Laufen humanoider Roboter auf regelungstechnischer Basis mit Echtzeitmodifikation der Fußpositionen

Humanoide Roboter werden allgemein angenommen als die universelle Maschine, die in Zukunft dem Menschen gefährliche oder unzumutbare Arbeit abnehmen kann, wie beispielsweise Rettungsmissionen in Erdbebengebieten oder ähnliche Katastrophenszenarien. Zweibeiniges Laufen hat hier entscheidende Vorteile gegenüber anderen Fortbewegungsmethoden in vielen Situationen: unwegsames Gelände, enge Passagen oder ähnliches. Die Stabilität selbst auf ebenem Boden ist bei weitem noch nicht mit menschlichem Laufen vergleichbar, insbesondere nicht auf kostengünstigen Roboterplattformen, ein notwendiges Merkmal für den breiten Einsatz. In dieser Arbeit wird zunächst ein physikalisches Modell ausgewählt, welches den Roboter in einer einfachen Form widerspiegelt. Dem Nachteil der starken Abstraktion steht der Vorteil gegenüber, dass dieses Modell linear ist und damit effiziente Methoden ermöglicht eine Bewegung anhand einer Referenz zu bestimmen. Die Methode, die dazu eingesetzt wird, muss verschiedene Anforderungen erfüllen, die sich aus den Zielen der Arbeit ergeben. Dazu gehören die Möglichkeit Sensordaten zu verarbeiten um kleine Störungen zu balancieren und die Möglichkeit die vorgeplanten Schritte zu modifizieren, um auch größere Störungen behandeln zu können. Zwei Methoden zeigen sich als vielversprechend: Preview Control (PC) und Model Predictive Control (MPC). Letztere beinhaltet bereits die Modifikation von Schritten, sollte der Roboter ansonsten instabil werden. Jedoch muss die Lösung numerisch gefunden werden, was in bestimmten Fällen zu einer hohen Laufzeit führt. Dahingegen ist bei PC die Laufzeit im gewünschten Rahmen, jedoch muss die Möglichkeit zur Schrittmodifikation hinzugefügt werden. Zwar können Instabilitäten durch den Regler behandelt werden, jedoch führt diese Behandlung möglicherweise selbst zu einer Instabilität. Der Ansatz ist daher eine mathematische Forderung zu formulieren, die eine Vermeidung der Instabilitäten durch den Regler verbietet. Diese lässt sich zu einer Gleichung umformen, welche eine Modifikation der Referenz vorgibt, so dass die Forderung erfüllt wird. Für diese Behandlung müssen jedoch die Sensordaten zunächst verarbeitet werden, so dass die Regler mit einem aktualisierten physikalischen Zustand der Roboters arbeiten können. Das geschieht durch den Beobachter, auf den separat eingegangen wird. Für einen Lauf reichen die Regler noch nicht aus, da die Ein- und Ausgabe des Gesamtalgorithmus eine andere ist. Für eine sinnvolle Anwendung sollte die gewünschte Geschwindigkeit vorgegeben werden können, und als Ausgabe werden von kostengünstigen Robotern häufig die Gelenkwinkel erwartet. Auch diese Module werden hier vorgestellt, beispielsweise die Erzeugung einer geeigneten Referenz für die Regler aus der gewünschten Geschwindigkeit, die Umwandlung der Ausgabe der Regler in Fußpositionen und anschliessende Umrechnung in Gelenkwinkel mittels inverser Kinematik. Die Evaluation beginnt zunächst mit einem Laufzeitvergleich. Hier zeigt sich bereits, dass MPC im vorgegebenen Rahmen nicht echtzeitfähig ist, so dass MPC nicht weiter untersucht wird. In weiteren Experimenten wird sowohl in der Simulation, als auch auf dem physischen Roboter der Beobachter untersucht. Dazu werden unter anderem Hindernisse am Boden platziert, die eine unerwünschte Schwingung beim Roboter erzeugen, die ohne Sensordatenrückführung in den meisten Fällen zum Sturz führt. So kann gezeigt werden, dass der Beobachter in der Lage ist, diese leichten Störungen zu stabilisieren. Jedoch können die Hindernisse am Boden in einem anderen Aufbau auch zu stärkeren Störungen führen, die nur mittels Modifikation der Schritte erfolgreich behandelt werden können. Auch Stöße zählen unter Umständen zu den größeren Störungen, die nachweislich von der Modifikation stabilisiert werden können

Obtaining Robust Control and Navigation Policies for Multi-Robot Navigation via Deep Reinforcement Learning

Multi-robot navigation is a challenging task in which multiple robots must be coordinated simultaneously within dynamic environments. We apply deep reinforcement learning (DRL) to learn a decentralized end-to-end policy which maps raw sensor data to the command velocities of the agent. In order to enable the policy to generalize, the training is performed in different environments and scenarios. The learned policy is tested and evaluated in common multi-robot scenarios like switching a place, an intersection and a bottleneck situation. This policy allows the agent to recover from dead ends and to navigate through complex environments.Comment: 13 page

Artificial Intelligence for Hospital Health Care:Application Cases and Answers to Challenges in European Hospitals

The development and implementation of artificial intelligence (AI) applications in health care contexts is a concurrent research and management question. Especially for hospitals, the expectations regarding improved efficiency and effectiveness by the introduction of novel AI applications are huge. However, experiences with real-life AI use cases are still scarce. As a first step towards structuring and comparing such experiences, this paper is presenting a comparative approach from nine European hospitals and eleven different use cases with possible application areas and benefits of hospital AI technologies. This is structured as a current review and opinion article from a diverse range of researchers and health care professionals. This contributes to important improvement options also for pandemic crises challenges, e.g., the current COVID-19 situation. The expected advantages as well as challenges regarding data protection, privacy, or human acceptance are reported. Altogether, the diversity of application cases is a core characteristic of AI applications in hospitals, and this requires a specific approach for successful implementation in the health care sector. This can include specialized solutions for hospitals regarding human-computer interaction, data management, and communication in AI implementation projects