Heimwärts – Wie Ameisen KI-basierte Robotik inspirieren

Navigation wie Ameisen

Wir wissen, dass Insekten im menschlichen Sinne nicht besonders intelligent sind. Trotzdem können sie trotz ihrer Einschränkungen bemerkenswerte Leistungen in Organisation und Orientierung vollbringen. Das macht sie zu einer Inspiration für Forscher, die an Mikrorobotern und leichten Drohnen arbeiten und mit ähnlichen Beschränkungen konfrontiert sind.

Zum Beispiel kann die Wüstenameise Cataglyphis über weite Strecken nach Nahrung suchen und dann geradewegs zu ihrem Nest zurückkehren, wobei die Wegstrecken bis zu 1 km betragen.

Die geringe Tragfähigkeit sowie die verfügbare Energie bedeuten, dass Lösungen, die von schwereren autonomen Systemen wie selbstfahrenden Autos verwendet werden, nicht eingesetzt werden können. Zum Beispiel ist LIDAR („Laser‑Radar“) hervorragend zur Erstellung von 3‑D‑Karten der Umgebung, aber die Geräte sind zu schwer und energieintensiv. Sie erfordern zudem viel Rechenleistung, die wiederum viel Speicher und Verarbeitung benötigt, was ebenfalls viel Energie verbraucht und schwer ist.

Beacons und GPS‑Signale sind Alternativen, aber sie erfordern teure Aufbauten, können unzuverlässig sein oder sind schlicht unmöglich. Daher könnte das Verständnis, wie Insekten wie Ameisen und Bienen die Welt mit nur der minimalen „Hardware“ und Energieversorgung navigieren, uns dabei helfen, dies mit unseren eigenen Robotern und Drohnen nachzuahmen.

Dies ist die Grundidee der Nutzung bio‑inspirierter Roboter, ein Thema, das wir in unserem Artikel „How Robotics Can Take a Cue From Nature“ weiter mit Oktopus-, Salamander-, Schlangen- und hunde‑inspirierten Robotern untersucht haben.

Warum Mikroroboter einsetzen?

Kleinere Roboter und Drohnen sind günstiger in der Herstellung und können bei gleichen Kosten mehr Fläche gleichzeitig abdecken. Da sie kleiner sind, können sie Dinge detaillierter beobachten, ohne Gefahr zu laufen, mit ihrer Umgebung zu kollidieren. Zum Beispiel fliegen sie in einem Gewächshaus und scannen nach frühen Anzeichen von Krankheiten oder Schädlingen an den Pflanzen.

Oder sie können für Such‑ und Rettungsmissionen eingesetzt werden, um Ruinen oder Wildnis nach Menschen zu durchsuchen, die Hilfe benötigen. Solche Schwärme robotischer „Vögel/Ameisen/Libellen“ könnten beispielsweise nach einem Erdbeben schnell Überlebende lokalisieren.

Quelle: TU Delft

Wie Ameisen die Welt navigieren

Eine Methode ist die Nutzung von Vision, wobei Insekten besonders gut sind, da sie über ein nahezu omnidirektionales Sehsystem verfügen (sie sehen in alle Richtungen gleichzeitig). Diese Vision hat jedoch eine relativ niedrige Auflösung.

Einige der ältesten und etabliertesten Theorien darüber, wie Insekten Vision zur Orientierung nutzen, finden sich im sogenannten „Snapshot‑Modell“.

Die Idee ist, dass das Insektenhirn regelmäßig Schnappschüsse seiner Umgebung aufnimmt. Wenn es zurück nach „zu Hause“ navigieren muss, vergleicht es die aktuelle Umgebung mit kürzlich gespeicherten Schnappschüssen.

Dieses Konzept ist mittlerweile gut verstanden, zumindest auf neuronaler Ebene. Daher könnte es relativ einfach in Robotern nachgebildet werden.

Theoretisch könnte diese Methode allein ausreichen. In der Praxis leidet sie jedoch unter einigen Einschränkungen:

• Damit sie gut funktioniert, erfordert sie eine sehr dichte Reihe von Schnappschüssen; bereits ein fehlender Schnappschuss kann zu Desorientierung führen und den Roboter vollständig verirren lassen.
• Da sie viele Schnappschüsse benötigt, wäre sie sowohl für das Gehirn von Ameisen als auch für den Speicher von Robotern überwältigend.

Odometrie hinzufügen

Eine weitere von Ameisen und Insekten allgemein genutzte Methode ist die Verfolgung ihrer Bewegung, ein Verfahren, das als Odometrie bezeichnet wird. Diese Methode wird auch in der Robotik verwendet, jedoch besteht das Problem in der mangelnden Präzision. Jeder Schritt wird aus Bewegungssensoren (oder subjektiver Wahrnehmung im Fall von Ameisen) geschätzt, spiegelt jedoch nie exakt die reale Bewegung wider.

Dies führte zu einem fortschreitenden Drift in der Genauigkeit der odometriebasierten Schätzung des aktuellen Standorts, der im Laufe der Zeit immer ungenauer wurde.

