Robotics

Kognitive Robotik

Profil

Anders als in traditionellen Roboterapplikationen, in denen der Roboter von der Umwelt abgegrenzt an einer wiederkehrenden Aufgabe in einem klar spezifizierten Tätigkeitsumfeld operiert, erfordern moderne Roboteranwendungen die zuverlässige Ausführung variantenreicher Aufgabenstellungen in einer in geringem Maße vorspezifizierten offenen Arbeitsumgebung. Eine derartige Funktionalität lässt sich mit klassischen Steuerungsansätzen der Automatisierungstechnik nur in ungenügendem Maß realisieren. Die Wissenschaftler/innen der Forschungsgruppe „Kognitive Robotik“ setzen sich daher mit anwendungsorientierten Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Steuerung moderner Roboter auseinander. Diese für innovative und insbesondere zukünftige Robotersysteme essenziellen Technologien ergänzen klassische Regelungssysteme durch eine übergelagerte entscheidungsbasierte Steuerungsfunktionalität und sollen dadurch Robotersystemen ein autonomes, robustes und insbesondere auch sicheres Agieren ermöglichen. 

Die Forschungsgruppe fokussiert sich in Ihrer Tätigkeitsarbeit auf die folgenden Themenstellungen:

  • Kollaborative Mensch-Roboter-Interaktion
    Zur Eröffnung neuer Möglichkeiten in vielen Bereichen sollen die Stärken von Menschen und Robotern bei der gemeinsamen Aufgabenlösung kombiniert werden und Abgrenzungen ihrer Arbeitsbereiche aufgehoben werden. Dabei ergeben sich Notwendigkeiten wie die Gewährleistung von Sicherheit und Minimierung vielfältiger Risiken, Optimierung von gemeinsamen Abläufen sowie Verständnis und Verständigung über gemeinsame bzw. jeweilige Aufgaben, Vorhaben und Fähigkeiten. Erarbeitet werden methodische Ansätze und anwendungsgerechte Realisierungsformen für intelligente Robotersysteme, die Lösungen vieler verwandter Teildisziplinen einbeziehen und es ermöglichen, dass Mensch und Roboter gemeinsam mehr erreichen.
  • Sicherheitsgerichtete Perzeption
    Der Betrieb von Robotern in einem mit Menschen geteilten Arbeitsumfeld erfordert eine umfassende sensorische Umgebungserfassung mit entsprechendem Situationsverständnis. Anders als traditionelle Sicherheitssysteme, die als ergänzende Add-ons agieren, soll in zukünftigen Robotersystemen eine ausgeprägte Sensorik sowohl die Funktion als auch die Sicherheit integrativ gewährleisten. Diese duale Nutzung erfordert neue methodische Ansätze für die Ausführung der Sensorik, für die in der Perzeption zur Anwendung kommende Datenfusion und für eine zentrale sicherheitsgerichtete kognitive Funktionalität.
  • Maschinelle Aufgabenplanung und -ausführung
    Wesentlich für ein autonom agierendes Robotersystem ist die Fähigkeit, komplexe Aufgaben durch die Berechnung bzw. Planung einer Sequenz von funktionalen Einzelschritten zu lösen. Dabei darf auch die Ausführung dieses Aufgabenplans nicht stur nach einheitlichem Schema erfolgen. Eine sich ändernde Voraussetzung muss während der Aufgabenausführung entsprechend einem kontinuierlichen Feedback Berücksichtigung finden und ggf. zu einer Planänderung führen. Auch für diesen Bereich sollen die Aspekte Sicherheit und robuste Zuverlässigkeit integrativ betrachtet werden.
  • Maschinelles Lernen
    In zukunftstauglichen Robotersystemen treten sowohl hinsichtlich der Sicherheit als auch als auch generell bei der Erfüllung ihrer Aufgaben spezielle Fragestellungen auf, die mit herkömmlichen Algorithmen nicht beantwortet werden können. Oft ist es etwa wichtig, Beurteilungen und Klassifizierungen von Situationen, eigenen oder externen Aktionen oder Elementen der Umgebung zu treffen, Prognosen über zu erwartende Ereignisse oder Handlungen abzugeben oder die Zuverlässigkeit von Sensordaten und Schlussfolgerungen zu bewerten. Derartige Probleme erfordern den Einsatz und die Weiterentwicklung moderner Ansätze des maschinellen Lernens.
Standort

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