Greifer mit Grips

Artikel vom 21. Juni 2013 

LearningGripper lernt durch Ausprobieren - Greifer mit Grips

Die Brille aufsetzen, die Kaffeetasse zum Mund führen oder eine SMS tippen: Für die menschliche Hand ist es ein Leichtes, ein Objekt zu greifen und zu bewegen. Schon Neugeborene beginnen, Gegenstände oder die Finger der Eltern festzuhalten. Nach und nach lernen sie durch Ausprobieren, wie man ein Objekt mit der Hand hält, bewegt und dreht. So können sie es von allen Seiten betrachten und sich ein dreidimensionales Bild des Gegenstands machen.

Greifer lernt durch Ausprobieren

Ganz ähnlich verhält sich der LearningGripper von Festo, ein Greifer mit vier Fingern, der einer menschlichen Hand nachempfunden ist. Mit Hilfe einer Machine-Learning-Software kann er eine komplexe Handlung wie das Greifen und Orientieren eines Gegenstands – beim hier gezeigten Exemplar ist es eine Kugel mit einem aufgedruckten Schriftzug – selbst erlernen. Vorab definiert sind dabei nur die elementaren Positionen der Finger sowie die Feedbackfunktion der Umgebung, alle anderen Bewegungsabläufe eignet sich der Greifer durch Ausprobieren an.

Punkte zur Belohnung

Punkte zur Belohnung

Seine konkrete Aufgabe lautet: Drehe die Kugel so lange, bis der Schriftzug oben liegt. Zu Beginn versucht der LearningGripper, die Kugel nach dem Zufallsprinzip zu bewegen. Von einem Lagesensor in der Kugel bekommt er die Rückmeldung, wie weit die Schrift von der „Handfläche“ des Greifers entfernt ist. Je größer der Abstand ist, desto stärker ist die positive Rückmeldung und der LearningGripper bekommt eine Belohnung anhand eines Punktesystems. Dies wird in der Machine-Learning-Software verarbeitet. Mit der Zeit entwickelt die Software eine Bewegungsstrategie und der Greifer lernt, welche Aktion bei welchem Zustand auszuführen ist. Er ändert die Bewegungen so, dass er möglichst viel positives Feedback bekommt und schließlich seine Aufgabe zuverlässig löst. Überträgt man die Strategie eines Greifers auf einen zweiten, erlangt dieser ein Vorwissen, mit dem er seine eigene Strategie effizienter erlernen kann.

Potenziale für die Fabrik von morgen

Mit dem LearningGripper zeigt Festo, wie Systeme künftig komplexe Aufgaben ohne aufwendige Programmierung selbstständig lösen können. Selbstlernende Systeme wie der LearningGripper könnten in der Zukunft in eine Produktionslinie eingebaut werden und dann eigenständig ihr Verhalten optimieren.

Ein Film zum LearningGripper zeigt, wie der Greifer seine Aufgabe löst: