Veröffentlicht am: 25. Februar 2025 / Update vom: 25. Februar 2025 – Verfasser: Konrad Wolfenstein
Von Stolpern zu Saltos in der Robotik: KI-Upgrade definiert humanoide Fähigkeiten neu – Bild: Xpert.Digital
Zukunft der Humanoiden: Atlas wird durch Reinforcement Learning smarter
Strategische Partnerschaft: Boston Dynamics optimiert Atlas für reale Anwendungen
In einer Ankündigung haben Boston Dynamics, ein Pionier auf dem Gebiet dynamischer Roboter, und das Robotics & AI Institute (RAI Institute), eine Forschungseinrichtung unter der Leitung des renommierten Robotikexperten und ehemaligen CEOs von Boston Dynamics, Marc Raibert, eine strategische Partnerschaft bekannt gegeben. Das erklärte Ziel dieser Kooperation, die im Februar 2025 offiziell ihren Auftakt fand, ist die signifikante Verbesserung der Fähigkeiten des fortschrittlichen humanoiden Roboters Atlas durch den Einsatz von Reinforcement Learning (verstärkendes Lernen). Diese Zusammenarbeit verspricht, Atlas nicht nur flexibler und agiler zu machen, sondern ihn auch für ein breiteres Spektrum an realen Anwendungen zu qualifizieren und somit den Weg für eine neue Ära der humanoiden Robotik zu ebnen.
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Kernziele der zukunftsweisenden Zusammenarbeit
Die Partnerschaft zwischen Boston Dynamics und dem RAI Institute konzentriert sich auf eine Reihe von ambitionierten Zielen, die darauf abzielen, die fundamentalen Fähigkeiten von Atlas zu transformieren und ihn von einem beeindruckenden Forschungsdemonstrator zu einem vielseitigen und praktischen Werkzeug zu entwickeln. Im Zentrum dieser Bemühungen stehen drei Hauptbereiche:
Die Überbrückung der Sim-to-Real-Lücke: Der Weg von der Simulation zur Realität
Eine der größten Herausforderungen in der Robotik, insbesondere im Bereich des Reinforcement Learning, ist der Transfer von in Simulationen erlernten Fähigkeiten auf die reale Welt. Simulationen bieten eine ideale Umgebung für das Training von Robotern, da sie unbegrenzte Datenmengen, vollständige Kontrolle über die Umgebung und die Möglichkeit, gefährliche oder kostenintensive Szenarien risikofrei zu simulieren, ermöglichen. Roboter können in virtuellen Welten unzählige Iterationen von Bewegungen und Aufgaben durchführen, ohne die Gefahr von Beschädigungen oder Verletzungen.
Die Realität hingegen ist ungleich komplexer und unvorhersehbarer. Physikalische Roboter operieren in einer Welt voller sensorischer Rauschen, unvorhergesehener Störungen, Ungenauigkeiten in der Modellierung und der ständigen Herausforderung der Variabilität. Was in einer perfekt kontrollierten Simulation funktioniert, kann in der chaotischen Realität scheitern. Die „Sim-to-Real-Lücke“ beschreibt genau diese Diskrepanz.
Die Partnerschaft zwischen Boston Dynamics und dem RAI Institute hat sich zum Ziel gesetzt, diese Lücke durch innovative Methoden und Algorithmen zu schließen. Die Forscher arbeiten daran, robuste und generalisierbare Bewegungsabläufe zu entwickeln, die nicht nur in der Simulation, sondern auch in der realen Welt zuverlässig funktionieren. Dies beinhaltet die Entwicklung von fortgeschrittenen Simulationsumgebungen, die die physikalische Realität genauer abbilden, sowie den Einsatz von Techniken wie Domain Randomization und Adaptive Simulation, um die in Simulationen trainierten Modelle widerstandsfähiger gegen die Unwägbarkeiten der realen Welt zu machen. Der Erfolg in diesem Bereich ist entscheidend, um das volle Potenzial des Reinforcement Learnings für die Robotik auszuschöpfen und Roboter in realen, unstrukturierten Umgebungen einzusetzen.
