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Wer hat sich nicht schon einmal einen Roboter gewünscht, der im Haus­halt hilft? Der zum Beispiel schon einmal den Kuchen­teig anrührt, knetet und ausrollt, während man selbst die Glasur vorbereitet, bzw. einem das lästige Gemüse­schnib­beln beim Kochen abnimmt. Oder einen kleinen Roboter­assisten­ten, der einem bei heimischen Bastel­arbei­ten die richtigen Werk­zeuge anreicht, wie man es aus OP-Sälen in Kranken­häusern kennt: „Roboter, Schrauben­zieher!“ – „Schraubenzieher, und weiter?“ – „Schraubenzieher, bitte!“

Zumindest in Industrie­szenarien ist das keine allzu weit entfernte Zukunfts­vision mehr. Flexibel anpassbare Roboter, die autonom oder Hand in Hand mit dem Menschen in einer Werkstatt oder Produktions­strasse arbeiten und diesen bei Fertigungs­auf­gaben unterstützen, sind schon seit geraumer Zeit ein strate­gisches Anliegen europäischer Wissenschaftler und der Robotik­industrie. So führt bereits die im Jahr 2009 ausgerufene europäische Strategic Research Agenda diese beiden Szenarien, den „Robotic Worker“ und den „Robotic Co-Worker“, als Kern­an­wen­dungs­sze­na­rien zukünf­tiger Industrie­robotik mit auf. Dabei geht es nicht um Groß­serien-Voll­auto­matisie­rung wie man sie z. B. aus der Auto­mobil­industrie kennt, in der Roboter an Roboter aufgereiht in Käfigen und – aus Sicher­heits­gründen – abge­schot­tet vom Menschen monatelang exakt die gleiche Aufgabe ausführen:

Es geht vielmehr um die Unter­stützung von Mitarbei­tern in kleinen und mittel­stän­dischen Unter­nehmen, deren Auftrags­lage sich relativ schnell ändern kann. Denkbar ist die Fertigung von Proto­typen, von denen häufig nur geringe, einstel­lige Stück­zahlen gefertigt werden. In diesem Kontext sind zur Zeit Hand­arbeits­plätze immer noch die Regel, d. h. Fachkräfte montieren und bearbeiten Bauteile bzw. bestücken und entladen Maschinen manuell. Häufig sind diese Arbeiten verbunden mit anstren­gender körper­licher Arbeit.

Eine Voll­automatisie­rung im klas­si­schen Sinne, also mit Robotern, die genau auf diesen einen Zweck ausgelegt sind und in aller Regel nicht oder nur sehr aufwendig an neue Fer­ti­gungs­auf­ga­ben angepasst werden können, macht hier allein schon aus ökonomischen Gründen keinen Sinn. Der durch die Einsparung einer Fachkraft gewonnene finan­zielle Vorteil wird sofort wieder zu­nichte gemacht durch den not­wen­digen, häufigen und kosten­inten­siven Einsatz von Experten, die den Roboter bei jeder Änderung im Pro­duk­tions­ablauf wieder an seine neue Aufgabe anpassen und um­program­mieren müssen. Zusätzlich sind viele Teil­aufgaben in solchen Fertigungs­prozessen sehr komplex und wenn überhaupt nur mit enorm hohem technischen Aufwand automatisch zu bewerk­stel­ligen, wie z. B. der berühmte Griff in die Kiste.

Die Idee ist vielmehr, den Menschen zu unterstützen, indem man ihm diejenigen Arbeiten überlässt, die er z. B. auf Grund besserer visueller Wahrnehmung und guten Finger­fertig­keiten kompetenter und schneller durchführen kann als jede Maschine, ihn aber durch den Roboter­assisten­ten von körperlich belas­ten­den Arbeiten zu befreien … der Roboter als dritte Hand. Damit jedoch beide, Roboter und Mensch, an einem Arbeits­platz gemeinsam sinnvoll zusam­men­arbeiten können, sind einige Heraus­forderun­gen zu bewältigen. Ein bisschen Buzzword-Bingo:

Flexibilität: Um sich den ständig wechselnden Aufgaben anpassen zu können und in beliebigen (engen, eingeschränkten) Arbeits­räumen mit dem Menschen zusammen zu arbeiten, ist im Vergleich zu her­kömmlichen Industrie­robotern zusätzliche Flexi­bi­li­tät nötig. Diese erhält man z. B. durch zusätzliche Bewegungs­achsen: übliche Industrie­roboter verfügen über bis zu sechs Achsen, ab sieben Achsen erhält man durch Redundanz zusätzliche Flexi­bi­lität.

Technisch gesehen scheinen obige Herausforderungen so gut wie gelöst. Der vom Deutschen Luft- und Raumfahrtszentrum und KUKA gemeinsam entwickelten Leicht­bau­roboter IV (LBR IV), dessen serien­reifer Nachfolger KUKA LBR iiwa auf der diesjährigen Hannover Messe erstmals vorgestellt wurde, ist ein Beispiel. Das geringe Gewicht, Kraft­sensoren zur Kollisions­erkennung und eine sehr schnelle Regelung sind gute Voraus­setzun­gen für eine sichere Interaktion mit dem Menschen. Außerdem ist der LBR mit seinen sieben Bewegungs­achsen redundant, bietet also genügend Flexi­bi­li­tät, um um Hinder­nisse herum­zu­greifen oder Aufgaben auf mehr als nur eine Art zu erledigen.

Dass trotzdem nun nicht jeder sofort einem solchen Roboter Aufgaben bei­bringen kann, sieht man im folgenden Video, welches im Verlaufe einer umfang­reichen Feld­studie ¹ mit Mit­arbei­tern der Firma Harting entstand:

Die Aufgabe für die Probanden bestand im Prinzip aus einer Art Heißer-Draht-Spiel:
Der vorn am Roboter montierte Greifer sollte möglichst genau an dem Styropor-Parcours entlang geführt werden, während­dessen natürlich jede Kollision sowohl vorne am Greifer als auch am Rest des Roboter­körpers mit den Umgebungs­objekten vermieden werden sollte. Der Hintergrund: Genau durch diese Art des Führens (englisch: Kinesthetic Teaching) können dem Roboter Aufgaben beigebracht werden. Die in der Inter­aktion ent­stan­denen Bewe­gun­gen werden auf­gezeich­net und können auf Befehl schneller, langsamer oder leicht verändert wieder abgespielt werden. Der Fachbegriff hierfür lautet Teach-In und bezeichnet das aktuell übliche Verfahren, um Roboter „anzulernen“.

Wie man in dem Video sieht, geht das zum Teil gehörig schief! Die Versuchs­personen scheinen (trotz einer vorherigen Eingewöhungs­phase mit dem Roboter) überfordert von der Aufgabe, dem LBR den Parcours kollisions­frei bei­zu­bringen. Das liegt nicht an der Komplexität der Aufgabe: Eine einfache vorgegebene drei­dimensionale Bewegung wie die des Parcours aus der Studie nachzufahren, ist für uns Menschen typischer­weise zu bewältigen und wie wir später sehen werden auch in Verbindung mit einem Roboter leicht möglich. Der Grund ist die durch jahrelange Ingenieurs­kunst geschaffene, komplizierte Technik des LBR, die technische Vorteile, aber auch erhöhte Komplexität mit sich bringt. Denn hinter dem einen „I“ des Wortes „Interaktion“ verstecken sich noch zwei weitere: intuitiv und intelligent. Einem Roboterarm mit sieben Gelenken eine bestimmte drei­dimensio­nale Bewegung beizubringen und dabei gleichzeitig darauf achten zu müssen, dass er mit seinen sieben Achsen nicht mit Hinder­nissen im Arbeits­raum kollidiert, ist nicht intuitiv. Und eine vorgemachte Bewegung abspeichern und wieder abspielen zu können, ist nicht sonderlich intelligent.

Dieses Beispiel zeigt, dass in der Praxis mehr notwendig ist als nur die tech­nischen Möglichkeiten zu schaffen. Der Schlüssel, davon sind wir überzeugt, liegt in einer syste­ma­tischen Inte­gration von Hoch­techno­logie, maschi­nel­lem Lernen und einfacher Inter­aktion. Um ein solches Robotik­system für den Arbeiter vor Ort bedienbar zu machen, muss die eigent­liche techno­lo­gische Komplexi­tät im besten Fall hinter intuitiven Benutzer­schnitt­stellen und schritt­weiser Inter­aktion versteckt werden. Am Forschungsinstitut für Kognition und Robotik (CoR-Lab) der Univer­sität Biele­feld beschäftigen wir uns seit Jahren genau damit. Das Roboter­system, das oben im Video zu sehen war und auf einem KUKA LBR IV aufbaut, ist unsere Forschungs­plattform FlexIRob: ein Beispiel­szenario, bei dem wir diese Art von Integration untersuchen. Um die obige Aufgabe zu erleichtern, haben wir einen Ansatz entwickelt, mit dem jeder einen solchen Roboter an neue Umgebungen und Aufgaben anpassen kann. Die Idee ist im Prinzip einfach und beruht darauf, die komplexe Aufgabe in zwei Teil­schritte zu unter­teilen. Dass das funktioniert, ist im folgenden Video zu sehen:

Der erste Teil­schritt der Aufgabe heißt Konfigurations­phase und ist unabhängig von der Aufgabe, die der Roboter­arm später ausführen soll. In dieser Phase bringt der Nutzer bzw. der Mit­arbeiter dem Roboter seine neue Umgebung bei, d. h. eventuelle dauerhafte Hindernisse, welche in seinem Arbeits­bereich platziert sind, wie z. B. herum­liegende Objekte, Säulen oder Regale. Als Mensch hat er dabei ein intuitives Verständnis der Szenerie: Er sieht die Hinder­nisse, er weiß, dass und wie man um sie herumgreifen muss und ist deswegen instinktiv in der Lage, den LBR dabei in aus­gesuchte Regionen zu führen und dort mit ihm zusammen einige Beispiel­bewegungen durch­zu­führen, ohne mit den Hinder­nissen zu kollidieren. Von diesen Beispiel­bewegungen kann nun der Roboterarm lernen, wie er sich in seinem Arbeits­bereich zu bewegen und wie er die Hinder­nisse im Zweifel zu umgreifen hat. Die Methoden zum Lernen, die dabei verwendet werden, gehen über simples Aufnehmen und Re­pro­du­zieren hinaus. Mit Hilfe von künst­lichen neuro­nalen Netzen ist das System nämlich nicht nur in der Lage sich innerhalb der trainier­ten Bereiche zu bewegen, sondern auch zwischen diesen hin- und her zu manö­vrieren und kollisions­freie Bewegungen für den Arm zu wählen. Diese Eigenschaft von Lern­verfahren nennt man Genera­lisierungs­fähigkeit und beschreibt die Fähigkeit, von wenigen Beispiel­daten ein generel­les Verhalten zu erlernen und dieses auf unbekannte Daten zu übertragen. In unserem Fall sind die Beispiel­daten die Trainings­daten, welche vom Nutzer zur Verfügung gestellt werden und im Video als grüne Punkte dargestell sind. Von diesen lernt der Roboter innerhalb weniger Minuten, beliebige Ziel­positionen anzufahren, ohne dabei mit den Hinder­nissen zu kollidieren. Und das nicht nur in den Trainings­berei­chen, sondern auch darüber hinaus ².

Im nächsten Schritt, geht es nun darum, ihm die eigentliche Aufgabe beizubringen. Das kann z. B. eine Schweiß- oder Klebenaht sein und auf verschie­denen Wegen passieren, z. B. erneut mit Hilfe von Kinesthetic Teaching, also dem direkten Führen des Roboters. Da dieser sich aber in seiner Umgebung nun schon zu bewegen weiß, braucht der Nutzer nicht mehr alle Gelenke gleichzeitig zu kontrollieren. Es reicht, dass er ihn vorn am Greifer entlang der spezifischen Aufgabe führt und der Roboter assistiert ihm dabei sozusagen bei der Hindernis­vermei­dung, wie in dem Video ab Minute 2:10 zu sehen ist. Diese Phase nennen wir deshalb Assisted Program­ming.

Der Knackpunkt zur Verein­fachung dieser Inter­aktion liegt also in der Auf­teilung der Gesamt­aufgabe in zwei oder mehr aufeinander aufbauende Teil­schritte, um den Nutzer bzw. Mitarbeiter des Roboters nicht zu überfordern. Im letzten Jahr haben wir mit Unter­stützung der Firma Harting oben genannte Pilot­studie zum Thema Kinesthetic Teaching durchgeführt und die beschriebene Idee evaluiert. Dabei haben 48 Mitarbeiter, unterteilt in zwei Versuchs­grup­pen, mit dem System inter­agiert und versucht, dem Roboter obigen Parcours beizubringen. Die Ergeb­nisse der einen Gruppe waren bereits im ersten Video zu sehen. Von 24 Versuchs­teil­nehmern, haben es gerade einmal zwei Probanden geschafft, den Parcours kollisions­frei abzufahren; eine Probandin brach ihren Versuch nach einiger Zeit frustriert ab. Die zweite Versuchs­gruppe hingegen benutzte den assistier­ten Modus und zeigte signi­fi­kant bessere Ergebnisse. Diese Teilnehmer benötigten im Schnitt weniger als die Hälfte der Zeit, um den Roboter anzulernen, die bei­gebrach­ten Bewegungen waren signifikant näher an der Vorgabe und wesent­lich ruckel­freier.

Unsere Experimente und Studien legen nahe, dass moderne Robotik­systeme durchaus über die Flexi­bi­li­tät verfügen, regelmäßig und vor Ort an wechselnde Aufgaben angepasst zu werden, wie es zum Beispiel für Klein­serien­ferti­gung oder Pro­to­typen­bau notwendig ist. Dazu reicht die rein technische Flexi­bi­li­tät allerdings nicht aus, denn sie erfordert immer noch lange Einarbei­tung und Robotik­exper­ten. Erst in der Kombi­nation mit lernenden Systemen und einfachen Inter­aktions­schnitt­stel­len spielen solche Systeme ihr volles Potential aus.