FB Sichere Kognitive Systeme
Das Team B-Human aus dem DFKI Bremen ist Weltmeister im Roboterfußball! In der Standard Platform League des RoboCup 2009 war B-Human durchgängig das dominierende Team der Weltmeisterschaft in Graz und hat mit einem Torverhältnis von 64:1 in acht Spielen mehr Tore geschossen als die anderen 23 teilnehmenden Teams zusammen. Der RoboCup ist eine internationale Initiative zur Förderung der Forschung in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Robotik. Ziel des RoboCup ist es, bis zum Jahre 2050 die Entwicklung eines Teams von autonomen, humanoiden Robotern zu fördern, das in der Lage ist, den zu diesem Zeitpunkt amtierenden menschlichen Fußballweltmeister schlagen zu können. Um dieses Ziel zu erreichen, werden in den verschiedenen Ligen unterschiedliche Forschungsschwerpunkte gesetzt. In der Standard Platform League wird mit einheitlicher Hardware gespielt, d.h. alle Roboter sind baugleich. Der dazu verwendete Roboter Nao der französischen Firma Aldebaran Robotics verfügt über 21 Gelenke: je fünf pro Bein, vier pro Arm, zwei im Hals und eines in der Hüfte. Er hat zwei Kameras im Kopf sowie Ultraschallsensoren zur Entfernungsmessung in der Brust. Zudem kann er den Druck unter seinen Fußsohlen messen und hat einen Gleichgewichtssinn. „Denken“ tut er tatsächlich mit seinem Kopf, denn darin sitzt ein 500 MHz Embedded-PC. Gegenwärtig wird mit Teams aus drei Robotern auf einem 6m x 4m großen Feld gespielt.
Die von B-Human entwickelte Software lässt sich grob in vier Bereiche einteilen: Perzeption meint die Wahrnehmung der Umgebung mit der Kamera und den Ultraschallsensoren. Hier werden der Ball, Feldlinien und deren Kreuzungspunkte, die Tore und andere Roboter erkannt. Da zum Beispiel der Öffnungswinkel der Kamera eingeschränkt ist, kann zu jedem Zeitpunkt nur ein kleiner Teil der Umgebung visuell wahrgenommen werden. Im zweiten Bereich akkumuliert die Modellierung diese Daten daher über die Zeit, um die eigene Position des Roboters auf dem Feld, Position und Geschwindigkeit des Balls sowie die Positionen der gegnerischen Roboter zu bestimmen. Im dritten Schritt werden diese Information zusammen mit den per WLAN von Mitspielern erhaltenen Daten dazu verwendet, das eigentliche Verhalten zu bestimmen, also zu entscheiden, was der Roboter zu welchem Zeitpunkt tut. Die dabei festgelegten Aktionen werden dann durch reale Bewegung ausgeführt, d.h. der Roboter läuft, schießt oder steht wieder auf, falls er umgefallen ist.
B-Human ist ein von Mitarbeitern des DFKI im Fachbereich Informatik der Universität Bremen veranstaltetes studentisches Hauptstudiumsprojekt, in dem sich Studierende zwei Jahre lang mit dem Thema Roboterfußball beschäftigen und in internationalen Wettbewerben bestehen müssen. Vom 15.-18. April 2010 wird B-Human an den RoboCup German Open 2010 in Magdeburg und vom 19.-25. Juni 2010 an der Weltmeisterschaft in Singapur teilnehmen.
Auf der CeBIT 2010 werden zwei Mannschaften mit jeweils zwei Spielern gegeneinander antreten. Die Mannschaft, die in der zweibeinigen Nao-Liga spielt, wird auf einer 12m2 großen Spielfläche um die Vorherrschaft am Ball ringen. Die Naos aus dem DFKI Bremen brillieren beim präzisen Lokalisieren des Balls und bei der Vermeidung von Kollisionen mit dem Gegner. Das Ergebnis: Die Spieler des B-Human-Teams umspielen locker ihre Gegner und bleiben souverän am Ball.
Weitere Informationen:Kontakt:
Dr. Thomas Röfer
Forschungsbereich Sichere Kognitive Systeme
E-Mail: Thomas.Roefer@dfki.de
Tel.: +49 (0)421 218-64200
SAMS-Verifikationsumgebung: Sicherungskomponente für Serviceroboter und fahrerlose Transportsysteme
Sicherheit vor Kollisionen zu gewährleisten ist eine der gesetzlichen Voraussetzungen für die Zulassung eines Serviceroboters und muss nachweislich den einschlägigen Sicherheitsnormen entsprechen. Die Sicherungskomponente für Autonome Mobile Serviceroboter (SAMS) ist ein Sicherungsalgorithmus zur Berechnung von geschwindigkeitsabhängigen Schutzfeldern.
