LIMES

Lernen intelligenter Bewegungen kinematisch komplexer Laufroboter für die Exploration im Weltraum

In dem Vorhaben LIMES soll ein hochmobiler mehr-gliedriger Laufroboter entwickelt werden, dessen vordere Extremitäten durch Anheben des Oberkörpers zum Zweck der Manipulation eingesetzt werden können. In zukünftigen extraterrestrischen Missionen können mit Hilfe eines derartigen Systems beispielsweise die Entnahme von Bodenproben aus schwer zugänglichem Terrain sowie der Aufbau von Infrastruktur auf unebenen und unstrukturierten Oberflächen von Himmelskörpern ermöglicht werden. Neben der mechatronischen Entwicklung des Roboters steht die Generierung und Optimierung unterschiedlicher Lokomotionsverhalten zum Überqueren diverser Umgebungsformationen und Untergründe unter Zuhilfenahme von Simulationsumgebungen und maschinellen Lernverfahren im Fokus des Projektes.

Laufzeit: 01.05.2012 bis 30.04.2016
Zuwendungsempfänger: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH & Universität Bremen
Fördergeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.
Förderkennzeichen: Gefördert von der Raumfahrt-Agentur des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages. Förderkennzeichen: 50 RA 1218 (DFKI) und 50 RA 1219 (Universität Bremen).
Partner: Universität Bremen
Anwendungsfelder: Weltraumrobotik
Verwandte Projekte: BesMan
Behaviors for Mobile Manipulation (05.2012- 07.2016)
SpaceClimber
Ein semi-autonomer freikletternder Roboter zur Untersuchung von Kraterwänden und -böden (07.2007- 11.2010)
RIMRES
Rekonfigurierbares Integriertes Mehr-Roboter-Explorations-System (09.2009- 12.2012)
iStruct
Intelligente Strukturen für mobile Robotersysteme (05.2010- 08.2013)
Virtual Crater
Entwicklung einer virtuellen Simulations- und Demonstrationsumgebung zur planetarischen Exploration mit Fokus auf extraterrestrische Krater (05.2009- 08.2012)
VirGo4
Vorhersagesysteme in reaktiven Gruppen autonomer Roboter (04.2011- 06.2014)
Verwandte Robotersysteme: MLAD
Machine Learning Accelerator Demonstrator
MLAD
Machine Learning Accelerator Demonstrator
MANTIS
Multi-legged Manipulation and Locomotion System
MANTIS
Mehrbeiniges Manipulations- und Lokomotionssystem
Verwandte Software: Bagel
Biologically inspired Graph-Based Language
BOLeRo
Behavior Optimization and Learning for Robots
NDLCom
Node Level Data Link Communication
reSPACE
Reconfigurable Signal Processing and Classification Environment
Phobos
An add-on for Blender allowing editing and exporting of robots for the MARS simulation
MARS
Machina Arte Robotum Simulans
Bagel
Biologically inspired Graph-Based Language
MARS
Machina Arte Robotum Simulans
Phobos
Ein Blender-Add-On zum Editieren und Export von Robotermodellen für die MARS-Simulation
reSPACE
Reconfigurable Signal Processing and Classification Environment
BOLeRo
Behavior Optimization and Learning for Robots
NDLCom
Node Level Data Link Communication

Projektdetails

Der Laufroboter Mantis in einer aufrecht stehenden Haltung, um die Fähigkeiten zur zwei-arm Manipulation zu nutzen. (Foto: Marc Manz, DFKI GmbH)
Mantis in einer sechs-beinigen Laufpose für stabile Fortbewegung in unstrukturiertem Gelände. (Foto: Marc Manz, DFKI GmbH)
Morphologie und Freiheitsgrade des Roboters Mantis. (Foto: Marc Manz, DFKI GmbH)
ZyqBrain: Zentrale Steuerungseinheit des Roboters, welche mit einem FPGA und dedizierter Logik für die Schnittstellen zur gesamten Peripherie ausgestattet ist, um den gesamten Bewegungsapparat zu kontrollieren. Die notwendigen IP-Cores und dazugehörigen Linux -Treiber für deren Ansteuerung wurden mit Hilfe des reSPACE Frameworks generiert. (Quelle: DFKI GmbH)

