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Roboter schreibt wie mit Menschenhand – Forscher ermöglichen fließende Schreib- und Greifbewegungen

14.10.2011
Wissenschaftler der Universität Göttingen und des Bernstein Fokus Neurotechnologie Göttingen haben eine Methode entwickelt, wie Roboter fließende Bewegungsabläufe wie beispielsweise Schreiben oder das Greifen nach Gegenständen erlernen können.

Damit könnten die Maschinen zukünftig in der Lage sein, Handschriften zu imitieren, ein Glas einzuschenken oder beispielsweise die Spülmaschine einzuräumen. Ihre Ergebnisse veröffentlichten die Wissenschaftler online in der Fachzeitschrift IEEE Transactions on Robotics.


Der Roboterarm ahmt eine Schriftprobe perfekt nach. © Institut für Physik 3 - Biophysik, Univ. Göttingen

Die meisten menschlichen Bewegungen bestehen aus einer Vielzahl von Einzelhandlungen, die automatisch miteinander verbunden werden. Lernt ein Kind schreiben, führt es den Stift anfangs sehr stockend. Im Laufe der Zeit verbindet es die einzelnen Buchstaben dann immer besser miteinander.

Maschinen hingegen arbeiten bislang lediglich eine Kette von Bewegungselementen nacheinander ab. Wissenschaftler um Prof. Dr. Florentin Wörgötter, Koordinator des Bernstein Fokus Neurotechnologie an der Universität Göttingen, veränderten nun die mathematischen Grundlagen der Steuerungsbefehle in wenigen, aber entscheidenden Details. Dadurch können die Roboter Handlungen wie etwa das Schreiben mehrerer Buchstaben dynamisch miteinander verbinden. So kommen die Bewegungsabläufe des Roboters dem biologischen Vorbild wesentlich näher als zuvor.

„In zehn bis 15 Jahren werden Service-Roboter eine große Rolle spielen. Da ist es wichtig, dass die Bewegungen der Maschinen immer menschenähnlicher und damit berechenbarer für uns werden, damit wir ohne Unfälle zusammenarbeiten können“, erläutert Wörgötter.

Auch die Niedersächsische Ministerin für Wissenschaft und Kultur, Prof. Dr. Johanna Wanka, war bei einem Besuch des Bernstein Fokus Neurotechnologie und des Bernstein Zentrums für Computational Neuroscience in Göttingen von den Fähigkeiten des Roboters begeistert. Nachdem sie eine handschriftliche Probe zur Verfügung gestellt hatte, ahmte der Roboter diese perfekt nach. „Damit ist unser Roboter der erste, der ganz offiziell eine ministerielle Handschrift beherrscht“, so Prof. Wörgötter schmunzelnd. „Ich bin von den Forschungsergebnissen am Standort Göttingen begeistert und erwarte viele neue Anwendungsmöglichkeiten für diese Technologie im Bereich der Service-Robotik – auch wenn ich weiterhin meine Unterschrift selbst fertigen werde“, so Ministerin Wanka.

Die von den Göttinger Wissenschaftlern weiterentwickelte mathematische Methode zeichnet sich besonders dadurch aus, dass sie sich einfach auf unterschiedlichste Handlungsabläufe übertragen lässt und besonders weiche Bewegungen erzeugt. Damit könnte sie einen wesentlichen Beitrag zur Entwicklung von Robotern leisten, die Menschen zukünftig im Alltag unterstützen.

Der Bernstein Fokus Neurotechnologie Göttingen ist Teil des Nationalen Bernstein-Netzwerks Computational Neuroscience (NNCN). Das NNCN wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung mit dem Ziel gegründet, die Kapazitäten im Bereich der neuen wissenschaftlichen Disziplin Computational Neuroscience zu bündeln, zu vernetzen und weiterzuentwickeln. Das Netzwerk ist benannt nach dem deutschen Physiologen Julius Bernstein (1835 bis 1917).

Originalveröffentlichung: Kulvicius T, Ning K, Tamosiunaite M, Wörgötter F (2011): Joining movement sequences: modified dynamic movement primitives for robotics applications exemplified on handwriting. IEEE Transactions on Robotics, doi: 10.1109/TRO.2011.2163863; 1. September 2011

Weitere Auskünfte erteilt Ihnen gerne:
Prof. Dr. Florentin Wörgötter
Georg-August-Universität Göttingen & Bernstein Zentrum für Computational Neuroscience Göttingen
III. Institut für Physik Biophysik
Friedrich-Hund-Platz 1, 37077 Göttingen
Telefon (0551) 39-10760, Fax (0551) 39-7720
E-Mail: worgott@physik3.gwdg.de

Johannes Faber | idw
Weitere Informationen:
http://www.uni-goettingen.de/
http://www.bccn-goettingen.de/Groups/GroupCN
http://www.nncn.de/

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