Autonome Roboter

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Für autonome Roboter gibt es keine eindeutige Begriffsbestimmung, aber der Begriff bezeichnet bereits die wesentlichen Merkmale solcher Roboter. Bei Robotern handelt es sich um ortsfeste oder bewegliche Geräte, die definierte Aufgabenstellungen nach einem spezifischen Anwendungsprogramm ausführen. In der Robotertechnik heißt das, dass der Roboter nicht permanent an einem Ort angebracht ist, sondern sich in einer spezifischen Umwelt mehr oder weniger ungehindert fortbewegen kann.

Die Laufräder sind für flaches Terrain geeignet, während bei unebenem Terrain in der Regel eine Kette oder ein Bein (siehe Laufroboter) von Nutzen ist. Ein Roboter kann seine Eigenständigkeit in unterschiedlichen Stufen ausleben. Roboter, die ihre Umwelt selbstständig erforschen und ihre Aufgabe erfüllen, aber immer zu einer Tankstelle gehen müssen, sind zum Beispiel nicht vollkommen selbstständig.

Aus der Aufgabenstellung kann der für einen Roboter erforderliche Autonomiegrad bestimmt werden. Mobilroboter zeichnen sich durch ihre verschiedenen Einsatzbereiche aus: Selbständige kleine Roboter, deren Einsatzbereich im nicht-kommerziellen Hobby- und Spielebereich ist. Der gewerbliche Gebrauch von Mobilrobotern wird immer wichtiger.

Mit Hilfe von Sonden und Programmen zur Lokalisierung, Orientierung und Wegplanung stehen Ihnen bewegliche Transport-Roboter zur Verfügung, die selbstständig Routen finden und adaptieren können. Ist ein industriell einsetzbarer Mobilroboter mit einem Robotarm ausgerüstet, wird er als Mobilmanipulator bezeichnet. Bei den autonomen Robotern kann die Elektronik im Wesentlichen in zwei Bereiche eingeteilt werden, die beiden Bereiche Sensor und Aktor.

Alle diese Bauteile sind auf einem Rahmen befestigt, der an die besonderen Bedürfnisse des entsprechenden Roboter angepasst ist. Bei autonomen mobilen Robotern lassen sich die Sensoriken in zwei Teilbereiche unterteilen. Die internen Fühler geben der Steuersoftware des Roboter den Status des Roboter an, während die äußeren Fühler die Umgebungsdaten bereitstellen. Zu den internen Sensorendaten gehören z.B. Angaben zum Batterieladezustand, während die Angaben von Außensensoren z.B. alle Angaben zur Beschaffenheit und zum Abstand von Gegenständen enthalten.

Aktuatoren sind das Pendant zu Sensorik und dient der Beeinflussung des Roboter oder der Umwelt. Währenddessen ändern die inneren Aktuatoren den Status des Roboter (z.B. durch Laden der Batterien), werden die äußeren Aktuatoren unter anderem zum Verschieben oder Verschieben von Gegenständen verwendet. Für die Umsetzung des eigenständigen Handelns gibt es unterschiedliche Softwarekonzepte. Die folgende Liste von Software-Architekturen enthält vier wesentliche Ansatzpunkte für die Umsetzung von Eigenständigkeit in mobile Roboter.

Die reaktionsfähige Variante ist die einfache Software-Architektur für autonome Roboter (und auch Software-Agenten). Die Verhaltensweise des Roboter wird durch eine Sammlung von Stimulus-Response-Regeln (Sense-Act) bestimmt. Der Ausgang dieser Verhaltensregeln bestimmt dann die Reaktionen des Roboter, wodurch eine Verknüpfung des getriggerten Verhaltens abläuft. Entscheidend für diese Struktur ist, dass die Vorschriften keinen von aussen einsehbaren Zustand haben.

Durch die gleichzeitige Auslösung der Regelwerke und den planungsfreien Ablauf ist diese Systemarchitektur im Unterschied zu anderen planerischen Vorgehensweisen sehr zeitnah. Größter Pluspunkt des Reaktionsmodells ist seine Schnelligkeit. Auf unvorhersehbare Vorkommnisse kann der Roboter unmittelbar agieren, während andere Architekten diese nicht einmal erfassen oder einplanen müssen.

Der Nachteil ist, dass der Roboter in dieser Bauweise nicht erlernt. Das ist ein Hindernis bei Anwendungen, bei denen die Verbindung zum Roboter eingeschränkt ist. Der Begriff der Subsumptionsarchitektur wurde 1986 von Rodney Books eingeführt. 2] Das Model beruht auf der Aufteilung des gesamten Verhaltens des Roboters in viele Teilmodule.

In jedem Baustein ist ein spezifisches Aufgabenverhalten enthalten, wie z.B. "Abfolge der Wand" oder "Kollisionsvermeidung". Verhaltensweisen auf höherer Kompetenzstufe können auf Ein- und Ausgänge von Baugruppen auf niedrigerer Ebene zurückgreifen, um daraus neues Benehmen zu erwachsen. Als Beispiel sei hier das Baustein "Sicher auf die Koordinaten X,Y fahren" genannt. In der nächsttieferen Ebene könnte dieses auf zwei weiteren Bausteinen basieren, z.B. "Kollision vermeiden" und "Nach X,Y fahren".

