Delta-3D-Drucker AnyCubic Kossel

Man kann ja bekanntlich nie genug Roboter haben, weswegen ich mein loses Interesse an 3D-Druckern kürzlich genutzt habe, mir einen besonderen solchen schenken zu lassen. Auch wenn es 3D-Drucker nämlich in langweiliger, und schon zusammengebauter, Kastenform zu kaufen gibt, hatte ich meine Augen auf einen Delta-Drucker geworfen. Geworden ist es dann der AnyCubic Delta Kossel Plus. Das ist nämlich nicht nur ein Delta-Roboter zum Drucken, sondern außerdem ein Bausatz. Den zusammen zu basteln hat mich vorgestern Abend beschäftigt, was allerdings eine gewollte und sehr schöne Abendbeschäftigung war:

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Das Grundgerüst
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Einer der drei Schlitten, die die Arme halten und bewegen

Heute dann habe ich mich ganz grundsätzlich mit Slicern auseinandergesetzt und zu meiner großen Überraschung bereits ein erstes anständiges Modell drucken können. Das Modell, natürlich, der 3D-Testdruck-Klassiker 3DBenchy. Wenn man sieht, wieviel beim Druck in Bewegung ist, alle drei Arme sind in konstanter und teils ruckartiger Bewegung, um den Druckkopf zu manövrieren, bin ich wirklich erstaunt, wie präzise und sauber schon der erste Druck geworden ist:

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Mein erster Druck: 3DBenchy

Und der Drucker ist einfach extrem cool anzusehen!

Beim Druck ist alles in Bewegung.

Auch wenn es sicherlich robustere 3D-Drucker gibt macht es wirklich Spaß, dem Delta-Drucker bei der Arbeit zuzusehen. Die Entscheidung für diesen Drucker werde ich glaube ich nicht bereuen, zumal die Inbetriebnahme unter Linux absolut problemlos verlief.

(Ja, das Video ist bescheiden, aber es kommen sicherlich in den nächsten Wochen bessere Videos. Ich werde sicherlich noch das ein oder andere Roboterfigürchen drucken.)

European Robotics Forum 2019

Ich hatte den Blogeintrag schon fertig geschrieben, wollte von meinem geplanten fünften Besuch bei einem European Robotics Forum (ERF) in diesem Jahr erzählen, da hab ich doch noch einmal zur Sicherheit nachgesehen: es ist in diesem Jahr sogar schon mein sechstes ERF. Vergessen hatte ich meine erste Teilnahme, 2012 in Odense. Damals, genau wie beim ERF 2013 in Lyon, noch als Doktorand von der Uni, jetzt seit 2016 in Ljubljana, 2017 in Edinburgh und 2018 in Tampere als Mitarbeiter von Bosch.

In diesem Jahr, übernächste Woche, findet das ERF in Bukarest in Rumänien statt. Nachdem ich seit Jahren darauf hinwirke, wird sich dieses Mal mein Arbeitgeber, Bosch Research, auch etwas präsenter zeigen und mit Sponsoring und einem Ausstellungsstand beteiligen.

Ich selbst werde als einer von zwei Koordinatoren der Topicgroup zu Software Engineering, System Integration und System Engineering in der Robotik wie auch im letzten Jahr wieder einen Workshop ausrichten, sowie am letzten Konferenztag einen Kurzvortrag zu Safety in der Robotik halten. Abseits davon wird es mir wieder hauptsächlich darum gehen, die aktuelle Stimmung in der europäischen Robotik mitzubekommen, Bekannte aus der Robotik wieder zu treffen, neue Roboter zu sehen und wahrscheinlich werde ich mich auch regelmäßig mal am Bosch-Stand sehen lassen.

Ich freue mich über jeden Leser, der auch in Bukarest ist, mich anspricht und mit mir tagsüber einen Kaffee oder abends beim Social Event mit mir anstößt.

Hier geht’s zum diesjährigen European Robotics Forum 2019. #erf2019

Disclaimer: Ich bin Mitarbeiter der Robert Bosch GmbH und forsche dort an Robotern und autonomen Systemen. Die hier geäußerten Meinungen und Ansichten sind allerdings ausschließlich persönlich und stimmen nicht zwingend mit der Unternehmenssicht überein.

