Intelligente Systeme und Robotik
Institut für Informatik – Abteilung VI
In einer zunehmend wettbewerbsorientierten Welt werden Computer nicht mehr als einfache Rechenmaschinen gesehen, sondern als zentrales Mittel zur Erbringung intelligenter Dienste in Wirtschaft, Gesellschaft und Privatleben. Von der Börsenprognose bis zur intelligenten Fabriksteuerung, von der Produktempfehlung bis zur strategischen Unternehmensplanung, von der Grundstücksüberwachung bis zum autonomen Rasenmäher: Intelligente Systeme, die in der Lage sind, digitale Informationen und sensorische Daten zu analysieren, die richtigen Schlüsse daraus zu ziehen und in der digitalen oder physischen Welt zu handeln, gewinnen rasant an Bedeutung.
Da immer mehr Daten zur Analyse und Entscheidungsfindung zur Verfügung stehen – von Webdokumenten und digitalen Medien bis hin zu sensorischen Daten von Kameras, Mikrofonen und allgegenwärtigen Geräten – können intelligente Dienste und Unterstützungssysteme einer völlig neuen Art geschaffen werden, und autonome Agenten und persönliche Roboter stehen am Horizont.
In der Abteilung VI "Intelligente Systeme und Robotik" beschäftigen wir uns intensiv mit der Entwicklung von leistungsstarken, robusten kognitiven und humanoiden Robotern. Sie sind der nächste Schritt in der Verschmelzung von Maschinen, Computern, Sensoren und Software, um intelligente Systeme zu schaffen, die in der Lage sind, mit den komplexen Gegebenheiten der realen Welt zu interagieren. Sie sind die physische Verkörperung der maschinellen Intelligenz. Ein weiterer Forschungsschwerpunkt unserer Abteilung liegt auf der Entwicklung von Techniken, die es Robotern (die in menschlichen Umgebungen agieren) ermöglichen, ihr Verhalten an die Umgebung und die sie umgebenden Menschen anzupassen, indem sie semantische Informationen über Objekte und Informationen über die Aktivitäten der Benutzer*innen nutzen.
Highlights aus der Forschung
Robotik trifft auf Kulturerbe
Wir tragen Wahrnehmungs- und Bewegungsplanungstechniken zum Projekt "RePAIR" bei, das auf die physische Rekonstruktion von zerstörten Fresken aus Pompeji abzielt. Mittels moderner Algorithmen helfen wir dabei, Fragmente mit zwei Roboterarmen zu platzieren.
Sichere und personalisierte Roboternavigation lernen
Wir erforschen neue Navigationsalgorithmen für personalisiertes Roboterverhalten, die einfach und sicher zu erlernen sind.
Interaktive Wahrnehmung in unübersichtlichen Umgebungen
In unübersichtlichen Szenarien ist es schwierig, Objekte zu finden. Wir erforschen Algorithmen, um den Überblick zu behalten.
Humanoide Fußball-Roboter mit WM-Titel
Roboter, die sich schnell und robust auf zwei Beinen fortbewegen können, sind in der Zukunft für zahlreiche Anwendungen in Alltagsumgebungen wichtig, z. B. für die Auslieferung von Post oder für die Unterstützung assistenzbedürftiger Personen. Humanoide Fußball-Roboter vereinbaren ebendiesen Fähigkeiten in sich.
NimbRo: Avatar-Roboter
Robotische Avatarsysteme geben Menschen visuelle, auditive und taktile Informationen und ermöglichen so, Aufgaben in Echtzeit über große Entfernungen hinweg zu erledigen. Die Avatar-Technologie gilt als Schlüssel dazu, dass Menschen ihre Fähigkeiten an weit entfernten Orten in verschiedenen schwierigen oder kritischen Situationen einsetzen können, z. B. bei der Pflege oder Katastrophenhilfe sowie bei Wartungs- und Reparaturarbeiten.
Arbeitsgruppen
Die Gruppe "Autonome Intelligente Systeme" betreibt Forschung in den Bereichen kognitive Robotik und Computer Vision. Zu den wichtigsten Herausforderungen bei der Konstruktion dieser Roboter gehören die systematische Behandlung von Unsicherheiten, die Modellierung des Umgebungszustands, die Koordination von Teams kooperierender Roboter in dynamischen Umgebungen, die Interaktion mit Menschen, die Entwicklung und das Lernen. Beispiele für kognitive Robotersysteme, an denen die Arbeitsgruppe forscht, sind humanoide Roboter, autonome Mikro-Luftfahrzeuge (MAVs), Robotermanipulatoren für die Müllsammlung, Avatar-Roboter und Erkundungsroboter. Im Bereich der Computer Vision untersucht die Arbeitsgruppe die Kategorisierung von Objekten, die Segmentierung von Objektklassen, die semantische Zuordnung und die Handlungserkennung, wobei sie sich insbesondere auf Deep-Learning-Methoden, die hierarchische Darstellungen in neuronalen Netzen oder grafischen Modellen konzentrieren.
Der Forschungsschwerpunkt der Gruppe „Humanoide Roboter“, unter der Leitung von Prof. Bennewitz, liegt auf Robotern, die in menschlichen Umgebungen agieren. Dabei entwickelt die Gruppe Techniken, die es Robotern ermöglichen, ihr Verhalten an die Umgebung und die sie umgebenden Menschen anzupassen, indem sie semantische Informationen über Objekte und Informationen über die Aktivitäten der Benutzer nutzen. Hauptaugenmerk liegt dabei besonders auf der Bewegungsplanung und Navigation durch unübersichtliche und dynamische Szenen sowie auf der Generierung von vorausschauendem Roboterverhalten durch Vorhersage menschlicher Bewegungen. Ein weiterer Forschungsschwerpunkt der Gruppe liegt auf der aktiven Wahrnehmung, wie z. B. der Erfassung von Objekten in Innenräumen oder Pflanzen in Gewächshäusern mit den Sensoren eines Roboters, um 3D-Modelle über die Zeit zu lernen.
Die dritte Arbeitsgruppe „Robot Perception and Learning“ wird von Juniorprofessor Dr. Hermann Blum geleitet. Sie untersucht Roboter, die ihre Umgebung semantisch und geometrisch verstehen können, um Manipulationen und andere sicherheitskritische Aufgaben in der Nähe von Menschen durchzuführen. Das Labor erforscht insbesondere, wie sich Roboter mit ihrer Umgebung vertraut machen und an Veränderungen anpassen können. Dies umfasst die Erkennung unbekannter, offener Objekte in der Umgebung, die Anpassung von Robotern an neue Umgebungen und das kontinuierliche selbst überwachte Lernen. Zum Beispiel ein Lagerroboter, der mit der Zeit lernt, wo welcher Artikel hingehört und sich selbständig anpassen kann, wenn sich die Verpackung eines Produkts ändert.
Arbeitsgruppenleiter*innen
Prof. Dr. Sven Behnke
Autonomous Intelligent Systems
Raum: 0.046
Prof. Dr. Maren Bennewitz
Humanoid Robots
Raum: 2.022
Juniorprofessor Dr. Hermann Blum
Robot Perception and Learning
Raum: