Ein Forschungsteam des Fachbereichs Maschinenbau der Carnegie Mellon University hat ein neuartiges taktiles Sensorsystem entwickelt, das es vierbeinigen Robotern ermöglicht, lose Objekte autonom zu balancieren und zu transportieren. Diese Technologie nutzt ein hochdichtes Sensorarray auf dem Rücken des Roboters, um den Zustand des Objekts in Echtzeit zu überwachen und die Roboterhaltung entsprechend anzupassen.
Changyi Lin, Doktorand im Labor für Sicherheits-KI, erklärt: „Der taktile Sensor besteht aus einer piezoresistiven Folie, die zwischen leitfähigen Elektroden aus leitfähigem Gewebe eingebettet ist. Jede Sensoreinheit befindet sich am Schnittpunkt der Elektroden. Bewegt sich ein Objekt und verformt die piezoresistive Folie, erfassen die Elektroden die Widerstandsänderung.“ Das Forschungsteam nutzte Reinforcement-Learning-Verfahren, um den Roboter mithilfe von über 4.000 digitalen Modellen so zu trainieren, dass er sich an die dynamischen Veränderungen von Objekten auf seinem Rücken anpasst. Die durch Simulation erlernten Fähigkeiten lassen sich ohne weitere Anpassungen direkt in realen Umgebungen anwenden. In Tests umfuhren Roboter mit diesem taktilen Sensorsystem erfolgreich Hindernisse, bewältigten externe Störungen und transportierten Objekte unterschiedlicher Form stabil zu einem 60 Meter entfernten Zielort.
Ding Zhao, Assistenzprofessor für Maschinenbau, erklärte: „Dies ist das erste Mal, dass taktile Sensorik bei einem vierbeinigen Roboter eingesetzt wird, aber es ist erst der Anfang. Mit diesem Feedback-Mechanismus wird der Roboter in der Lage sein, komplexere Aufgaben zu bewältigen. Als Nächstes arbeiten wir daran, die Sensoren auf den gesamten Roboter auszuweiten.“ Diese taktile Sensortechnologie bietet neue technische Unterstützung für die Entwicklung von Haushaltsrobotern und kann zukünftig in Bereichen wie der medizinischen Versorgung, der industriellen Fertigung und der Feldüberwachung eingesetzt werden. Da sich das Sensorsystem ständig verbessert, wird erwartet, dass diese Technologie die Fähigkeit des Roboters, Objekte in komplexen Umgebungen zu transportieren, verbessert und die praktischen Anwendungsszenarien von vierbeinigen Robotern erweitert.