Verbesserung der Loko-Manipulation: Die Kunst der Bewegung und Interaktion
Die Fähigkeit zur Loko-Manipulation, also die gleichzeitige Fortbewegung und Manipulation von Objekten, ist eine Schlüsselfähigkeit für Roboter, die in komplexen und dynamischen Umgebungen agieren sollen. Stellen Sie sich einen humanoiden Roboter vor, der sich durch ein Lagerhaus bewegt, um Pakete zu kommissionieren, oder einen Roboter, der in einer Katastrophenzone Trümmer beseitigt und gleichzeitig nach Überlebenden sucht. In all diesen Szenarien ist es unerlässlich, dass der Roboter sich nicht nur effizient fortbewegen, sondern auch gleichzeitig mit seiner Umgebung interagieren kann.
Die Entwicklung fortschrittlicher Loko-Manipulationsstrategien ist jedoch eine enorme Herausforderung. Sie erfordert eine enge Koordination zwischen der Bewegungsplanung, der Bahnplanung, der Greifplanung und der Kraftregelung. Der Roboter muss in der Lage sein, seine Bewegungen und Manipulationen in Echtzeit an die sich ständig ändernden Bedingungen seiner Umgebung anzupassen.
Im Rahmen der Partnerschaft werden die Forscher neue und innovative Strategien entwickeln, um die Loko-Manipulationsfähigkeiten von Atlas auf ein neues Niveau zu heben. Dies beinhaltet die Erforschung von Algorithmen für die simultane Bewegungs- und Greifplanung, die Entwicklung von robusten Kraftregelungsstrategien für die Manipulation verschiedener Objekte und die Integration von sensorischen Informationen in den Regelkreis, um eine reaktionsschnelle und adaptive Loko-Manipulation zu ermöglichen. Die Verbesserung der Loko-Manipulation ist ein entscheidender Schritt, um Atlas zu einem wirklich vielseitigen und nützlichen Werkzeug für eine Vielzahl von Anwendungen zu machen.
Erforschung von Ganzkörper-Kontaktstrategien: Die Synergie von Armen und Beinen
Humanoide Roboter wie Atlas haben das einzigartige Potenzial, sich auf eine Weise zu bewegen und zu interagieren, die der menschlichen Bewegung sehr ähnlich ist. Diese Fähigkeit, den gesamten Körper, einschließlich Arme, Beine und Rumpf, in komplexe Bewegungsabläufe und Aufgaben einzubinden, eröffnet völlig neue Möglichkeiten für die Robotik. Ganzkörper-Kontaktstrategien gehen über die einfache Manipulation mit den Armen hinaus und nutzen die Synergie zwischen Armen und Beinen, um hochleistungsfähige Bewegungen und Aufgaben zu ermöglichen.
Denken Sie an einen Menschen, der einen schweren Gegenstand trägt. Er nutzt nicht nur seine Arme, sondern auch seine Beine, seinen Rumpf und seinen gesamten Körper, um das Gewicht zu stabilisieren, das Gleichgewicht zu halten und den Gegenstand effizient zu transportieren. Ähnlich sollen humanoide Roboter in der Lage sein, ihren gesamten Körper zu nutzen, um komplexe Aufgaben zu bewältigen, die eine enge Koordination zwischen Armen und Beinen erfordern.
Die Forscher konzentrieren sich auf die Entwicklung von fortschrittlichen Regelungsalgorithmen und Planungsstrategien für hochleistungsfähige Ganzkörperbewegungen und -aufgaben. Dies umfasst Bereiche wie dynamisches Laufen, Springen, Klettern, das Heben und Tragen schwerer Objekte, die Manipulation in beengten Räumen und die Interaktion mit komplexen Umgebungen. Die Erforschung von Ganzkörper-Kontaktstrategien ist von entscheidender Bedeutung, um das volle Potenzial des humanoiden Formfaktors auszuschöpfen und Roboter zu entwickeln, die sich in der Welt auf natürliche und intuitive Weise bewegen und interagieren können.
