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Roboter-Helikopter lernen Stunts durch Beobachten

02.09.2008
Komplexe Manöver werden anderen Fluggeräten nachgemacht

Forscher an der Universität Stanford haben ein KI-System (Künstliche Intelligenz) entwickelt, mit dem Roboter-Helikopter komplexe Manöver einfach durch das Beobachten anderer Fluggeräte erlernen.

Durch das Auswerten der Flugdaten können sich die autonomen Helikopter auch schwierige Stunts abschauen, um mit den Tricks selbst eine Airshow fliegen zu können.

"Die mit Abstand schwierigsten Kunstflug-Manöver, die ein computergesteuerter Helikopter fliegen kann", nennt Andrew Ng, Professor für Computerwissenschaften und Leiter des Teams, die derart erlernten Stunts. Die Lernmethode soll helfen, Roboter-Helikopter für den Einsatz in Kriegsgebieten oder das Krisenmanagement zu verwirklichen.

Statt auf eine direkte Programmierung der Helikopter setzen die Forscher mit ihrem KI-System auf "Apprenticeship Learning". Praktisch wie ein Lehrling lernen die Roboter dabei durch das Beobachten eines Experten. Fürs Experiment genutzt wurden handelsübliche ferngesteuerte Helikopter mit entsprechenden Modifikationen. Der KI-Lehrling durfte ein Modell beobachten, das von dem fachkundigen Piloten Garett Oku ferngesteuert wurde. In der Folge war der autonome Helikopter in der Lage, ein fünfminütiges Kunstflugprogramm zu absolvieren. Die Tricks haben sich von einfachen Rollen über Figuren mit Pirouetten bis hin zu komplexen Stunts wie dem "Tic Toc" erstreckt. Dabei steht der Helikopter vertikal und schwingt wie das Pendel einer auf dem Kopf stehenden Uhr.

Einfache Tricks wie Rollen konnte den Robotern auch durch direkte Programmierung gut beigebracht werden, so die Forscher. Der Tic Toc aber sei eine komplexe Figur, bei der sie mit diesem Ansatz klar gescheitert sind. Einfach die Fingerbewegungen eines Fernsteuer-Piloten exakt wiederzugeben, sei ebenfalls zum Scheitern verurteilt, da Variablen wie Windböen nicht berücksichtigt werden. Vielmehr hätten Oku und andere Piloten ganze Kunstflug-Routinen ausgeführt. Die KI-Algorithmen konnten dann aufgrund mehrerer Ausführungen des gleichen Manövers ermitteln, was die dafür optimale Flugbahn ist. Letztendlich seien die autonomen Helikopter daher in der Lage gewesen, das Kunstflug-Programm sogar besser als ihr Lehrmeister Oku selbst abzuwickeln.

"Die Methoden der Stanforder sind auf jeden Fall sehr interessant, um Einblicke in die Bewegung von Helikoptern zu gewinnen", meint Konstantin Kondak, Leiter des Labors für autonome Flugroboter an der Technischen Universität Berlin, gegenüber pressetext. Der Ansatz könnte für manche Anwendungsgebiete in Zukunft bessere Steuerungsysteme ermöglichen, wie bei den Beispielen der Universität Staford.

Diese nennt die Suche nach Landminen in kriegsgeschundenen Regionen und die Echtzeit-Überwachung von Gefahrenherden bei Waldbränden in Kalifornien als mögliche Anwendungsbereiche. Fraglich sei dagegen, ob Lernmethoden zielführend sind, wenn mit Objekten oder Personen auf dem Boden interagiert werden soll, meint Kondak. "Für Menschen geht von den rotierenden Rotorblättern solcher Modelle erhebliche Gefahr aus", erklärt der Experte. Daher sei bei manchen Anwendungen die Programmierung mit möglichst exakten dynamischen Gleichungen, wie sie schon bisher genutzt wird, wahrscheinlich weiterhin sinnvoller.

Thomas Pichler | pressetext.deutschland
Weitere Informationen:
http://www.stanford.edu
http://www.tu-berlin.de

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