MIT Mini Cheetah

Es wird Zeit, Geld für ein neues Haustier / Spielzeug zur Seite zu legen: Mit seinen 10 kg liegt der Mini Cheetah vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) Biomimetic Robotics Lab durchaus in der Kategorie größeres Spielzeug. Er kann Saltos, Purzelbäume, Spazierengehen, rennen, sich hinsetzen und wieder aufstehen:

Der Mini-Cheetah vom MIT hat Tricks drauf.

Leider handelt es sich aber – anders als beim Boston Dynamics SpotMini, den man irgendwann in diesem Jahr kaufen können soll – bei dem Mini-Cheetah nur um ein Forschungsprojekt. Aber für den Fall der Fälle sollte ich vielleicht schonmal vorsorgen.

LEGO Ideas – Boston Dynamics

LEGO Ideas ist eine Website, auf der alle Legobegeisterten Ideen und Entwürfe hochladen können und diese dann – wenn genug andere Legobegeisterte dafür stimmen – von Lego als Sets verkauft werden.

Via twitter bin ich auf folgenden Entwurf aufmerksam gemacht worden, bei dem ich seit einigen Minuten Supporter Nummer #293 bin:

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LEGO Ideas Projekt ‚Boston Dynamics‘

Das LEGO Ideas Projekt Boston Dynamics enthält kleine Lego-Roboter, die den berühmt-berüchtigten Robotern von Boston Dynamics nachempfunden sind, z.B.: SpotMini, Atlas, Spot, and Handle. In der Projektbeschreibung steht, dass es gegebenenfalls noch weitere Roboter von Boston Dynamics geben wird, vielleicht kommen ja auch noch BigDog oder Petman dazu.

Zum Abstimmen über das Projekt geht`s hier: Boston Dynamics, zum Abstimmen muss man allerdings angemeldet sein.

Es gibt auch noch viele andere tolle Roboter-Ideen, TARS aus dem Film Interstellar finde ich zum Beispiel auch sensationell.

OroBOT lässt 300 Millionen Jahre alte Echse krabbeln

Einer der faszinierendsten Aspekte in der Robotik ist, dass man mit ‐ zugegeben mitunter viel ‐ Arbeit so viele verschiedene Dinge experimentieren und ausprobieren kann. Ein besonders leuchtendes Beispiel tigert seit gestern durch die Presse: Forschern der EPFL in Lausanne und der EPFL and Humboldt-Universität zu Berlin ist es gelungen, anhand von Fossilien und versteinerten Fußabdrücken den wahrscheinlichen Gang eines 300 Mio. Jahre alten echsenartigen Tieres zu rekonstruieren.

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Der Roboter OroBOT, der den Gang der 300 Mio. Jahre alten Echse nachahmt. [Tomislav Horvat / Kamilo Melo / EPFL Lausanne]
Die Gruppe aus Lausanne um Auke Ijspeert, mit denen ich auch im AMARSi-Projekt das Vergnügen der Zusammenarbeit hatte 1, ist seit Jahren erfolgreich mit dem Rekonstreieren von – menschlichen und tierischen – sogenannten Central Pattern Generators (CPG, deutsch in etwa „zentrale Mustergeneratoren“). CPGs sind Bereiche im Rückenmark, die rhythmische Muskelkontraktionen erzeugen, wie sie zum Beispiel zum Krabbeln und Laufen notwendig sind und die man auch auf Robotern nachahmen kann.

Bislang wurde diese Technik hauptsächlich zum Nachahmen menschlicher und aktueller tierischer Bewegungsmuster genutzt. Dass damit jetzt zusammen mit den Berliner Forschern die Rekonstruktion so alter Bewegung möglich ist und man mit etwas Vorstellungskraft einer 300 Mio. Jahre alten Echse beim Krabbeln zusehen kann, ist eine so coole neue Anwendung davon.