Die Unterdrückungs- oder Sperrsignale können über diese Steuerleitung an das weiter unten stehende Nutzungsverhalten weitergeleitet werden. Empfängt ein Baustein ein Unterdrückungssignal, wird der Ausgang dieses Bausteins durch den Ausgang des Bausteins mit dem Unterdrückungssignal ausgetauscht. Beispielsweise kann das Kollisionsvermeidungsverhalten ausgeblendet werden und statt dessen können die Ausgänge eines Öffnungsverhaltens "Tür-zu-Tür" an die Motore geschickt werden.

Die Sperrsignale verhalten sich analog, nur dass hier der Ausgang des Bausteins, an den sie geschickt werden, ausgeblendet wird. Zum Beispiel ist es nicht notwendig, dass ein anderes Zusatzmodul ein anderes ausblendet, um zu wissen, womit dieses andere auftritt. Andererseits hat das ausgeblendete Baustein keine Information über das unterdrückende Baustein.

Doch in der Realität ist es oft notwendig, sich zwischen den verschiedenen Arbeitsschichten zu verständigen. Es ist auch schwierig, wenn ein Baustein einer übergeordneten Hierarchieebene ein Low-Level-Modul ausblendet, von dem er nicht weiss, warum er sein eigenes Programm durchführt. So hat ein Baustein in Schicht 0 die Option, zuvor einen Abgrund oder eine Stufe zu detektieren und zu stopp.

Entdeckt ein Baustein in Schicht 3, dass der Roboter seine Akkus laden muss, kann das von Schicht 3 ausgehende Sperrsignal die Schicht 0 unterbinden und der Roboter kann Schritte abbrechen. Die deliberativen Modelle (deliberate) sind in ihren Funktionen das Umgekehrte.

In einem ersten Arbeitsgang macht sich ein Roboter mit einem Beratungsmodell ein eigenes Bild über die ganze Stadt. Nehmen wir an, ein Roboter hat einen Weg zum nächstgelegenen Objekt ausgewählt, der an Hindernissen, wie z.B. Steinen, vorbeiführt. Jetzt ist das zuvor erzeugte Weltmodel fehlerhaft, und der Roboter könnte mit diesem Hemmnis zusammentreffen. Grundvoraussetzung für die Verwendung des Beratungsmodells ist, dass der Roboter alle ursächlichen Folgen seines Handelns kann.

Das Beratungsmodell hat durch die Aktionsplanung gegenüber dem Reaktionsmodell Vorzüge. Reine beratende, d.h. hintereinander geschaltete Roboter sind in der Realität kaum zu erkennen, da nahezu immer gleichzeitige Abläufe in einem Roboter stattfinden. Im Hybridmodell wird der Versuch unternommen, die Stärken des Modells mit denen des Modells zu verbinden. Der erste Layer ist eine Planungkomponente, die die Information über das Planungsziel enthält und in weitere Teilziele (Aktionspakete) untergliedert.

Der Sequenzer disassembliert ggf. die von der Komponente benötigten Aktions-Pakete erneut und schaltet diese Pakete bzw. das entsprechende Aktionsverhalten in der dritten, der Reaktionsschicht, ein. Zusätzlich werden vom Sequenzer Event-Monitore eingebaut, mit denen er ermitteln kann, ob das gewünschte Ereignis durchgeführt wurde, ob unvorhersehbare Vorkommnisse aufgetreten sind oder ob Zeitfenster durchbrochen wurden.

Die dritte Ebene enthält nun das gesamte reaktive Reaktionsverhalten, um das von der Plankomponente ausgewählte Target zu erreichen. Diese Schichtung ist nur eine der möglichen Varianten für den Bau einer Hybrid-Robotersteuerung. Zu den möglichen Varianten gehört die Integration der Beraterkomponente (Planungskomponente) in den Sequenzer oder unmittelbar in das Programm.

Dabei gibt es viele Varianten dieser Bauweise, die künstliche Intelligenzen wie z.B. neurale Netze einbeziehen. Die Vorteile der Systemarchitektur liegen in der Kombination von Planen (deliberativ) und Ausführen (reaktiv) und deren gleichzeitigem Ausführen. Dadurch wird reaktionsfreudiges (schnelles) Handeln und zugleich die Berechnung eines kompletten Planes auf den angestrebten Soll-Zustand durch Verfahren der synthetischen Kunstintelligenz möglich.

Nachteilig ist die komplizierte Abstimmung der drei Stufen dieses Models aufgrund ihrer unterschiedlichen Datendarstellungen und Zeiträume. Kognitive Strukturen konzentrieren sich auf die Fähigkeit des Roboter -Lernens und das Ergänzen von neuen Handlungskenntnissen. R.A. Brooks : Eine robuste Schichtsteuerung für einen mobilen Roboter. In : IEEE Journal of Robotics and Automation.

33, Nr. 1, September 1987, S. 1-64. Sébastien Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox: Robotique Probabilistique (Intelligente Robotik und Autonome Agenten). Die Mit Press, 2005, ISBN 978-0-262-20162-9. C. Flanagan, C. Jones, B. Strunz : Alternative Architektur für die Robotersteuerung. Einführung in die autonomen mobilen Roboter. Die Mit-Presse, 2011. Das ist Roland Stenzel: Steuerarchitekturen für autonome Mobilroboter.