Er ist etwas kleiner als ein Mensch, hat einen Arm mit einem Greifer und trägt auf der anderen Seite ein Tablett. Auf Rollen bewegt er sich nahezu lautlos und umfährt elegant alle Hindernisse. Zwei Sensorsysteme sind dafür verantwortlich, dass der "Care-o-bot" vom Stuttgarter Fraunhofer-Institut für Automatisierung immer weiß, wohin er fahren muss, sagt Entwicklerin Dr. Birgit Graf.
" Das eine ist ein Laserscanner, der auf Bodenhöhe angebracht ist und für die Navigation genutzt wird. Da kann der Roboter erkennen, wo sind Wände oder Durchgänge, wo kann ich lang fahren. Das zweite ist der Sensorkopf, da haben wir verschiedene Sensoren integriert: zwei Farbkameras und eine sogenannte Tiefenbildkamera. Sie liefert kein Bild, sondern die Entfernungsdaten von Objekten. Wenn ich diese beiden Daten kombiniere, bekomme ich ein sehr genaues Bild, wie die Szenerie vor dem Roboter aussieht, und kann das nutzen, um Objekte zu erkennen und ausrechnen, wie ich den Arm bewegen muss, um die Objekte zu greifen. "
Auch mit unbekannten Objekten schließt der Serviceroboter aus Stuttgart Bekanntschaft. Wer sich von ihm gern das Bier an die Couch bringen lassen möchte, braucht ihm nur einmal eine Flasche vor sein künstliches Auge zu halten. Das Bildverarbeitungssystem speichert die Konturen und die räumliche Gestalt, und die Steuerungssoftware kann sofort ausrechnen, wie der Greifer die Flasche packen muss. Serviceroboter könnten eines Tages lästige Hausarbeiten erledigen wie Staubsaugen oder den Abwasch.
Verglichen damit haben manche der rund eine Million Industrieroboter weltweit ausgesprochen monotone Aufgaben.
" Das Ziel ist es, Bauteile zu erkennen, die in einem Container oder einer Gitterbox liegen und diese Teile aufzunehmen, "
sagt Jörg Traiser von der Darmstädter Firma ISRA Vision. Wenn die Bauteile, etwa der Kotflügel einer Autokarosserie, ordentlich übereinander gestapelt sind, ist das für heutige Industrieroboter kein Problem. Anders sieht es aus, wenn der Roboter zum Beispiel Bremsklötze aus einem Container nehmen soll. In der Fachwelt ist dieses Problem als "Griff in die Kiste" bekannt. Dieses Kinderspiel müssen Roboter erst noch lernen.
" Wenn ich alle Steine wild in eine Kiste werfe und dann erkennen muss: Liegt der Stein auf dem Kopf oder auf der Seite, und diesen Griff dann immer mit einer genauen Orientierung durchzuführen, da sind die Bildverarbeiter gerade dabei, so etwas aufzusetzen. "
Zwei Dinge sind dafür nötig: Zum einen muss man dem Roboter beibringen, wo sich die Gegenstände im Raum befinden. Hierzu werden die Bilddaten der Kameras und die Informationen über die Entfernung mit einem äußeren Koordinatensystem abgeglichen. Zweitens muss das Bildverarbeitungssystem auch die Form und die Lage des Objekts ausrechnen. Hier ist dreidimensionale Mustererkennung gefragt, die nicht nur die Konturen wie auf einem Foto, sondern auch die räumlichen Informationen mit einbezieht. Jörg Traiser:
" Um diese Systeme wesentlich intelligenter zu machen, dass ich nämlich Ausgleichsbewegungen mache, dem Roboter eine größere Toleranz zugestehe, Bauteile zu greifen und Bauteile an bisher unbekannte Orte abzulegen, an denen Platz ist - da wird die Bildverarbeitung immer wichtiger werden, und es werden immer mehr Möglichkeiten und Spielräume für die Robotik damit eröffnet werden. "
Intelligenz wollen auch die Stuttgarter Fraunhofer-Forscher ihrem Care-o-bot verpassen. Er lernt gerade, menschliche Gesten zu deuten, sagt Birgit Graf:
" Und dann kann er erkennen, wo sind die Hände, wo sind die Finger und wo zeigen die Finger hin, und kann das nutzen, um Befehle wie "Leer mal den Mülleimer da drüben" zu verstehen, indem er nämlich schaut, wo zeigt der Mensch denn hin und welcher ist der Mülleimer "da drüben". "
Räumliches Sehen und Mustererkennung - diese beiden Elemente machen Roboter noch intelligenter als bisher. Ob für den Griff in die Kiste oder den Mülleimer da drüben.
