Field Assessment of Force Torque Sensors for Planetary Rover Navigation

Das Gefühl des Bodens: Wie Roboter auf fremden Welten „laufen“ lernen

Stellen Sie sich vor, Sie fahren ein Auto auf einer holprigen Schotterstraße. Sie können die Schlaglöcher vor Ihnen nicht sehen, aber Sie können sie spüren. Ihr Sitz vibriert, das Lenkrad bebt und Ihre Reifen drücken sich in den Schlamm. Dieses Gefühl ist die Art und Weise, wie Ihr Auto Ihnen mitteilt: „Hey, der Boden ist hier weich!“ oder „Pass auf, dieser Stein ist hart!“ Für Menschen ist das einfach; unsere Körper sind voller Sensoren, die uns sagen, wie wir uns bewegen und was wir berühren. Aber für einen Roboter, der zu einem fernen Planeten wie dem Mars geschickt wird, ist das viel schwieriger. Diese Roboter, sogenannte Rover, sind wie blinde Entdecker. Sie verlassen sich auf Kameras, um zu sehen, und auf Computer, um zu denken, aber ihnen fehlt oft ein gutes Gefühl für die „Propriozeption“ – den internen Sinn dafür, wo sich ihre Körperteile befinden und wie sie mit der Welt interagieren.

Um sicher zu navigieren, nutzen Rover normalerweise eine Inertial Messeinheit (IMU). Stellen Sie sich eine IMU wie ein hochmodernes Innenohr vor; sie sagt dem Roboter, ob er sich neigt, erschüttert oder beschleunigt, aber sie sagt ihm nicht genau, wie stark seine Räder gegen den Boden drücken. Es gibt einen anderen Typ von Sensor, den man Kraft-Momenten-Sensor (FTS) nennt. Wenn eine IMU das Innenohr ist, dann ist ein FTS wie eine superempfindliche Fingerspitze. Er kann genau messen, wie viel Kraft ausgeübt wird und in welche Richtung. Wissenschaftler haben sich lange gefragt: Könnte es einem Mars-Rover helfen, besser zu verstehen, was für ein Gelände er unter sich hat, Sandfallen zu vermeiden und selbstbewusster zu fahren, wenn man ihm diese „Fingerspitzen“ an seinen Rädern gibt? Das ist die große Frage, die Forscher untersuchen wollten.

Der Roboter mit „Fingerspitzen“ an seinen Rädern

In dieser Studie nahm ein Team von Forschern einen Roboter namens MaRTA (Martian Rover Testbed for Autonomy) mit in eine Halbwüste in Spanien, die der Oberfläche des Mars oder des Mondes sehr ähnlich sieht. MaRTA ist ein sechsrädriger Roboter, aber mit einer besonderen Wendung: Anstatt nur eine Kamera und ein Innenohr zu besitzen, hat er sechs „Fingerspitzen“ (Kraft-Momenten-Sensoren), die direkt über den Rädern an seinen Beinen montiert sind. Das Team fuhr MaRTA über verschiedene Untergründe – lockeren Boden, verdichteten Sand, Kieselsteine und festen Fels – bei unterschiedlichen Geschwindigkeiten und Winkeln. Ihr Ziel war es herauszufinden, ob die Daten dieser „Fingerspitzen“ dem Roboter helfen könnten, zu erkennen, auf was für einem Boden er gerade läuft und wie gut er die Oberfläche greift.

Kann der Roboter den Boden „fühlen“?
Die Forscher fanden heraus, dass die Antwort ein definitives „Ja“ ist, allerdings mit einigen Einschränkungen. Als sie die Daten der Kraft-Momenten-Sensoren nutzten, um ein Computerprogramm zu trainieren, wie man das Gelände erkennt, wurde der Roboter darin sehr gut. Tatsächlich waren die Sensoren überraschend gut darin, zwischen „Kies“ und „Fels“ zu unterscheiden – eine Aufgabe, bei der das „Innenohr“ (die IMU) des Roboters Schwierigkeiten hatte. Die Sensoren konnten die winzigen Vibrationen und Kräfte registrieren, die auftreten, wenn ein Rad über einen Kiesel im Vergleich zu einem flachen Felsen rollt. Das Team testete dies mit zwei verschiedenen computergestützten „Gehirnen“: einer Support Vector Machine (SVM) und einem Neuronalen Netz (NN).

