Forscher der National University of Defense Technology in China arbeiten gemeinsam mit der Midea Group an der Entwicklung des HumanoidExo-Systems. Dieser tragbare Anzug erfasst die Bewegungen eines Menschen in Echtzeit und überträgt sie direkt auf Roboter. Dadurch lernen die Roboter komplexe Tätigkeiten schneller und präziser, ohne dass enorme Datenmengen aus Videos oder Simulationen gesammelt werden müssen. Das System löst das Gleichgewichtsproblem, unter dem humanoide Roboter, die mit herkömmlichen Methoden trainiert wurden, häufig leiden.
Wie das HumanoidExo-System funktioniert
Der tragbare Anzug des HumanoidExo-Systems verfolgt sieben Gelenke an den Armen eines Menschen und verknüpft sie mit den Bewegungen des Roboters. Er verwendet Trägheitssensoren an den Handgelenken und einen LiDAR-Scanner (Laser-Entfernungsmesser) auf dem Rücken, der Veränderungen der Körperposition und -höhe überwacht. Diese Daten werden von einem zweiteiligen System künstlicher Intelligenz namens HumanoidExo-VLA verarbeitet. Der erste Teil, das Vision-Language-Action-Modell, versteht, welche Aufgabe der Mensch ausführt. Der zweite Teil, eine auf bestärkendem Lernen basierende Steuerung, sorgt dafür, dass der Roboter während der Bewegung sein Gleichgewicht und seine Stabilität beibehält.
Die Forscher betonen, dass das Sammeln von Daten aus der realen Welt anspruchsvoll und teuer ist. HumanoidExo vereinfacht dies, indem es die Bewegungen der Person im Anzug direkt aufzeichnet. So lernte der Roboter beispielsweise, zu einem Tisch zu gehen, obwohl solche Bewegungen nicht ausdrücklich in den Trainingsdaten enthalten waren. Das System erreichte bei der Handhabung von Objekten eine Erfolgsquote von 100 Prozent, ohne das Gleichgewicht zu verlieren.
Experimente mit dem Roboter Unitree G1
Bei den Tests verwendeten die Forscher den Roboter Unitree G1. Sie trainierten ihn mithilfe von fünf teleoperierten Sitzungen und 195 Aufzeichnungen des Exoskeletts. Diese Datenkombination erhöhte die Erfolgsquote des Roboters bei der Aufgabe, Objekte zu transportieren, von lediglich 5 Prozent auf fast 80 Prozent. Das kommt einer Leistung nahe, für die 200 menschliche Demonstrationen erforderlich wären.
Bei einem Test zogen die Forscher den Roboter physisch von der Arbeitsfläche weg. Der Unitree G1 konnte an seinen Platz zurückkehren und die Aufgabe abschließen. Der Roboter bewältigte komplexe Aktionen wie das Aufnehmen und Platzieren von Gegenständen mit hoher Präzision. Diese Ergebnisse stammen aus einer in der vergangenen Woche veröffentlichten Forschungsarbeit.
Entwicklung in China und weltweit
China entwickelt Exoskelette nicht nur für Roboter, sondern auch für militärische und zivile Zwecke. Das Militär setzt angetriebene und passive Exoskelette für Logistik, Einsätze in großen Höhen und das Heben schwerer Lasten ein. Diese Systeme erhöhen die Ausdauer der Soldaten in schwierigem Gelände. Im zivilen Bereich gibt es leichte Knieorthesen für Industrie oder Freizeit sowie Ganzkörperanzüge mit fortschrittlichen Assistenzmodi.
China hat das größte Trainingszentrum für humanoide Roboter eröffnet, in dem etwa hundert Roboter mithilfe von virtueller Realität und Bewegungserfassung komplexe Lageraufgaben erlernen. Beim Sortieren und Verpacken erreichen sie eine Erfolgsquote von 95 Prozent. Ziel ist es, bis 2045 hundert Millionen Roboter einzusetzen.
Weltweit ist ein Wettlauf in der humanoiden Robotik im Gange. Unternehmen wie NVIDIA, Google DeepMind oder Figure arbeiten daran, das Robotertraining in großem Maßstab zu erweitern. Das französische Unternehmen Wandercraft, das für den Anzug Atalante X von den Olympischen Spielen 2024 bekannt ist, ist zu humanoiden Robotern übergegangen und stellte im Juni das Modell Calvin 40 vor. Geschäftsführer Matthieu Masselin merkte an, dass humanoide Roboter überall auftauchen, von den USA bis China, darunter auch Projekte von Tesla oder Figure AI. Für Wandercraft handelt es sich um dieselbe Technologie, die das Unternehmen seit zehn Jahren entwickelt.
Quelle: interestingengineering.com, unitree.com, wandercraft.eu