Die Bedeutung dieser richtungsweisenden Zusammenarbeit
Die Partnerschaft zwischen Boston Dynamics und dem RAI Institute ist von immenser Bedeutung für die Robotik und KI-Forschungsgemeinschaft aus mehreren Gründen. Erstens vereint sie zwei führende Organisationen auf dem Gebiet der Robotik, die jeweils über einzigartige Stärken und Kompetenzen verfügen. Boston Dynamics ist weltweit bekannt für seine beeindruckenden und dynamischen Roboterplattformen wie Atlas, Spot, Handle und Stretch. Das RAI Institute unter der Leitung von Marc Raibert bringt jahrzehntelange Erfahrung in der Entwicklung von Spitzentechnologien für intelligente Maschinen und in der Anwendung von Reinforcement Learning auf komplexe Robotikprobleme ein.
Marc Raibert, der Gründer des RAI Institute, ist eine Ikone der Robotik. Als ehemaliger CEO von Boston Dynamics hat er die Entwicklung des Unternehmens maßgeblich geprägt und einige der beeindruckendsten Roboter der Welt hervorgebracht. Seine Vision von Robotern, die sich in der realen Welt genauso geschickt und vielseitig bewegen können wie Menschen und Tiere, hat die Robotikforschung nachhaltig beeinflusst. Mit der Gründung des RAI Institute setzt Raibert seine Mission fort, die Grenzen des Möglichen in der Robotik und KI zu erweitern.
Die Zusammenarbeit baut auf einer soliden Grundlage früherer gemeinsamer Projekte auf, darunter das „Reinforcement Learning Researcher Kit“ für den vierbeinigen Roboter Spot. Dieses Kit ermöglicht es Forschern weltweit, Reinforcement Learning-Algorithmen auf der Spot-Plattform zu entwickeln und zu testen. Die erfolgreiche Entwicklung und Implementierung dieses Kits hat gezeigt, dass beide Organisationen in der Lage sind, effektiv zusammenzuarbeiten und innovative Lösungen im Bereich des Reinforcement Learnings für die Robotik zu entwickeln.
Durch die Anwendung von Reinforcement Learning auf Atlas, einem der fortschrittlichsten und leistungsfähigsten humanoiden Roboter der Welt, erwarten die Partner signifikante Fortschritte in der Entwicklung von Humanoid-Fähigkeiten. Reinforcement Learning bietet das Potenzial, Roboter zu trainieren, komplexe Aufgaben zu bewältigen, die mit traditionellen Programmieransätzen nur schwer zu realisieren wären. Es ermöglicht Robotern, durch Interaktion mit ihrer Umgebung zu lernen, sich anzupassen und ihre Fähigkeiten kontinuierlich zu verbessern.
Boston Dynamics und das RAI Institute haben sich verpflichtet, regelmäßige Updates und Demonstrationen ihrer Arbeit mit Atlas zu veröffentlichen, um die Fortschritte in der humanoiden Robotik einer breiten Öffentlichkeit zugänglich zu machen. Diese Transparenz ist wichtig, um das Vertrauen in die Robotik und KI-Forschung zu stärken und die gesellschaftliche Akzeptanz für diese Technologien zu fördern. Die geplanten Veröffentlichungen werden nicht nur die wissenschaftliche Gemeinschaft informieren, sondern auch die Öffentlichkeit für die faszinierenden Möglichkeiten und Herausforderungen der humanoiden Robotik begeistern.
Gemeinsame Forschung und Entwicklung im Detail
Die Zusammenarbeit zwischen Boston Dynamics und dem RAI Institute ist in mehrere Kernbereiche der Forschung und Entwicklung unterteilt, die eng miteinander verknüpft sind und sich gegenseitig ergänzen:
Entwicklung einer gemeinsamen Reinforcement-Learning-Trainings-Pipeline für Atlas
Im Zentrum der Partnerschaft steht die Entwicklung einer hochmodernen Reinforcement-Learning-Trainings-Pipeline, die speziell auf die Bedürfnisse und Fähigkeiten von Atlas zugeschnitten ist. Diese Pipeline wird die Grundlage für das Training von dynamischen und generalisierbaren Verhaltensweisen für die mobile Manipulation bilden. Sie umfasst alle Schritte des Reinforcement-Learning-Prozesses, von der Definition von Belohnungsfunktionen und der Auswahl geeigneter Algorithmen über die Entwicklung von Simulationsumgebungen und die Datenerfassung bis hin zur Validierung und dem Transfer der gelernten Verhaltensweisen auf den realen Roboter.
