ETH-Roboter ANYmal: ein Laufroboter mit vielseitigen Einsatzmöglichkeiten

Laufroboter wie ANYmal sollen künftig vor allem dort Anwendung finden, wo es für Menschen zu gefährlich ist. Nach einer Umweltkatastrophe, wie einem Erdbeben oder bei einem Waldbrand können die Roboter Gelände betreten, auf denen andere Roboter auf Grund erschwerter Bedingungen nicht mehr einsetzbar sind. So erklomm der vierbeinige ANYmal des Robotic System Lab der ETH Zürich den Weg auf den Berg Etzel bei Zürich. Bis er den 1098 Meter hohen Gipfel erklommen hatte, war er mit zahlreichen Hindernissen wie Geröll oder rutschigem Waldboden konfrontiert. Trotz aller Hürden erreichte er nach 31 Minuten unbeschadet die Spitze, was einem schnelleren Durchschnittswert entspricht, als dem menschlichen.

Modernste Steuerungstechnologie

Dass die für die Voraussetzungen notwendige Steuerungstechnologie bestens funktioniert, bewies ANYmal im September 2021 beim bekanntesten Roboterwettbewerb der Welt, der Darpa Subterranean Challenge. Dort musste ANYmal ebenfalls ein Hindernis nach dem anderen bewältigen, in diesem Fall in einem unterirdischen Tunnel- und Höhlensystem. Das Team der ETH-Forschenden erzielte den ersten Platz mit einem Preisgeld von 2 Millionen US-Dollar. Das revolutionäre an der Technik von ANYmal ist seine Fähigkeit visuelle Wahrnehmung der Umwelt mit der eigenen Tastwahrnehmung am Boden zu kombinieren. Diese Fähigkeit ist normalerweise Menschen und Tieren vorbehalten – um uns auf besonders schwierigem und unebenem Gelände zurechtzufinden, bringen wir die visuelle Wahrnehmung der Umwelt mit dem Tastsinn unserer Hände und Füße in Verbindung. Laufroboter waren bisher nicht dazu in der Lage. Hindernisse wie beispielsweise Schnee konnten von ihnen nicht richtig eingeschätzt werden, da sie die Umwelt nicht allumfassend wahrgenommen haben. Die für Roboter zur Verfügung gestellten Daten zu ihrer Umgebung basieren auf von Kameras und Sensoren aufgezeichneten Informationen, die nicht immer vollständig sind oder mehrdeutig sein können. Das Team um Robotik-Professor Marco Hutter an der ETH hat nun erreicht, dass ANYmal dank Machine Learning selbstständig entscheiden kann, wann er der Umwelt vertraut, da er sich auf seinen Tastsinn verlassen kann. In einem virtuellen Trainingslager wurden die Fähigkeiten erlernt, sodass er nun erstmals in der Lage ist, die eigene Tastwahrnehmung mit dem visuellen Außen zu verbinden, um daraus die richtigen Schlüsse zu ziehen.

Quelle: elektronikpraxis.vogel.de, Christoph Elhardt, 21.01.2022
Bild: Takahiro Miki / ETH Zurich