Praxisbeispiel: Innovation Von Mensch zu Maschine: Ein Blick in die Forschung, wie man Robotern Anweisungen gibt

Ein Gastbeitrag von Moritz Hofer und Alwin Hoffmann

Aus dem Programm des Technologie-Transferkongresses 2023

Roboter werden in Zukunft immer autonomer und in immer mehr Lebensbereichen anzutreffen sein. Eine der größten Herausforderungen bei autonomen Robotern ist die Entscheidungsfindung. Der Roboter muss in der Lage sein, aus einer Vielzahl von möglichen Handlungen die beste zu wählen. Es ist wichtig, dass die Entscheidungsfindung schnell und präzise erfolgt, um den Anforderungen der jeweiligen Anwendung gerecht zu werden. Vor allem aber ist die bei der Steuerung von autonomen Robotern essenziell. Mit Hilfe zuverlässiger und robuster Sensoren müssen zur jeder Zeit mögliche Gefahren und Hindernisse erkannt und vermieden werden. Das erfordert eine sorgfältige Implementierung der Steuerungs- und Überwachungssysteme des Roboters.

Darüber hinaus müssen autonome Roboter in der Lage sein, sicher und effektiv mit Menschen zu interagieren. Dabei muss der Roboter menschliche Sprache und Gestik verstehen und entsprechend darauf reagieren können. Eine intuitive Schnittstelle ist hierbei von großer Bedeutung, um eine reibungslose Interaktion zwischen Menschen und Maschine zu gewährleisten.

Bei XITASO untersuchen wir in unserer Forschung, wie Softwarelösungen für erwartungskonforme und benutzerfreundliche autonome Robotersysteme aussehen müssen. Dabei betrachten wir vor allem neueste Technologien und Konzepte, die es ermöglichen, mit Robotern zu kommunizieren und diese auch zu befehligen. Eine der untersuchten Technologien sind die sogenannten Behaviour Trees. Behaviour Trees sind eine Methode der Entscheidungsfindung für Roboter, die es ihnen ermöglicht, in Echtzeit auf sich ändernde Situationen zu reagieren und flexible Verhaltensweisen zu zeigen.

Aus dem Programm des Technologie-Transferkongresses 2023

Roboter werden in Zukunft immer autonomer und in immer mehr Lebensbereichen anzutreffen sein. Eine der größten Herausforderungen bei autonomen Robotern ist die Entscheidungsfindung. Der Roboter muss in der Lage sein, aus einer Vielzahl von möglichen Handlungen die beste zu wählen. Es ist wichtig, dass die Entscheidungsfindung schnell und präzise erfolgt, um den Anforderungen der jeweiligen Anwendung gerecht zu werden. Vor allem aber ist die bei der Steuerung von autonomen Robotern essenziell. Mit Hilfe zuverlässiger und robuster Sensoren müssen zur jeder Zeit mögliche Gefahren und Hindernisse erkannt und vermieden werden. Das erfordert eine sorgfältige Implementierung der Steuerungs- und Überwachungssysteme des Roboters.

Darüber hinaus müssen autonome Roboter in der Lage sein, sicher und effektiv mit Menschen zu interagieren. Dabei muss der Roboter menschliche Sprache und Gestik verstehen und entsprechend darauf reagieren können. Eine intuitive Schnittstelle ist hierbei von großer Bedeutung, um eine reibungslose Interaktion zwischen Menschen und Maschine zu gewährleisten.

Bei XITASO untersuchen wir in unserer Forschung, wie Softwarelösungen für erwartungskonforme und benutzerfreundliche autonome Robotersysteme aussehen müssen. Dabei betrachten wir vor allem neueste Technologien und Konzepte, die es ermöglichen, mit Robotern zu kommunizieren und diese auch zu befehligen. Eine der untersuchten Technologien sind die sogenannten Behaviour Trees. Behaviour Trees sind eine Methode der Entscheidungsfindung für Roboter, die es ihnen ermöglicht, in Echtzeit auf sich ändernde Situationen zu reagieren und flexible Verhaltensweisen zu zeigen.

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