Die Trainings-Pipeline wird modular aufgebaut sein, um Flexibilität und Anpassungsfähigkeit an verschiedene Aufgaben und Umgebungen zu gewährleisten. Sie wird fortschrittliche Techniken des Reinforcement Learnings, wie z.B. Deep Reinforcement Learning, Model-Based Reinforcement Learning und Multi-Agent Reinforcement Learning, integrieren, um die Effizienz und Robustheit des Trainings zu maximieren. Ein besonderer Fokus wird auf der Entwicklung von Belohnungsfunktionen liegen, die es Atlas ermöglichen, komplexe Aufgaben zu erlernen, ohne dass jeder Schritt explizit vorgegeben werden muss. Die Belohnungsfunktionen sollen den Roboter dazu anleiten, effiziente, natürliche und menschenähnliche Bewegungen und Interaktionen zu entwickeln.
Sim-to-Real-Transfer: Die Brücke zwischen virtueller und realer Welt
Wie bereits erwähnt, ist der Sim-to-Real-Transfer eine der größten Herausforderungen im Reinforcement Learning für die Robotik. Die Teams werden intensiv daran arbeiten, die Lücke zwischen Simulationen und der realen Welt zu überbrücken und sicherzustellen, dass die in Simulationen trainierten Verhaltensweisen erfolgreich und zuverlässig auf die physische Hardware übertragen werden können.
Dies erfordert einen mehrschichtigen Ansatz, der sowohl die Verbesserung der Simulationsumgebungen als auch die Entwicklung von robusten Transfermethoden umfasst. Die Simulationsumgebungen werden kontinuierlich verbessert, um die physikalische Realität genauer abzubilden, einschließlich der Modellierung von Reibung, Kontakt, Trägheit und anderen physikalischen Effekten. Gleichzeitig werden Techniken wie Domain Randomization, System Identification und Adaptive Control eingesetzt, um die in Simulationen trainierten Modelle widerstandsfähiger gegen die Unwägbarkeiten der realen Welt zu machen. Das Ziel ist, ein nahtloser Übergang von der Simulation zur Realität zu schaffen, sodass Atlas die in der virtuellen Welt erlernten Fähigkeiten ohne signifikante Leistungseinbußen in realen Umgebungen einsetzen kann.
Fokus auf Schlüsselfähigkeiten für die Zukunft der humanoiden Robotik
Die Partnerschaft konzentriert sich auf die Entwicklung und Verbesserung von Schlüsselfähigkeiten, die für den praktischen Einsatz von humanoiden Robotern in realen Umgebungen unerlässlich sind:
Verbesserte Loko-Manipulation: Objekte handhaben während der Bewegung
Atlas soll in die Lage versetzt werden, Objekte und Vorrichtungen wie Türen, Schalter, Hebel, Werkzeuge und andere Gegenstände zu manipulieren, während er sich gleichzeitig fortbewegt. Diese Fähigkeit ist entscheidend für eine Vielzahl von Anwendungen, von der industriellen Automatisierung über die Logistik bis hin zu Such- und Rettungseinsätzen. Stellen Sie sich Atlas vor, der sich durch ein unwegsames Gelände bewegt und gleichzeitig Trümmer beseitigt oder Werkzeuge bedient, um eine beschädigte Struktur zu reparieren.
