer engen Zusammenarbeit von vielen
Wissenschaftlern, die zum Beispiel wurde hier der Sternalgorithmus,
die Hafttransformation aus der Bildverarbeitung erstmalig eingesetzt
bzw.
entwickelt.
Und das war eine einmalige Zusammenarbeit zwischen Forschern aus
unterschiedlichen Disziplinen, von der künstlichen Intelligenz, von
der Informatik, von der Mechanik, Bildverarbeitung und so weiter und
so fort.
Und das zeichnet die Robotik aus.
Also die Robotik ist kein Gebiet, das so isoliert betrachtet werden
kann, sondern der ist sehr angewiesen auf all diese Disziplinen, auf
die Mechatronik, auf die Computervision, also die Bildverarbeitung,
maschinelles Lernen, Informatik, natürlich Mathematik und so weiter
und so fort.
Es gibt eine ganz interessante Celebration, eine Feier des 50.
Jubiläums von diesem Schäke-Roboter, die war 2015 auf der ICRA
-Konferenz.
Da gibt es Vorträge von führenden Robotikern aus der Welt und einigen
der Leute, die damals hier bei der Entwicklung von dem Roboter
beteiligt waren.
1970 der erste Industrieroboter bei Daimler oder Daimler Benz damals
und dann der erste humanoide Roboter an der Weserde-Universität.
Und 1974 die Entwicklung von einer Assembly-Language für die
Roboterprogrammierung, die Weiterverwendung von Unimation zur
Programmiersprache VAL, also die von Stäubli oder heute zur
Programmierung von Industrierobotern eingesetzt wird.
Und 1978 der RC Puma Arm Programmable Universal Machine for Assembly,
auch von Unimation.
Wir werden den Arm auch anhand von anderen Beispielen sehen.
Das ist so der Klassiker in allen Robotikbüchern, weil das ist der
erste Roboterarm, der entwickelt wurde.
Ja, für mich natürlich, ich bin ein bisschen beeinflusst durch die
humanoide Robotik.
Natürlich haben sich Entwicklungen im Bereich der Entwicklung von
Roboterarmen oder mobilen Roboter ergeben, aber insbesondere jetzt in
der humanoiden Robotik, zum Beispiel 1984 der Wabot 2 an der Weserde
-Universität in Tokio und dann die ersten mehrfingerigen Handy, also
zum Beispiel die Salisburg Hand von Stanford beziehungsweise hier bei
der Mars Mission, der Badfinder, die Hand vom Deutschen Zentrum für
Luft - und Raumfahrt, die LR Hand und der Kismet Roboter von MIT, wo
man soziale Interaktionen zwischen Mensch und Maschine angefangen hat
zu studieren, bis hin zu den humanoiden Robotern, die man vielleicht
kennt, der Asimo von Honda.
Da sieht man hier das Beispiel von 2011, wo der Roboter, das ist so
die Version 50 von diesem Roboter, 57 glaube ich, soweit ich mich
erinnern kann, wo der Roboter auf einem Bein hüpfen kann und während
des Hüpfens auch seine Richtung orientieren kann.
Dann in Japan natürlich die Entwicklung von dieser humanoiden Robotik
durch das Humanoid Robotics Program, wo die Roboter HPR 1 bis HPR 4, C
und 5 entstanden sind und viele von euch kennen vielleicht die
aktuellen Entwicklungen von Boston Dynamics, also der Atlas Roboter,
der natürlich faszinierende Fähigkeiten hat, also von der Motorik her,
von der Regelung.
Man sieht ja, das sind ja Fähigkeiten, die ich nicht mal habe und ich
glaube auch wenige von euch können so ein Rücksalto machen.
Das ist eine sehr beeindruckende Leistung eigentlich, das ist so, was
die Regelung, die inhärente Integration von Regelung, Mechanik und so
weiter und so fort ist auf jeden Fall weltspitze.