Ob wir so etwas bald in Naturkundemuseen sehen werden? Noch etwas Haut über das Skelett des OroBOT und in der richtigen Kulisse … Wahnsinn!

Ich bin dafür und kann es ehrlich gesagt kaum erwarten!

A robot recreates the walk of a 300-million-year-old fossilized animal.Mehr dazu direkt bei der EPFL (englisch) oder auch bei Spiegel Online.

Dawn ver.β

Ich glaube, ich werde bei Ge­le­gen­heit mal eine neue Ka­te­gorie in diesem Blog einführen, in die ich Artikel über Ent­wick­lungen einsortiere, die zu meiner Kindh­eit, Jugend oder – wie im heutigen Bei­spiel – auch in den letzten Jahren wie Science Fic­tion klangen, jetzt aber Wirk­lich­keit geworden sind. Eine Ka­te­go­rie „Die Zu­kunft ist da“ oder „Science Non-Fiction“ oder so. Dieser Artikel handelt von einem rüh­ren­den Bei­spiel, das gerade dieser Tage in Tokyo Wirk­lich­keit wird. Dort hat am 26. No­vem­ber das Cafe DAWN ver.ß er­öffnet, in dem Gäste aus­schließ­lich von Ro­bo­tern be­dient werden, die von ge­lähm­ten Personen fern­ge­steuert werden.

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Der Roboter OriHime-D bei der Arbeit, kellnernd, ferngesteuert von einer gelähmten Person aus ihrem Bett.

Dass in einem Re­stau­rant oder Cafe von Roboter gekellnert wird, klingt selbst schon nach Science Fiction, ist den Robotik-Inte­res­sier­ten aber mit­tler­weile einigen Orten auf der Welt bekannt. Dass diese Roboter aber nicht einfach eine tech­nische Aufgabe erfüllen, sondern in diesem Fall ge­lähm­ten Personen die Mög­lich­keit bieten, in einer Form an der Ge­sell­schaft teilzunehmen, wie sie es sonst nicht einfach tun könnten. Von zu Hause, im Bett legend, haben Sie die Chance, einer bezahlten Arbeit nach­zu­gehen und über den Roboter mit fremden Menschen in Kontakt zu treten. Wer sich hier nicht an „Surrogates– Mein zweites Ich erinnert fühlt … und diese Zukunfts­vision ist nicht einmal zehn Jahre alt, vom September 2009.

Das Cafe ist übrigens erst ein einmal nur ein Ex­pe­ri­ments zusam­men mit dem Robotik-Startup Ory und endet bereits am 7. De­zember diesen Jahres. Ich finde, es ist trotz­dem ein Blick in die Zukunft und eine wun­der­bare An­wen­dung der Robotik. Wer weiß, was daraus noch wird.

Kurzes Video aus dem Cafe.

Die Zukunft ist da. Und hier setzt sie Technologie zum Wohle von Menschen ein.

Mehr Infor­matio­nen und Videos gibts bei soranews24.com.

World’s Coolest Robots ‐ All in One Place

Die Robotik-Landschaft ist um eine weitere Website reicher, die es in sich hat. https://robots.ieee.org ist eine (zur Zeit noch aus­schließ­lich eng­lisch­spra­chige) Sammlung von über 200 Robotern aus 19 Ländern und enthält alles, was in der Robotik Rang und Namen hat: ASIMO, Aibo, Pleo, … viele Roboter, die hier im Blog auch schon Thema waren, z.B. Roomba, iCub, der gruse­lige CB2, der nied­liche Keepon, usw.

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Quelle: IEEE Spectrum

Alle Roboter sind mit fantas­tischen Bildern, Videos und Hinter­grund­in­for­ma­tionen aus­ge­stat­tet (im Moment noch alles auf Englisch). Bei ASIMO lassen sich zum Beispiel die Proto­typen sehen, die Honda seit dem Start seiner Ent­wick­lung 1986 gebaut hat.

Die Website ist eine wunder­bare Samm­lung, die weiter wachsen wird und unter Anderem zum Ziel hat, Schüler für Roboter und damit für (Ingenieurs)-Wis­sen­schaf­ten, Ma­the­ma­tik und Tech­nik zu be­gei­stern.