Die Kombination der beiden Methoden war die zentrale Erkenntnis der Forscher der TU Delft, Niederlande. In einem wissenschaftlichen Papier mit dem Titel „Visual route following for tiny autonomous robots“ kombinierten sie visuelle Schnappschüsse mit Odometrie, um die Autonomie von Mikrorobotern zu erhöhen.

Höhere Leistung

Dadurch konnte der Roboter den Odometrie‑Drift regelmäßig zurücksetzen, sobald er einen seiner markanten Schnappschüsse wiederfand.

Quelle: Science Robotics

Gleichzeitig reduziert die überwiegende Nutzung von Odometrie den Bedarf an ultra‑nahen Schnappschüssen, wodurch die Mikroroboter schneller zwischen Punkten bewegen können, ohne ständig nach visuellen Hinweisen auf ihrer Bahn suchen zu müssen.

“Die zentrale Erkenntnis unserer Strategie ist, dass man Schnappschüsse viel weiter auseinanderlegen kann, wenn der Roboter zwischen den Schnappschüssen anhand der Odometrie reist.

Die Rückkehr zum Ausgangspunkt funktioniert, solange der Roboter nahe genug an der Position des Schnappschusses endet, d. h. solange der Odometrie‑Drift des Roboters innerhalb des Einzugsbereichs des Schnappschusses liegt.

Professor Guido de Croon.

Das Forschungsteam nutzte ihre neue Orientierungssoftware, die Schnappschüsse und Odometrie kombiniert, um zu testen, wie wenig Daten benötigt werden, um einen nur 56 g schweren Roboter über 100 m zu orientieren.

Quelle: Science Robotics

Sie kann eine extrem geringe Größe von nur 1,16 Kilobyte haben. Zum Vergleich: Ein durchschnittliches Bild, das mit einem Smartphone aufgenommen wird, liegt im Bereich von mehreren tausend Kilobytes pro Bild, und die meisten Online‑Bilder liegen im Bereich von Dutzenden bis Hunderten von Kilobytes.

Noch besser ist, dass die gesamte Bildverarbeitung von einem leichten Mini‑Computer, einem sogenannten „Micro‑Controller“, durchgeführt werden kann, der in vielen günstigen elektronischen Geräten zu finden ist.

Anwendungen

Industrie

Solche Mikroroboter und Drohnen werden in ihrer Datenverarbeitungskapazität stark eingeschränkt sein, wobei die meiste Rechenleistung des eingebauten Micro‑Controllers mit der Navigation und Datenerfassung beschäftigt ist.

Solche Drohnen könnten jedoch eingesetzt werden, um Bestände in Lagerhäusern zu verfolgen oder Pflanzen in Gewächshäusern zu überwachen. Sie würden sich dabei bewegen bzw. fliegen und Daten wie Bilder, Strichcodes oder RFID‑Tags sammeln. Diese Daten können auf einer kleinen SD‑Karte gespeichert werden.

Diese Aufzeichnungen würden dann auf einen größeren Computer oder Server übertragen, der sie nachbearbeiten und in nützliche Daten umwandeln kann.

Militär

Ein weiteres wahrscheinliches Anwendungsfeld könnte die Militärtechnologie sein, insbesondere angesichts der wachsenden Bedeutung von Drohnen auf dem modernen Schlachtfeld, wie der Krieg in der Ukraine zeigt.

Kleine fliegende Drohnen, die leicht genug sind, um in das Gepäck eines Infanteristen zu passen, könnten vorausschauend für Aufklärung eingesetzt werden und Bilder von feindlichen Stellungen zu geschützten Soldaten zurückbringen.

Da das Gebiet wahrscheinlich stark durch elektronische Kriegsführung (EW) gestört wird und sich ständig ändert, wird autonome Navigation der Drohnen unerlässlich sein. Leichtgewicht und geringer Energieverbrauch werden ebenfalls Schlüsselmerkmale sein. In der hier diskutierten Forschung konnte eine Drohne eine Strecke von 300 m in einer simulierten Waldumgebung navigieren.

Quelle: Flir

Weitere Forschung

Die Strategie, Odometrie und Schnappschüsse zu kombinieren, ist sehr effizient und kann noch effizienter gemacht werden, indem die Präzision des Odometers verbessert wird. Der verwendete Algorithmus kann wahrscheinlich ebenfalls so angepasst werden, dass er noch speicher- und energieeffizienter ist.

Eine weitere Verbesserung wäre, die Kollisionsvermeidung des Roboters zu erweitern, zumal er bereits über ein omnidirektionales Sehvermögen verfügt.

Eine Lösung muss noch gefunden werden für den Fall, dass der Roboter dennoch verloren geht. Die Forscher schlagen beispielsweise vor, dass „der Roboter die Größe des Einzugsbereichs online schätzen und mit einem Suchverfahren ausgestattet werden könnte, wenn er die Route verliert“.

