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© University of Freiburg, Humanoid Robots Lab
Das Atreus Online Magazin für Interim Management
Ausgabe 21 | Dezember 2016
Nao hebt die Schlagstöcke und spielt „Jingle Bells“ fehlerfrei von der ersten bis zur letzten Note. Die Studentengruppe von Informatikerin Maren Bennewitz, Junior-Professorin an der Universität Freiburg, hat circa drei Wochen gebraucht, um das dem kleinen humanoiden Roboter beizubringen. Im Gesicht des Musikers sind zwei Kameras eingebaut, in ihm befindet sich ein Funknetzwerk, das mit einem Computer verbunden ist. An diesem Rechner werden die Musikdaten zu dem Weihnachtslied umgerechnet: Die einzelnen Töne und ihre jeweilige Dauer werden analysiert. Pro Note muss Nao eine Bewegung mit dem Arm machen. Diesen Befehl, wie und in welchem Tempo er sich zu bewegen hat, um im richtigen Rhythmus und Winkel die passende Note auf dem Xylophon zu treffen, wird ihm vom Computer übermittelt.
Der Umgang mit dem Instrument zeigt, was für flexible Bewegungen die Roboter der Universität Freiburg ausführen können. Die Bewegungen von Nao ähneln denen der Menschen, er besitzt 25 Gelenke, die er einsetzen kann. Dadurch ist es ihm möglich, zum Beispiel die Xylophonstöcke zu umgreifen, aber auch Treppen zu steigen und Schränke zu öffnen.
Was der kleine Roboter der Universität Freiburg beim Spielen auf dem Xylophon lernt, kann dem Forschungsteam wichtige wissenschaftliche Erkenntnisse liefern.
© Foto: Universität Freiburg
studierte Informatik und Wirtschaft an der Universität Bonn. Im Jahr 2004 promovierte sie bei Prof. Dr. Wolfram Burgard in Freiburg über das Thema „Mobile Robot Navigation in Dynamic Environments“. Danach war sie als Forscherin an der Universität Freiburg im Bereich Robotik tätig. Seit Oktober 2008 ist sie Junior-Professorin und Leiterin des „Humanoid Robots Lab“ am Institut für Informatik an der Albert-Ludwigs-Universität. Im neuen Exzellenzcluster BrainLinks-BrainTools arbeitet sie zusammen mit Wolfram Burgard zum Thema Gehirn-Maschine-Schnittstellen, zudem ist sie an einem Forschungsprojekt zur Bewegungsanalyse von Parkinson- und Epilepsie-Patienten beteiligt.
Im Sonderforschungsbereich „Spatial Cognition“ erforscht Maren Bennewitz, wie humanoide Roboter in einer mehrstöckigen Umgebung navigieren können. Dadurch will sie herausfinden, wie Menschen und Maschinen in ihrer Umgebung gemeinsam zurechtkommen. Das Steigen von Wendeltreppen und Laufen von Rampen ist für Nao kein Problem mehr: Die eingebauten Sensoren liefern ihm Bilder und Laserdaten, die er analysiert. So kann er auch in der Kurve einer Wendeltreppe seine Schritte und Körperdrehung anpassen. Das Runtersteigen von hohen Stufen ist für Nao momentan eine Herausforderung, da er beim Belasten des herabsteigenden Beines noch leicht das Gleichgewicht verliert.
In Räumen haben es Roboter schwerer als Menschen. Die Maschinen müssen ihre Umgebung nicht nur wahrnehmen, sondern auch die Strukturen erkennen und dadurch interpretieren, ob ihnen Hindernisse im Weg stehen. Gesunden Menschen gelingt das von selbst, während Nao von jedem Raum erst einmal ein 3D-Modell lernen muss. Anhand der Höhen und Formen des Mobiliars, also der möglichen Hindernisse berechnet er sich seinen Weg durch den Raum.
»Die Bewegungen von Nao ähneln denen der Menschen, er besitzt 25 Gelenke, die er einsetzen kann. Dadurch ist es ihm möglich, zum Beispiel die Xylophonstöcke zu umgreifen, aber auch Treppen zu steigen und Schränke zu öffnen.«
Bennewitz und ihrem Team ist noch ein weiterer Schritt gelungen, damit Roboter eine Unterstützung für Menschen sein können: Nao öffnet Schranktüren. Das klingt zunächst nicht allzu schwer, aber in der Programmierung und dem Training des Roboters wird ersichtlich, wie viele Analyse- und Bewegungsabläufe dafür notwendig sind: Nao muss berechnen, in welchem Abstand er vor dem Schrank anhalten muss, um die Tür öffnen zu können. Dann muss er den Griff umgreifen und die richtige Geschwindigkeit wählen, um die Tür aufzubekommen. Zudem muss er seine Kniegelenke in einem gewissen Winkel beugen, um das Gleichgewicht zu behalten. Dagegen ist das Festtagsständchen auf dem Xylophon für Nao eine leichte Übung.
