Veröffentlicht am: 20. Mai 2025 / Update vom: 20. Mai 2025 – Verfasser: Konrad Wolfenstein
Das TWIST-System: Motion-Capture-Technologie (MoCap) revolutioniert die Steuerung humanoider Roboter – Bild: Xpert.Digital
Teleoperated Whole-Body Imitation System: Echtzeit-Mensch-Roboter-Interaktion wir die Robotertechnik verändern
Menschliche Bewegungen für Roboter: Das Potenzial des TWIST-Systems
Wissenschaftlern ist ein bedeutender Durchbruch bei der Entwicklung von Teleoperationssystemen für humanoide Roboter gelungen. Durch den Einsatz von Motion-Capture-Technik können humanoide Roboter nun menschenähnliche Bewegungen in Echtzeit ausführen. Diese Innovation ermöglicht eine präzise und intuitive Steuerung von Robotern, was einen wichtigen Schritt zur Entwicklung von Robotern mit ganzkörperlicher Geschicklichkeit darstellt. Besonders bemerkenswert ist das neue System TWIST (Teleoperated Whole-Body Imitation System), das vollständige Körperbewegungen eines Menschen auf einen Roboter überträgt und damit eine neue Ära der Mensch-Roboter-Interaktion einläutet.
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Die Grundlagen der Motion-Capture-basierten Teleoperation
Teleoperation bezeichnet die Fernsteuerung von Maschinen und ist besonders im Robotikbereich von großer Bedeutung. Telerobotiksysteme werden eingesetzt, wenn der Arbeitsraum zu weit entfernt, zu klein, zu groß oder zu gefährlich für Menschen ist. Die räumliche Entkopplung zwischen Mensch (Bediener) und Roboter (Teleoperator) ermöglicht Einsätze in verschiedenen Bereichen wie der minimalinvasiven Chirurgie, der Kampfmittelentschärfung oder bei Raumfahrtanwendungen.
Motion-Capture-Technologie (MoCap) bildet die Grundlage für moderne Teleoperationssysteme. Diese Technologie ermöglicht detaillierte Aufnahmen und Simulationen menschlicher Bewegung, wobei einzelne Personen oder ganze Menschengruppen digitalisiert werden können. Die erfassten Bewegungen werden intelligent verarbeitet und können für die Animation von Körpern und deren Bewegungen genutzt werden.
Funktionsweise der Motion-Capture-Technik
Bei der Motion-Capture-Technik werden die Körperbewegungen realer Menschen über einen speziellen Anzug mit Markierungspunkten und optischen Systemen präzise verfolgt und erfasst. Dabei werden Bewegungsdaten aller Körperteile gesammelt – nicht nur von Armen, Händen, Beinen und Füßen, sondern auch von Rumpf, Hüfte und Kopf. Diese umfassenden Daten werden dann mittels Künstlicher Intelligenz (KI) in Befehle umgewandelt, die humanoide Roboter ausführen können.
Das TWIST-System: Ein Durchbruch in der Roboter-Teleoperation
Das an der Stanford University und Simon Fraser University entwickelte TWIST-System stellt einen bedeutenden Fortschritt in der humanoiden Roboter-Teleoperation dar. Es kombiniert Motion-Capture-Technik mit Methoden des Verstärkenden Lernens (Reinforcement Learning) und des Nachahmungslernens (Imitation Learning).
“Wir wollen, dass Humanoide das gleiche Maß an Ganzkörpergeschicklichkeit besitzen wie Menschen”, erklärt Yanjie Ze, Erstautor der TWIST-Studie. “Stellen Sie sich eine unordentliche Küche vor. Menschen können Dinge mit zwei Händen halten und ihre Füße benutzen, um Hindernisse zu bewegen, etwa einen Korb auf dem Boden. Menschen können auch die Tür mit den Seiten ihres Körpers oder ihren Ellbogen öffnen. Wir wollen, dass Humanoide dasselbe können, indem wir den Menschen direkt imitieren.”