Stöbern lohnt sich! Hier gehts lang: https://robots.ieee.org

Linktipp: Eine kurze Geschichte der Automatisierung

Via @Generation Robots DE auf twitter bin ich auf einen Artikel der elektro­technik auf­merk­sam geworden. Der Artikel
Die Geschichte der Automatisierung“ ist eine tolle Zeit­reise, an­ge­fan­gen im Januar 1968 mit den ersten Ideen für speicher­pro­gram­mier­bare Steue­rungen (SPS) bis hin zum mo­der­nen Inter­net of Things (IoT).

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Räderwerke als Beispiel früher Automatisierung.

Streng­genommen startet der Artikel sogar in der Antike mit Huldi­gung der Göttin „Automatia“ und Räder­werken von antiken Automaten-Theatern. Es geht durch die Zeit über die Dampf­maschine, SPS, die 1980er Jahre mit den ersten PCs für Com­puter Inte­grated Manu­factu­ring, und so weiter…

Kein langer Ar­ti­kel, son­dern ein kurzer, unter­halt­sa­mer Abriss:
Die Geschichte der Automatisierung“.

Googles AlphaGo schlägt Großmeister in Go – Ein Meilenstein für die Künstliche Inteligenz?

Nachdem IBMs Deep Blue schon vor mittlerweile 20 Jahren den Schach-Großmeister Gary Kasparov geschlagen hat, galt das chinesische Brettspiel Go als die nächste große Herausforderung für künstliche Intelligenz. Go-Großmeister zu schlagen, progostizierte man noch bis vor einem Jahr, würde noch mindestens 10 Jahre dauern. Nachdem AlphaGo, die künstliche Intelligenz von Google für das Spielen von Go im Januar schon Fan Hui, den Go-Europameister, geschlagen hat, musste sich nun auch der Koreaner Lee Sedol, einer der weltbesten Go-Spieler, 3:0 geschlagen geben.

Wie schon der Sieg im Schach, wird dies vielfach als weiterer Meilenstein der künstlichen Intelligenz gefeiert. Aber ist es das? Ist es ein Meilenstein oder durch die stetig wachsende Rechenpower und mehr Effizienz beim machinellen Lernen zu erklären?

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AlphaGo

AlphaGo wurde mit Millionen von Go-Spielen trainiert, von denen AlphaGo lernen konnte, welche Züge erfolgversprechend sind und zum Sieg führen. Darauf aufbauend spielte AlphaGo mehrere Millionen Spiele gegen sich selbst und sammelte so immer mehr Erfahrung. Als AlphaGo jetzt also gegen Lee Sedol spielte, hatte es viele Millionen Spiele gespielt, mehr als ein einzelner Mensch in seiner gesamten Lebenszeit spielen könnte. Ist es dann also besser als ein Mensch?

Schlaue Menschen sprechen in diesem Kontext von Daten-Effizienz: also wieviele Daten, in diesem Fall Erfahrung von vergangenen Go-Spielen, benötigt werden, um etwas zu erlernen. Während AlphaGo also um Größenordnungen mehr Spiele spielen musste, hat Lee Sedol das Spiel aus sehr viel weniger Erfahrung beherrschen gelernt.

Daten-Effizienz beim Lernen ist eine der Stärken von Menschen. Während selbst die effizientesten Deep Learning-Verfahren zum Beispiel noch mehrere tausend Beispiele sehen müssen, nur um zwei Buchstaben voneinander unterscheiden zu können, benötigen Kinder, wahre Experten in Sachen Lernen, für die gleiche Aufgabe nur eine Handvoll Beispiele.

Google hat mit AlphaGo eine beeindruckende Leistung abgeliefert, vor der der Hut zu ziehen ist. Besser Go spielen lernen als der Mensch kann AlphaGo deswegen aber lange noch nicht.

Mehr zur Funktionsweise von AlphaGo: heise.de, Wie Google-KI den Menschen im Go schlagen will