Wissenschaftler aus MIT haben eine neue Methode entwickelt, mit der Menschen Roboter mithilfe von Gehirnsignalen und Körpergesten trainieren können. Die Entwicklung von Robotern für spezifische und präzise Aufgaben erfordert einen enormen Programmieraufwand, der auf der menschlichen Sprache basiert.
Aber jetzt können Roboter mit dieser neuen Technik mit unbewussten Gehirnsignalen und intuitiven Handgesten gesteuert und trainiert werden. Das für den Durchbruch verantwortliche Team hat eine Möglichkeit entwickelt, Gehirnsignale namens "fehlerbezogene Potenziale" ErrPs zu nutzen, die unbewusst auftretenwenn Leute einen Fehler bemerken.
System verwendet unbewusst generierte Gehirnsignale
Das System funktioniert, indem es die Gehirnaktivität einer Person überwacht, die einen Roboter bei der Arbeit beobachtet. Wenn ein ErrP auftritt, weil der Roboter einen Fehler gemacht hat, wird der Roboter benachrichtigt und wartet auf eine Korrektur von seinem menschlichen Beobachter. Der Beobachter kann korrigierenden Fehler durch einfache Handgesten, die die Roboter über eine Schnittstelle verstehen, die die Muskelaktivität überwacht.
Auf dem begleitenden Video sehen Sie einen Roboter namens 'Baxter', der eine Bohrmaschine zu einem von drei möglichen Zielen bewegt. Wenn sich der Roboter zum falschen Ziel bewegt, veranlassen die Signale seiner ErrP den Roboter zu einer Pause.
Der menschliche Beobachter bewegt dann sein Handgelenk, um anzuzeigen, in welche Richtung und wie weit der Roboter seinen Bohrer bewegen soll. Unter menschlicher Aufsicht konnte Baxter seine Genauigkeit von erhöhen.70 Prozent bis 97 Prozent.
"Diese Arbeit, die EEG- und EMG-Feedback kombiniert, ermöglicht natürliche Mensch-Roboter-Interaktionen für eine breitere Palette von Anwendungen, als wir es bisher mit EEG-Feedback tun konnten."sagt CSAIL-Direktorin Daniela Rus, die die Arbeit überwachte. „Durch die Einbeziehung von Muskel-Feedback können wir den Roboter mit Gesten räumlich befehlen, mit viel mehr Nuancen und Spezifität.“
Die Gehirnsignale werden von einer mit Elektroden bedeckten Kappe mit Hilfe der Elektroenzephalographie EEG aufgenommen. Die Muskelaktivität wird mittels Elektromyographie EMG über eine Reihe von Elektroden auf der Kopfhaut und dem Unterarm des Benutzers abgelesen.
Obwohl diese beiden Technologien individuelle Probleme haben, hauptsächlich in Bezug auf die Genauigkeit der Erkennung, stellen sie in Kombination ein sehr robustes System dar. „Indem wir sowohl Muskel- als auch Gehirnsignale betrachten, können wir beginnen, die natürlichen Gesten einer Person zu erfassenzusammen mit ihren schnellen Entscheidungen darüber, ob etwas schief läuft“, sagtder Hauptautor des Projekts, Joseph DelPreto.
"Dies trägt dazu bei, dass die Kommunikation mit einem Roboter eher der Kommunikation mit einer anderen Person gleicht." Aufregend ist, dass das System Plug-and-Play ist, was bedeutet, dass jeder Benutzer ohne umfangreiche Umschulung mit dem Roboter verbunden werden kann.
Intuitives System öffnet Türen zu Anwendungen
DelPreto sagt, dass das neue System besonders wichtig ist, da die Benutzer nicht in einer bestimmten Denkweise geschult werden müssen, die Gehirnsignale unbewusst erfolgen und die Gesten intuitiv sind und dem ähneln, was passieren könnte, wenn ein Mensch einen anderen Menschen trainiert."Die Maschine passt sich dir an und nicht umgekehrt", er sagte fügt hinzu, dass das System "die Kommunikation mit einem Roboter eher wie die Kommunikation mit einer anderen Person macht."
Das neue Robotersystem hat viele potenzielle Anwendungsmöglichkeiten in Szenarien, in denen Mensch und Roboter eng zusammenarbeiten. Es könnte auch in Situationen nützlich sein, in denen Menschen nur eingeschränkt sprechen oder sich bewegen können, z. B. für Roboter, die ältere Menschen unterstützen.
Über: MIT