Informatik . Kognitionsforschung

Forschungsbericht 2012 - Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik

Interaktionen zwischen Menschen und autonomen Robotern

Autoren

Robuffo Giordano, Paolo

Abteilungen

Abteilung Wahrnehmung, Kognition und Handlung

Zusammenfassung
Roboter nehmen Informationen aus ihrer Umgebung auf, verarbeiten und nutzen diese, um autonom Aufgaben zu erfüllen. Eine große Herausforderung besteht in der Zusammenarbeit von Menschen und Robotern im Alltagsleben. Um diese Vision zu realisieren, müssen Design und Steuerung auf die Bedürfnisse von Menschen und die Interaktion mit ihnen abgestimmt werden. Geleitet von diesen Prinzipien liegt das Ziel der Wissenschaftler darin, halb-autonome Robotersysteme (shared control scenario) zu realisieren, welche – von Menschen angeleitet – in der Lage sind, begrenzte Aufgaben selbständig zu übernehmen.

Mensch-Roboter-Interaktionen

Das Ziel der Arbeitsgruppe „Mensch-Roboter-Interaktion“ am MPI für biologische Kybernetik ist es, neue und intuitive Wege der Interaktionsmöglichkeiten zwischen Menschen und Robotern zu erforschen. Diese Bemühungen basieren auf der allgemeinen Annahme, dass Menschen und Roboter künftig nahtlos in gemeinsamen Bereichen zusammenarbeiten und Roboter so zu einem integrativen Bestandteil unseres täglichen Lebens werden. So ist es denkbar, dass Roboter Fähigkeiten des Menschen ergänzen, indem sie ihn von monotonen und körperlich anstrengenden Aufgaben im industriellen Umfeld entlasten oder bei der Bewältigung komplexer und gefährlicher Aufgaben unterstützen. In der Interaktion zwischen Mensch und Roboter muss zunächst das nötige Maß an Autonomie des Roboters festgelegt werden. Welche Aufgaben kann ein Roboter selbständig übernehmen und wann muss der Mensch eingreifen? Anschließend wird untersucht, welche sensorische Rückmeldung den Bediener am effektivsten unterstützt, einen aktiven Part innerhalb der Interaktion einzunehmen. Damit die Roboter die überlegenen kognitiven Fähigkeiten des Menschen nutzen können, sollte dieser nicht mit unnötigen Kleinigkeiten belastet werden und stattdessen nur in die komplexere Planung des Gesamtvorgangs überwachend eingreifen. Roboter hingegen zeichnen sich durch ihre Vielseitigkeit, Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Ausführung einfacher und wiederkehrender Aufgaben aus.

Die Arbeitsgruppe um Paolo Robuffo Giordano versucht diese Herausforderungen aus der Sicht eines Ingenieurs oder eines Informatikers zu sehen: Der Fokus liegt in erster Linie darauf, wie man Roboter (i) mit der nötigen Autonomie ausstattet, welche nötig ist, um die Interaktion mit Menschen zu erleichtern, und (ii) wie der menschliche Benutzer effektiv den oder die Roboter während der Ausführung einer Aufgabe steuert. Um diese Ziele zu erreichen, arbeitet ein interdisziplinäres Team aus Wissenschaftlern der unterschiedlichsten Bereiche von Psychologie bis hin zur Regelungstechnik eng zusammen.

Welche Rolle spielt der Gleichgewichtssinn bei der Steuerung eines Fahrzeugs?

<strong>Abb. 1:</strong> Der CyberMotion-Bewegungssimulator während einer Fahrzeugsimulation. Bild vergrößern
Abb. 1: Der CyberMotion-Bewegungssimulator während einer Fahrzeugsimulation.

In einem der Forschungsschwerpunkte setzen die Wissenschaftler sich mit der Realisierung eines optimalen Telepräsenzsystems für Menschen auseinander. Dieses System soll den gesamten sensorischen Fluss, den Menschen wahrnehmen können, widerspiegeln: Sehen, Hören, Tasten und Wahrnehmen der Eigenbewegung sowie Riechen und Schmecken. Während visuelle und haptische Kanäle bereits seit langem in der Robotik Verwendung finden, beispielsweise in der Telemedizin oder der Steuerung von Tauchrobotern, wurde bisher wenig oder gar keine Aufmerksamkeit auf die Verwendung des Gleichgewichtssinns gerichtet. Ein zentraler Bestandteil der Forschung am MPI für biologische Kybernetik ist daher ein Roboterarm, welcher zu einem Bewegungssimulator umgebaut wurde, der so genannte CyberMotion-Simulator. Mit ihm wird der Einfluss des Gleichgewichtssinns auf einen menschlichen Piloten untersucht, während dieser ein reales oder simuliertes Fahrzeug steuert [1, 2, 3, 4].

Zu diesem Zweck haben die Wissenschaftler einen neuen Bewegungsalgorithmus entwickelt, der speziell für die Nutzung eines anthropomorphen Roboterarms als Bewegungssimulator abgestimmt wurde [1]. Dieser wurde mit einer Kabine erweitert, welche durch ihre eigene Bewegung einen zusätzlichen Freiheitsgrad in das Robotersystem einführt [3]. Der CyberMotion-Simulator wurde bereits verwendet, um sowohl das Gefühl einer Fahrt in einem Rennwagen zu reproduzieren [2] als auch den Flug mit einem Quadrokopter, einem kleinen Flugroboter mit vier Propellern, zu simulieren [4].

Bidirektionale Fernsteuerungen zwischen Mensch und Roboter-Team

In einem weiteren Forschungsschwerpunkt werden die theoretischen Grundlagen untersucht, welche es uns ermöglichen, eine bidirektionale Fernsteuerung zwischen einem menschlichen Steuermann (master-side) und einer Gruppe von Robotern (slave-side) zu etablieren [5, 6, 7, 8, 9, 10]. Multi-Roboter-Systeme besitzen mehrere Vorteile im Vergleich zu einem einzelnen, großen Roboter. Sie bieten eine höhere Leistung bei gleicher räumlicher Abdeckung und sind meist erschwinglicher als ein einziges, sperriges System. Zudem ist ein Schwarm aus mehreren Robotern deutlich robuster gegenüber Ausfällen. In einem denkbaren Szenario soll das Multi-Roboter-System ein gewisses Maß an lokaler Autonomie besitzen und gleichzeitig als Gruppe agieren. Das System kann beispielsweise eine bestimmte Formation einhalten, während es Hindernisse umfliegt oder zusätzliche Aufgaben erfüllt. Gleichzeitig erhält der Pilot, der das System steuert, durch haptisches Feedback Informationen über die Umgebung der Roboter. Dabei haben die Forscher zwei verschiedene Möglichkeiten zur Zusammenarbeit zwischen dem Menschen und dem Multi-Roboter-System entwickelt: den Top-down- [1, 2], und den Bottom-up-Ansatz [7, 8,9]. Diese unterscheiden sich vor allem durch die Art, wie die Roboter untereinander kommunizieren, um die gewünschte Formation zu realisieren.

Mit unterschiedlichen Ansätzen werden die Interaktionen zwischen Menschen und Robotern untersucht

<strong>Abb. 2: </strong>Experiment zur Fernsteuerung von vier Flugrobotern zeitgleich durch einen Teleoperateur. Bild vergrößern
Abb. 2: Experiment zur Fernsteuerung von vier Flugrobotern zeitgleich durch einen Teleoperateur.

Im sogenannten Top-down-Ansatz [5] wird der Roboterschwarm als ferngesteuerte, frei fliegende Formation aus virtuellen Punkten angesehen.

Entsprechend der Steuerbefehle werden diese Punkte als Kollektiv im Raum bewegt und die realen Roboter folgen diesen. Die Formation wird sich automatisch leicht verformen oder rotieren, wenn sie gegen ein Hindernis gedrückt wird. Diese Kompression der Formation an einem Objekt wird dem Piloten durch einen haptischen Widerstand veranschaulicht und ihm so ein Eindruck von der Umgebung der Roboter vermittelt.

Um dieses Konzept zu demonstrieren, wurden Experimente mit drei Quadrokoptern durchgeführt, zwischen denen statt der Position im Raum nur die relativen Winkel der Roboter zueinander zur Steuerung verwendet wurden [6].