" Das eine ist ein Laserscanner, der auf Bodenhöhe angebracht ist und für die Navigation genutzt wird. Da kann der Roboter erkennen, wo sind Wände oder Durchgänge, wo kann ich lang fahren. Das zweite ist der Sensorkopf, da haben wir verschiedene Sensoren integriert: zwei Farbkameras und eine sogenannte Tiefenbildkamera. Sie liefert kein Bild, sondern die Entfernungsdaten von Objekten. Wenn ich diese beiden Daten kombiniere, bekomme ich ein sehr genaues Bild, wie die Szenerie vor dem Roboter aussieht, und kann das nutzen, um Objekte zu erkennen und ausrechnen, wie ich den Arm bewegen muss, um die Objekte zu greifen. "
Auch mit unbekannten Objekten schließt der Serviceroboter aus Stuttgart Bekanntschaft. Wer sich von ihm gern das Bier an die Couch bringen lassen möchte, braucht ihm nur einmal eine Flasche vor sein künstliches Auge zu halten. Das Bildverarbeitungssystem speichert die Konturen und die räumliche Gestalt, und die Steuerungssoftware kann sofort ausrechnen, wie der Greifer die Flasche packen muss. Serviceroboter könnten eines Tages lästige Hausarbeiten erledigen wie Staubsaugen oder den Abwasch.
Verglichen damit haben manche der rund eine Million Industrieroboter weltweit ausgesprochen monotone Aufgaben.
" Das Ziel ist es, Bauteile zu erkennen, die in einem Container oder einer Gitterbox liegen und diese Teile aufzunehmen, "
sagt Jörg Traiser von der Darmstädter Firma ISRA Vision. Wenn die Bauteile, etwa der Kotflügel einer Autokarosserie, ordentlich übereinander gestapelt sind, ist das für heutige Industrieroboter kein Problem. Anders sieht es aus, wenn der Roboter zum Beispiel Bremsklötze aus einem Container nehmen soll. In der Fachwelt ist dieses Problem als "Griff in die Kiste" bekannt. Dieses Kinderspiel müssen Roboter erst noch lernen.
" Wenn ich alle Steine wild in eine Kiste werfe und dann erkennen muss: Liegt der Stein auf dem Kopf oder auf der Seite, und diesen Griff dann immer mit einer genauen Orientierung durchzuführen, da sind die Bildverarbeiter gerade dabei, so etwas aufzusetzen. "
Zwei Dinge sind dafür nötig: Zum einen muss man dem Roboter beibringen, wo sich die Gegenstände im Raum befinden. Hierzu werden die Bilddaten der Kameras und die Informationen über die Entfernung mit einem äußeren Koordinatensystem abgeglichen. Zweitens muss das Bildverarbeitungssystem auch die Form und die Lage des Objekts ausrechnen. Hier ist dreidimensionale Mustererkennung gefragt, die nicht nur die Konturen wie auf einem Foto, sondern auch die räumlichen Informationen mit einbezieht. Jörg Traiser:
" Um diese Systeme wesentlich intelligenter zu machen, dass ich nämlich Ausgleichsbewegungen mache, dem Roboter eine größere Toleranz zugestehe, Bauteile zu greifen und Bauteile an bisher unbekannte Orte abzulegen, an denen Platz ist - da wird die Bildverarbeitung immer wichtiger werden, und es werden immer mehr Möglichkeiten und Spielräume für die Robotik damit eröffnet werden. "
Intelligenz wollen auch die Stuttgarter Fraunhofer-Forscher ihrem Care-o-bot verpassen. Er lernt gerade, menschliche Gesten zu deuten, sagt Birgit Graf:
" Und dann kann er erkennen, wo sind die Hände, wo sind die Finger und wo zeigen die Finger hin, und kann das nutzen, um Befehle wie "Leer mal den Mülleimer da drüben" zu verstehen, indem er nämlich schaut, wo zeigt der Mensch denn hin und welcher ist der Mülleimer "da drüben". "
Räumliches Sehen und Mustererkennung - diese beiden Elemente machen Roboter noch intelligenter als bisher. Ob für den Griff in die Kiste oder den Mülleimer da drüben.