Von der Simulation in die Realität Roboter lernen in der Simulation das Laufen

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Für die Entwicklung von autonomen Robotern für die Logistik und die Industrie setzen Fraunhofer-Forscher auf eine spezielle Simulations-Plattform von Nvidia. Die virtuellen Roboter bewegen sich genauso schnell wie in der Realität.

Joseph Fraunhofer galt im 19. Jahrhundert als Pionier in der Optik. Er vereinte die wissenschaftliche Forschung mit der industriellen Anwendung. Heute ist die Fraunhofer-Gesellschaft die größte Forschungs- und Entwicklungsorganisation in Europa und auf die angewandte Forschung von Schlüsseltechnologien ausgerichtet. Das Spektrum reicht von künstlicher Intelligenz über Cybersicherheit bis hin zur Medizin.

Jetzt will das Fraunhofer IML die Grenzen der Logistik und Robotik verschieben. Dazu nutzen die deutschen Forscher Nvidia Isaac Sim. Mithilfe von Simulationen wollen die Forscher das Design von Robotern verbessern.

In den 1990er Jahren hat das Fraunhofer IIS in Nürnberg das MP3-Dateiformat entwickelt und damit die digitale Musikrevolution eingeleitet. Einen ähnlichen Erfolg versprechen sich die Fraunhofer-Forscher mit einem fahrerlosen Transportsystem. Im Jahr 2013 brachten die Ingenieure einen Roboter auf den Markt, der heute unter anderem in den Montagewerken von BMW eingesetzt wird.

Autonomer Transportroboter

Der Smart Transport Robot, kurz STR, navigiert auf festen Spuren und benötigt zur Orientierung spezielle Sensoren sowie ein engmaschiges Netz an Ankern. Für BMW war das allerdings nicht ausreichend. Man wünschte sich eine flexiblere, autonomere und wirtschaftlichere Anwendung. Die verwendete IPA-Navigationssoftware nutzt den auf den STR vorhandenen Sicherheitslaserscanner zur Navigation. Für die nötige Autonomie sorgen eine dynamische Pfadplanung und eine Hindernisumfahrung.

Die Forscher am Fraunhofer IML haben sich das Ziel gesetzt, AMRs zu entwickeln. Diese Autonomous Mobile Robot Systems (AMR) stellen einen neuen Stand der Technik dar. Entstanden ist der autonome Transportroboter O3dyn, der die Nvidia Jetson Edge KI- und Robotikplattform für eine Vielzahl von Kamera- und Sensoreingaben nutzt, um anhand der Daten zu navigieren.

Der O3dyn ist schnell und wendig, kann bis zu 50 Kilometer pro Stunde fahren. Seine Räder werden von einer KI unterstützt, um in jede Richtung zu manövrieren und enge Kurven zu fahren. „Die Rundum-Dynamik ist einzigartig, und wir kennen nichts Vergleichbares auf dem Markt“, sagt Sören Kerner, Leiter des Bereichs KI und autonome Systeme am Fraunhofer IML.

Von der Simulation zur Realität

Mit dem Simulationswerkzeug Isaac Sim von Nvidia können die Fraunhofer-Forscher die ARMs in der Simulation entwickeln und validieren. Die Lücke zwischen Simulation und Realität wird geschlossen. Dabei setzen die Forscher auf Isaac Sim, um die hochdynamischen autonomen mobilen Roboter virtuell zu entwickeln. Dazu trainieren sie den Roboter in fotorealistischen, physikalisch genauen 3D-Welten.

Das ermöglicht es den Entwicklern, die mehr als 5.400 Teile des Roboters aus einer computergestützten Design-Software in die virtuelle Umgebung zu importieren. Anschließend können sie mit Omniverse PhysX mit physikalisch exakten Spezifikationen versehen werden.

Video: Die Roboter, programmiert in Isaac Sim

Virtuelle Roboter vs. physische Roboter

Das Ergebnis ist, dass sich die virtuelle Roboterversion in der Simulation genauso schnell bewegen kann wie der physische Roboter in der realen Welt. Mit der virtuellen Umgebung ist es möglich, die Entwicklung zu beschleunigen und dabei die Genauigkeit für den Einsatz in der realen Welt zu erhöhen und schneller zu skalieren.

Die Simulation wird zu einer digitalen Realität für Roboter, wenn die Lücke zwischen Simulation und Realität verschwindet. Dieses Konzept wird bei Fraunhofer als simulationsbasierte KI bezeichnet.

Um schnellere Fortschritte zu erzielen, gibt Fraunhofer das AMR-Simulationsmodell als Open Source frei, damit Entwickler es verbessern können. „Das ist wichtig für die Zukunft der Logistik“, sagt Kerner. „Wir wollen, dass möglichst viele Menschen an der Navigation und KI arbeiten.“

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