Ein Team aus Wissenschaftlern der Stanford University und der Simon Fraser University entwickelte ein System namens Twist, das einen humanoiden Roboter in Echtzeit mit menschenähnlichen Bewegungen steuern kann. Ziel dieser Forschung ist es, Robotern eine Ganzkörpergeschicklichkeit zu verleihen, die dem menschlichen Niveau entspricht. Die Forscher möchten Humanoide so beweglich gestalten wie Menschen.
Um dieses Ziel zu erreichen, kombiniert Twist die Motion-Capture-Technik mit Verstärkungs- und Nachahmungslernverfahren. Die Funktionsweise ähnelt der Imitation menschlicher Bewegungen: Ein Mensch löst Aufgaben in einer unordentlichen Küche, verwendet beide Hände und Füße zum Umgehen von Hindernissen und öffnet Türen mit Ellbogen oder Seiten des Körpers. Twist soll solche komplexen, multiplen Bewegungen ermöglichen, indem es menschliche Bewegungsdaten präzise erfasst und auf den Roboter überträgt. Das System nutzt Motion-Capture-Geräte (MoCap) mit Markierungspunkten und optischen Systemen zur Erfassung von Körperbewegungen. Die Daten umfassen nicht nur Arme, Hände, Beine und Füße, sondern auch Rumpf-, Hüft- und Kopfbewegungen. Künstliche Intelligenz (KI) übersetzt diese Daten in Steuersignale für den Roboter. Allein die erfassten Ganzkörperdaten genügen, um einen humanoiden Roboter mit menschenähnlicher Präzision und Geschicklichkeit zu steuern. Die Bewegungen ähneln dem Vorbild und vermitteln eine natürliche, ganzheitliche Körperkoordination.
Neben der Echtzeit-Steuerung ermöglicht Twist auch das Training humanoider Roboter. Durch die Einbindung dieser Bewegungsdaten in das Trainingsverfahren lernen Roboter menschenähnliche Beweglichkeit und Geschicklichkeit, wodurch sie autonomere Fähigkeiten entwickeln können. Zukünftige Forschungen konzentrieren sich auf die Erweiterung der Datenerfassung, um die Autonomie und Komplexität der Roboterbewegungen zu verbessern und ihnen neue, selbstständig erlernbare Fähigkeiten zu ermöglichen.
Schlagwörter: Twist + Stanford + Simon Fraser University
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