Technische Universität München
TUM-Forschende bringen Robotern das Kellnern bei
TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN
PRESSEMITTEILUNG
MIRMI-Forschende finden Lösung in hunderte Jahre alter Gleichung
So werden Roboter zu perfekten Oberkellner:innen
- Sphärisches Pendel dient als Grundlage
- Robotiklösung funktioniert ohne zeitliche Verzögerung
- Einsatz in der Pflege vorgesehen
Am Robotik- und KI-Institut MIRMI der Technischen Universität München (TUM) haben Forschende ein Modell entwickelt, mit dem Roboter Tee und Kaffee servieren können, ohne dass Flüssigkeit überschwappt – und zwar schneller und sicherer als Menschen. Die Mathematik des Pendels, die dafür eingesetzt wird, ist mehr als dreihundert Jahre alt.
Kann ein Roboter besser kellnern als ein Mensch? Um diese Frage zu beantworten, montiert Dr. Luis Figueredo, Senior Scientist im Team von von Prof. Sami Haddadin, einen Roboterarm des Münchner Robotikspezialisten Franka Emika auf einen Tisch und schließt einen Rechner an. Schon greift die Hand des Roboters ein bis an die Oberkante mit Wasser gefülltes Glas, hebt es hoch und schwenkt es hin und her, ohne Flüssigkeit zu vergießen. „Und das sogar schneller und sicherer als ein Mensch“, sagt der Wissenschaftler vom Robotik-Institut Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI) der TUM.
Die Bewegung des Marokkanischen Tee-Tablet kopieren
Wie funktioniert das? Das Team füttert den Roboter einfach mit Formeln aus der Algebra, die mehrere hundert Jahre alt sind. Als Grundlage dient ihm ein marokkanisches Tee-Tablett, das nach dem Prinzip eines sphärischen Pendels aufgebaut ist. Zusammen mit Doktorand Riddhiman Laha und Masterstudent Rafael I. Cabral Muchacho bettet Figueredo die Dynamik eines sphärischen Pendels in das Steuerungsprogramm des Roboters ein, was auch bedeutet, dass die Bewegungen, die der Roboter ausführt, von den Grundregeln der Geometrie beschränkt werden. Zusätzlich integriert er mit seinem Team die richtigen Winkel, Geschwindigkeiten und Beschleunigungen in das Modell. „Wenn man versteht, wie ein Pendel sich bewegt, weiß, wie es arbeitet, ist es plötzlich ganz einfach“, so Figueredo.
Die Mathematik des Pendels: Eine einfache Lösung für eine komplexe Sache
Die „Spill-not-Wissenschaft“ ist ein komplexes Feld. „Die meisten bisherigen Ansätze haben vor allem darauf gesetzt, die Beschleunigung zu begrenzen, um das Überschwappen in den Griff zu bekommen. Oder sie haben sich mit der Dynamik von Flüssigkeiten befasst, um zu berechnen, wie sich diese Substanzen verhalten und Trajektorien vorherzusagen“, erläutert Figueredo: „Das dauert mindestens ein paar Minuten, wenn nicht Stunden, noch dazu mit ungewissem Ergebnis.“
Einsatz in der Pflege und für den Transport gefährlicher Flüssigkeiten
In der Praxis schwebt den Wissenschaftlern zunächst vor, die innovative Robotikunterstützung für alte und pflegebedürftige Menschen einzusetzen. „Doch auch die Industrie, die mit dem Transport von biologischen und chemischen Gefahrenstoffen zu tun hat, dürfte an einer solchen Lösung Interesse haben“, so Figueredo. Ein kritischer Punkt ist noch die Sicherheit: Ein Roboter sollte idealerweise in der Lage sein, Gefahrensituationen zu erkennen. „Dafür benötigen wir eine bessere Perzeption“, erläutert Wissenschaftler Figueredo. Über Sensoren ist die Maschine dann in der Lage, nicht nur den Menschen zu erkennen, sondern dessen Bewegungen vorherzusagen. Nur so ließe sich eine Kollision mit dem Roboter letztlich ausschließen. Bisher arbeitet der Roboter mit „taktilen Sensoren“ als Sicherheitsmechanismus. Im aktuellen Spill-not-Modus bemerkt der Roboterarm die Kollision, zieht sich augenblicklich zurück, achtet dabei allerdings auch auf die Flüssigkeit.
Publikation:
„A Real-Time Optimization Solution to Slosh-free Robot Trajectory Optimization“, International Conference of Intelligent Robots and Systems (IROS), 2022
Weitere Informationen:
Mit dem Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI) hat die TUM ein integratives Forschungszentrum für Wissenschaft und Technologie geschaffen, um innovative und nachhaltige Lösungen für zentrale Herausforderungen unserer Zeit zu erarbeiten. Die Einrichtung verfügt über führende Expertise auf zentralen Gebieten der Robotik, Perzeption und Künstlichen Intelligenz. Im Rahmen des Forschungs- und Anwendungsschwerpunktes “Zukunft der Gesundheit” wird in den Bereichen maschinelles Lernen in der Medizin, Data Mining & Analyse, Virtual und Augmented Reality, Sensorsysteme in der Robotik sowie sichere Mensch-Roboter Interaktion (MRI), Soft-Robotik Design und Regelung geforscht. Weitere Informationen finden Sie unter https://www.mirmi.tum.de/.
Bilder:
Dr. Luis Figueredo aus dem Robotikinstitut MIRMI der TU München (TUM) bringt einem Roboter bei, ein mit Wasser gefülltes Glas zu transportieren. Foto: Wolfgang Maria Weber / TUM
Video:
Ansprechpartner:
Munich Institute of Robotic and Machine Intelligence (MIRMI)
Technische Universität München (TUM)
Dr. Luis Figueredo
Luis.figueredo@tum.de
Ansprechpartner im Corporate Communications Center:
Andreas Schmitz
Presse Robotik und Maschinelle Intelligenz
Tel. +49 89 289 22779
E-Mail: presse@tum.de
Die Technische Universität München (TUM) ist mit mehr als 600 Professorinnen und Professoren, 50.000 Studierenden sowie 11.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern eine der forschungsstärksten Technischen Universitäten Europas. Ihre Schwerpunkte sind die Ingenieurwissenschaften, Naturwissenschaften, Lebenswissenschaften und Medizin, verknüpft mit den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Die TUM handelt als unternehmerische Universität, die Talente fördert und Mehrwert für die Gesellschaft schafft. Dabei profitiert sie von starken Partnern in Wissenschaft und Wirtschaft. Weltweit ist sie mit dem Campus TUM Asia in Singapur sowie Verbindungsbüros in Brüssel, Mumbai, Peking, San Francisco und São Paulo vertreten. An der TUM haben Nobelpreisträger und Erfinder wie Rudolf Diesel, Carl von Linde und Rudolf Mößbauer geforscht. 2006, 2012 und 2019 wurde sie als Exzellenzuniversität ausgezeichnet. In internationalen Rankings gehört sie regelmäßig zu den besten Universitäten Deutschlands.