Technische Umsetzung von TWIST
Das TWIST-System umfasst drei wesentliche Komponenten:
- Datenerfassung und Retargeting: Durch offline und online Retargeting werden menschliche Bewegungen für den Roboter angepasst. Dies erfolgt durch eine optimierte Übertragung der 3D-Gelenkpositionen und -orientierungen, wobei auch die Körperorientierung und Fußplatzierung in Echtzeit angepasst werden.
- Controller-Training in der Simulation: TWIST nutzt einen zweistufigen Ansatz mit einer “Teacher-Student”-Methodik:
- Der “Teacher”-Controller hat privilegierten Zugriff auf zukünftige Referenzbewegungen, was ihm ermöglicht, glattere Bewegungen zu planen.
- Der “Student”-Controller wird durch eine Kombination aus Reinforcement Learning (RL) und Behavior Cloning (BC) trainiert und kann nur auf aktuelle Bewegungsinformationen zugreifen.
- Ganzkörper-Controller: Der trainierte Controller ermöglicht es dem Roboter, alle Freiheitsgrade zu nutzen, während gleichzeitig das Gleichgewicht gehalten wird. Dies resultiert in natürlicheren und menschenähnlicheren Bewegungen.
Bei Tests mit dem humanoiden G1-Roboter von Unitree stellten die Forscher fest, dass es ausreichte, Ganzkörperbewegungen zu erfassen und diese exakt auf die Gelenke des Roboters zu übertragen, wobei sichergestellt wird, dass die Bewegungen der verschiedenen Gliedmaßen koordiniert erfolgen.
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- Der humanoide Roboter Unitree G1: Ein revolutionärer Kung-Fu-Roboter mit beeindruckenden Fähigkeiten
Herausforderungen bei der humanoiden Teleoperation
Die Entwicklung von Teleoperationssystemen für humanoide Roboter stellt Forscher vor mehrere komplexe Herausforderungen:
Die Embodiment-Lücke überbrücken
Eine zentrale Herausforderung ist die Überbrückung der “Embodiment-Lücke” – der anatomischen Unterschiede zwischen Menschen und Robotern. Da Roboter andere Proportionen, Gelenkkonfigurationen und physikalische Eigenschaften als Menschen haben, ist eine direkte Übertragung menschlicher Bewegungen nicht ohne Weiteres möglich.
Balance und Ganzkörperkoordination
Humanoides Ganzkörper-Tracking erfordert nicht nur die präzise Steuerung einzelner Gelenke, sondern auch die dynamische Aufrechterhaltung des Gleichgewichts während komplexer Bewegungen. Bei herkömmlichen Teleoperationssystemen liegt der Fokus oft nur auf isolierten Bewegungen wie Lokomotion oder Manipulation, während TWIST koordinierte Ganzkörperbewegungen ermöglicht.
Latenz und Sensory Feedback
Teleoperationssysteme müssen Probleme wie Latenz (Zeitverzögerung) und Einschränkungen beim Sensory-Feedback überwinden. Diese Faktoren können die Synchronisierung von menschlichen Aktionen mit robotischen Reaktionen beeinträchtigen.
Vielfältige Anwendungen der Motion-Capture-Teleoperation
Die Motion-Capture-basierte Teleoperation von humanoiden Robotern eröffnet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten:
Gefahrensituationen und Rettungseinsätze
In gefährlichen Umgebungen können teleoperierte Roboter anstelle von Menschen zum Einsatz kommen, beispielsweise bei der Entschärfung von Sprengstoffen (EOD – Explosive Ordnance Disposal). Zwischen 2015 und 2020 gab es allein im Vereinigten Königreich etwa 2.000 EOD-Einsätze jährlich, was den Bedarf an sicheren Alternativen verdeutlicht.
Komplexe Manipulationsaufgaben
Humanoide Roboter können durch Teleoperation komplexe Manipulationsaufgaben ausführen, etwa in unstrukturierten Umgebungen wie Küchen oder Werkstätten. Die Fähigkeit, den ganzen Körper einschließlich Armen, Händen, Beinen und Füßen koordiniert einzusetzen, bietet hier entscheidende Vorteile.