Als sie das Neuronale Netz mit den Daten der Kraft-Momenten-Sensoren verwendeten, identifizierte der Roboter das Gelände zu etwa 96,17 % korrekt. Dies war eine enorme Verbesserung gegenüber der Nutzung der reinen IMU, die das Gelände nur zu etwa 79,35 % richtig erkannte. Noch besser war es, als sie die „Fingerspitzen“ (FTS) mit dem „Innenohr“ (IMU) kombinierten: Die Genauigkeit sprang auf 96,76 %. Die „Fingerspitzen“ waren besonders gut darin, das tückische „Kies“-Gelände zu erkennen, das die anderen Sensoren oft verwirrte. Es scheint, dass das Vorhandensein von Sensoren direkt an den Beinen dem Roboter ein viel detaillierteres „Gefühl“ für den Boden vermittelt, als wenn er nur das Erschüttern des gesamten Körpers spürt.

Kann der Roboter seinen „Zug“ messen?
Das Team versuchte auch, diese Sensoren zu nutzen, um etwas namens „Drawbar Pull“ (Zugkraft) zu messen. Stellen Sie sich ein Pferd vor, das einen Karren zieht; die Zugkraft ist die Kraft, die das Pferd aufwendet, um die Last zu ziehen. Für einen Rover verrät uns dies, wie viel Grip die Räder haben. Wenn die Räder im Sand durchdrehen, ist die Zugkraft niedrig. Wenn sie den Fels greifen, ist die Zugkraft hoch. Die Forscher hofften, diesen Wert direkt von den Sensoren ablesen zu können.

Dieser Teil des Experiments gestaltete sich jedoch viel unordentlicher. Der Boden ist uneben, der Roboter vibriert, und die Sensoren erfassten viel Rauschen. Das Team stellte fest, dass sie nicht einfach eine einzige Zahl ablesen konnten, um die Zugkraft zu bestimmen. Stattdessen mussten sie sehr clever vorgehen. Sie erkannten, dass sie die Geometrie des Roboterbeins berücksichtigen mussten, um die verrauschten Daten zu filtern. Sie berechneten eine „Hebelarm-Länge“ (den Abstand vom Sensor bis zum Punkt, an dem das Rad den Boden berührt) und betrachteten nur jene Momente, in denen diese Länge stabil zwischen 10 cm und 17,5 cm lag.

Wenn sie dies taten, sahen sie Muster. Auf losem, weichem Boden lag die Kraft bei etwa 10 N (Newton). Auf verdichtetem Sand lag sie bei etwa 20 N. Auf felsigem Boden schwankten die Zahlen stark. Obwohl dies ihnen keine perfekte, sofortige Messung der Zugkraft lieferte, deutete es darauf auf einen Weg hin, „gute“ Momente in den Daten zu finden, in denen die Messung zuverlässig sein könnte. Die Autoren schlagen vor, dass für zukünftige Tests, um eine wirklich genaue Messung zu erhalten, die Zugkraft mit einem externen Werkzeug gemessen werden müsste, um zu sehen, ob ihre Mathematik der Realität entspricht.

Sollten wir diese Sensoren an jedem Rover anbringen?
Hier ist die wichtigste Erkenntnis: Die Forscher argumentieren, dass diese Sensoren zwar fantastisch für Roboterarme (wie sie zum Aufheben von Proben verwendet werden) sind, sie aber für die Räder eines Standard-Rovers zu teuer und zu schwierig in der Anwendung sein könnten. Die Vibrationen beim Fahren machen die Daten schwer interpretierbar, wenn es um Dinge wie die Messung der Zugkraft geht. Das Team schlägt vor, dass es für einfaches Fahren besser wäre, günstigere Sensoren zu verwenden, die den elektrischen Strom in den Motoren messen (was ebenfalls verrät, wie hart das Rad arbeitet).

Es gibt jedoch einen speziellen Fall, in dem diese „Fingerspitzen“ sehr nützlich sind: wenn der Rover „Wheel Walking“ (Rad-Walking) betreiben muss. Das ist eine schicke Art zu sagen, dass der Roboter seine Räder hebt und über Hindernisse schreitet, so wie ein Mensch geht. In diesem Modus sind die am Rad montierten Sensoren perfekt geeignet, um zu messen, wie der Roboter auftritt. Daher sind sie vielleicht nicht die beste Wahl für ein normales Fahren, könnten aber die Geheimwaffe für einen Roboter sein, der über extrem schwieriges Gelände klettern muss.

Letztendlich legt die Arbeit nahe, dass diese Sensoren ein mächtiges Werkzeug sind, um das Gelände zu verstehen, insbesondere wenn sie mit anderen Daten kombiniert werden, aber sie sind keine Wunderheilung für alles. Sie funktionieren am besten, wenn der Roboter langsam und vorsichtig bewegt wird, und sie müssten eventuell anders platziert werden (direkt im Radnabenbereich), um das klarste Bild davon zu vermitteln, wie der Rover mit dem fremden Boden interagiert.