Die Robotik bewegen im Moment drei Themen: Compliance, das autonome Fahren und das Maschinenlernen. Compliance bedeutet, dass die Roboter aus ihren Käfigen der industriellen Fertigung herauskommen, kleiner, nachgiebiger, ja freundlich werden. Sie stellen sich dem Menschen gegenüber nicht als Maschinen dar, die starr immer gleiche Tätigkeiten ausführen, sondern als Partner.
Auf einfachster Ebene sind das Reinigungsroboter, die man schon länger im Handel kaufen kann, die jetzt aber in eine neue, viel anspruchsvollere Phase eintreten. Richard Bormann vom Fraunhofer IPA Stuttgart, Abteilung Roboter- und Assistenzsysteme:
"Wir möchten in größeren Büroumgebungen einen Roboter einsetzen, der in der Lage ist, die Fußböden sauber zu halten, in dem Fall sogar bedarfsorientiert, also täglich loszufahren und zu schauen, wo es schmutzig ist, und dabei auch noch die Papierkörbe zu entleeren. Damit er das besser durchplanen kann, ist es für den Roboter sehr gut, wenn er vorher weiß, welche Räume es gibt."
Verschiedene Algorithmen für die Vermessungsaufgaben
Der Roboter vermisst am Anfang die Räume mit einem Laser selbst. Das heißt, er erzeugt eine Karte mit allen Wänden, Tischen, Türen und eben auch den Papierkörben. Er kartiert auch die Aufzüge, um mehrere Stockwerke zu bedienen.
Richard Bormann hat dazu verschiedene Algorithmen ausprobiert, die solche Vermessungsaufgaben erledigen, und blieb dann beim sogenannten "Voronoi-Segmentierer" hängen. Diese Rechenvorschrift erstellt ein Skelett der Räume aus ihren Kanten und erfasst, anders als andere Algorithmen, insbesondere die komplexen Ecken von Türen richtig.
Wenn der freundliche Büroreinigungsroboter einmal versagt, ist das keine Katastrophe, wohl aber, wenn die Robotik eines autonomen Autos versagt. Für die Robotik-Forschung sind selbstfahrenden Roboter auf vier Rädern Neuland, weil sie weich und flexibel und trotzdem absolut sicher sein müssen. Der MIT-Robotikexperte Karl Iagnemma brachte das in seiner Keynote-Rede auf den Punkt:
"Die eineinhalb Millionen Meilen, die Google mit seinen Autonomen Autos zurückgelegt hat, sagen uns statistisch gesehen eigentlich nicht viel, insbesondere nichts über die Sicherheit der Software. Wir müssen uns die große Frage stellen, wie wir unsere Software validieren, und zwar dauernd, mit jedem kleinen Update. Selbst wenn wir ein Leben lang Testfahrten unternehmen, bekommen wir keine schlüssige Antwort auf die Sicherheit des Systems."
Roboter lernen Bauklötze zu sortieren
Karl Iagnemma fordert, bevor autonome Roboter auf vier Rädern auf die Landstraßen und Städte losgelassen werden, Techniken zu entwickeln, wie man das in kürzerer Zeit testen kann, zum Beispiel in Verbindung mit Computersimulation. Am besten aber wäre es, Algorithmen zu entwickeln, die nachvollziehbar und nachhaltig sicher sind. Solche Gedanken, so Iagnemma, sind der Robotik-Gemeinde neu.
"Wir zeigen einen Roboter, wie er anhand von Beispielen sortieren soll. Der Roboter wendet dann das Gelernte aus den Beispielen an, um dann auch neue, unbekannte Objekt zu sortieren."
Jürgen Bock, Informatiker beim Roboterhersteller Kuka in Augsburg, zeigt einen Roboterarm, der ohne harte Programmierung lernt, grüne Bauklötze verschiedener Größe in den linken Behälter zu legen, alle anderen in den rechten.
"Ich berühre den Roboter jetzt auf der einen Seite, drücke in so ein bisschen nach links und werde ihm damit beibringen, dass die Beispiele, die jetzt aufliegen, für die linke Box gedacht sind."
