Eine sich ständig weiterentwickelnde Robotik-Enzyklopädie charakterisiert Roboter basierend auf ihrer Leistungsfähigkeit.

16. März 2025

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von Ingrid Fadelli, Tech Xplore

In den letzten Jahrzehnten haben Robotiker eine Vielzahl von Systemen mit unterschiedlichen Körperstrukturen und Fähigkeiten eingeführt. Mit der kontinuierlichen Zunahme an entwickelten Robotern könnte es äußerst wertvoll sein, leicht über diese vielen Systeme, ihre einzigartigen Eigenschaften, Unterschiede und Leistungen bei spezifischen Aufgaben zu lernen.

Forscher der Technischen Universität München (TUM) haben kürzlich den 'Baum der Roboter' erstellt, eine neue Enzyklopädie, die es einfacher macht, über bestehende Robotersysteme zu lernen und sie miteinander zu vergleichen. Ihre Roboter-Enzyklopädie, vorgestellt in einem Artikel in Nature Machine Intelligence, kategorisiert Roboter basierend auf ihrer Leistungsfähigkeit bei verschiedenen Aufgaben.

"Der Wunsch nach intelligenten Robotern, die ihre Umgebung verstehen können wie wir Menschen und eigenständig Aufgaben ausführen können, besteht seit Urzeiten," sagte Robin Jeanne Kirschner, Erstautor des Artikels, gegenüber Tech Xplore.

"Die aktive Entwicklung taktiler Roboter - Roboter, die ihre Umgebung durch das Tastgefühl verstehen können - begann vor etwa 20 Jahren. Diese Reise begann mit der Schaffung leichter Systeme, ausgestattet mit Drehmomentsensoren in jedem Gelenk. Seitdem haben wir eine verbesserte Technologie, bessere Controller und neue Reaktionsschemata erlebt, die die Entwicklung von Systemen ermöglicht haben, die Aufgaben ausführen und ihre Umgebung durch Berührungen wahrnehmen können."

Die meisten bisher eingeführten Standards und Ansätze zur Klassifizierung von Robotern berücksichtigen nicht die Fähigkeit von Systemen, sich an ihre Umgebung anzupassen und erfolgreich mit nahegelegenen Objekten durch Berührung zu interagieren. Diese wichtige Fähigkeit beeinflusst sowohl die Sicherheit von Robotern als auch ihre Leistung bei spezifischen Aufgaben, die verschiedene Anwendungen im echten Leben umfassen.

"Der Fokus der Systemklassifizierung bleibt weiterhin auf der Trennung basierend auf beispielsweise individuellen mechanischen Eigenschaften, neuen Controller-Features und Zertifizierungen, die sich ausschließlich auf die mechanische Struktur der Sensorensysteme anstatt auf ihre tatsächliche Leistung konzentrieren," sagte Kirschner. "Dieser enge Ansatz übersieht oft das Zusammenwirken von Komponenten und den eigentlichen Zweck eines Roboters: die Unterstützung bei der Ausführung von Aufgaben, die spezifische Fähigkeiten erfordern."

Um die Grenzen der bestehenden Methoden zur Klassifizierung von Robotern zu überwinden, begannen Kirschner und ihre Kollegen damit, verschiedene vorhandene Systeme zu testen, wobei sie sich auf Merkmale konzentrierten, die ihre Sicherheit beeinflussen, wie ihre Fähigkeit, den Kontakt mit anderen Objekten zu erkennen. Gleichzeitig führten sie auch eine eingehende Analyse von robotischen Aufgaben durch, bei der sie mehrere Metriken ableiteten, die die Fähigkeiten von Robotern über die Sicherheit hinaus anzeigen, beispielsweise ihre Fähigkeit, taktile Aufgaben erfolgreich auszuführen und bequem mit Menschen zu interagieren.

"Durch den Test mehrerer Roboter-Manipulatoren waren wir dann in der Lage, all diese Metriken abzuleiten und zu zeigen, dass die Taktlitäts-Fitness dieser Systeme signifikant variiert, was die Notwendigkeit einer angemessenen Klassifizierung und Enzyklopädie, dem Baum der Roboter, verdeutlicht," sagte Kirschner.