Mittels einer berührungslosen Überwachung der Schutzfelder durch einen Laserscanner wird die Kollisionsfreiheit gewährleistet. Die Geschwindigkeitsabhängigkeit der Felder erlaubt im Gegensatz zu momentan verfügbaren statischen Lösungen eine schnellere und effektivere Bahnführung, in der immer so spät wie möglich, aber so früh wie nötig gebremst wird.
Kern der Zertifizierung und Garantie der Sicherheit ist die formale mathematische Modellierung des Bremsverhaltens und der darauf aufbauende Korrektheitsbeweis. Der TÜV Süd hat die Konformität bis zu einem Sicherheitsintegritätslevel (safety integrity level) SIL 3 nach DIN EN 61508 bestätigt. Auf der Cebit 2010 zeigt das DFKI die im Rahmen des Projekts entwickelte Umgebung zur normengerechten Verifikation von MISRA-C-Programmen. Diese ist öffentlich verfügbar und damit auch für andere Entwickler aus dem sicherheitskritischen Bereich interessant.
SAMS hat auf dem Gebiet der Robotik und insbesondere der Servicerobotik durch die Anwendung formaler Methoden, wie sie aus dem Bereich der sicherheitskritischen Systeme bekannt sind, spannendes Neuland mit hohem wirtschaftlichem Potenzial betreten. Die praktischen Ergebnisse sind unmittelbar anwendbar: Durch die durchgängig formale Verifikation wird ein Höchstmaß an Zuverlässigkeit erzielt, die es ermöglicht, auch weitere anspruchsvolle Algorithmen zu verifizieren und zu zertifizieren.
Das Verbundprojekt SAMS wurde vom DFKI Bremen als Konsortialführer, der Firma Leuze electronic und der Universität Bremen durchgeführt und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen der Leitinnovation Servicerobotik gefördert.
Weitere Informationen:
Kontakt:
PD Dr. Christoph Lüth
Forschungsbereich Sichere Kognitive Systeme
E-Mail: Christoph.Lueth@dfki.de
Tel.: +49 (0)421 218-64223
B-Catch - Visuelle Flugbahnberechnung
Eine präzise Auge-Hand-Koordination ist eine der größten Herausforderungen bei der Weiterentwicklung humanoider Roboter. Das Projekt B-Catch, eine Kooperation mit dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), hat zum Ziel, mehrere gleichzeitig geworfene Bälle - unter Eigenbewegung des Beobachters - zu erfassen und ihren weiteren Weg aus der bisher betrachteten Flugbahn zu bestimmen. Die entwickelten Verfahren sollen, integriert in einen humanoiden Roboter, zum Fangen von Bällen eingesetzt werden. Zusätzlich zu dieser technisch anspruchsvollen Aufgabe im Rahmen einer "sportlichen" Anwendung ist es zugleich methodisches Ziel des Projekts, algorithmische Fragen zur Echtzeitbildverarbeitung zu beantworten.
Neben der Bestimmung der Eigenbewegung des Beobachters ist für eine präzise Bahnkurvenerfassung entscheidend, dass der Ball von der Bildverarbeitung exakt im projizierten Bild erfasst wird. Ein wichtiges Teilziel dieses Projektes ist es, das Wissen über die Eigenschaften von Ballflugbahnen zu nutzen, um Bildverarbeitung und Ballverfolgung in einem gemeinsamen probabilistischen Ansatz zu kombinieren, was eine zuverlässigere Ballverfolgung auch in schwierigen Umgebungen verspricht.
Zusätzlich zur Dynamik eines fliegenden Balls kann auch die Dynamik von springenden, rollenden und liegenden Bällen modelliert werden, wobei das System automatisch evaluiert, zu welchem Modell das beobachtete Bewegungsverhalten am besten passt. Diese Erweiterung erleichtert es, Bälle als solche zu erkennen oder sich bei der Flugbahnverfolgung auf die fliegenden Bälle zu konzentrieren.
Das Projekt B-Catch wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert.
Weitere Informationen
Kontakt
Prof. Dr. Udo Frese
Forschungsbereich Sichere Kognitive Systeme
E-Mail: Udo.Frese@dfki.de
Tel.: +49 (0)421 218-64207