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Laufroboter Anymal Sehen, bewegen, schlagen: Laufrobo Anymal spielt jetzt Federball – Video

Von Susanne Braun 2 min Lesedauer

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ETH Eidgenössische Technische Hochschule Zürich
MES Electronic Connect GmbH & Co. KG
Syslogic GmbH
DMB Technics AG

Laufen, Klettern und Springen – bei all diesen „ersten“ Schritten durften wir den Laufroboter Anymal von der ETH Zürich bereits bewundern. Nun kommt eine weitere Disziplin dazu: Badminton spielen. Bei genauerem Blick zeigt sich, dass das nicht so trivial ist, wie es klingt.

Anymal kann dank bestärkendem Lernen nun auch Federball spielen. Ein Profi ist der Laufroboter allerdings noch lange nicht.(Bild: Yuntao Ma / Robotic Systems Lab ETH Zürich)
Anymal kann dank bestärkendem Lernen nun auch Federball spielen. Ein Profi ist der Laufroboter allerdings noch lange nicht.
(Bild: Yuntao Ma / Robotic Systems Lab ETH Zürich)

Laufroboter sind bereits in verschiedenen Bereichen im praktischen Einsatz. In Industrieanlagen etwa übernehmen sie Inspektions- und Überwachungsaufgaben, zum Beispiel bei der Suche nach Lecks. Im Katastrophenschutz kommen sie in ersten Pilotprojekten zum Einsatz, zur Erkundung nach Bränden, Gasunfällen oder in Trümmerfeldern. Im militärischen und sicherheitstechnischen Umfeld dienen sie für Patrouillen in unwegsamem Gelände und den Transport von Material über kurze Strecken.

Auch in Forschung und Lehre spielen die Laufroboter eine Rolle, wo sie als Plattform für die Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz und Steuerungssystemen eingesetzt werden. Ein solcher Laufroboter namens Anymal ist etwa im Bereich für Robotersysteme an der ETH Zürich im Einsatz. Im Team unter der Leitung von Marco Hutter hat Anymal bereits das Laufen, Klettern und Springen erlernt. Dank Reinforcement Learning kann der Roboter jetzt auch Badminton spielen, wovon Sie sich anhand des Videos überzeugen können.

Schauen, Bewegen, Schlagen

Was für einen Menschen nach einer relativ simplen Aufgabe klingt, nach einem fliegenden Objekt zu sehen, sich im dreidimensionalen Raum zu bewegen und zu reagieren, ist für Anymal aufgrund der erforderlichen schnellen und dynamischen Bewegungen umso schwieriger. Zwei Kameras imitieren für Anymal das menschliche Sichtfeld, mit dem er den Ball erkennt. Er berechnet gleichzeitig, wie der Ball fliegt und wo er landen wird. Ein Controller übernimmt dann die Steuerung der Motoren Anymals, um die Beine zu bewegen und den Schlag auszuführen. Das ist kein Kinderspiel, sondern eine komplexe Herausforderung, die durch bestärkendes Lernen (oder Reinforcement Learning) angegangen wurde.

Reinforcement Learning ist ein Lernverfahren, bei dem ein System durch Trial-and-Error und Belohnungssignale selbstständig herausfindet, wie es am besten handelt. Diese Methode kam bei Anymal zum Einsatz, um die Steuerung zu trainieren. Tausende Male wurde der Roboter im Rahmen einer Simulation per Versuch und Irrtum auf die Abläufe trainiert, um allmählich die beste Herangehensweise ans Federballspiel zu finden. Spielerisch ist der Roboter allerdings auf dem Stand eines siebenjährigen Kindes. „Wenn jemand ernsthaft gewinnen wollte, hätte der Roboter keine Chance“, erklärt Andrei Cramariuc aus Hutters Team. (sb)

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