„MARLO“: Roboter geht über alle Unebenheiten

Der Roboter "MARLO" ist in der Lage, auf zwei Beinen sicher in 3D über diverse Unebenheiten und selbst auf einer dünnen Schneeschicht zu gehen. [...]

Möglich machen das an der University of Michigan (UMich) entwickelte Steueralgorithmen, dank derer MARLO seine Gangart automatisch an das Gelände anpasst kann. Den Forschern zufolge sollten ihre Algorithmen auf andere zweibeinige Roboter übertragbar sein. Profitieren könnten demnach auch Nutzer robotischer Beinprothesen.

„Es kann sehr frustrierend sein, einen Roboter dazu zu bekommen, in 3D gut zu gehen“, meint Xingye Da, Maschinentechnik-Doktorand an der UMich. Das gilt insbesondere, wenn der Roboter auf nur zwei Beinen frei stehend unterwegs ist. Unebenes Gelände oder schwieriger Untergrund wie Schnee werden da schnell zur Stolperfalle. Damit MARLO auf den Beinen bleibt, setzt die von Da entwickelte Steuerung darauf, automatisch den Gang an den Untergrund anzupassen. Dabei schöpft der Roboter aus einer Bibliothek von 15 verschiedenen Gangarten, die bei verschiedenen Bedingungen energieeffizientes Gehen ermöglichen.

Der Roboter sieht dabei nicht, worauf er sich bewegt, sondern spürt es. „Der Roboter hat kein Gefühl im Fuß, erkennt aber die Winkel seiner Gelenke – beispielsweise die Winkel der Knie, die Winkel der Hüfte und die Drehung des Torsos“, erklärt Jessy Grizzle. Das sei ein wenig, wie mit Augenbinde auf Stelzen zu gehen. Dennoch ist es genau diese Information, dank der MARLO mithilfe der neuen Algorithmen bei Steigungen, Schneeschichten oder Bodenunebenheiten den Gang wechseln und somit auf den Beinen bleiben kann.

In der Vergangenheit hat sich Grizzle mit 2D-Gehen – also einfach auf einer flachen Ebene – befasst. Da hat eine Lösung gefunden, um den Gang in 3D mittels zweier 2D-Algorithmen zu steuern. Darauf aufbauend arbeitet der Elektrotechnik- und Informatik-Doktorand Brent Griffin an einem echten 3D-Steueralgorithmus, um noch höhere Beweglichkeit zu erzielen. „Da die Umsetzung keine roboter-spezifischen Modifikationen umfasst, kann sie für andere gehende Roboter verallgemeinert werden“, betont er.

Die von Grizzles Team entwickelten Algorithmen sind dabei auch für medizinische Lösungen interessant. Robert Gregg, Professor für Maschinen- und Biotechnik an der University of Texas-Dallas, hat die 2D-Algorithmen für eine Unterschenkel-Prothese adaptiert. Diese hat einem Beinamputierten auf einem Laufband ein natürliches Gehen ermöglicht. Er hofft nun darauf, dass eine Adaption der neuen Algorithmen etwas Ähnliches auch für schwierigeres Gelände ermöglichen wird. (pte)