Lernen von Bewegungsrepräsentationen

Die Vielzahl der Aktionen eines Roboters sind vorprorammiert und lassen sich nur mit Mühe auf neue Situationen anpassen. Beispielsweise ist ein Greifprozess häufig auf ein bestimmtes Objekt und in einer vordefinierten Pose abgestimmt, was zur Folge hat, dass selbst eine Änderung in der Position eine neue, mühevolle Parametrisierung dieser Aktion erfordert. Um dieses zu vermeiden und die Programmierung eines Roboters zu beschleunigen, müssen Aktionen und Bewegungen unter Anleitung des menschlichen Gegenübers gelernt in einer verallgemeinerten Form repräsentiert werden, welche die Adaption, Reproduktion und Interpretation der gelernten Bewegung erlaubt. Eine zentrale Rolle spielt dabei das Konzept der der Bewegungsprimitive, wobei davon ausgegangen wird, dass im menschlichen Gehirn ein Vokabular von primitiven Grundbewegungen existiert, welche zusammengesetzt komplexe Aktionen darstellen.

Einen Forschungsschwerpunkt bilden die Dynamic Movement Primitives. Diese konkrete Bewegungsrepräsentation, basierend auf nicht-linearen Differentialgleichungen, ermöglicht das Erlernen und die Repräsentation einer demonstrierten Bewegung in einer generalisierten, adaptiven Form, welche lediglich durch die Angabe von Start- und Zielpunkt an neue Situationen angepasst werden kann.
Eine weitere Alternative bilden Bewegungsprimitive auf der Grundlagen von Hidden Markov Models (HMM), welche ebenfalls Gegenstand unserer Forschung ist. Um eine Bewegung zu erlernen, werden gemeinsame, charakteristische Schlüsselpunkte aus mehreren Demonstrationen dieser Bewegung extrahiert. Durch Adpation und Ablaufen dieser Schlüsselpunkte wird eine Reproduktion der gelernten Bewegung ermöglicht.

Sämtliche Bewegungsprimitive werden mit einer Aktions- und Kontextbeschreibung angereichert und in einer Bewegungsbibliothek abgelegt. Auf diese Weise soll der humanoide Roboter in die Lage versetzt werden, eine komplexe Aufgabe in kleine Teilaufgaben runterzubrechen, welche mit Hilfe der Primitive in dieser Bibliothek gelöst werden können. Die Folge der auszuführenden Bewegungsprimitive bildet eine Plan zur Lösung der Aufgabe