Roboter sollen Kinderzimmer aufräumen

Auf dem Boden liegen Bauklötze, Spielzeugautos und Teddybären. Für uns Menschen ist es kein Problem, die Situation auf einen Blick zu durchschauen. Wir sind gut darin, Objekte zu erkennen, zu kategorisieren und sie richtig aufzuheben.

Für einen Roboter sind all das allerdings extrem schwierige Aufgaben. Im Forschungsprojekt „SQUIRREL“ werden nun Roboter entwickelt, die mit solchen Situationen fertig werden und mit menschlicher Hilfe lernen, das Chaos am Kinderzimmerfußboden aufzuräumen. Geleitet wird dieses Projekt von der TU Wien.

Objekterkennung bei schwierigsten Bedingungen

Die Aufräum-Roboter haben eine gewisse Ähnlichkeit mit automatischen Staubsaugern und werden im Rahmen des Forschungsprojektes mit einem Greifarm ausgestattet. Ein zentraler Teil des Roboters ist allerdings sein Kamera-Auge und die künstliche Intelligenz dahinter.

„Oft ist man schon froh, wenn ein Roboter drei am Tisch liegende Objekte zuverlässig erkennt“, sagt der Elektrotechniker Michael Zillich (Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik), der Leiter des Projektes SQUIRREL. „Wir wollen allerdings, dass der Roboter mit einer großen Menge von Objekten fertig wird, die vielleicht sogar zu einem großen Haufen aufgetürmt sind. Das geht nur, wenn man sich kluge Vereinfachungsstrategien überlegt.“

Es gibt für Objekterkennungs-Roboter wohl kaum ein schwierigeres Terrain als ein unaufgeräumtes Kinderzimmer. Doch genau das reizte Michael Zillich an diesem Projekt. „Würde man den Roboter genau analysieren lassen, welche Objekte sich hier befinden, wie sie zueinander angeordnet sind, und in welcher Reihenfolge man sie wie bewegen muss, um zu sortieren – der Roboter wäre für Stunden oder Tage mit Rechnen beschäftigt“, sagt Zillich. Doch ein so detaillierter Plan ist auch gar nicht nötig.

Wir Menschen analysieren einen großen Haufen Spielsachen auch nicht vollständig. Wir greifen einfach hin und beginnen aufzuräumen. Und genau diese Strategie soll auch dem Roboter beigebracht werden. Er findet Objekte, die besonders herausstechen und bewegt sie. Vielleicht purzelt dann der ganze Spielzeughaufen auseinender – dann ist die Situation zumindest schon mal übersichtlicher geworden.

Der Roboter lernt vom Menschen

Gesucht sind zunächst einfache, rasch arbeitende Algorithmen, die im Kamerabild des Roboters zuerst interessante Objekte identifizieren. Alles andere ergibt sich dann im ständigen Wechselspiel aus Aktionen des Roboters und der Reaktion der Umgebung. Man kann dabei viel vom menschlichen Verhalten lernen. Modelle aus der Kognitionspsychologie helfen, die Aufmerksamkeit des Roboters richtig zu lenken.

Der Roboter soll aber nicht nur mit unbelebten Objekten interagieren, sondern auch mit Menschen um ihn herum. Von Kindern soll er sich zeigen lassen, wohin er bestimmte Objekte bringen soll. Erste Experimente in Kindergärten wurden bereits durchgeführt – mit großem Erfolg.

„Auf den ersten Blick sind manche Kinder ein bisschen enttäuscht, weil sie sich unter einem Roboter ein humanoides Männchen vorgestellt haben“, erzählt Michael Zillich. „Aber wenn sie dann sehen, wie sie mit dem Roboter interagieren können, wie er ihre Anweisungen befolgt und das Spielzeug im Zimmer herumschiebt, dann sind sie durch und durch begeistert.“

Geleitet wird das Projekt von der TU Wien, wo vor allem im Bereich der Objekterkennung geforscht wird. Die Universität Innsbruck wird wichtige Beiträge für den Greifarm beisteuern, die Universität Freiburg ist dafür zuständig, dass sich der Roboter im Raum zurechtfindet, das King’s College in London beschäftigt sich mit Verhaltensplanung, und die Universitäten Twente und Bonn forschen im Bereich Benutzerinteraktion. Beteiligt sind außerdem das Institut Fraunhofer IPA sowie die Firmen Festo und IDMind, sowie der Verein Pädagogische Initiative 2-10 in Wien.

Demnächst finden weitere Tests in einem Wiener Kindergarten statt, wo Kinder SQUIRREL beibringen werden Spielsachen an die richtige Stelle zu schieben. Bald bekommt der Roboter seinen Greifarm und kann sich dann an die nächsten Aufgaben machen.

Rückfragehinweis:
Dr. Michael Zillich
Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik
Technische Universität Wien
Gusshausstraße 25, 1040 Wien
T: 0699/19429680
michael.zillich@tuwien.ac.at

Aussender:
Dr. Florian Aigner
Büro für Öffentlichkeitsarbeit
Technische Universität Wien
Operngasse 11, 1040 Wien
+43-1-58801-41027
florian.aigner@tuwien.ac.at