Roboterlernen

Vorprogrammierte Roboter arbeiten mit festen Anweisungen in festgelegten Umgebungen. Dadurch ist ihre Anpassungsfähigkeit an unerwartete Änderungen eingeschränkt.

KI-gesteuerte Roboter begegnen diesen Einschränkungen durch simulationsbasiertes Lernen und ermöglichen es ihnen, unter dynamischen Bedingungen autonom wahrzunehmen, zu planen und zu handeln. Mit Roboterlernen können sie neue Fähigkeiten erwerben und verfeinern, indem sie gelernte Richtlinien anwenden – Verhaltensweisen für Navigation, Manipulation und mehr – um ihre Entscheidungsfindung in verschiedenen Situationen zu verbessern.

Vorteile des simulationsbasierten Roboterlernens

Flexibilität und Skalierbarkeit

Iterieren, verfeinern und implementieren Sie Roboterrichtlinien für reale Szenarien mit einer Vielzahl von Datenquellen aus Ihren von echten Robotern erfassten Daten und synthetischen Daten in der Simulation. Dies funktioniert für jede Roboterimplementierung, wie autonome mobile Roboter (AMRs), Roboterarme und humanoide Roboter. Mit diesem „SIM-First“-Ansatz können Sie außerdem schnell Hunderte oder Tausende von Roboterinstanzen parallel trainieren.  

Beschleunigte Entwicklung von Fähigkeiten

Trainieren Sie Roboter in simulierten Umgebungen, um sie an neue Aufgabenvariationen anzupassen, ohne die physische Roboterhardware neu programmieren zu müssen. 

Physisch genaue Umgebungen

Profitieren Sie von einer einfachen Modellierung physischer Faktoren wie Objektinteraktionen (starr oder verformbar), Reibung usw., um die Lücke zwischen Simulation und Realität deutlich zu verkleinern.  

Sichere Testumgebung

Testen Sie potenziell gefährliche Szenarien, ohne die Sicherheit von Menschen zu riskieren oder Geräte zu beschädigen.

Reduzierte Kosten

Vermeiden Sie Kosten für die Erfassung und Kennzeichnung von realen Daten, indem Sie große Mengen synthetischer Daten generieren, trainierte Roboterrichtlinien in der Simulation validieren und schneller auf Robotern bereitstellen. 

Algorithmen für das Roboterlernen

Roboterlernalgorithmen – wie Imitationslernen oder bestärkendes Lernen – können Robotern helfen, erlernte Fähigkeiten zu generalisieren und ihre Leistung in sich ändernden oder neuartigen Umgebungen zu verbessern. Es existieren verschiedene Lerntechniken, darunter:

• Bestärkendes Lernen: Ein Trial-and-Error-Verfahren, bei dem der Roboter je nach ausgeführter Aktion eine Belohnung oder Bestrafung erhält. 
• Imitationslernen: Der Roboter kann durch Nachahmen Aufgaben erlernen, die ihm zuerst von Menschen vorgeführt werden. 
• Überwachtes Lernen: Der Roboter kann mit gekennzeichneten Daten trainiert werden, um bestimmte Aufgaben zu erlernen.
• Diffusionsrichtlinie: Der Roboter verwendet generative Modelle, um Roboteraktionen zu erstellen und für die gewünschten Ergebnisse zu optimieren.
• Selbstüberwachtes Lernen: Wenn die gekennzeichneten Datensätze begrenzt sind, können Roboter aus nicht gekennzeichneten Daten ihre eigenen Trainingskennzeichnungen generieren, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren.