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Robot Learning Group (ROLE)

Die Forschungsgruppe "ROLE - Robot Learning Group" befasst sich mit verschiedenen Schwerpunkten in den Bereichen des maschinellen Lernens für Roboter. Dies beinhaltet Reinforcement Learning

  • von Strategien für Bewegungstrajektorien (T. Kröger)
  • zwecks Objektmanipulation durch Roboter und Werkzeugmaschinen (T. Kröger)
  • von komplexen Aufgaben, die sequentiell oder nebenläufig aus Bewegungstrajektorien zusammengesetzt sind (P. Meißner)

Über alle zuvor genannten Applikationen hinweg interessiert sich die Gruppe besonders für Sim-To-Real Transfer.

 

Schwerpunkte

Lernen zu Greifen

Greifen ist - sowohl für uns Menschen, als auch in der Robotik - eine wichtige Fähigkeit zur Interaktion mit der Umgebung und in der Industrie als Bin Picking eine bedeutende Anwendung. Heutige Lösungen sind jedoch oft an das zu greifende Objekt angepasst, und sind daher für die Industrie- oder Servicerobotik nicht flexibel oder zuverlässig genug. Stattdessen lernt bei uns der Roboter selbständig und datenbasiert Objekte aus einer Kiste zu greifen. Zentrale wissenschaftliche Fragestellung ist dabei, wie allgemeines Wissen über die Physik oder zuvor gelernten Aufgaben die Trainingszeit verkürzen kann. Das langfristige Ziel ist eine Steuerung, die flexibel beliebige und unbekannte Objekte mit industrieller Zuverlässigkeit greifen kann.

  Ansprechpartner: Lars
   

Selbstanpassende Reinforcement Learning Policies für den Sim-to-Real-Transfer

Reinforcement Learning Algorithmen können dazu verwendet werden Robotern automatisch beizubringen, wie man komplexe Aufgaben löst. Ein Beispiel dafür ist das Bin Picking Problem. Diese Algorithmen weisen jedoch eine hohe Sample-Komplexität auf, was das Training auf realen Robotern unverhältnismäßig zeitintensive macht. Aus diesem Grund werden Policies in der Regel zunächst in der Simulation trainiert. Danach werden sie auf reale Roboter übertragen. Eine Herausforderung bei diesem Sim-To-Real-Transfer ist, dass die Physik unsere realen Welt schwer zu simulieren ist. In dieser Arbeit untersuchen wir, wie man Policies in der Simulation so trainiert, dass sie sich während ihrer Ausführung auf einem realen Roboter automatisch schrittweise an die physikalischen Parameter der Umgebung anpassen. Auf diese Weise umgehen wir die Notwendigkeit einer genauen physikalischen Simulation.

  Ansprechpartner: Alexander
   

Domain Adaptation und Transfer Learning

Dieser Forschungsschwerpunktes beschäftigt sich mit der Frage, wie Lernprozesse mit Industrierobotern durch die intelligente Kombination aus simulierten und realen Daten beschleunigt werden können.

Im Fokus steht dabei die Optimierung von Robotertrajektorien unter Einhaltung von aufgabenspezifischen Nebenbedingungen mit Methoden aus dem Bereich des Reinforcement Learning.

Zu den zentralen Aspekten des Forschungsbereiches gehört die Frage, wie realistisch eine Physiksimulation sein muss, um daraus robuste Handlungsstrategien ableiten zu können sowie die sichere Erkundung der Umgebung mit realen Robotern.

Ziel des Forschungsschwerpunktes ist es, die Zykluszeiten in der industriellen Fertigung zu reduzieren und die notwendige Anpassungsfähigkeit für flexible Produktionsprozesse zu erreichen.  

  Ansprechpartner: Jonas
   

The Road to Higher Automation in Surgical Robotics

Die Medizintechnik hat klassischerweise schon von Beginn an technische Systeme eingesetzt, um Ärzte bei ihren Tätigkeiten zu unterstützen. Im besonderen Maße gilt dies für die Chirurgie. Hierbei können die Systeme in verschiedene Level von Autonomie eingeteilt werden - angefangen bei einfacher Assistenz bis hin zur Vollautomation. Zum größten Teil werden zurzeit lediglich einfache Assistenzsysteme eingesetzt, wie bspw. Augmented Reality bei mikroskopischen Eingriffen. Dabei besteht ein großer Bedarf an voll-automatisierten Systemen, um hoch-komplexe Eingriffe mit größter Präzision und Güte fehlerfrei auszuführen. Aktuelles Ziel ist es hierbei kleinere Teilaufgaben zu automatisieren, wie das sichere Halten und Manipulieren von Gewebe. Hierbei kommen Ansätze des maschinellen Lernens zum Einsatz, wobei daten-getriebene und Modell-basierte Ansätze verbunden werden. Dies geschieht in enger Kooperation mit chirurgischen Partnern, die dem System die Ausführung einer Tätigkeit zeigen, um dieses zu befähigen daraus zu lernen und die Tätigkeit selbstständig auszuführen.

  Ansprechpartner: Christian
   

 

Kognitive Assistenzsysteme für die Laparoskopie - Kameraführung

Kern des Schwerpunktes ist ein lernender Kameraführungsroboter für die Laparoskopie, der die Aktivitäten von Chirurgen wahrnimmt, sich optimal zur Operationssituation verhält und aus Erfahrung lernt, um sich damit Chirurgen anzupassen, wie es ein guter, menschlicher Assistent tun würde. Hierbei kommen Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz, um einerseits den komplexen Problemen von Kognition und Aktion datengetrieben zu begegnen und andererseits eine kontinuierliche Selbstverbesserung des Systems zu ermöglichen.

  Ansprechpartner: Paul
   
   
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Dipl.-Inform. +49 721 608-45942 pascal meissnerZid6∂kit edu

Mitarbeiter
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M. Sc. +49 721 608-47121 alexander cebullaElx3∂kit edu
M. Sc. +49 721 608-44049 jonas kiemelCry6∂kit edu
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M. Sc. +49 721 608-44262 paul scheiklXjj2∂kit edu

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