LearningGripper – Greifen und Orientieren durch eigenständiges Lernen

Der LearningGripper von Festo entspricht in abstrahierter Weise der menschlichen Hand. Die vier Finger des Greifers werden von zwölf pneumatischen Balgaktoren mit Niederdruck angetrieben. Mittels Machine-Learning-Verfahren ist der Greifer in der Lage, eine komplexe Handlung wie das zielgerichtete Orientieren eines Gegenstands selbst zu erlernen.

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Reduzierter Programmieraufwand durch maschinelles Lernen

Beim Messeexponat zum LearningGripper demonstriert ein Greifer, wie er innerhalb einer Stunde eine Bewegungsstrategie maschinell erlernt – vom ersten Versuch bis zum zuverlässigen Lösen der gestellten Aufgabe. Dabei bekommt der Greifer nur die Vorgabe, was er können muss. Nicht aber, wie er die Aufgabe zu lösen hat. Diese komplexe Strategie entwickeln die Lernalgorithmen des Greifers selbstständig – ganz ohne weitere Programmierung.

 

Ein zweiter Greifer zeigt das erlernte Verfahren bereits im gewünschten Zielszenario: Er hebt die Kugel an und dreht sie so, dass der eingeprägte Schriftzug am Ende mittig auf der Oberseite zu erkennen ist.

LearningGripper: selbstlernendes Greifsystem zur Orientierung von runden Objekten

LearningGripper: selbstlernendes Greifsystem zur Orientierung von runden Objekten

Selbstlernend: Die vier pneumatischen Finger des LearningGripper …

Selbstlernend: Die vier pneumatischen Finger des LearningGripper …

… orientieren die Kugel, bis die richtige Seite oben liegt

… orientieren die Kugel, bis die richtige Seite oben liegt

Smart: Die Lernalgorithmen ersetzen eine komplexe Programmierung …

Smart: Die Lernalgorithmen ersetzen eine komplexe Programmierung …

… und ermöglichen die schnelle Inbetriebnahme des Systems

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