Ein großer Schritt für die Robotik
Ein Team von Forschern aus China und Hongkong hat eine wegweisende Lösung entwickelt, die humanoiden Robotern hilft, sich nach einem Sturz wieder aufzurichten – und das aus jeder Lage. Doch wie funktioniert dieses KI-gestützte System?
HoST: Ein intelligentes Aufsteh-Training für Roboter
Das System mit dem Namen Humanoid Standing-up Control (HoST) basiert auf künstlicher Intelligenz und ermöglicht es zweibeinigen Robotern, sich aus nahezu jeder Position wieder aufzurichten. Dabei ist es egal, ob der Roboter auf dem Rücken liegt, sich an einer Wand anlehnt oder sogar auf unebenen Untergründen wie Schotter oder Rasen steht.
Das Besondere an HoST: Es nutzt Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning), um durch Simulation optimale Bewegungsabläufe für das Aufstehen zu trainieren. Dabei kam der „Isaac Gym“-Simulator von Nvidia zum Einsatz, der es ermöglicht, Millionen von Trainingsdurchläufen virtuell zu durchlaufen, bevor das System auf echte Roboter angewendet wird.
Vom Labor in die Praxis
Nach der erfolgreichen Simulation wurde das trainierte Modell auf den humanoiden Roboter Unitree G1 übertragen. Das Ergebnis: Der Roboter konnte sich aus nahezu jeder Lage wieder aufrichten – selbst dann, wenn er während des Aufstehens gestört wurde, beispielsweise durch äußere Einwirkungen wie leichte Schläge.
Diese Fortschritte sind ein bedeutender Schritt für die Robotik. Roboter, die in unvorhersehbaren Umgebungen agieren – sei es in der Industrie, in der Rettungstechnik oder im häuslichen Bereich – müssen in der Lage sein, sich selbstständig zu stabilisieren. HoST könnte der Schlüssel dazu sein.
Zukunftsaussichten für humanoide Roboter
Mit Systemen wie HoST könnten humanoide Roboter zukünftig noch vielseitiger eingesetzt werden. Gerade in schwierigen Umgebungen, wie bei Such- und Rettungsmissionen oder in der Industrie, könnte die Fähigkeit zum eigenständigen Aufstehen einen entscheidenden Vorteil bringen. Die Forschung zeigt, dass KI nicht nur für Sprachmodelle und Bildgenerierung relevant ist, sondern auch in der physischen Robotik erhebliche Fortschritte ermöglicht.