Genau, also ein Mensch darf auch einen Roboter nicht verletzen, also
das ist hier zurück zu den Asimov-Gesetzen, genau.
Okay, und wie ich bereits erwähnt habe, autonomes Fahren oder ein
autonom fahrendes Auto ist auch nichts anderes als ein Roboter und da
sieht man hier auch die Entwicklung auf dem Gebiet, weil es sind ja
auch Aktionen dort zu generieren, das heißt, wo soll ich jetzt
abbiegen, soll ich anhalten oder den Fußgänger überfahren?
Das sind auch Entscheidungen, die ähnlich sind zu den Entscheidungen,
die ein Roboter, der Techniker unterstützt beispielsweise, auch
treffen muss.
Und viele natürlich wissen über das Thema autonomes Fahren.
Ich will eigentlich mit der Folie nur eins, ich will auf der einen
Seite sagen, dass Karlsruhe hier zum Beispiel hier bei dem Urban
Challenge hier unter den Top 10 Teams waren, das ist Professor Stiller
hier und auch Kollegen von der Informatik.
Aber eigentlich kommt das autonome Fahren aus Deutschland, weil das
erste autonome Auto kommt von der Bundeswehr-Universität München von
Professor Ernst Dickmanns 1986, wo er gezeigt hat, auch in Kooperation
mit Karlsruhe, dass man mit so einem Fahrzeug auf der Autobahn mit
Geschwindigkeit bis zu 96 Kilometer pro Stunde fahren konnte.
Also schon damals, 1986.
Also das sind jetzt über 30 Jahre.
Das Thema ist natürlich schwierig, ein Durchbruch ist auch vielleicht
da, ich weiß nicht, kann ich schwer beurteilen, aber es ist noch ein
sehr, sehr langer Weg, bis wir das hier haben.
So, wenn man jetzt diese Roboter-Generation vielleicht klassifizieren
will, dann gibt es unterschiedliche oder mehrere oder vier
Generationen.
Die erste Generation, die waren programmierbare Maschinen, so ab dem
1960.
Geringe Rechenleistung hat man damals, nur feste Haltepunkte, also
Punkt -zu-Punkt-Steuerung, kaum sensorische Möglichkeiten.
Das heißt, der Roboter ist eine dumme Maschine, die macht immer das
Gleiche, ein Automat ohne sensorisches Feedback.
Die zweite Generation, wo ein bisschen mehr Adaption, wo mehr Sensorik
integriert wurde, um auf zum Beispiel neue Situationen reagieren zu
können.
Zum Beispiel die Integration von Kameras, sodass man sich an die
Umwelt anpassen kann.
Eigene Programmiersprachen wie VAL, also Roboter-Programmiersprache,
sind entstanden und so eine geringe Intelligenz, wo der Roboter
mithilfe von Variationen der Position von Objekten vielleicht in einer
kontrollierten Umgebung seine Greifaktionen anpassen kann.
Die dritte Generation, die erleben wir gerade, das ist so der Anfang
von autonomen Robotern.
Das heißt, wir haben höhere Rechenleistung, wir haben ausgekugelte
Sensorik, die uns unglaubliche Daten liefert, von denen man bis vor
ein paar Jahren nur träumen konnte.
Und wo man sich natürlich bewegt in die Richtung, dass der
Autonomiegrad von diesen Robotern immer wieder erhöht wird.
Und die vierte Generation, das sind vielleicht diese humanoiden KI
-Roboter, von denen man träumt.
Das ist vielleicht so die Vorstellung von Robotern, die Leute haben
als Science-Fiction, wie sie in Science-Fiction vielleicht dargestellt
werden, als Maschinen, die menschliche Performance haben, die sehr
hohe Flexibilität bezüglich Adaption an Umgebung, die in der Lage sind
zu lernen, die in der Lage sind, mit Menschen zu interagieren und
vielleicht auch in der Lage sind, eine Selbstreflexion vorzunehmen.
