Dieser Roboter hilft Ihnen, Gegenstände zu heben, indem Sie auf Ihren Bizeps schauen

Der Hauptautor Joseph DelPreto demonstriert die Fähigkeit des Systems, seine Bewegungen zu spiegeln, indem es die Muskelaktivität überwacht. Bildnachweis: Joseph DelPreto/MIT CSAIL

Wir Menschen sind sehr gut in der Zusammenarbeit. Wenn beispielsweise zwei Personen zusammenarbeiten, um einen schweren Gegenstand wie einen Tisch oder ein Sofa zu tragen, neigen sie dazu, ihre Bewegungen instinktiv zu koordinieren und sich ständig neu zu kalibrieren, um sicherzustellen, dass sich ihre Hände auf der gleichen Höhe wie die der anderen Person befinden. Unsere natürliche Fähigkeit, diese Art von Anpassungen vorzunehmen, ermöglicht es uns, an großen und kleinen Aufgaben zusammenzuarbeiten.

Aber ein Computer oder ein Roboter kann immer noch nicht ohne weiteres der Führung eines Menschen folgen. Normalerweise programmieren wir sie entweder explizit mit Maschinensprache oder trainieren sie, unsere Worte zu verstehen, la virtuelle Assistenten wie Siri oder Alexa.

Im Gegensatz dazu haben Forscher des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT kürzlich gezeigt, dass eine reibungslosere Roboter-Mensch-Kollaboration durch ein neues von ihnen entwickeltes System möglich ist, bei dem Maschinen Menschen helfen, Gegenstände zu heben, indem sie ihre Muskelbewegungen überwachen.

Das RoboRaise genannte System beinhaltet das Anbringen von Elektromyographie-(EMG)-Sensoren an Bizeps und Trizeps eines Benutzers, um die Muskelaktivität zu überwachen. Seine Algorithmen erkennen dann kontinuierlich Veränderungen der Armhöhe der Person sowie diskrete Auf- und Ab-Handgesten, die der Benutzer für eine feinere motorische Kontrolle ausführen kann.

Das Team nutzte das System für eine Reihe von Aufgaben, bei denen es um das Aufnehmen und Zusammenbauen von nachgebauten Flugzeugkomponenten ging. In Experimenten bearbeiteten Anwender diese Aufgaben mit dem Roboter und konnten ihn durch Anheben und anschließendes Anspannen des Arms bis auf wenige Zentimeter auf die gewünschte Höhe steuern. Es war genauer, wenn Gesten verwendet wurden, und der Roboter reagierte auf etwa 70 Prozent aller Gesten korrekt.

Dieser Roboter hilft Ihnen beim Heben von Objekten, indem er auf Ihren Bizeps schaut
Der Hauptautor Joseph DelPreto demonstriert die Fähigkeit des Systems, seine Bewegungen zu spiegeln, indem es die Muskelaktivität überwacht. Bildnachweis: Joseph DelPreto/MIT CSAIL

Der Doktorand Joseph DelPreto sagt, er könne sich vorstellen, dass Menschen RoboRaise verwenden, um in Fertigungs- und Konstruktionsumgebungen oder sogar als Assistent im Haus zu helfen.

„Unser Ansatz zum Heben von Objekten mit einem Roboter zielt darauf ab, intuitiv und ähnlich zu sein, wie Sie etwas mit einer anderen Person heben könnten – indem wir die Bewegungen des anderen grob kopieren und dabei hilfreiche Anpassungen ableiten“, sagt DelPreto, Hauptautor eines neuen Artikels über das Projekt mit MIT Professorin und CSAIL-Direktorin Daniela Rus. „Die wichtigste Erkenntnis besteht darin, nonverbale Hinweise zu verwenden, die Anweisungen für die Koordination kodieren, zum Beispiel ein wenig höher oder niedriger zu heben. Die Verwendung von Muskelsignalen zur Kommunikation macht den Roboter fast zu einer Erweiterung von dir selbst, die du fließend steuern kannst.“

Das Projekt baut auf dem bestehenden System des Teams auf, das es Benutzern ermöglicht, Roboterfehler sofort mit Gehirnwellen und Handgesten zu korrigieren, und ermöglicht nun kontinuierliche Bewegung auf kollaborativere Weise. „Unser Ziel ist es, die Mensch-Roboter-Interaktion zu entwickeln, bei der sich der Roboter dem Menschen anpasst und nicht umgekehrt. Auf diese Weise wird der Roboter zu einem intelligenten Werkzeug für die körperliche Arbeit“, sagt Rus.

