DARKO - werfende Roboter mit Menschenkenntnis

Ein Countdown startet auf einer glänzenden Roboterbrust. Grüne Augen leuchten auf. Die intelligente Maschine holt weit aus und schleudert einen Baseball in Richtung Schlagmann. Die Bewegungen sind absolut fließend – von denen eines Profipitchers aus Fleisch und Blut kaum zu unterscheiden. Als Schlagmann steht Julian Casablancas bereit, der Frontmann der US-Rockband „The Strokes“. Im Musikvideo zum Song „The Adults are Talking“ muss er gegen diese datengetriebenen Kontrahenten bestehen.

Bereits seit einiger Zeit können Roboter Objekte unterschiedlichster Formen und Gestalt greifen. Zu werfen und dabei auch noch ein bestimmtes, möglicherweise sogar bewegliches Ziel zu treffen, ist eine wesentlich komplexere Angelegenheit. Aber auch daran arbeiten Forscher und Forscherinnen auf der ganzen Welt bereits mit Hochdruck. „Werfende Roboter, die komplexe Handlungsabläufe ausführen und darüber hinaus ihr Umfeld immer besser verstehen sowie sicher mit Menschen interagieren, könnten eines Tages bestimmte Prozesse in der Fertigung oder der Logistik wesentlich zeit- und kosteneffizienter machen“, sagt Timm Linder, Forschungsingenieur bei Bosch. Werfen sei die womöglich flexibelste Art des Materialtransports in der Fabrik der Zukunft, in der es sowieso modulare Prozesseinheiten geben wird, die sich ständig rekonfigurieren können. „Auf größere Distanzen ist der werfende Roboter schneller als ein mobiler Roboter oder ein Förderband und günstiger als ein dafür erforderlicher größerer Roboterarm.“ Hinzu kommt: Werfende Roboter wären in der Lage, stark repetitive Aufgaben zu übernehmen, die für Menschen nicht nur körperlich, sondern aufgrund der Monotonie auch mental anstrengend sind. Die Kolleginnen und Kollegen erhalten dadurch Entlastung und Freiräume für andere Bereiche.

Mit DARKO ist Anfang 2021 ein vierjähriges EU-Forschungsprojekt gestartet, das sich mit neuartigen und effizienten Einsatzmöglichkeiten von Wurfrobotern in der Produktion befasst. Sieben Projektpartner aus insgesamt fünf Ländern wollen agile Produktionsroboter entwickeln, die mithilfe von elastischen Aktuatoren hochdynamische Bewegungen ausführen können. Sie sollen zudem zu vorausschauender Planung fähig und sich der Absichten ihrer menschlichen Kolleginnen und Kollegen „bewusst sein“, was einen verlässlichen Betrieb in sich ständig verändernden Umgebungen ermöglicht. Als Industriepartner neben fünf Hochschulen ist Bosch aktiv in die Forschung auf State-of-the-Art-Level eingebunden. Zudem fungiert das Ersatzteillager der BSH Hausgeräte GmbH in Fürth als unmittelbarer Use Case.

Zwar sind Maschinen wie Saug- oder Mähroboter schon heute in der Lage, Hindernisse in ihrem Weg zu erkennen und zu umfahren. „Dabei handelt es sich aber zunächst einmal nur um ein reines Erkennen von Mustern, ohne tiefergreifendes semantisches Verständnis. Der nächste Schritt ist, dass die Roboter intelligente Schlussfolgerungen für den jeweiligen Prozess daraus ziehen“, so der Ingenieur. Der Saugroboter erkennt dann zum Beispiel, dass es sich bei vier Stühlen und einen Tisch um eine Essecke handelt und folgert: „Die erledige ich effizienter in einem Stück zum Schluss“. Übertragen auf den Einsatz in einer Fabrik könnten die Roboter unter anderem lernen zu verstehen, wie sich Menschen in diesem Umfeld typischerweise bewegen und ihr Verhalten dann entsprechend adaptieren, um diesen geschickter auszuweichen. Neben realitätsgetreuen Simulationen, die anhand verschiedener physikalischer Modelle menschliches Verhalten abbilden, nutzen die Bosch-Forscher und -Forscherinnen zusätzlich Daten zu realen menschlichen Bewegungsabläufen aus Forschungsstudien, um die Algorithmen anzulernen. „Wir sind dabei, bestehendes Modellwissen und Künstliche Intelligenz in Form von Deep Learning – also datengetriebene Mustererkennung mit Hilfe von tiefen neuronalen Netzen – sowie logisches Schlussfolgern gewinnbringend miteinander zu verknüpfen“, so Linder.

Deep Learning ist ein zentrales Thema der Arbeit von Bosch Research. Die Ergebnisse der Forscherinnen und Forscher werden fortlaufend auf renommierten internationalen Konferenzen vorgestellt und in Fachjournals veröffentlicht. Dabei kommt dem Unternehmen zugute, dass es neben dem Wissen über Künstliche Intelligenz auf einen enormen Fundus an Domänenwissen aus den unterschiedlichsten Anwendungsbereichen zurückgreifen kann. „Anders als zum Beispiel reine Softwareunternehmen haben wir unmittelbaren Zugang zu den tatsächlichen Fragestellungen in einem industriellen Umfeld“, sagt Timm Linder. Damit könne Bosch im Wettbewerb um junge KI-Talente punkten. „Wir erforschen und entwickeln somit Lösungen für die ,Fabrik der Zukunft‘“. Die von Bosch Research im Rahmen von DARKO entwickelten Technologien sind schließlich für das Zukunftsthema Serviceroboter im Allgemeinen und in der Intralogistik im industriellen Umfeld von hoher Relevanz.