Laufroboter können aufgrund ihrer großen Anzahl an Freiheitsgraden, welche über mehrere Gliedmaßen verteilt sind, eine Vielzahl unterschiedlicher Bewegungsmuster ausführen und ihre Körperhaltung an die Umgebungsstruktur anpassen, um sich sicher und effizient auf nicht-uniformen Oberflächen fortzubewegen. Zudem bietet ihnen ihre vielfältige Sensorik die Möglichkeit, ihre Umgebung nicht nur visuell, sondern auch taktil wahrzunehmen, um z.B. Informationen über die Untergrundbeschaffenheit zu erlangen. Dieses Wissen kann wiederum dazu genutzt werden, aus einer Vielzahl vorab erlernter Laufverhalten, welche für bestimmte Umgebungsbedingungen optimiert wurden, das für die aktuelle Situation am besten geeignete auszuwählen um sich optimal fortzubewegen.
Zudem bietet der flexible Bewegungsapparat die Möglichkeit, die Beine auch zur Manipulation von Objekten einzusetzen, wenn diese mit angemessenen Greifwerkzeugen ausgestattet sind. Auch für die Bewältigung derartiger Aufgaben ist die Verfügbarkeit einer multimodalen Sensorik unbedingt erforderlich.
Im dem Vorhaben LIMES wird ein mehrgliedriger Roboter entwickelt, dessen mechatronischer Aufbau es ihm ermöglichen wird die beschriebenen Aufgaben zu bewältigen. Parallel zu der Entwicklung der realen Hardware werden präzise Simulationsmodelle der realen Subsysteme des Roboters entwickelt, um das Verhalten des Gesamtsystems möglichst genau simulieren zu können.
Das virtuelle System kann daraufhin dazu genutzt werden unterschiedliche Laufverhalten mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren für verschiedenartige Umgebungen hinsichtlich diverser Kriterien (z.B. Energieverbrauch, Geschwindigkeit, etc.) zu Generieren und zu Optimieren.
Nachdem die Leistungsfähigkeit der Verhalten in der Simulation eine gute Qualität erreicht haben, können sie auf das reale System übertragen und im Rahmen von Experimenten weiter optimiert werden.
Die erlernten Verhalten werden abschließend in einer Verhaltensbibliothek abgelegt und können von dem Roboter in Abhängigkeit seiner aktuellen Situation für die Fortbewegung selektiert und aktiviert werden.
Auch für weitere Lernprozesse neuer Verhalten können die in der Verhaltensbibliothek abgelegten Verhalten als Ausgangsverhalten herangezogen werden.
Die Simulation bietet zudem die Möglichkeit die erlernten Verhalten zur Steuerung der Fortbewegung des Roboters unter Bedingungen geringer Gravitation, wie sie z.B. auf dem Mond herrschen, zu untersuchen und für diese Verhältnisse zu optimieren.

Videos

MANTIS: Mehrgliedriger Laufroboter für mobile Manipulation in unstrukturierten Umgebungen

Der Roboter Mantis beim Laufen mit verschiedenen Gangarten und Überwinden von Hindernissen sowie Durchführen unterschiedlicher Manipulationsaufgaben.

LIMES/MANTIS

Animation von Mantis beim Klettern in einer Kraterumgebung, um Infrastruktur zu warten.

LIMES – Learning Intelligent Motions

Animation von Mantis beim Durchführen eines Außenbordeinsatzes (EVA, Extra Vehicular Activity) außerhalb eines lunaren Habitats für Menschen.

Publikationen

2021

Experience-Based Behavior Adaptation of Kinematically-Complex Robots
Alexander Dettmann
In n.n., Feb/2021. Universität Bremen.

2020

Phobos: A tool for creating complex robot models
Kai von Szadkowski, Simon Reichel
In Journal of Open Source Software, The Open Journal, Journal of Open Source Software, volume 5, number 45, pages 1326, Jan/2020.
BOLeRo: Behavior Optimization and Learning for Robots
Alexander Fabisch, Malte Langosz, Frank Kirchner
In International Journal of Advanced Robotic Systems, SAGE Publications, volume 17, number 3, pages n.n.-n.n., 2020.

2016

Development and Control of the Multi-Legged Robot Mantis
Sebastian Bartsch, Marc Manz, Peter Kampmann, Alexander Dettmann, Hendrik Hanff, Malte Langosz, Kai von Szadkowski, Jens Hilljegerdes, Marc Simnofske, Philipp Kloss, Manuel Meder, Frank Kirchner
In Proceedings of ISR 2016: 47st International Symposium on Robotics, (ISR-2016), 21.6.-22.6.2016, München, VDE VERLAG GmbH, pages 379-386, Jun/2016. ISBN: 978-3-8007-4231-8.

