Maschinelles Lernen Roboter lernen das Greifen vom Menschen

Anbieter zum Thema

TURCK GmbH

FAULHABER Antriebssysteme

Das IFL am Karlsruher Institut für Technologie und der IAS an der Universität Stuttgart entwickeln gemeinsam einen Roboter, der menschliche Fähigkeiten durch Nachahmung lernt. Dafür haben sie mit dem ICM-Zukunftslabor Hapt-X-Deep eine in Deutschland einzigartige Forschungsinfrastruktur aufgebaut.

Edgar Welte schnappt mit den Fingern nach der Luft und bringt den Roboter dem Menschsein einen Handgriff näher. So soll es zumindest in naher Zukunft sein. Noch steuert der Forscher mit dem Virtual-Reality-Handschuh von Hapt-X nur den Roboter und die humanoide Shadow Dexterous Hand fern, die direkt daneben nach einem Werkzeug greift.

Aufgebaut haben der Doktorand und Juniorprofessorin Rania Rayyes das ICM Zukunftslabor Hapt-X-Deep am Institut für Fördertechnik und Logistik Systeme (IFL) des KIT, um ein Robotergreifsystem zu entwickeln, das menschliche Tätigkeiten durch Imitation erlernt. Das Deutschlandweit erste Labor mit dem Komplettsystem der Firma Shadow Robot steht in Karlsruhe, an den Forschungsarbeiten beteiligt sich aber auch das Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme (IAS) der Universität Stuttgart.

Die Institute entwickeln gemeinsam einen lernenden Roboter mit einem Greifsystem, der schnell und flexibel aber auch zuverlässig und sicher auf veränderte Anforderungen, Produktdesigns oder Materiealien reagieren kann. Finanziert hat ihre 200.000 Euro teure Forschungsinfrastruktur der ICM.

Imitation Learning: Roboter lernen wie Auszubildende

Programmieren von Robotern für industrielle Tätigkeiten ist bislang ein langwieriger Prozess. Aufs Schreiben des Codes folgt das Testen und darauf das Neuschreiben, so oft bis die Maschine einen Prozess zuverlässig ausführt. Diese Lernphasen sind zu lang für die Produktionstechnologien der Zukunft, die auf eine schnelle Anpassungsfähigkeit angewiesen sind. „Einen Roboter einsatzbereit zu machen, darf in Zukunft nicht mehr länger dauern, als einen neuen Mitarbeiter einzulernen“, sagt Edgar Welte.

Um dieses Ziel zu erreichen, will das Team den Robotern das Lernen von Menschen beibringen. Wie Auszubildende von ihren Meisterinnen und Meistern lernen, soll ihr Robotergreifsystem einst von einem Operator lernen, wie sie neue Werkzeuge nutzen, unterschiedliche Materialien anfassen, ganze Arbeitsschritte ausführen oder auf Veränderungen in Produktionsprozessen reagieren. „Wir setzen für unser System autonomes Imitation Learning und Deep Reinforcement Learning ein. Der Roboter lernt die Fähigkeiten durch die Interaktion mit dem Menschen intuitiv und sofort“, erklärt Rania Rayyes. Durch den Ansatz verkürzen sich neben dem ursprüngliche Programmierprozess auch Umrüstzeiten.

Hapt-X-Deep treibt Mensch-Maschine-Kommunikation voran

Menschliches Lernen ist ein Informationsaustausch. Die Beteiligten sprechen miteinander, interpretieren visuelle Informationen und stellen Rückfragen. Im Zukunftslabor Hapt-X-Deep kommunizieren die Forschenden mit dem Roboter per Daten. Edgar Welte generiert durch seine Bewegungen mit dem Hapt-X-Glove Datan und erklärt dem sechsachsigen Cobot damit, wie er sich drehen und Werkzeuge oder Werkstücke packen muss. Durch die 20 Stellmotoren kann die Shadow Dextorous Hand die menschliche Greifbewegungen fast exakt nachbilden, besser als jeder andere Greifarm auf dem Markt. Die Drucksensoren in den mechanischen Fingern geben dem Operator direktes Feedback. Edgar Welte spürt durch kleine Luftpolster im Hapt-X-Glove, sobald das Gewicht zunimmt oder das Werkzeug falsch in der Hand liegt. Dann fasst er sofort nach und der Greifer tut es ihm gleich.

Bewerben Sie sich jetzt für den automation app award 2024!

automation app award 2024

    

Sie haben eine App oder Softwarelösung entworfen, die Vertretern der Automatisierungsbrache ihre Arbeit erleichtert? Dann machen Sie schnell und kostenlos bis zum 4. Dezember mit beim automation app award, der die besten Automatisierungs-Apps auszeichnet..

    

  Jetzt kostenlos bewerben!

Der Forscher korrigiert den Fehler des Roboters in Echtzeit. Auch das wird eine wichtige Funktion, wenn die Maschine später gestützt auf ihre Künstliche Intelligenz selbstständig lernen kann. „Durch die unmittelbaren Korrekturen können wir die Fähigkeiten unseres Systems schnell erweitern und ersparen uns Monate an Arbeit für die Neuprogrammierungen“, erklärt Rania Rayyes.

Über den InnovationsCampus Mobilität der Zukunft

Die Mobilität und die Produktion der Zukunft sind nachhaltig, effizient und kommen aus Baden-Württemberg. Voraussetzung hierfür sind neue bahnbrechende Technologien – von innovativen Fahrzeugantrieben bis zu wandlungsfähigen Produktionsverfahren. Das Ziel des Innovationscampus Mobilität der Zukunft (ICM) ist es, diesen Wandel zu gestalten. Im ICM bündeln die Universität Stuttgart und das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) ihre Kompetenzen in Forschung und Innovation, um gemeinsam schnell und flexibel neue Technologien zu entwickeln, neue Ansätze zu erproben und die Basis für Sprunginnovationen zu schaffen. Der ICM ist eine der größten Initiativen zur Mobilität und Produktion der Zukunft in Deutschland.

Das Zukunftslabor Hapt-X-Deep hat eine Doppelfunktion. Es ist die Hardware für die Erforschung und Entwicklung der Software-gestützten Technologien und gleichzeitig der Demonstrator für deren Funktionsfähigkeit. „Es ist für mich eine einzigartige Gelegenheit, dass ich für meine Forschungsarbeiten mit einem so hochwertigen Labor arbeiten kann“, sagt Edgar Welte. Mit seiner Promotion zum Thema „Interactive Imitation Learning for Dexterous Manipulation“ wird er einen entscheidenden Beitrag zur Entwicklung des Gesamtsystems liefern. Daneben soll es in Hapt-X-Deep noch Projekte zur Sensorik, alternativen Teleoperationsmethoden wie Gestenerkennung über Motion Tracking oder zur Regelung der unterschiedlichen Finger geben.

Das schließt auch Kooperationen mit Unternehmen wie Bosch AI oder anderen Hochschulinstituten ein. „Hapt-X-Deep soll in der Forschung möglichst viele Türen öffnen“, erklärt Rania Rayyes. Eine davon führt ans IAS der Universität Stuttgart zur Gruppe von Juniorprofessor Andrey Morozov. Im Rahmen von Kooperationsprojekten werden die Forschenden in Stuttgart Methoden entwickeln, um die Sicherheit und die Zuverlässigkeit des anpassungsfähigen Roboters zu gewährleisten.

Jetzt Newsletter abonnieren

Verpassen Sie nicht unsere besten Inhalte

Geschäftliche E-Mail

Bitte geben Sie eine gültige E-Mailadresse ein.

Abonnieren

Mit Klick auf „Newsletter abonnieren“ erkläre ich mich mit der Verarbeitung und Nutzung meiner Daten gemäß Einwilligungserklärung (bitte aufklappen für Details) einverstanden und akzeptiere die Nutzungsbedingungen. Weitere Informationen finde ich in unserer Datenschutzerklärung. Die Einwilligungserklärung bezieht sich u. a. auf die Zusendung von redaktionellen Newslettern per E-Mail und auf den Datenabgleich zu Marketingzwecken mit ausgewählten Werbepartnern (z. B. LinkedIn, Google, Meta).

Aufklappen für Details zu Ihrer Einwilligung

Stand: 08.12.2025

Es ist für uns eine Selbstverständlichkeit, dass wir verantwortungsvoll mit Ihren personenbezogenen Daten umgehen. Sofern wir personenbezogene Daten von Ihnen erheben, verarbeiten wir diese unter Beachtung der geltenden Datenschutzvorschriften. Detaillierte Informationen finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.