Dieses Verfahren ist besonders geeignet für kleine Roboter, die normalerweise mit der Navigation mittels anderer Methoden kämpfen. Es könnte jedoch auch bei größeren Robotern eingesetzt werden, um den Bedarf an teurer Ausrüstung wie LIDAR zu reduzieren und den Rechen- und Energiebedarf zu senken.

Drohnen & Robotik‑Unternehmen

1. AutoStore Holdings Ltd. (AUTO.OL)

Autonome Fahrzeuge wie selbstfahrende Autos könnten schon bald Realität werden, doch sie sind eine schwierige Technologie, selbst für Technologieführer wie Google und Tesla. Es gibt jedoch einen Sektor, der bereits durch autonomes Fahren und Robotik revolutioniert wird: die Logistik.

Das norwegische Unternehmen AutoStore bietet automatisierte Lagerhäuser für Branchen wie Pharma, Bekleidung, Lebensmittel, Luftfahrt, Logistik oder industrielle Hersteller. Bekleidungs-, Industrie- und Drittlogistikunternehmen bilden die drei größten Segmente von AutoStores Geschäft.

Die Lagerhäuser des Unternehmens setzen autonome Roboter ein, die eigenständig Pakete oder Produkte erkennen, aufnehmen und an den vorgesehenen Ort transportieren können. Sie können sie in Aktion in diesem Video sehen:

Das Unternehmen expandiert rasch, da immer mehr große Unternehmen den Vorteil erkennen, nach der Pandemie effizientere, robustere und schnellere Logistiksysteme zu schaffen. Im Durchschnitt dauert es nur 1–3 Jahre, bis die Umstellung auf autonome Lagerhäuser die Anfangsinvestition amortisiert.

AutoStore ist in 50 Ländern aktiv und betreibt 58.500 Roboter für 900 verschiedene Kunden. Seit 2017 wuchs der Umsatz um 50 % CAGR. Das ist 2–3‑mal schneller als das jährliche Wachstum des Marktes für automatisierte Lagerhäuser, das auf 15 % geschätzt wird.

Quelle: AutoStore

Wie viele europäische Technologieunternehmen bietet AutoStore sehr fortschrittliche Lösungen, die der breiten Öffentlichkeit jedoch weitgehend verborgen bleiben.

Die meisten Lagerhäuser werden zur Automatisierung übergehen. Führende Unternehmen in diesem Sektor werden voraussichtlich das Sektorwachstum übertreffen, da es sinnvoll ist, auf einen Anbieter zu setzen, der diese Lösungen in großem Maßstab und zu einem günstigeren Preis bereitstellen kann.

Roboter, die autonomer und effizienter beim Finden ihres Weges sind, könnten sowohl eine Chance als auch eine Bedrohung für AutoStore darstellen. Derzeit muss ein Lagerhaus vollständig neu gestaltet werden, um die robotischen Lösungen des Unternehmens zu nutzen.

In Zukunft könnten die Roboter ihren Weg finden, ohne das derzeit verwendete Raster zu benötigen, was die Einführung wesentlich erleichtert, weniger störend für den laufenden Betrieb ist und die Anfangsinvestition deutlich reduziert, wodurch die nach wie vor größten Hindernisse für die Massenadoption der Technologie beseitigt würden.

Quelle: Autostore

2. Zebra Technologies Corporation (ZBRA)

Zebra Technologies stellt Tracking‑Etiketten und Scanner her, die die Überwachung jedes einzelnen Bauteils einer „intelligenten“ Fabrik ermöglichen. Dazu gehören mobile Computer, Strichcode‑Scanner, maschinelles Sehen, Ortungstechnologie, Tags und RFID (Radio‑Frequency Identification).

Dieses Ausmaß an Datenerfassung und -analyse ist ein Schlüsselbestandteil bei der Implementierung von Robotik, insbesondere von mobilen und flexiblen Robotern, die aus einer Fertigungsstraße heraus arbeiten.

Das Unternehmen war maßgeblich an der Popularisierung des Strichcodes beteiligt und befindet sich seit 2018 in einer Akquisitionswelle, um alle Technologien zu bündeln, die für die „Robotisierung“ und Digitalisierung moderner Lagerhäuser und Fabriken erforderlich sind.

Quelle: Zebra

Derzeit sind die Hauptsegmente des Unternehmens E‑Commerce & Einzelhandel sowie Transport/Logistik, gefolgt von der Fertigung.

Quelle: Zebra

Da Roboter zunehmend das Zentrum von E‑Commerce und Logistik bilden, steigt die Nachfrage nach Zebra‑Tracking‑Systemen.

Bislang muss der Platz noch für relativ große Roboter vorbereitet werden.

Wenn ein Mikroroboter, der nur wenige Dutzend Gramm wiegt, nun umhergehen und RFID‑Tags scannen kann, könnten wir bald eine kontinuierliche Überwachung aller Aktivitäten auf einer Fabrikhalle oder in einem Lagerhaus sehen, die autonom durch einen Schwarm bienenähnlicher Drohnen erledigt wird.