Soziale Robotik und Ausdrucksfähigkeit
Für humanoide Sozialroboter ist die Fähigkeit zu expressiven Bewegungen essenziell. Das an der MPI entwickelte OCRA-System (Optimization-based Customizable Retargeting Algorithm) ermöglicht eine Echtzeit-Bewegungsabbildung zwischen unterschiedlichen kinematischen Ketten, was zu intuitiven und menschenähnlichen Bewegungen führt.
Alternative Ansätze und Vergleich verschiedener Systeme
Neben TWIST existieren verschiedene andere Ansätze für die Motion-Capture-basierte Teleoperation:
IMU-basierte Systeme
Einige Forscher nutzen IMU-basierte (Inertial Measurement Unit) Motion-Capture-Systeme, die tragbar und kostengünstiger sind als optische Systeme. Diese Technologie wird beispielsweise für die Teleoperation von Loko-Manipulationsaufgaben eingesetzt, bei denen Fortbewegung und Manipulation kombiniert werden.
Neuronale Netzwerk-basierte Ansätze
Ein alternativer Ansatz verwendet neuronale Netzwerke, um eine Zuordnung zwischen den Sensordaten des Motion-Capture-Anzugs und den Winkelpositionen der Roboter-Aktuatoren zu erlernen. Diese Methode erfordert kein vorheriges analytisches oder mathematisches Modell des Roboters und kann daher auf verschiedene Mensch-Roboter-Paarungen angewendet werden.
Systeme für spezifische Körperteile
Neben Ganzkörper-Teleoperationssystemen gibt es auch spezialisierte Systeme, die sich auf bestimmte Körperteile konzentrieren, etwa die Dual-Hand-Bewegungserfassung. Diese Systeme spielen eine wichtige Rolle bei der präzisen Steuerung bionischer bimanueller Roboter für feine Manipulationsaufgaben.
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Jüngste Fortschritte und Zukunftsaussichten
Die Entwicklung von Teleoperationssystemen für humanoide Roboter schreitet rapide voran. Neben TWIST haben Forscher kürzlich weitere innovative Systeme vorgestellt:
H2O: Human to Humanoid
Das H2O-System ermöglicht die Echtzeit-Teleoperation eines vollständigen humanoiden Roboters nur mit einer RGB-Kamera. Es nutzt einen RL-basierten Rahmen und einen “Sim-to-Data”-Prozess, um geeignete Bewegungen für humanoide Roboter zu filtern und auszuwählen.
AR-unterstützte Teleoperation
Forscher untersuchen auch, wie Augmented Reality (AR) die MoCap-basierte Teleoperation unterstützen kann. Durch die Visualisierung einer virtuellen Referenz des menschlichen Arms neben dem Roboterarm können Benutzer die Bewegungsabbildung besser verstehen.
KI und Motion-Capture: Die Zukunft der Mensch-Roboter-Interaktion
Die Motion-Capture-basierte Teleoperation humanoider Roboter hat sich in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt. Systeme wie TWIST markieren einen bedeutenden Fortschritt, indem sie es ermöglichen, dass Roboter menschenähnliche Ganzkörperbewegungen in Echtzeit ausführen können.
Die Kombination aus Motion-Capture-Technologie und fortschrittlichen KI-Methoden wie Reinforcement Learning und Behavior Cloning eröffnet neue Möglichkeiten für die Mensch-Roboter-Interaktion. Humanoide Roboter können nun nicht nur isolierte Bewegungen ausführen, sondern auch koordinierte Ganzkörperaktionen, die eine höhere Geschicklichkeit und Ausdrucksfähigkeit ermöglichen.
In Zukunft könnten diese Technologien den Einsatz von humanoiden Robotern in gefährlichen Umgebungen, bei komplexen Manipulationsaufgaben und in sozialen Kontexten deutlich erweitern. Die kontinuierliche Verbesserung der Präzision, Robustheit und Benutzerfreundlichkeit von Teleoperationssystemen wird dazu beitragen, die Kluft zwischen menschlichen Fähigkeiten und robotischer Ausführung weiter zu verringern.
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