Reinforcement Learning macht Roboter schneller und agiler

Das Wichtigste in Kürze

Das Robotics and AI Institute (RAI) hat die Laufgeschwindigkeit des Roboterhunds Spot durch verstärktes Reinforcement Learning mehr als verdreifacht.
Reinforcement Learning (RL) ermöglicht es Robotern, neue Bewegungsmuster eigenständig zu entwickeln.
Ein neues Robotermodell, das Ultra Mobility Vehicle (UMV), wurde trainiert, um Sprünge auszuführen.
Boston Dynamics und das RAI Institute kooperieren, um humanoide Roboter durch RL weiterzuentwickeln.
Die Forschung zeigt, dass Simulationen und reale Daten kombiniert werden müssen, um realitätsnahe Robotersteuerungen zu entwickeln.

Reinforcement Learning steigert die Leistung von Robotern

Das Robotics and AI Institute (RAI) hat durch den Einsatz von Reinforcement Learning (RL) die Laufgeschwindigkeit des Roboterhunds Spot erheblich gesteigert. Während die Standardversion von Spot mit 1,6 m/s läuft, erreichte die optimierte Version eine Geschwindigkeit von 5,2 m/s. Diese Verbesserung wurde durch eine neue Steuerungsmethode erzielt, die es dem Roboter ermöglicht, effizientere Bewegungsmuster selbstständig zu entdecken.

Wie Reinforcement Learning die Robotersteuerung verändert

Die Standardsteuerung von Spot basiert auf Model Predictive Control (MPC). Diese Methode nutzt ein mathematisches Modell des Roboters, um Bewegungen vorherzusagen und zu optimieren. Allerdings ist MPC begrenzt, da es nicht alle physikalischen Details exakt abbilden kann. Reinforcement Learning hingegen erlaubt es dem Roboter, durch Versuch und Irrtum optimale Bewegungsstrategien zu erlernen. Dadurch kann Spot nicht nur schneller laufen, sondern auch effizienter mit seiner Energie umgehen.

Ultra Mobility Vehicle: Ein Fahrrad, das springen kann

Das RAI Institute hat neben Spot ein weiteres Robotermodell entwickelt: das Ultra Mobility Vehicle (UMV). Dieses autonome Fahrrad nutzt ebenfalls Reinforcement Learning, um sich auszubalancieren und sogar Sprünge auszuführen. Die Steuerung basiert auf denselben Prinzipien wie bei Spot, wodurch das UMV in der Lage ist, komplexe Bewegungen zu erlernen, die mit klassischen Steuerungsmodellen schwer umsetzbar wären.

Boston Dynamics setzt auf Reinforcement Learning für humanoide Roboter

Boston Dynamics arbeitet mit dem RAI Institute zusammen, um humanoide Roboter mithilfe von Reinforcement Learning weiterzuentwickeln. Humanoide Roboter haben eine hohe Anzahl an Freiheitsgraden, was ihre Steuerung besonders anspruchsvoll macht. RL könnte hier eine Lösung bieten, indem es den Robotern ermöglicht, sich an verschiedene Umgebungen anzupassen und neue Fähigkeiten zu erlernen.

Simulation und Realität: Eine entscheidende Kombination

Eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung von Robotern besteht darin, dass Simulationen oft nicht exakt die Realität widerspiegeln. Das RAI Institute setzt daher auf eine Kombination aus simulierten und realen Daten. Indem reale Sensordaten in die Simulation einfließen, können Roboter in virtuellen Umgebungen trainiert werden, ohne dass ihre erlernten Fähigkeiten in der realen Welt versagen.

Unsere Einschätzung

Die Fortschritte des RAI Institute zeigen, dass Reinforcement Learning eine Schlüsseltechnologie für die Weiterentwicklung autonomer Roboter ist. Die Fähigkeit, Bewegungsmuster eigenständig zu optimieren, könnte nicht nur die Effizienz von Robotern steigern, sondern auch neue Einsatzmöglichkeiten eröffnen. Besonders spannend ist die Anwendung auf humanoide Roboter, die durch RL flexibler und anpassungsfähiger werden könnten.