Der Vortrag stellt die Ergebnisse des Vorhabens BesMan dar. Des Gesamtziel
des Vorhabens BesMan war die Entwicklung von Verfahren zur ein- und
zweiarmigen Manipulation und zum Erlernen neuer, situationsspezifischer
Verhaltensweisen mittels einer maschinellen Lernplattform.  

In den vergangenen Jahren wurde eine Vielzahl von Robotersystemen
entwickelt, welche komplexe Manipulationsaufgaben weitgehend eigenständig
lösen können. Allerdings sind die Fähigkeiten solcher Systeme oftmals auf
spezifische Aufgaben und Situationen beschränkt und nicht ohne weiteres in
neue Umgebungen oder auf andere Robotersysteme übertragbar. 

Aus diesem Grund wurde im Vorhaben BesMan eine generische
Kontrollarchitektur entwickelt, welche mittels eines modellbasierten
Ansatzes die Beschreibung von generischen, sensorbasierten Roboterverhalten
ermöglicht. Eines der Hauptziele war die Übertragbarkeit der Lösungen in
verschiedene Szenarien und auf verschiedene Robotersysteme, sowie die
Möglichkeit auf einfache Art und Weise neue Verhalten hinzuzufügen. Der
Arbeitsschwerpunkt der Universität Bremen lag in der Entwicklung der
Lernplattform, geeigneter Algorithmen des Imitations- und
Reinforcement-Lernens und die Evaluation in verschiedenen Anwendungen und
verschiedenen Robotersystemen sowie die Aufzeichnung von Verhaltensdaten von
Menschen und automatisch Analyse wie Datenvorverarbeitung, Synchronisation
und Verhaltenssegmentierung.

Die Wirksamkeit der Ansätze wurde in unterschiedlichen Demo-Szenarien
innerhalb des Vorhabens unter Beweis gestellt (Logistik-Szenario, sowie zwei
unterschiedliche Raumfahrtszenarien).  Die BesMan Steuerungsarchitektur
wurde im Verlauf des Vorhabens auf den Robotersystem AILA (mobiles, dual-Arm
System), Mantis (Laufroboter), sowie auf einem industriellen KUKA iiwa
System (dual-Arm) in unterschiedlichen Anwendungen erfolgreich eingesetzt. 

Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass mit den entwickelten Lösungen
eine einfache Übertragbarkeit auf verschiedene Robotersysteme und
Aufgabenstellungen gegeben ist. Mögliche Anwendungsbereiche sind in der
extraterrestrischen Exploration und im industriellen Umfeld (Produktion,
Logistik, Mensch-Roboter-Kollaboration) zu sehen.