Onderzoekers hebben een robot ontwikkeld die kan leren. Als hij ziet hoe een wastafel wordt schoongemaakt, kan hij de bewegingen van een mens nabootsen.
Boodschappen doen, koken en schoonmaken: we zijn er elke dag weer druk mee. Hoe fijn zou het zijn als een robot vervelende huishoudelijke taken uit handen zou nemen? Dat is echter makkelijker gezegd dan gedaan. Taken zoals het schoonmaken van de badkamer zijn bijvoorbeeld bijzonder moeilijk te automatiseren. Het zou heel veel tijd kosten om alles precies in regels en formules vast te leggen. Daar hebben onderzoekers nu iets op bedacht: een robot die het trucje gewoon simpelweg bij je afkijkt.
Schoonmaken
Zoals gezegd is het vrij lastig om een robot de badkamer te laten schoonmaken. Hoe bereken je bijvoorbeeld de beweging van een robotarm zodat deze elk deel van de wastafel kan bereiken? En wat als de rand van de wastafel een vreemde vorm heeft? Hoeveel kracht moet de robot precies uitoefenen en op welke plekken? Nee, een robot zal nooit zo grondig schoonmaken als een mens dat kan. Dat bracht onderzoekers van de TU Wien op een idee. Want wat als een mens de robot meerdere keren laat zien wat hij moet doen?
Afkijken
Mensen leren veel dingen door ervaring en door anderen na te doen. “In een werkplaats kijkt iemand bijvoorbeeld ook vaak over de schouder mee”, zegt onderzoeker Christian Hartl-Nesic. “Wij wilden een manier vinden om de robot op een vergelijkbare manier te laten leren.” De onderzoekers maakten een speciale spons met krachtsensoren en markeringen, die door mensen werd gebruikt om de voorrand van een wastafel schoon te maken. De robot kijkt naar de mens en leert zo hoe schoonmaken werkt, zodat hij deze kennis kan toepassen op objecten met verschillende vormen. “We verzamelden een grote hoeveelheid gegevens uit een paar demonstraties, die daarna werden verwerkt zodat de robot leert wat goed schoonmaken inhoudt”, aldus Hartl-Nesic.
Leerproces
Dit leerproces wordt mogelijk gemaakt door een innovatieve manier van data-analyse, ontwikkeld door het onderzoeksteam van TU Wien. Het combineert verschillende technieken uit machine learning: de verzamelde gegevens worden eerst statistisch verwerkt, waarna de resultaten worden gebruikt om een neuraal netwerk te trainen om bepaalde bewegingen (de zogenaamde ‘motion primitives’) te leren. Vervolgens wordt de robotarm zo aangestuurd dat hij het oppervlak optimaal schoonmaakt. Dit innovatieve leeralgoritme maakt het mogelijk dat de robot, na de training, de hele wastafel of andere objecten met een complex oppervlak schoonmaakt, ook al is hem alleen de voorrand van de wastafel geleerd. “De robot leert dat je de spons anders moet vasthouden, afhankelijk van de vorm van het oppervlak, en dat je op een strak gebogen gedeelte meer kracht moet uitoefenen dan op een vlak oppervlak”, legt onderzoeker Christoph Unger uit.
Toepassingen
De gepresenteerde technologie kan op veel verschillende processen worden toegepast, zoals het schuren van houten onderdelen in meubelwerkplaatsen, het repareren en polijsten van lakbeschadigingen in voertuigen of het lassen van plaatmateriaal in de metaalbewerking. In de toekomst zou de robot op een mobiel platform kunnen worden gezet, zodat hij overal in een werkplaats als handige assistent kan helpen, zo schrijven de onderzoekers in hun studie.
Andere robots
Het idee dat robots zo eenvoudig nieuwe dingen kunnen leren door mensen na te doen, klinkt handig, maar misschien ook een beetje eng. De onderzoekers gaan echter nog een stap verder. Zo zouden deze robots hun kennis zelfs met andere robots kunnen delen. “Stel je voor dat veel werkplaatsen deze zelflerende robots gebruiken om oppervlakken te schuren of te schilderen”, zegt onderzoeker Andreas Kugi. “Dan zouden de robots ieder op hun eigen manier ervaring opdoen met lokale gegevens. Maar ze zouden ook de geleerde parameters met elkaar kunnen delen.” Belangrijke basisprincipes zouden bijvoorbeeld kunnen worden gedeeld om de vaardigheden van alle robots te verbeteren.
De technologie heeft internationaal indruk gemaakt: op IROS 2024, een conferentie met meer dan 3.500 ingediende wetenschappelijke artikelen, werd het werk van TU Wien bekroond met de ‘Best Application Paper Award’ en uitgeroepen tot een van de topinnovaties van het jaar. Met deze erkenning is het duidelijk dat deze technologie een belangrijke bijdrage levert aan de toekomst van robotica. Maar zou jij een dergelijke robot eigenlijk wel in huis halen?