Die verbesserte Loko-Manipulation erfordert die Entwicklung von Algorithmen, die die Bewegungsplanung, die Greifplanung und die Kraftregelung in Echtzeit koordinieren. Atlas muss in der Lage sein, seine Bewegungen und Manipulationen an die Form, Größe, Gewicht und Beschaffenheit der Objekte anzupassen, die er manipuliert. Darüber hinaus muss er in der Lage sein, mit Unsicherheiten in der Wahrnehmung und der Umgebung umzugehen und seine Pläne und Bewegungen dynamisch anzupassen. Die Entwicklung dieser Fähigkeiten wird Atlas zu einem weitaus vielseitigeren und nützlicheren Werkzeug für eine breite Palette von Anwendungen machen.
Ganzkörper-Kontaktstrategien: Komplexe Bewegungen und schwere Lasten
Die Forscher konzentrieren sich auf die Entwicklung von anspruchsvollen Ganzkörperbewegungen, die über das einfache Gehen und Greifen hinausgehen. Dazu gehören dynamisches Laufen, Springen, Klettern, das Heben und Tragen schwerer Objekte sowie die Manipulation in beengten Räumen. Diese Fähigkeiten erfordern eine enge Koordination zwischen Armen, Beinen und Rumpf und nutzen die Synergie des gesamten Körpers, um komplexe Aufgaben zu bewältigen.
Dynamisches Laufen und Springen ermöglichen es Atlas, sich schnell und effizient in unebenem Gelände und über Hindernisse hinweg zu bewegen. Klettern erweitert seine Reichweite und ermöglicht den Zugang zu schwer zugänglichen Bereichen. Das Heben und Tragen schwerer Objekte macht ihn zu einem wertvollen Helfer in der Logistik und im Bauwesen. Die Manipulation in beengten Räumen ermöglicht den Einsatz in Umgebungen, die für Menschen schwer zugänglich oder gefährlich sind. Die Entwicklung von Ganzkörper-Kontaktstrategien ist ein entscheidender Schritt, um das volle Potenzial des humanoiden Formfaktors auszuschöpfen und Atlas zu einem wirklich agilen und leistungsfähigen Roboter zu machen.
Praktische Umsetzung und kontinuierliche Fortschrittskontrolle
Die Partnerschaft zwischen Boston Dynamics und dem RAI Institute legt großen Wert auf eine transparente und praxisorientierte Umsetzung ihrer Forschungs- und Entwicklungsarbeiten:
Regelmäßige Fortschrittsberichte und Demonstrationen
Boston Dynamics und das RAI Institute haben sich verpflichtet, periodisch Fortschrittsberichte zu veröffentlichen, die die neuesten Entwicklungen und Erfolge der Zusammenarbeit dokumentieren. Diese Berichte werden nicht nur schriftliche Beschreibungen der Fortschritte umfassen, sondern auch anschauliche Demonstrationen mit Atlas, die die neu erworbenen Fähigkeiten in Aktion zeigen. Diese Demonstrationen werden in Form von Videos und Präsentationen veröffentlicht und der wissenschaftlichen Gemeinschaft sowie der breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht.
Die regelmäßigen Updates und Demonstrationen dienen mehreren Zwecken. Sie ermöglichen es der wissenschaftlichen Gemeinschaft, die Fortschritte in der humanoiden Robotik zu verfolgen und sich gegenseitig zu inspirieren. Sie fördern die Transparenz und das Vertrauen in die Robotikforschung und tragen dazu bei, die gesellschaftliche Akzeptanz für diese Technologien zu erhöhen. Darüber hinaus bieten sie Boston Dynamics und dem RAI Institute die Möglichkeit, Feedback von der Community zu erhalten und ihre Forschungsrichtung entsprechend anzupassen.
Standort der Zusammenarbeit: Massachusetts, USA
Die gesamte Forschungs- und Entwicklungsarbeit im Rahmen der Partnerschaft findet in Massachusetts statt, wo beide Organisationen ihren Hauptsitz haben. Diese räumliche Nähe fördert die enge Zusammenarbeit und den direkten Austausch zwischen den Forschungsteams. Die Teams von Boston Dynamics und dem RAI Institute arbeiten in gemeinsamen Laboren und nutzen die Ressourcen und Infrastrukturen beider Organisationen. Diese enge Integration der Teams und Ressourcen ist ein entscheidender Faktor für den Erfolg der Partnerschaft und ermöglicht es, Synergien zu nutzen und die Forschungs- und Entwicklungsarbeiten effizient voranzutreiben.
Erwartete neue Fähigkeiten von Atlas: Ein Blick in die Zukunft der humanoiden Robotik
Durch die Partnerschaft zwischen Boston Dynamics und dem RAI Institute soll der Atlas-Roboter eine Reihe von bahnbrechenden neuen Fähigkeiten erlangen, die ihn zu einem noch vielseitigeren und nützlicheren Werkzeug machen werden:
Verbesserte Mobilität und Manipulation: Agilität und Präzision in Bewegung
Dynamische Fortbewegung
Atlas soll in die Lage versetzt werden, sich noch stabiler und flüssiger auf unebenem Gelände, in komplexen Umgebungen und sogar in dynamischen Szenarien zu bewegen. Dies beinhaltet das Laufen, Springen, Klettern und die Fähigkeit, sich in Echtzeit an verschiedene Oberflächen und Bedingungen anzupassen. Die dynamische Fortbewegung wird durch fortschrittliche Regelungsalgorithmen und Sensordatenfusion ermöglicht, die es Atlas erlauben, sein Gleichgewicht zu halten, Hindernisse zu überwinden und seine Bewegungen an die jeweilige Situation anzupassen.
Ganzkörper-Manipulation
Der Roboter wird fortschrittliche Strategien für den Ganzkörperkontakt implementieren, um schwere Objekte präzise und effizient heben, tragen, bewegen und manipulieren zu können. Dies erfordert eine hoch entwickelte Koordination von Armen, Beinen und Rumpf, um das Gewicht zu stabilisieren, das Gleichgewicht zu halten und die Objekte sicher zu handhaben. Die Ganzkörper-Manipulation wird es Atlas ermöglichen, Aufgaben zu übernehmen, die bisher nur Menschen vorbehalten waren, wie z.B. das Bewegen schwerer Lasten in Lagerhäusern, auf Baustellen oder in Katastrophenzonen.
Erweiterte Umgebungsinteraktion: Intelligente Interaktion mit der Welt
Objektmanipulation
Atlas soll lernen, eine Vielzahl von Objekten und Vorrichtungen in seiner Umgebung zu manipulieren, darunter Türen, Schalter, Hebel, Ventile, Werkzeuge, Behälter und vieles mehr. Diese Fähigkeit wird es ihm ermöglichen, in menschlichen Umgebungen zu agieren und Aufgaben auszuführen, die eine Interaktion mit der vorhandenen Infrastruktur erfordern. Die Objektmanipulation erfordert fortschrittliche Wahrnehmungsfähigkeiten, um Objekte zu erkennen, zu lokalisieren und zu identifizieren, sowie ausgefeilte Greif- und Manipulationsstrategien, um sie sicher und effizient zu handhaben.
Anpassungsfähigkeit an Materialien und Strukturen
Der Roboter wird in der Lage sein, seine Kraft, Geschwindigkeit und Bewegungen automatisch und intelligent an verschiedene Materialien und Strukturen anzupassen, ohne diese zu beschädigen oder zu zerstören. Dies ist entscheidend für die sichere und zuverlässige Interaktion mit der realen Welt, in der Roboter auf eine Vielzahl von Oberflächen, Materialien und Objekten treffen werden. Die Anpassungsfähigkeit wird durch den Einsatz von Kraft- und Drehmomentsensoren, taktilen Sensoren und fortschrittlichen Regelungsalgorithmen erreicht, die es Atlas ermöglichen, seine Interaktionen in Echtzeit zu überwachen und anzupassen.
Lernfähigkeit und Generalisierung: Die Grundlage für zukünftige Innovationen
Effizienteres Lernen durch Reinforcement Learning:
Durch den Einsatz von fortschrittlichen Reinforcement-Learning-Techniken soll Atlas in die Lage versetzt werden, neue Fähigkeiten deutlich schneller und effizienter zu erlernen als bisher. Dies beinhaltet die Entwicklung von Algorithmen, die das Lernen beschleunigen, die Daten
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