Automatisiertes Roboterdesign: Was im Gelände am besten funktioniert

• Sie brauchen einen Roboter, der Treppen hochsteigt. Welche Form sollte dieser Roboter haben? Soll er zwei Beine haben, wie ein Mensch? Oder sechs, wie eine Ameise?
• Die Wahl der richtigen Form ist entscheidend für die Fähigkeit Ihres Roboters, ein bestimmtes Gelände zu durchqueren. Und es ist unmöglich, jede beliebige Form zu bauen und zu testen.
• Mit einem vom MIT entwickelten System ist es nun möglich, die Formen zu simulieren und zu bestimmen, welches Roboterdesign am besten funktioniert.

Das Roboterdesign mit der Lösung des MIT beginnt damit, dass Sie dem System namens RoboGrammar, mitteilen, welche Roboterteile in Ihrer Werkstatt herumliegen — Räder, Gelenke usw. Sie sagen ihm auch, in welchem Gelände Ihr Roboter navigieren muss. Und RoboGrammar erledigt den Rest und generiert eine optimierte Struktur und ein Steuerungsprogramm für Ihren Roboter.

„Roboterdesign ist immer noch ein sehr manueller Prozess“, sagt Allan Zhao, der Hauptautor der Arbeit und Doktorand im MIT-Labor für Informatik und künstliche Intelligenz (CSAIL). Er beschreibt RoboGrammar als „eine Möglichkeit, neue, einfallsreichere Roboterentwürfe zu entwickeln, die potenziell effektiver sein könnten“.

Zhao wird als Hauptautor das Paper in diesen Monat an der SIGGRAPH Asia-Konferenz vorstellen wird. Zu den Co-Autoren gehören Doktorand Jie Xu, Postdoc Mina Konaković-Luković, Postdoc Josephine Hughes, Doktorand Andrew Spielberg und die Professoren Daniela Rus und Wojciech Matusik, alle vom MIT.

Roboterdesign mit Grundregeln

Roboter werden für eine nahezu endlose Vielfalt von Aufgaben gebaut, aber „sie sind sich alle in ihrer Gesamtform und ihrem Design sehr ähnlich“, sagt Zhao. Wenn man zum Beispiel daran denkt, einen Roboter zu bauen, der verschiedene Terrains durchqueren muss, denkt man sofort auf einen Vierbeiner“, fügt er hinzu und bezieht sich dabei auf ein vierbeiniges Tier wie einen Hund. „Wir haben uns gefragt, ob das wirklich das optimale Design ist.“

Zhaos Team fragte sich, ob ein durchdachteres Roboterdesign die Funktionalität verbessern könnte. Also bauten sie ein Computermodell für diese Aufgabe — ein System, das nicht allzu sehr von früheren Konventionen beeinflusst wurde. Und obwohl eine möglichst große Auswahl an Lösungen das Ziel war, musste Zhao einige Grundregeln aufstellen.

Das Universum der möglichen Roboterformen bestehe in erster Linie aus unsinnigen Entwürfen, erklärt Zhao. „Wenn man die Teile einfach auf willkürliche Weise miteinander verbinden kann, entsteht am Ende ein Durcheinander“, sagt er. Um das zu vermeiden, entwickelte sein Team eine „Graphen-Grammatik“ — Regeln für die Anordnung der Komponenten eines Roboters. Angrenzende Beinsegmente sollten zum Beispiel mit einem Gelenk verbunden sein, und nicht mit einem anderen Beinsegment. Diese Regeln gewährleisten, dass jeder computergenerierte Entwurf funktioniert, zumindest auf einer basalen Ebene.

Zhao sagt, die Regeln seiner Graphen-Grammatik seien nicht von anderen Robotern, sondern von Tieren — insbesondere Arthropoden (Gliederfüßern) — inspiriert worden. Zu diesen wirbellosen Tieren gehören Insekten, Spinnen und Krebstiere. Arthropoden machen mehr als 80 Prozent der bekannten Tierarten aus. „Sie zeichnen sich dadurch aus, dass sie einen Zentralkörper mit einer variablen Anzahl von Segmenten haben. An einigen Segmenten können Beine befestigt sein“, sagt Zhao. „Und wir stellten fest, dass das ausreicht, um nicht nur Arthropoden, sondern auch bekanntere Formen zu beschreiben“, einschließlich Vierfüßler. Zhao übernahm die von den Gliederfüßern inspirierten Regeln zum Teil wegen dieser Flexibilität, obwohl er einige mechanische Besonderheiten hinzufügte. So erlaubte er dem Computer, Räder anstelle von Beinen zu verwenden.

Eine Phalanx von Robotern

Unter Verwendung der Zhao-Graphen-Grammatik arbeitet RoboGrammar in drei aufeinander folgenden Schritten: Definition des Problems, Ausarbeitung möglicher Roboterlösungen und dann Auswahl der optimalen Lösungen. Die Problemdefinition obliegt weitgehend dem menschlichen Benutzer, der die Menge der verfügbaren Roboterkomponenten, wie Motoren, Beine und Verbindungssegmente, eingibt. „Das ist der Schlüssel, um sicherzustellen, dass die endgültigen Roboter tatsächlich in der realen Welt gebaut werden können“, sagt Zhao. Der Benutzer gibt auch die Vielfalt des zu durchfahrenden Geländes an, das Kombinationen von Elementen wie Stufen, flache Bereiche oder rutschige Oberflächen umfassen kann.

Mit diesen Eingaben verwendet RoboGrammar dann die Regeln der Graphen-Grammatik, um Hunderttausende potenzieller Roboterstrukturen zu entwerfen. Einige erinnern an einen Rennwagen. Andere gleichen einer Spinne oder einer Person, die einen Liegestütz vollführt. „Es war ziemlich inspirierend für uns, die Vielfalt der Designs zu sehen“, sagt Zhao. „Es zeigt definitiv die Ausdruckskraft der Grammatik.“ Aber während die Grammatik die Quantität ausreizen kann, mangelt es den so entstehenden Designs nicht selten an Qualität.

Die Wahl des besten Roboterdesigns erfordert die Kontrolle der Bewegungen jedes einzelnen Roboters und die Bewertung seiner Funktion. „Bis jetzt sind diese Roboter nur Strukturen“, sagt Zhao. Die Steuerung ist der Satz von Anweisungen, der diese Strukturen zum Leben erweckt und den Bewegungsablauf der verschiedenen Motoren des Roboters steuert. Das Team entwickelte für jeden Roboter einen Controller mit einem Algorithmus namens Model Predictive Control, der eine schnelle Vorwärtsbewegung priorisiert.

Steuerung wird individuell optimiert

„Die Form und die Steuerung des Roboters sind eng miteinander verknüpft“, sagt Zhao, „daher müssen wir eine Steuerung für jeden gegebenen Roboter individuell optimieren“. Sobald sich jeder simulierte Roboter frei bewegen kann, suchen die Forscher „graphen-heuristisch“ nach hochleistungsfähigen Robotern. Dieser Algorithmus für neuronale Netze bewertet iterativ Robotersätze, und er lernt, welches Roboterdesign für eine bestimmte Aufgabe tendenziell besser funktioniert. „Die heuristische Funktion verbessert sich mit der Zeit“, sagt Zhao, „und die Suche konvergiert zum optimalen Roboter“. Dies alles geschieht, bevor der menschliche Konstrukteur überhaupt eine Schraube in die Hand nimmt.

„Diese Arbeit ist ein krönender Abschluss der 25 Jahre währenden Suche nach der automatischen Gestaltung der Morphologie und Steuerung von Robotern“, sagt Hod Lipson, ein Maschinenbauingenieur und Informatiker an der Columbia University, der an dem Projekt nicht beteiligt war. „Die Idee, Formgrammatiken zu verwenden, gibt es schon seit einiger Zeit, aber nirgendwo wurde diese Idee so schön umgesetzt wie in dieser Arbeit.“

Optimales Roboterdesign in der realen Welt

Zhao beschreibt RoboGrammar als ein „Werkzeug für Roboterkonstrukteure, um den Raum der Roboterstrukturen, auf die sie sich stützen, zu erweitern“. Um die Machbarkeit nachzuweisen, plant das Team, einige der optimalen Roboter von RoboGrammar in der realen Welt zu bauen und zu testen. Zhao fügt hinzu, dass sich das System anpassen lasse, um auch Funktionen jenseits der Geländefahrten anzustreben. RoboGrammar könne dabei helfen, virtuelle Welten zu bevölkern. „Nehmen wir an, Sie wollten in einem Videospiel viele verschiedene Arten von Robotern generieren, ohne dass ein Künstler jeden einzelnen erstellen muss“, sagt Zhao. „RoboGrammar würde dafür fast sofort funktionieren.“

Ein überraschendes Ergebnis des Projekts? „Die meisten Entwürfe waren am Ende doch vierbeinig“, sagt Zhao. Vielleicht hatten die Konstrukteure Recht, sich die ganze Zeit auf Vierbeiner zu konzentrieren. „Vielleicht ist da wirklich etwas dran.“

Bild oben: Forschende am MIT haben den Roboterentwurf mit einem System namens RoboGrammar automatisiert und optimiert. Das System erzeugt Roboter, die von Arthropoden inspiriert sind, und die eine Vielzahl von Geländeformen durchqueren sollen. Die Abbildung zeigt mehrere mit RoboGrammar erzeugte Roboterentwürfe.
Credits: Mit freundlicher Genehmigung der Forscher

Weitere Informationen: https://people.csail.mit.edu/jiex/papers/robogrammar/paper.pdf

Ein Video finden Sie hier.

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