Im Labor lernen Roboter Klettern aus Handyvideos

Eine Kiste, ein menschlicher Körper im Gleichgewicht, mehrere Kontaktpunkte mit dem Boden: Für einen Roboter ist daraus eine Kette kleiner Unsicherheiten. Ein Team des Robotics & AI Institute und von Boston Dynamics zeigt nun eine Methode, mit der Roboter Klettern, Radschlagen und Rückwärtssaltos aus Bewegungsdaten, Videos oder Animationen lernen können – direkt auf der Hardware.

Viele spezifische Bewegungsabläufe mussten bislang einzeln trainiert werden. Der neue Ansatz bündelt diese Beispiele: Statt jede Bewegung separat vorzugeben, lernen die Maschinen Fähigkeiten aus vorhandenem Bewegungsmaterial. Dazu können auch Videos dienen, die mit einem Handy aufgenommen wurden. Die Methode wurde im Fachmagazin Science Robotics vorgestellt.

Die Schwierigkeit liegt nicht nur in der Bewegung selbst. Menschliche Abläufe verlangen Geschicklichkeit, Agilität und Koordination; zugleich verändert sich der Kontakt zum Boden. Unterschiedliche Bodenbeschaffenheiten und Ungenauigkeiten in der Umgebung erschweren die Steuerung. Genau deshalb gelten menschenähnliche Bewegungen in der Robotik als besonders anspruchsvoll.

Und dann? Wenn sich der Ansatz weiter bestätigt, könnte das Training humanoider Roboter vielseitiger werden: Neue Bewegungsfähigkeiten ließen sich aus Daten, Videos oder Animationen ableiten, anstatt jede einzelne Abfolge von Grund auf zu trainieren. Das wäre vor allem für Roboter relevant, die künftig alltägliche Aufgaben übernehmen sollen. Vorerst bleibt es bei einer Forschungsarbeit.