Projektbeschreibung

Der Sonderforschungsbereich 588 „Humanoide Roboter - Lernende und kooperierende multimodale Roboter“ wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG). Seit Anfang Juli 2001 bis  Ende Juni 2012, läuft dieser in seiner nunmehr dritten Phase. Das Ziel des SFB588 ist die interdisziplinäre Entwicklung eines humanoiden Roboters. Konkret werden hierfür Konzepte, Methoden und mechatronische Komponenten entwickelt, die dem Roboter ermöglichen, sich in der Umgebung des Menschen zurechtzufinden. Für den Roboter hat neben der komplexen Bewegungssteuerung, insbesondere auch die Perzeption, Exploration und Interaktion eine besondere Bedeutung, um die Aufgaben des Alltags zu bewältigen. 

Teilprojekt P2: Interaktive Multimodale Exploration

 Strategien zu Wissensgenerierung:

 Ziel des Teilprojekts ist es, dem Roboter zu ermöglichen, eine unbekannte Umgebung multimodal (d.h. visuell und akustisch) in Kooperation mit dem Menschen zu explorieren. Dabei können Informationen über Personen und Gegenstände teils automatisch generiert werden. Eine abschließende Einordnung der gewonnen Informationen kann dabei zu unterschiedlichen Zeitpunkten erfolgen und ist für ein konsistentes Modell der Umwelt unabdingbar. Somit kann eine spätere Wiedererkennung gewährleistet werden.

Wissensbasierter hierarchischer Explorationsansatz:

 Bei der wissensbasierten Umwelterfassung geht es darum, alle Objekte, egal ob Personen oder Gegenstände,  in der Umgebung des Roboters multimodal zu erfassen. Bei der wissensbasierten Umwelterfassung wird das Wissen über ein Objekt mit der Zeit fortlaufend erweitert. Dies geschieht in mehreren Schritten durch das Hinzufügen neuer Eigenschaften. Einige dieser Eigenschaften (im Bild rot eingefärbt) bringen das Objekt auf eine neue Stufe innerhalb der Objekthierarchie, welches die Generierung neuer Eigenschaften veranlassen kann. Alle Objekteigenschaften werden durch ein oder mehrere Verfahren bestimmt, die ggf. fusioniert werden müssen. Der gesamte Ablauf wird als Grob-zu-Fein-Strategie bezeichnet, bei der das Abstraktionsniveau mit jeder neuen Eigenschaft sinkt. Neue Algorithmen können hierbei an der passenden Stelle in der Hierarchie einfach und dynamisch ergänzt werden.

Wissensdrang als Explorationsstrategie:

 DieInformationen über die Umgebung des Roboters liegen in unterschiedlicher Detailliertheit, Vollständigkeit und Verlässlichkeit vor. Im Rahmen der Exploration muss nun aufgrund von Beschränkungen hinsichtlich der Sensoren,  Verarbeitungskapazität und Zeitvorgaben ein Fokus gesetzt werden. Das Ziel ist es, neues Wissen zu generieren und unsichere Informationen zu validieren. Die vier Faktoren: Neuartigkeit, Komplexität, Ungewissheit und Konflikt, welche vom Menschen abgeleitet sind, dienen als Grundlage für die Entscheidungsprozesse während der Exploration.