Roboterlernen

Vorprogrammierte Offline-Roboter sind so konzipiert, dass sie vordefinierte Aufgaben und einen festen Satz von Anweisungen in einer vorgegebenen Umgebung ausführen können. Wenn diese Roboter auf unerwartete Veränderungen in ihrer Umgebung stoßen, werden sie mit großer Wahrscheinlichkeit versagen.

KI-gesteuerte, generalistische Roboter können die Grenzen vorprogrammierten Roboterverhaltens überwinden. Hierzu ist simulationsbasiertes Roboterlernen notwendig, damit diese Roboter unter dynamischen Bedingungen wahrnehmen, planen und selbstständig handeln können.  

Durch Roboterlernen können diese Roboter neue Fähigkeiten erwerben und verfeinern. Hierbei kommen Roboter-Richtlinien zum Einsatz, die ihre Performance in verschiedenen Szenarien verbessern. Diese Richtlinien bestehen aus erlernten Verhaltensweisen – einschließlich Navigation, handliche Manipulation, Fortbewegung und viele andere – die definieren, wie ein Roboter in verschiedenen Situationen Entscheidungen treffen soll.

Vorteile des simulationsbasierten Roboterlernens

Flexibilität und Skalierbarkeit

Iterieren, verfeinern und implementieren Sie Roboterrichtlinien für reale Szenarien mit verschiedenen Datenquellen aus realen, von Robotern erfassten Daten und synthetischen Daten in der Simulation für beliebige Robotervarianten, wie autonome mobile Roboter (AMR), Roboterarme und humanoide Roboter. Mit diesem SIM-basierten Ansatz können Sie außerdem schnell Hunderte oder Tausende von Roboterinstanzen parallel trainieren.

Beschleunigte Entwicklung von Fähigkeiten

Trainieren Sie Roboter in simulierten Umgebungen, um sie an neue Aufgabenvariationen anzupassen, ohne die physische Roboterhardware neu programmieren zu müssen. 

Physisch genaue Umgebungen

Profitieren Sie von einer einfachen Modellierung physischer Faktoren wie Objektinteraktionen (starr oder verformbar), Reibung usw., um die Lücke zwischen Simulation und Realität deutlich zu verkleinern.

Sichere Testumgebung

Testen Sie potenziell gefährliche Szenarien sicher, ohne die Sicherheit von Menschen zu riskieren oder Geräte zu beschädigen.

Kostenreduzierung
Vermeiden Sie Kosten für die Erfassung und Kennzeichnung von realen Daten, indem Sie große Mengen synthetischer Daten generieren, trainierte Roboterrichtlinien in der Simulation validieren und schneller auf Robotern bereitstellen. 

Algorithmen für das Roboterlernen

Algorithmen für das Roboterlernen, wie beispielsweise Nachahmungslernen und bestärkendes Lernen, können dazu beitragen, dass Roboter erlernte Fähigkeiten generalisieren und dadurch ihre Performance in wechselnden oder neuartigen Umgebungen verbessern. Es existieren verschiedene Lerntechniken, darunter:

• Bestärkendes Lernen: Ein Trial-and-Error-Verfahren, bei dem der Roboter je nach ausgeführter Aktion eine Belohnung oder Bestrafung erhält. 
• Nachahmungslernen: Der Roboter kann durch Nachahmen Aufgaben erlernen, die ihm zuerst von Menschen vorgeführt werden. 
• Überwachtes Lernen: Der Roboter kann mit gekennzeichneten Daten trainiert werden, um bestimmte Aufgaben zu erlernen.
• Diffusionsrichtlinie: Der Roboter verwendet generative Modelle, um Roboteraktionen zu erstellen und für die gewünschten Ergebnisse zu optimieren.
• Selbstüberwachtes Lernen: Wenn die gekennzeichneten Datensätze begrenzt sind, können Roboter aus nicht gekennzeichneten Daten ihre eigenen Trainingskennzeichnungen generieren, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren.