Für RunBot geht es bergauf

Für ihre Versuche erweiterten die Forscher den von ihnen schon früher entwickelten Roboter “RunBot”, der den Rekord im schnellen Gehen für dynamische Maschinen hält, um einen Infrarotsensor. “Dieser Sensor misst die Steilheit der Rampe und erlaubt es dem Roboter rechtzeitig, seine Körperhaltung und Gangart an das Hindernis anzupassen”, erklärt Florentin Wörgötter, der die Studie leitete, gegenüber wissenschaft.de. Genauso wie der Mensch reagiert der Roboter auf den Anstieg, indem er sich leicht nach vorne beugt und kürzere Schritte macht. Die steilste Rampe, die der Roboter erklimmen kann, hat eine Neigung von etwa fünfzehn Grad.

Allerdings muss er diesen Anpassungsprozess zuerst einmal lernen. Trifft der Roboter zum ersten Mal auf das Hindernis, fällt er nach hinten über, da er noch nicht gelernt hat, auf den Anstieg mit einer Änderung in seiner Körperhaltung und seiner Schrittlänge zu reagieren. Innerhalb weniger Versuche jedoch gelingt es dem Roboter, den Hang zu bewältigen, genauso wie Kinder durch Fehler das Laufen lernen. Hat der Roboter erst einmal gelernt, dass er seine Körperhaltung und Schrittlänge anpassen muss, um einen Anstieg zu bewältigen, kann er dieses Prinzip auch auf ihm unbekannte Rampen anwenden.

“Die Besonderheit des Roboters ist es, dass der Lernprozess es ihm erst ermöglicht, einen Anstieg zu bewältigen”, führt Wörgötter weiter aus. Der schnelle Wechsel der Gangart wird durch den hierarchischen Aufbau der Bewegungssteuerung ermöglicht. Solange der Bewegungsablauf unverändert bleiben kann, steuern die Sensoren an den Beinen und dem Körper die Fortbewegung des Roboters. Sie sorgen dafür, dass die Gelenke nicht überspannt werden oder dass der nächste Schritt ausgelöst wird, sobald der Fuß den Boden berührt. Erst wenn eine Anpassung der Bewegung notwendig ist, greifen höhere Hierarchie-Ebenen in die Steuerung ein.

Ein Video, dass den Lernprozess des Roboters beim Erklimmen einer Steigung zeigt, kann hier betrachtet werden.