Mensch-Maschine-Interaktion: Roboter reagiert auf Signale aus dem Gehirn und dem Arm
Der Mensch steuert einen Roboter mit Hand und Hirn: Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben eine Steuerung für Roboter entwickelt, die durch elektrische Signale aus dem Gehirn und den Muskeln gesteuert werden. Das soll die Bedienung des Roboters vereinfachen.
Das System ist auf zwei Aspekte fokussiert: eine falsche Aktion des Roboters zu stoppen und ihm dann die richtige zu zeigen. Für Ersteres nutzt das Team des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) um Joseph DelPreto und Daniela Rus ein spezielles Hirnstromsignal, das Error-related Potential (ErrP). Es gehört zu den ereigniskorrelierten Potenzialen(öffnet im neuen Fenster) und tritt auf, wenn ein Mensch einen Fehler bemerkt.
Der Robotersteuerer trägt eine Datenkappe, das ErrP wird per Elektroenzephalographie(öffnet im neuen Fenster) (EEG) detektiert. Erfasst das System ein ErrP, weil der Roboter einen Fehler macht, hält der Roboter in seiner Handlung inne.
Anschließend korrigiert der Mensch die Aktion des Roboters. Dazu führt er nicht den Arm des Roboters, sondern er dirigiert ihn mit Handbewegungen in die gewünschte Richtung. Sensoren am Arm des Steuerers erfassen die elektrischen Signale, die von den Muskeln bei einer Bewegung erzeugt werden (Elektromyografie(öffnet im neuen Fenster) , EMG). Diese werden dann in Steuerbefehle für den Roboter übersetzt.
Die MIT-Forscher haben das System mit dem Industrieroboter Baxter des US-Herstellers Rethink Robotics getestet. Der Roboter sollte an einer von drei markierten Stellen am Modell eines Flugzeugrumpfs bohren. Ein Proband mit Datenkappe und Sensorarmband sollte ihn für diese Aufgabe anlernen.
Der Roboter arbeitet besser
Ohne vorher mit dem Menschen gearbeitet zu haben, verbesserte sich die Arbeit des Roboters deutlich: Traf er anfangs mit einer Quote von 70 Prozent die richtige Stelle, steigerte er sich unter menschlicher Anleitung auf 97 Prozent.
Sowohl EEG als auch EMG haben Mängel: Hirnstromsignale lassen sich nicht immer zuverlässig erfassen. Muskelströme hingegen können nicht immer hoch genug aufgelöst werden, um mehr abzubilden als etwa eine Bewegung nach rechts oder eine Bewegung nach links. Eine Kombination von EEG und EMG hingegen soll eine bessere Biosensorik ermöglichen, die ein neuer Nutzer schnell einsetzen kann, ohne dass das System auf ihn angelernt wurde.
Der Mensch soll sich nicht mehr der Maschine anpassen
Die Kombination von EEG- und EMG-Feedback ermögliche eine natürliche Mensch-Roboter-Interaktion, sagt CSAIL-Leiterin Daniela Rus(öffnet im neuen Fenster) . "Wir wollen weg davon, dass sich Menschen an die Beschränkungen von Maschinen anpassen müssen. Solche Ansätze zeigen, dass es sehr gut möglich ist, Robotersysteme zu entwickeln, die eine natürliche und intuitive Erweiterung von uns sind."
Das Team um DelPreto und Rus wird seine Entwicklung auf der Konferenz Robotics: Science and Systems(öffnet im neuen Fenster) (RSS) präsentieren. Die RSS findet in der kommenden Woche in Pittsburgh im US-Bundesstaat Pennsylvania statt.