Der Roboter lernte Lego zu spielen und beobachtete eine Person

David Vogt bringt einem Roboter bei, wie man eine Rakete aus Legosteinen baut (Quelle: Arizona State University / TU Freiburg).

David Vogt ist Professor für Robotik an der Freiberg University of Mining and Technology. Er hat einen Sohn, der gerne Lego spielt, sowie viele Details dieses Konstruktors. Einmal kam ein Wissenschaftler auf die Idee, die Möglichkeit zu testen, einen Roboter für die Montage verschiedener Modelle aus Lego-Teilen zu trainieren.

"Mein Sohn und ich dachten, es wäre schön, einen Roboter zu entwickeln, der das kann, was wir tun, wenn wir spielen ", sagt Vogt. Ein Spezialist mit einer Gruppe von Kollegen entschied sich für den Kauf eines industriellen Robotermanipulators für sein Labor. Bei der Ankunft in der Akademie wurden die Roboter mit einer Kinect-Kamera ausgestattet.

Mit dieser Kamera konnte der Roboter Menschen beobachten, die mithilfe von Tags zur Verfolgung von Bewegungen eine Rakete aus Legosteinen zusammenbauten. Menschen bauten mehrmals eine Rakete des gleichen Designs zusammen, und der Roboter erhielt nach und nach immer mehr Informationen über den Montageprozess dieses Objekts. Nach einiger Zeit konnte er mit einem menschlichen Partner interagieren und seinem Partner helfen, das Modell zusammenzubauen. Gleichzeitig fand der Roboter nicht immer die notwendigen Details, wo es darauf ankam, aber er wusste bereits, wie er sie selbst suchen sollte. Experten zufolge ist dies nur ein Beispiel für das Training von Robotern, indem gezeigt wird, wie eine Person einen Prozess ausführt.

Menschen lernen, indem sie andere Menschen ohne allzu große Schwierigkeiten beobachten. Zum Beispiel erhalten Kinder nur Informationen über die Welt und die Handlungen anderer Menschen. Das Programmieren eines Roboters zur Ausführung einer neuen Aufgabe ist jedoch sehr schwierig. Wir verstehen rein intuitiv, wie man die eine oder andere Aufgabe erledigt, aber dem Roboter steht keine Intuition zur Verfügung - alle Aktionen müssen mithilfe des Programms starr festgelegt werden.

Jetzt versuchen Robotikspezialisten, eine neue Methode zum Trainieren von Robotern zu beherrschen - eine Methode, bei der Computersysteme menschliche Handlungen überwachen, indem sie Beobachtungsdaten in einer Datenbank sammeln. Einige Wissenschaftler versuchen, die Aktionen von Robotern mithilfe eines Computers oder Telefons zu steuern, während andere dies tunIhre Schutzzauber bieten völlige Handlungsfreiheit und können aus ihren eigenen Fehlern lernen. Darüber hinaus wird Robotern nicht nur das Sammeln von Objekten aus Lego beigebracht. So haben beispielsweise Wissenschaftler der University of Maryland im vergangenen Jahr begonnen, ihrem System das Kochen beizubringen, damit sie Kochvideos von YouTube anzeigen können.

Google hat kürzlich beschlossen, ein eigenes Experiment mit selbstlernenden Robotern durchzuführen . Hierzu wurden industrielle Manipulatoren gekauft, die mit einer einzigen Datenbank verbunden waren. Jede Aktion eines der Roboter wurde aufgezeichnet, und dann wurden diese Daten von einem neuronalen Netzwerk verarbeitet. Nach der Analyse erhielt der Roboter Anweisungen, die den optimalen Aktionsalgorithmus beschreiben. Die Arbeit, die die Systeme zu trainieren versuchten, bestand darin, eine Tür mit einem Griff zu öffnen.


In einem der Experimente wurde der Roboter angewiesen, eine Vielzahl von Objekten zu untersuchen. Dies sind Wasserflaschen, Schreibwaren, Bücher. Das System gewöhnte sich schnell an die Aufgabe und übermittelte den „Kollegen“ Informationen über die notwendige Abfolge ihrer Aktionen. Danach erhielt das System eine neue Aufgabe - ein bestimmtes Objekt an einen bestimmten Punkt zu verschieben. Der Roboter erhielt keine Anweisungen zu den Eigenschaften des Objekts und die Objekte änderten sich ständig. Wie sich herausstellte, können Roboter solche Aufgaben gut erledigen, indem sie die Daten verwenden, die während des Studiums solcher Objekte gesammelt wurden. Den Maschinen gelang es, die Folgen einer Bewegung des Objekts auf der Oberfläche zum gewünschten Punkt zu berechnen.

Beim Öffnen der Türen half in einem Fall eine Person den Robotern. Andere Maschinen erhielten die für das Training erforderlichen Daten von einem Roboter, der mit einem menschlichen Partner interagierte, und verwendeten diese Informationen später, um die Aktionen eines „Kollegen“ zu wiederholen. Wie sich herausstellte, wurden die Systeme im Laufe der Zeit durch Ausprobieren recht effektiv trainiert. Nachdem die Manipulatoren problemlos Türen mit verschiedenen Grifftypen zu öffnen begannen, wurden die Aufgabenbedingungen geändert. Beispielsweise haben sich die Position der Tür, der Öffnungswinkel usw. geändert. Im letzten Experiment stellte sich heraus, dass Roboter ohne menschliche Hilfe eine Tür und ein Schloss öffnen können, auf die sie noch nicht gestoßen sind.

"Wenn wir bestimmte Aktionen ausführen, handeln wir oft intuitiv. Wahrscheinlich können wir diese Intuition an Roboter weitergeben, die dadurch schneller lernen und arbeiten", sagt einer der Google-Entwickler.


Eines der Probleme bei dieser Art von Robotertraining besteht darin, Informationen in eine Form zu übersetzen, die für eine Maschine verständlich ist. Die meisten Roboter haben keine Sensoren, mit denen sie die Umgebung und die darin auftretenden Phänomene wie ein Mensch wahrnehmen können. Daher müssen diese Informationen jedes Mal für Roboter und ihre Steuerungssysteme angepasst werden. „Ein guter Roboterlehrer versteht, dass es sich um eine Maschine handelt, die die umgebende Realität anders wahrnimmt“, sagt Aude Billard von der Federal Polytechnic School in Lausanne (Schweiz).


David Vogt und sein Team sind zuversichtlich, dass Menschen Roboter trainieren können, indem sie ihre Handlungen demonstrieren. Vielleicht kann diese Trainingsmethode in Unternehmen angewendet werden. Somit können Robotersysteme ohne die Arbeit von Programmierern in neuen Funktionen trainiert werden. So kann ein gewöhnlicher Arbeiter dem Roboter zeigen, was zu tun ist, und er beginnt, einen neuen Job für sich selbst auszuführen.

"Im Idealfall sollten Menschen und Roboter in der Lage sein, Aktionen auszuführen, die sie nicht separat ausführen können", sagte Vogt. Die Ergebnisse werden in Kürze vom Professor und seinen Kollegen auf der Internationalen Konferenz für humanoide Roboter in Cancun, Mexiko, vorgestellt.

Source: https://habr.com/ru/post/de398751/