"Dementsprechend haben wir das AI Robot Performance and Safety Center gegründet - ein dediziertes Labor, ausgestattet mit fortschrittlichen Messgeräten zur Bewertung der Leistung von Robotern. Mit diesen Ressourcen wollen wir den 'Baum der Roboter', eine essenzielle Enzyklopädie für das Gebiet der Robotik, weiter ausbauen."

Die Enzyklopädie des Baums der Roboter soll im Laufe der Zeit kontinuierlich aktualisiert werden und letztendlich als eine Art Wikipedia-Plattform dienen, die Informationen über Roboter und ihre Fähigkeiten enthält. Sie umfasst ein breites Spektrum an Informationen, angefangen bei den grundlegenden Körperstrukturen der Roboter bis hin zu den Motoren und/oder Sensoren, auf die sie angewiesen sind, und ihren resultierenden Fähigkeiten, insbesondere der Empfindlichkeit und Zuverlässigkeit ihrer physischen Interaktionen (d.h. Taktlilitäts-Fitness) und der Genauigkeit ihrer Bewegungen (d.h. Bewegungs-Fitness).

"Während wir damit begonnen haben, existierende stationäre Manipulatoren basierend auf Fitness-Metriken zu analysieren und zu klassifizieren, die wir speziell für industrielle Anwendungen definiert haben, muss die Enzyklopädie wachsen, um auch andere robotische Systeme für Serviceaufgaben, wie Humanoiden oder mobile Roboter, zu erfassen," erläuterte Kirschner. "Ihr Zweck ist es, die Hardware- und Softwareentwicklung in der Robotik effizient zu leiten."

Im Gegensatz zu vielen zuvor entwickelten Roboterkategorisierungsansätzen skizziert die Enzyklopädie Tree of Robots klar die spezialisierten Fähigkeiten verschiedener Roboter. Darüber hinaus gruppiert sie Roboter in drei Hauptgruppen basierend auf ihrer taktischen Fitness, die angibt, inwieweit sie für die Durchführung spezifischer Aufgaben geeignet sind. 'Dieser grundlegende Einblick sollte in die Anwendungsdesign, Standardisierungsbemühungen und zukünftige Robotikentwicklung integriert werden', sagte Kirschner. 'Indem Hardware- und Softwarekomponenten ausgerichtet werden, um eine optimale Leistung für einen bestimmten Prozess zu erzielen - anstatt Prozesse zu entwerfen, die zu den Einschränkungen des Systems passen -, können wir die Robotik auf neue Ebenen der Effizienz und Effektivität vorantreiben.' Die von Kirschner und ihren Kollegen entwickelte neue Enzyklopädie könnte zukünftige Forschungen informieren, beispielsweise indem sie anderen Informatikern und Robotikern helfen, die besten Systeme zu identifizieren, um ihre Algorithmen zu testen. Unterdessen planen die Forscher, weitere Informationen zum Tree of Robots hinzuzufügen, einschließlich anderer Robotiksysteme und anderer relevanter Metriken. 'Wir erweitern jetzt unsere Arbeit in mehrere Richtungen', fügte Kirschner hinzu. 'Mein Fokus liegt darauf, diese wichtigen Erkenntnisse zu verknüpfen, um die menschliche Sicherheit in Zusammenarbeiten zu gewährleisten, wobei die taktilen Fähigkeiten eines Roboters betont werden. Das Ziel ist es, zertifizierbar sichere Anwendungen mit taktilen Robotiksystemen zu erreichen. Zusammen mit anderen Teams erforschen wir auch, wie wir den Baum der Roboter in anderen Bereichen erweitern können, beispielsweise bei Systemen, die für Service- und Pflegeaufgaben konzipiert sind, und einschließlich humanoider Systeme.' Weitere Informationen: Robin Jeanne Kirschner et al, Categorizing robots by performance fitness into the tree of robots, Nature Machine Intelligence (2025). DOI: 10.1038/s42256-025-00995-y. © 2025 Science X Network