Die Sprachsteuerung von Robotern ist nunmehr seit über 20 Jahren in vielen Facetten in der Forschung präsent. Der anwenderfreundliche Einsatz außerhalb des Elfenbeinturms konnte jedoch mangels robuster Spracherkennung lange Zeit nicht umgesetzt werden. Dank immenser Fortschritte ist inzwischen eine robuste Sprachsteuerung jedoch seit einigen Jahren möglich und wird in Smartphones, Navis und Haushalten schon verwendet. Doch nicht nur für den Haushalt, sondern auch in der Industrie und im KMU-Sektor bietet eine natürlich-sprachliche Steuerung in Zusammenhang mit einem Dialogsystem Vorteile. So muss sich der Werker nicht erst in eine Programmiersprache einarbeiten, benötigt keine vollständige Kenntnis über die Fähigkeiten des Roboters und kann während der Instruktion anderen Tätigkeiten nachgehen.

Aktuelle industrienahe Arbeiten im Bereich der Sprachverarbeitung decken einige für die Industrie relevante Bereiche ab, wie beispielsweise Intralogistik mittels sprachlicher Instruktion mobiler Roboter oder die Montage von Bauteilen durch Sprachsteuerung von Roboterarmen. Die meisten Ansätze befassen sich dabei jedoch entweder mit der Spracherkennung oder den Möglichkeiten Roboterbewegungen zu definieren, nicht jedoch explizit mit der Parametrierung von kraftbasierten Bewegungen durch die, in den Instruktionen enthaltenen, Informationen.

Kraftbasiert bedeutet hier, dass der Roboterarm während der Bewegung entweder eine bestimmte Kraft aufrechterhalten soll (kraftgeführt) oder eine vorgegebene Kraft nicht überschreiten darf (kraftüberwacht). Das DFG-Projekt VerbBot (Verbales Instruieren von sensorbasierten Robotersystemen) des Lehrstuhls für Robotik und Eingebettete Systeme an der Uni Bayreuth untersucht, wie man diese Lücke schließen und eine flexible natürlich-sprachliche Instruktion von Robotern für kraftbasierte Aufgaben ermöglichen kann. Unter anderem wird dabei ein sprachbasiertes Dialogsystem verwendet, welches bei fehlerhaften Instruktionen den Werker bei der Problemlösung unterstützt.

Das VerbBot-Framework extrahiert aus einer Instruktion Parameter und wandelt sie in eine Roboterbewegung um, falls sie valide sind (rechter Pfad). Ist die Instruktion nicht valide, wird eine Rückmeldung erzeugt (linker Pfad). © Uni Bayreuth

Die flexible Steuerung wird im Projekt VerbBot dadurch ermöglicht, dass die für die Roboterbewegungen notwendigen Parameter automatisch aus natürlich-sprachlichen Instruktionen extrahiert werden und das System den Werker, falls nötig, auf Fehler in den Instruktionen hinweist. Das Ziel ist also, das System wie einen menschlichen Experten instruieren zu können und Hilfestellungen zu erhalten, falls fehlerhafte, unvollständige oder mehrdeutige Instruktionen erkannt werden. Selbst Nichtexperten im Gebiet der Robotik sollen so im Stande sein, kraftbasierte Roboterbewegungen zu instruieren, ohne dabei im Fehlerfall Schaden anzurichten.

Auf gleicher Wellenlänge
Gerade für Nichtexperten in Robotik kann es schwierig sein, einzuschätzen, wie ein Roboter eine Bewegung ausführen wird. Um dieses Problem in den Griff zu bekommen, werden elementare Roboterbewegungen (Schieben, Drücken, Drehen) basierend auf physikalischen Gesetzen definiert, da diese Gesetze sowohl für den Werker als auch den Roboter gelten.

Über Kombinationen dieser elementaren Bewegungen lassen sich dann beliebige weitere Bewegungen oder Skills (Schrauben, Schneiden, Wischen) definieren. Diese Skills, hier Kombinierte Verbalisierte Effekte (KVE) genannt, werden zur Laufzeit basierend auf Materialdaten aus einer Objektdatenbank und Sensordaten initialisiert. So reicht es beispielsweise aus, zu sagen: „Reinige den Arbeitsbereich mit dem Schwamm“, anstatt dem Roboter die Gelenk- und Kraftdaten zu übergeben. Das System bietet außerdem die Möglichkeit unscharfe Parameter, wie leicht oder fest, zu verwenden, um die Bewegungen anzupassen.

Fragen kostet nichts
Auch wenn ein System zur Verfügung steht, welches eine Instruktion aller notwendigen Bewegungen ermöglicht, heißt das noch nicht, dass diese auch fehlerfrei übergeben werden. So kann es passieren, dass mangels ausreichenden Wissens über die Fähigkeiten des Roboters, der Perzeption oder notwendiger Parameter eine Bewegung nicht ausgeführt werden kann. Solche Engpässe werden in VerbBot über ein sprachbasiertes Dialogsystem gelöst. Nachdem eine Instruktion erfasst wird, wird diese in Bezug auf physikalische Ausführbarkeit (z.B. maximale Gelenkwinkel, Kollision), ausreichende und eindeutige Parametrierung überprüft. Im Falle eines Fehlers werden dann zielgerichtet Rückfragen generiert, so dass die Bewegung im Idealfall ausgeführt werden kann.

Derzeit ist eine sprachliche Instruktion eines Leichtbauroboters über ein Dialogsystem mit Hilfe des VerbBot-Prototyps für eine Auswahl an Bewegungen möglich. Für die Zukunft ist eine Erweiterung des Projekts auf ein Zweiarmsystem und eine sprachbasierte Programmierung des Systems geplant.

Kim Wölfel, Prof. Dr. Dominik Henrich/as

Wissenschaftliche Gesellschaft für Montage, Handhabung und Industrierobotik e.V. © MHI e.V.

Kurz erklärt: Der MHI e.V.
Die Wissenschaftliche Gesellschaft für Montage, Handhabung und Industrierobotik e.V. (MHI e.V.) ist ein Netzwerk renommierter Universitätsprofessoren – Institutsleiter und Lehrstuhlinhaber – aus dem deutschsprachigen Raum. Die Mitglieder forschen sowohl grundlagenorientiert als auch anwendungsnah  in einem breiten Spektrum aktueller Themen aus dem Montage-, Handhabungs- und Industrierobotikbereich. Weitere Infos zur Gesellschaft, deren Mitgliedern und Aktivitäten: www.wgmhi.de.

Lehrstuhl für Robotik und Eingebettete Systeme der Universität Bayreuth © Uni Bayreuth

Kurz erklärt: Robotik an der Universität Bayreuth
Der Lehrstuhl für Robotik und Eingebettete Systeme der Universität Bayreuth wurde im Jahr 2003 von Prof. Dr. Dominik Henrich gegründet. Er beschäftigt sich mit Robotern als Informationsverarbeitende Systeme, welche ihre Umwelt erfassen, verändern und mit ihr interagieren können. Ein Forschungsschwerpunkt ist die Koexistenz und Kooperation von Mensch und Roboter. Ziel ist es, die strikte räumliche Trennung zwischen Mensch und Roboter aufzuheben, um ihre Stärken synergistisch zu  kombinieren. Weitere aktuelle Schwerpunkte liegen in der intuitiven Roboterprogrammierung und - instruierung und der CAD-Rekonstruktion mit handgehaltenen Tiefenkameras.
www.ai3.uni-bayreuth.de.