2015

Experience-Based Adaptation of Locomotion Behaviors for Kinematically Complex Robots in Unstructured Terrain
Alexander Dettmann, Anna Born, Sebastian Bartsch, Frank Kirchner
series DFKI Documents, volume 15-03, Sep/2015. DFKI GmbH, Universität Bremen.
An Experience-Based Interface for Abstracting the Motion Control of Kinematically Complex Robots
Alexander Dettmann, Sebastian Bartsch, Frank Kirchner
series DFKI Documents, volume 15-03, Sep/2015. DFKI GmbH, Universität Bremen.
Phobos: 3D Robot Modelling made easy
Kai von Szadkowski, Malte Langosz
In Proceedings of the RIC Project Day Workgroups Locomotion&Simulation, 17.9.-17.9.2015, Bremen, Selbstverlag, series DFKI Documents, volume 14_06, number 1406, Sep/2015. Robotivs Innovation Center Bremen. DFKI.
Phobos: A Blender Plugin for Creating Robot Simulation Models
Kai von Szadkowski, Malte Langosz
In Proceedings of the RIC Project Day Workgroups Locomotion&Simulation, 17.9.-17.9.2015, Bremen, Selbstverlag, series DFKI Documents, volume 14_06, number 1406, Sep/2015. Robotics Innovation Center Bremen. DFKI.
Experience-Based Adaptation of Locomotion Behaviors for Kinematically Complex Robots in Unstructured Terrain
Alexander Dettmann, Anna Born, Sebastian Bartsch, Frank Kirchner
In In Proceedings of the 2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2015), (IROS-2015), 28.9.-01.10.2015, Hamburg, IEEE, pages 4504-4511, 2015. IEEE.
An Experience-Based Interface for Abstracting the Motion Control of Kinematically Complex Robots
Alexander Dettmann, Sebastian Bartsch, Frank Kirchner
In Proceedings of ASTRA 2015, (ASTRA-2015), 11.5.-13.5.2015, Noordwijk, ASTRA, 2015.
Equipping industrial deep-sea manipulators with a sense of touch
Peter Kampmann, Timo Stoffregen, Frank Kirchner
In Proceedings of the Oceans'15 MTS/IEEE Washington Conference & Exhibition, At Washington D.C., (OCEANS-15), 19.10.-22.10.2015, Washington D.C., MTS/IEEE, 2015.

2014

Introducing Particle Swarm Optimization Into a Genetic Algorithm to Evolve Robot Controllers
Malte Langosz, Kai von Szadkowski, Frank Kirchner
In Proceedings of Genetic and Evolutionary Computation Conference, (GECCO-2014), 12.7.-16.7.2014, Vancouver, o.A., Jul/2014.
How to use the Bus Pirate as a logic analyzer
Hendrik Hanff
In Proceedings of the RIC Project Day Workgroups ‘Electronic Design’ and ‘Mechatronic Design’, 24.7.-24.7.2014, Bremen, Selbstverlag, series DFKI Documents, volume 14-05, Jul/2014. DFKI Robotics Innovation Center Bremen. DFKI GmbH. ISBN: ISSN 0946-0098.
Towards Lifelong Learning of Optimal Control for Kinematically Complex Robots
Alexander Dettmann, Malte Langosz, Kai von Szadkowski, Sebastian Bartsch
In ICRA14 Workshop on Modelling, Estimation, Perception and Control of All Terrain Mobile Robots, (ICRA-2014), 31.5.-07.6.2014, Hong Kong, IEEE, Jun/2014.
Integration of Fiber-Optic Sensor Arrays into a Multi-Modal Tactile Sensor Processing System for Robotic End-Effectors
Peter Kampmann, Frank Kirchner
In Sensors - Open Access Journal, MDPI - Open Access Publishing, volume 14 - Special Issue Tactile Sensors and Sensing Systems, number 4, pages 6854-6876, Apr/2014.
Extension of a plan-based component manager for real time adaptation
Matthias Goldhoorn, Sylvain Joyeux
In ISR/Robotik 2014; 41st International Symposium on Robotics; Proceedings of, (ISR-14), 02.6.-03.6.2014, Munich, VDE, pages 1-6, 2014. VDE. ISBN: 978-3-8007-3601-0.

2013

Spaceclimber: A Six-Legged Robot For Extraterrestrial Surface Exploration In Unstructured And Steep Terrain
Sebastian Bartsch, Frank Kirchner
In Proceedings of the Seventh International Workshop on Robotics for Risky Environment - Extreme Robotics, (IARP RISE-ER-2013), 01.10.-03.10.2013, St. Petersburg, o.A., Oct/2013.
A Behavior-based Library for Locomotion Control of Kinematically Complex Robots
Malte Langosz, Sebastian Bartsch, Alexander Dettmann, Frank Kirchner, Lorenz Quack
In Proceedings of the 16th International Conference on Climbing and Walking Robots, (CLAWAR-2013), 14.7.-17.7.2013, Sydney, NSW, o.A., Jul/2013.
MANTIS - A Robot With Advanced Locomotion And Manipulation Abilities
Marc Manz, Sebastian Bartsch, Frank Kirchner
In Proceedings of the 12th Symposium on Advanced Space Technologies in Robotics and Automation, (ASTRA-2013), 15.5.-17.5.2013, Noordwijk, o.A., May/2013.

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zuletzt geändert am 04.01.2024