«ReSkin»
22.08.2022, 09:20 Uhr
Roboter lernen nun auch Stoffe zu verarbeiten
Forscher der Carneige Mellon University nutzen maschinelles Lernen und neuste Sensoren, um aus einem Roboter einen Textilverarbeiter zu machen. Ihr Ziel ist ein grossflächiger Einsatz, etwa in der Textilindustrie oder in Wäschereien.
Dank neuster Sensoren und maschinellem Lernen werden Roboter zu Textilverarbeitern
(Quelle: Sashank Tirumala)
Forscher des Robotic-Instituts der Carnegie Mellon University haben eine Technik entwickelt, die Roboter zu Textilverarbeitern macht. Sie basiert auf der Verwendung eines taktilen Sensors und eines einfachen maschinellen Lernalgorithmus, der als Klassifikator bekannt ist. Ein Klassifikator ordnet Objekte bestimmten Kategorien zu, in diesem Fall Stoffarten. Die meisten Versuche, Robotern den Umgang mit Stoffen einzutrichtern, fussen auf dem Einsatz von Kameras, die nur visuelle Daten sammeln. Die Art des Stoffes, sei es feine Seide oder grober Wollstoff, bleibt dabei weitgehend verborgen. Entsprechend ungeschickt stellen sich derart einseitig informierte Roboter an, wenn sie die Stoffe manipulieren sollen.
«ReSkin» bringt den Durchbruch
Die neue Methode, die vom Computerwissenschaftler Daniel Seita und seinen Kollegen Sashank Tirumala und Thomas Weng entwickelt wurde, nutzt dagegen Daten, die von einem taktilen Sensor namens «ReSkin» gesammelt werden, der Informationen über die Textur eines Materials und seine Interaktion mit der Umgebung erfasst. Anhand dieser taktilen Daten hat das Team einen Klassifikator trainiert, um die Art des Stoffes und andere Eigenschaften wie die Anzahl der Stoffschichten zu bestimmen, die der Roboter manipulieren soll. «Damit passen wir beispielsweise die Öffnungsweite des Greifers an die aktuelle Aufgabe an», sagt Weng.
Um ihre Technik zu bewerten, hat das Team 180 Versuche in einer realen Umgebung durchgeführt. Dabei kam ein System zum Einsatz, das aus einem Franka-Roboterarm, einem Mini-Delta-Greifer und einem ReSkin-Sensor besteht, der in den «Finger» des Greifers integriert ist, um ein oder zwei Stück Stoff in einem Stapel zu greifen. «Im Vergleich zu früheren Ansätzen, bei denen nur Kameras verwendet wurden, wird unser auf taktiler Sensorik basierender Ansatz nicht durch Muster auf dem Stoff, Änderungen der Beleuchtung und andere visuelle Diskrepanzen beeinflusst», sagt Tirumala. Ziel ist der Einsatz in der Textilindustrie, in Wäschereien oder zu Hause.