Es kann schwierig sein, mit EMG-Signalen zu arbeiten: Sie sind oft sehr laut und es kann schwierig sein, anhand der Muskelaktivität genau vorherzusagen, wie sich eine Gliedmaße bewegt. Selbst wenn Sie einschätzen können, wie sich eine Person bewegt, kann unklar sein, wie der Roboter selbst reagieren soll.

RoboRaise umgeht dies, indem er dem Menschen die Kontrolle gibt. Das System des Teams verwendet nicht-invasive Sensoren am Körper, die das Feuern von Neuronen erkennen, wenn Sie Muskeln anspannen oder entspannen. Durch die Verwendung von Wearables werden auch Probleme mit Okklusionen oder Umgebungsgeräuschen umgangen, die Aufgaben wie Sehen oder Sprechen erschweren können.

Der Algorithmus von RoboRaise verarbeitet dann die Bizepsaktivität, um abzuschätzen, wie sich der Arm der Person bewegt, damit der Roboter dies grob nachahmen kann, und die Person kann ihren Arm leicht anspannen oder entspannen, um den Roboter nach oben oder unten zu bewegen. Wenn ein Benutzer den Roboter weiter von seiner eigenen Position entfernen oder eine Pose für eine Weile halten möchte, kann er zur genaueren Steuerung einfach nach oben oder unten gestikulieren. Ein neuronales Netz erkennt diese Gesten jederzeit anhand der Bizeps- und Trizepsaktivität.

Ein neuer Benutzer kann mit minimaler Kalibrierung sehr schnell mit der Verwendung des Systems beginnen. Nachdem sie die Sensoren angelegt haben, müssen sie nur ihren Arm ein paar Mal anspannen und entspannen und dann ein leichtes Gewicht auf einige Höhen heben. Das neuronale Netzwerk, das Gesten erkennt, wird nur auf Daten von früheren Benutzern trainiert.

Das Team testete das System mit 10 Benutzern durch eine Reihe von drei Hebeexperimenten: bei einem bewegte sich der Roboter überhaupt nicht, bei einem anderen bewegte sich der Roboter als Reaktion auf ihre Muskeln, half aber nicht dabei, das Objekt anzuheben, und bei einem dritten der Roboter und die Person hoben gemeinsam ein Objekt an.

Wenn die Person Feedback vom Roboter erhielt – wenn sie sehen konnte, wie sich der Roboter bewegte oder wenn sie gemeinsam etwas hoben – war die erreichte Höhe wesentlich genauer als ohne Feedback.

Das Team testete RoboRaise auch bei Montageaufgaben, beispielsweise beim Anheben einer Gummiplatte auf eine Unterkonstruktion. Es war in der Lage, sowohl starre als auch flexible Gegenstände erfolgreich auf die Sockel zu heben. RoboRaise wurde auf dem humanoiden Roboter Baxter des Teams implementiert, aber das Team sagt, dass es für jede Roboterplattform angepasst werden könnte.

In Zukunft hofft das Team, dass durch das Hinzufügen von mehr Muskeln oder verschiedenen Arten von Sensoren zum System die Freiheitsgrade erhöht werden, mit dem letztendlichen Ziel, noch komplexere Aufgaben zu erledigen. Hinweise wie Anstrengung oder Ermüdung durch Muskelaktivität könnten Robotern auch dabei helfen, intuitivere Hilfestellungen zu bieten. Das Team testete eine Version des Systems, die Bizeps- und Trizeps-Ebenen verwendet, um dem Roboter mitzuteilen, wie steif die Person ihr Ende des Objekts hält; Zusammen könnten Mensch und Maschine ein Objekt fließend umherziehen oder starr straffen.


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