Das ist natürlich aktueller Forschungsgegenstand.
Wir sind irgendwie zwischen diesen zwei Generationen mit unserer
Forschung hier.
Also auf der einen Seite natürlich autonome Roboter und auf der
anderen Seite humanoide Roboter, wo wir auch schauen, wie wir Methoden
der künstlichen Intelligenz, maschinelles Lernen hier in Roboter
-Systemen, die in der realen Welt agieren müssen, integrieren können.
Die Teilbereiche, da kann man lange darüber reden, aber zentrale
Teilbereiche sind Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik,
Maschinenbau, Biologie, Cognitive Science und so weiter und so fort
und die Teilbereiche, mit denen wir uns so ein bisschen beschäftigen
werden in der Vorlesung.
In Robotik 3 werden wir die Themen Sensorik und Wahrnehmung behandeln.
Das heißt, wir werden jetzt hier nicht auf einzelne Sensorik und so
eingehen in dieser Vorlesung.
Elektronik auch weniger.
Das sind vielleicht Vorlesungen, spezialisierte Vorlesungen im
Maschinenbau oder in der E-Technik, aber natürlich auf Kinematiken und
Gelenktypen, das interessiert uns.
Modellierung von Robotern interessiert uns natürlich sehr.
Wie können wir Modelle für Navigation, Modelle für Bewegungsplanung,
Modelle für Greifen erstellen?
Und Schnittstellen werden wir anreißen, also die Programmierung, die
klassische Programmierung von Robotern, wobei wir uns natürlich hier
mehr in diesem zentralen Block, oder ich würde euch mehr Einblicke in
diesen zentralen Block hier geben.
Das heißt, die Themen lernen aus Beobachtung des Menschen, symbolische
Planung, Manipulation, Architekturen von Roboter-Systemen, aber auch
vielleicht Einblicke in die Sensordaten-Fusion.
Also was auf der Folie hier steht, sind Themen, die man in den drei
Vorlesungen, Robotik 1, 2 und 3, behandeln würde, aber wir versuchen
natürlich, in dieser Stammmodul-Vorlesung, Einblicke in den
unterschiedlichen Aspekten von diesen Teilbereichen zu geben.
Ja, die Anwendungsbeispiele, das sind ein paar Videos hier, die kann
ich vielleicht zur Verfügung stellen, was so Anwendungsbeispiele oder
Anwendungsgebiete für Industrierobotik, wie Schweißen, Lackieren und
so weiter und so fort.
Ich glaube, da brauchen wir heute jetzt nicht mehr darüber zu reden.
Die Videos können wir zur Verfügung stellen, beziehungsweise könnt ihr
anhand von den Links anschauen.
Die zweite Kategorie ist im Service-Bereich.
Ich brauche eine Minute.
Im Service-Bereich, das heißt Service-Roboter, die halb oder voll
autonom arbeiten, mit dem Ziel natürlich, nützliche Dienste für uns zu
Hause oder für Techniker bei Wartungsaufgaben in Lagerhäusern oder für
Menschen, die kontaminierte Objekte reinigen sollen.
Und da klassifiziert man natürlich diese Objekte, diese Roboter nach
Service im privaten Bereich, in Einrichtungen oder im Handwerk.
Man spricht von Professional Service Robotik oder sonstige Anwendungen
in der Forschung beispielsweise.
Genau, das sind ein paar Beispiele von Service-Roboter.
Und vielleicht die nächste Kategorie wären die Personal Robots.
Ich habe hier Asimo als Beispiel genommen, das heißt Roboter, die das
menschliche Verhalten reproduzieren im Hinblick auf Bewegung, im
Hinblick auf Intelligenz und im Hinblick auf
Kommunikationsfähigkeiten.
Und somit bin ich fertig mit der heutigen Vorlesung.
Ich bedanke mich sehr für die Aufmerksamkeit und wir sehen uns am Donnerstag.