Einwilligung in die Verwendung von Daten zu Werbezwecken

Ich bin damit einverstanden, dass die Vogel Communications Group GmbH & Co. KG, Max-Planckstr. 7-9, 97082 Würzburg einschließlich aller mit ihr im Sinne der §§ 15 ff. AktG verbundenen Unternehmen (im weiteren: Vogel Communications Group) meine E-Mail-Adresse für die Zusendung von redaktionellen Newslettern nutzt. Auflistungen der jeweils zugehörigen Unternehmen können hier abgerufen werden.

Der Newsletterinhalt erstreckt sich dabei auf Produkte und Dienstleistungen aller zuvor genannten Unternehmen, darunter beispielsweise Fachzeitschriften und Fachbücher, Veranstaltungen und Messen sowie veranstaltungsbezogene Produkte und Dienstleistungen, Print- und Digital-Mediaangebote und Services wie weitere (redaktionelle) Newsletter, Gewinnspiele, Lead-Kampagnen, Marktforschung im Online- und Offline-Bereich, fachspezifische Webportale und E-Learning-Angebote. Wenn auch meine persönliche Telefonnummer erhoben wurde, darf diese für die Unterbreitung von Angeboten der vorgenannten Produkte und Dienstleistungen der vorgenannten Unternehmen und Marktforschung genutzt werden.

Meine Einwilligung umfasst zudem die Verarbeitung meiner E-Mail-Adresse und Telefonnummer für den Datenabgleich zu Marketingzwecken mit ausgewählten Werbepartnern wie z.B. LinkedIN, Google und Meta. Hierfür darf die Vogel Communications Group die genannten Daten gehasht an Werbepartner übermitteln, die diese Daten dann nutzen, um feststellen zu können, ob ich ebenfalls Mitglied auf den besagten Werbepartnerportalen bin. Die Vogel Communications Group nutzt diese Funktion zu Zwecken des Retargeting (Upselling, Crossselling und Kundenbindung), der Generierung von sog. Lookalike Audiences zur Neukundengewinnung und als Ausschlussgrundlage für laufende Werbekampagnen. Weitere Informationen kann ich dem Abschnitt „Datenabgleich zu Marketingzwecken“ in der Datenschutzerklärung entnehmen.

Falls ich im Internet auf Portalen der Vogel Communications Group einschließlich deren mit ihr im Sinne der §§ 15 ff. AktG verbundenen Unternehmen geschützte Inhalte abrufe, muss ich mich mit weiteren Daten für den Zugang zu diesen Inhalten registrieren. Im Gegenzug für diesen gebührenlosen Zugang zu redaktionellen Inhalten dürfen meine Daten im Sinne dieser Einwilligung für die hier genannten Zwecke verwendet werden. Dies gilt nicht für den Datenabgleich zu Marketingzwecken.

Recht auf Widerruf

Mir ist bewusst, dass ich diese Einwilligung jederzeit für die Zukunft widerrufen kann. Durch meinen Widerruf wird die Rechtmäßigkeit der aufgrund meiner Einwilligung bis zum Widerruf erfolgten Verarbeitung nicht berührt. Um meinen Widerruf zu erklären, kann ich als eine Möglichkeit das unter https://contact.vogel.de abrufbare Kontaktformular nutzen. Sofern ich einzelne von mir abonnierte Newsletter nicht mehr erhalten möchte, kann ich darüber hinaus auch den am Ende eines Newsletters eingebundenen Abmeldelink anklicken. Weitere Informationen zu meinem Widerrufsrecht und dessen Ausübung sowie zu den Folgen meines Widerrufs finde ich in der Datenschutzerklärung, Abschnitt Redaktionelle Newsletter.

Roboter optimieren sich selbst durch Fehlererkennung

Fehlerinjektion über digitale Zwillingen werden als Testverfahren des Systems zum Einsatz kommen, Deep-Learning-Systeme sollen dem Roboter helfen Anomalien selbst zu erkennen und damit Fehler vorherzusagen. Diese soll er auf Basis des erlernten irgendwann auch autonom korrigieren können. Entwickelt wird dieser Teil der Software in Stuttgart und getestet im Reallabor des IFL am KIT. Hapt-X-Deep ist hochmoderne Forschungsinfrastruktur und zugleich Schnittstelle über die der ICM die besten Forschenden des Landes zusammenbringt, um gemeinsam bahnbrechende Lösungen zum Human Robot Learning zu entwickeln.

(ID:50259995)