RoboSherlock - Skalierende Roboter-Perzeption für alltägliche Manipulation durch Verarbeitung unstrukturierter Informationen

• Antragsteller: Professor Michael Beetz, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2015 bis 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 260410154

Gegenstand dieses Projekts sind der Entwurf, die Implementierung und die empirische Analyse von RoboSherlock, einem neuartigen Perzeptionssystem für Roboter, das die Manipulation von Alltagsgegenständen in von Menschen genutzten Wohnumgebungen ermöglichen soll. Ziel des Projekts RoboSherlock ist es, Roboter mit flexiblen, präzisen und robusten Perzeptionssystemen auszustatten, die ohne jegliche Unterbrechung laufender Aktivitäten arbeiten. Das soll durch die folgenden Fähigkeiten des Perzeptionssystems erreicht werden: - Lernen und Adaption für Alltagsaktivitäten über den gesamten Lebenszyklus hinweg, - Schlussfolgern auf der Basis ausdrucksstarker probabilistischer First-Order-Logiken, - wissens- und modellbasierte Perzeptionsmethoden sowie - proaktive und vorausschauende Perzeption.Für die Implementierung von RoboSherlock betrachten wir Perzeption als ein Problem der Verarbeitung und des Managements unstrukturierter Informationen. Unstructured information management (UIM) hat sich als leistungsfähiges Paradigma erwiesen, um die Skalierbarkeit intelligenter Informationsextraktions- und Frage-Antwortsysteme an die Komplexitätsanforderungen realistischer Anwendungen anzupassen.Im UIM-Ansatz werden zur Bewältigung der Komplexität kleinere strukturierte Bestandteile in unstrukturierten Dokumenten identifiziert (oder hypothetisiert), ensembles of experts für die Annotation dieser Bestandteile eingesetzt und die einzelnen Annotationen verifiziert und zu einer zusammenhängenden Gesamtinterpretation des Dokuments integriert. Diese Methoden sollen im RoboSherlock-Projekt auf Roboter-Perzeption übertragen werden, um Skalierbarkeit bei realistischen Aufgaben in realistischen Umgebungen zu erzielen.Die in RoboSherlock implementierten Wahrnehmungsfähigkeiten werden im Kontext eines Roboters evaluiert und empirisch analysiert, der Fetch-and-place tasks bei Alltagsaktivitäten wie Tischdecken, Putzen, Einräumen und Ausräumen einer Spülmaschine usw. an fünf Tagen pro Woche über einen Zeitraum von mehreren Wochen hinweg ausführt.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen