Eiskaltes Händchen: Forscher bringen Roboter-Hand das Laufen bei

Ingenieure der ETH Zürich haben einer Roboterhand das eigen­stän­dige Laufen auf ihren Fingern beigebracht. Das mit einem Raspberry Pi ausgestattete System meistert sogar verschiedene Untergründe. Später soll das Konstrukt als abnehmbares Modul dienen.

Roboterhand läuft auf eigenen Fingern

Ingenieure der ETH Zürich haben einer kommerziellen Roboterhand des Typs WUJI beigebracht, sich selbstständig fortzubewegen. Das Team um Amirhossein Kazemipour stattete das Modell für diesen Zweck mit einem Raspberry Pi, einem Akku sowie einer inertialen Messeinheit (IMU) zur Datenerfassung aus. Das Resultat ist ein 818 Gramm schweres, kabelloses System, das seine 20 motorisierten Gelenke nutzt, um auf den Fingern zu laufen.

Die Steuerung der Hand basiert auf neuronalen Netzen, die kontinuierlich den nächsten Zustand der Gelenke berechnen. Dabei analysiert die Software Parameter wie Gelenkwinkel, Neigung, Rotationsgeschwindigkeit sowie den zuletzt erhaltenen Befehl. Die Forscher wählten den Ansatz, um die Flexibilität der Hand zu erweitern. Laut den Ingenieuren besteht das Ziel darin, die Konstruktion künftig als abnehmbares Modul für größere Roboter zu nutzen, um schwer erreichbare Objekte zu manipulieren.

Virtuelles KI-Training

Um die Bewegungsabläufe zu optimieren, setzten die Ingenieure auf maschinelles Lernen in einer simulierten Umgebung. Wie Hackaday berichtet, nutzte das Team dafür die Software Nvidia Isaac Lab. In vielen parallelen Durchläufen lernte das System durch Bestärkungslernen, welche Finger angehoben werden müssen, um das Gleichgewicht zu halten und sich vorwärtszubewegen.

Der Trainingsansatz war erfolgreich, da die Hand nach der Übertragung in die reale Welt verschiedene Untergründe bewältigte. Die künstliche Intelligenz berechnet die Bewegungen iterativ auf Basis vorheriger Aktionen und des aktuellen Ziels. Das System agiert dabei völlig autonom, benötigt für komplexe Aufgaben jedoch externe Steuerungssignale zur Richtungsangabe.

Schwächen im Praxistest

In der Praxis zeigte die Konstruktion sowohl Stärken als auch Limitierungen. Zu den absolvierten Aufgaben gehört das Überqueren von 14 verschiedenen Oberflächen wie Kies, Gras und Gummi. Zudem richtete sich das System nach Stürzen in 21 von 25 Fällen innerhalb von 20 Sekunden selbstständig auf. Auch das Bedienen einer Tastatur zum Spielen des Videospiels Sokoban meisterte die Hand.

Trotz der Ergebnisse existieren technische Hürden. Aufgrund der asymmetrischen Geometrie der Hand driftet das System beim Laufen stetig nach rechts ab, was eine permanente Kurskorrektur durch die Steuerung erfordert. Zudem arbeitet die Objekterkennung ohne externe Kameras noch unpräzise. Beim Versuch, kleine Würfel gezielt zu verschieben, wich die Hand im Durchschnitt um 17 Millimeter vom Ziel ab.

Die Ingenieure betrachten das Projekt als Machbarkeitsnachweis für modulare Robotersysteme. Für einen kommerziellen Einsatz in der Industrie muss die Zuverlässigkeit der Konstruktion noch weiter gesteigert werden.

Was denkt ihr über den Ansatz, Roboterteile modular und autonom agieren zu lassen? Teilt eure Gedanken dazu gerne in den Kommentaren mit uns.


Siehe auch: