Verbundprojekt: Imitationslernen von menschlichen Demonstrationen in virtueller Realität für physikalische Mensch-Roboter-Interaktion bei Assistenzaufgaben; Teilvorhaben: Ausführbare Roboterprogramme

Die wirtschaftlichen Ziele für den Bereich der autonomen Robotik fordern die heutige High-Tech-Industrie heraus, eine Vielzahl von Robotern für eine Vielzahl von Aufgaben und Umgebungen zu entwickeln. Die Robotik-Unternehmen werden dieser Herausforderung nicht gerecht werden, wenn sie weiterhin auf die konventionellen Methoden zur Roboterprogrammierung zurückgreifen. Dies gilt im besonderen Maße für den Bereich der Assistenzrobotik, in der verschiedenste, anspruchsvolle Aufgaben in vielfältigen, kaum kontrollierten Umgebungen, bewältigt werden müssen. In dem Projekt ILIAS sollen neuartige Verfahren zur Roboterprogrammierung erforscht werden. Der Fokus liegt dabei auf Assistenzaufgaben in offenen, kaum kontrollierten Umgebungen. Das zu entwickelnde Verfahren beruht auf dem Paradigma des Imitationslernens (engl. Imitation Learning). Konkret sollen menschliche Demonstrationen der korrekten Ausführung der Aufgabe in der virtuellen Realität analysiert, interpretiert und in einer generalisierten Wissensbasis symbolisch abgelegt werden. Diese interpretierten, symbolischen Daten sollen mit den hochdimensionalen, subsymbolischen und detaillierten Informationen aus den Demonstration in der virtuellen Realität fusioniert und mittels Deep Learning in komplexe Bewegungsprimitive übersetzt werden. Mittels Techniken der Cloud Robotics sollen diese Bewegungsprimitive mit fortschrittlichen Bahnplanungssystemen in reale Roboterbewegungen umgesetzt und an neue, ähnliche Aufgaben und Umgebungen angepasst werden. Für diesen wichtigen Schritt in der Roboterprogrammierung ist es nötig, koreanische und deutsche Spitzenforschung sowie hochrangige industrielle Partner zu verbinden. Der Anwendungsfall für das zu entwickelnde Verfahren fokussiert sich auf die Assistenz demenzkranker Menschen. Dies ist von besonderer Bedeutung für Korea und Deutschland, da beide Nationen mit dem demografischen Wandel und einer alternden Bevölkerung zu kämpfen haben.