Der Bottom-up-Ansatz [3] zeichnet sich hingegen durch eine lockere Formation aus, in der ein einzelner Anführer durch den Piloten gesteuert wird. Der Rest des Schwarms folgt und versucht dabei, eine möglichst kompakte Formation zu bilden. Dabei versuchen die Flugroboter, zu möglichst vielen anderen Robotern eine konstante Nähe zu halten und gleichzeitig Kollisionen mit Hindernissen zu vermeiden. Die Formation bildet sich dabei spontan und einzelne Verbindungen zwischen Robotern können aufgelöst und wiederhergestellt werden, abhängig von der aktuellen Entfernung oder gegenseitigen Sichtbarkeit der Roboter untereinander. Der Pilot erhält ein haptisches Feedback über den Bewegungszustand des Anführers, welcher von der Bewegung des restlichen Schwarms beeinflusst wird. Weitere Möglichkeiten in diesem Forschungsansatz sind Testreihen, bei denen die Quadrokopter während des Fluges dezentral als Gruppe verbunden bleiben oder bei denen dezentral die Geschwindigkeit der einzelnen Roboter synchronisiert wird.

Abschließend wurde mit Methoden der Psychophysik untersucht, inwieweit die beschriebenen Verfahren den Anwender bei der Fernsteuerung eines Roboters durch ein ihm unbekanntes Gelände unterstützen und ihm einen Eindruck von der Situation des Roboters vermitteln.

Erwarteter Einfluss der Forschungsarbeit auf zukünftige Anforderungen an Flugrobotern

Das gemeinsame Ziel der vorgestellten Projekte liegt in der Gestaltung intuitiver Robotersteuerungen mit einem besonderen Fokus auf der Kontrolle vieler autonomer Roboter durch nur einen einzelnen menschlichen Piloten. Dieser Ansatz entspricht den Anforderungen, die Einsätze von Flug-Robotern in naher Zukunft stellen werden. Hierzu gehört beispielsweise die Inspektion und Fernwartung an unerreichbaren oder gefährlichen Orten, das Suchen und Bergen von vermissten Personen und Objekten oder eine effiziente Vermessung aus der Luft. Auf lange Sicht wären auch deutlich futuristischere Aufgaben denkbar, wie die Inspektion und die gezielte Behandlung des menschlichen Körpers von innen durch ein Team von Nano-Robotern.

1.
Robuffo Giordano, P.; Masone, C.; Tesch, J.; Breidt, M.; Pollini, L.; Bülthoff, H. H.
A novel framework for closed-loop robotic motion simulation - Part I: inverse kinematics design
2.
Robuffo Giordano, P.; Masone, C.; Tesch, J.; Breidt, M.; Pollini, L.; Bülthoff, H. H.
A novel framework for closed-loop robotic motion simulation - Part II: motion cueing design and experimental validation
3.
Masone, C.; Robuffo Giordano, P.; Bülthoff, H. H.
Mechanical Design and Control of the new 7-DOF CyberMotion Simulator
4.
Robuffo Giordano, P.; Deusch, H.; Lächele, J.; Bülthoff, H. H.
Visual-vestibular feedback for enhanced situational awareness in teleoperation of UAVs
5.
Lee, D.; Franchi, A.; Robuffo Giordano, P.; Son, H. I.; Bülthoff, H. H.
Haptic Teleoperation of Multiple Unmanned Aerial Vehicles over the Internet
6.
Franchi, A.; Masone, C.; Bülthoff, H. H.; Robuffo Giordano, P.
Bilateral Teleoperation of Multiple UAVs with Decentralized Bearing-only Formation Control
7.
Franchi, A.; Robuffo Giordano, P.; Secchi, C.; Son, H. I.; Bülthoff, H. H.
A Passivity-Based Decentralized Approach for the Bilateral Teleoperation of a Group of UAVs with Switching Topology
8.
Robuffo Giordano, P.; Franchi, A.; Secchi, C.; Bülthoff, H. H.
Bilateral teleoperation of groups of UAVs with decentralized connectivity maintenance
9.
Robuffo Giordano, P.; Franchi, A.; Secchi, C.; Bülthoff, H. H.
Experiments of passivity-based bilateral aerial teleoperation of a group of UAVs with decentralized velocity synchronization
10.
Son, H. I.; Chuang, L. L.; Franchi, A.; Kim, J.; Lee, D.; Lee, S.-W.; Bülthoff, H. H.; Robuffo Giordano, P.
Measuring an Operator's Maneuverability Performance in the Haptic Teleoperation of Multiple Robots
 
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