maxon Story

Die sensibelste und langlebigste Roboterhand, die je entwickelt wurde

A human hands a rubik's cube to a robot hand, symbolizing innovation and advanced robotics. A man with long hair and a beard holds a robotic arm, showcasing a blend of human and technological innovation.

Als Google DeepMind eine Roboterhand für sein neuestes Projekt im Bereich des maschinellen Lernens suchte, wandten sie sich an Shadow Robot. Diese neueste Kreation ist nicht nur eine der sensibelsten und geschicktesten Roboterhände, die je entwickelt wurden, sondern auch robust genug, um Stössen standzuhalten, die frühere Konstruktionen zerstört haben.

Die Rolle der menschlichen Hand in der Geschichte ist immens. Von der prähistorischen Nutzung erster Werkzeuge bis hin zur Präzision moderner Chirurgie beruht unsere Geschicklichkeit auf einer komplexen Struktur aus 27 Knochen und über 30 Muskeln, gesteuert vom Gehirn.

Diese Komplexität macht die Steuerung einer Roboterhand extrem anspruchsvoll. In der Robotik stellt die Feinmotorik eine besondere Herausforderung dar, da sie präzises Greifen und Manipulieren erfordert.  

Unternehmen wie Google DeepMind treiben währenddessen die Entwicklung künstlicher Intelligenz voran. Shadow Robot hat sein Potenzial in einem Video bewiesen, in dem sie in kurzer Zeit einen Zauberwürfel lösen konnte.

A robot playing chess, focused on the board as it strategizes its next move in the game.
A man in a black shirt assembles a robotic hand.
A man at a desk with two monitors, concentrating on his programming tasks.
A human hand is reaching up to a robotic arm, representing the different sizes.
A robotic hand holding a feather, showcasing advanced technology and precision in design.
A maxon's DCX16 motor
A robot playing chess, focused on the board as it strategizes its next move in the game.
A man in a black shirt assembles a robotic hand.

Einzigartiges Design als zentrale Innovation

1/6

Eine Roboterhand für die reale Welt

Die Shadow Hand von Shadow Robot beeindruckte das Team von Google DeepMind. Doch für dieses Projekt waren weitere Verbesserungen notwendig.

Rich Walker, Director von Shadow Robot, erklärt: "Das Ziel war eine Roboterhand, die reale Aufgaben erlernen kann. Sie musste die geschickteste und sensibelste sein, aber gleichzeitig robust genug, um harten praktischen Aufgaben standzuhalten."

Maschinelles Deep Learning erfordert eine hohe Anzahl von Sensoren, um die nötigen Daten zu generieren. Shadow Robot entwickelte eine Hand mit weit mehr Sensoren als je zuvor. Ziel war es, eine Hand mit hoher Geschicklichkeit, Sensibilität und Robustheit zu erschaffen, ohne das menschliche Design exakt zu kopieren. Daher basiert das Modell auf drei robusten Fingern und einer Handfläche, die etwa 50 % grösser als eine menschliche Hand ist.

Das Ergebnis ist DEX-EE, eine Roboterhand mit Hochgeschwindigkeits-Sensornetzwerken, die umfangreiche Daten erfassen, darunter Positions-, Kraft- und Trägheitsmessungen. Hunderte taktile Sensorkanäle pro Finger optimieren die Druckempfindlichkeit auf ein Niveau, das fast einer menschlichen Hand entspricht.

Innovation im Antriebssystem

Um die Krafteinwirkung fein zu regulieren und die Gelenke zu steuern, setzt DEX-EE auf ein innovatives, sehnengetriebenes System. Dieses verwendet mehrere Motoren pro Gelenk anstelle des herkömmlichen Ansatzes mit einem Motor pro Gelenk. Diese Technologie ermöglicht eine präzisere Steuerung und trägt zur einzigartigen Leistungsfähigkeit von DEX-EE bei.

Rich Walker, Regisseur von Shadow Robot

«maxon motors hat eine lange Produktionsentwicklung hinter sich, und der Stammbaum, den sie mitbringen, war entscheidend für die Anforderungen, die an DEX-EE gestellt wurden.»

Mit fünf Motoren, die vier Gelenke an jedem der drei Finger antreiben, eliminiert dieser Ansatz das Spiel, das auftreten kann, wenn die Bewegungsrichtung umgekehrt wird, um die kontrollierte Bewegung zu optimieren. Durch eine sorgfältige Motorsteuerung kann jedes Gelenk ein Nullgelenksdrehmoment nachahmen, was dem DEX-EE eine äusserst präzise Bewegungssteuerung und die Fähigkeit verleiht, empfindliche Objekte sicher zu handhaben.

Um die erforderliche Zuverlässigkeit und Leistung zu erreichen, wandte sich Shadow Robot an seinen ursprünglichen Partner für das Antriebssystem.
"maxon-Motoren haben eine lange Produktionsentwicklung hinter sich, und ihr Stammbaum war entscheidend für die Anforderungen an den DEX-EE", sagt Rich. "Dies galt insbesondere für die hohen Einsatzanforderungen in der Robotik."

DEX-EE integriert 15 maxon DCX16 DC-Motoren, die die hohe Drehmomentdichte bieten, die erforderlich ist, um genügend Kraft auf die Sehnen der Roboterhand auszuüben. Dies ermöglicht Bewegungen mit der nötigen Dynamik und Kraft für Handlungen wie Greifen und Halten. Gleichzeitig mussten die Motoren kompakt genug sein, um in die begrenzten Fingergriffe zu passen.

Die eisenlose Wicklung des Motors eliminiert zudem das Rastmoment, das relative Ruckeln, das bei herkömmlichen Eisenkernkonstruktionen entsteht. Dies trägt zu einer gleichmässigen, kontrollierten Bewegung bei, die für den DEX-EE essenziell ist, um höchste Präzision bei anspruchsvollen Aufgaben zu erreichen. Hohe Toleranzen in Konstruktion und Fertigung sowie hochwertige Materialien sorgen für einen leisen Betrieb und eine hohe Haltbarkeit.

DEX-EE wird getestet

Die Zukunft der Roboterhände

Über 1.000 Teststunden haben die Leistung und Zuverlässigkeit des DEX-EE sichergestellt. Dazu gehörte die Simulation eines Prozesses, der als Policy Learning bekannt ist. Dabei untersucht eine KI, wie eine Aufgabe effektiv gelöst werden kann, indem sie wiederholte zufällige Bewegungen einbezieht, die auch mechanischen Stress verursachen. Das Shadow Robot-Team unterzog den DEX-EE zudem intensiven Schlag- und Stosstests mit Kolben und verschiedenen Werkzeugen.

Google DeepMind hat bereits Forschungsergebnisse veröffentlicht, die die Fähigkeiten von DEX-EE demonstrieren. Dazu gehört ein Video, das zeigt, wie die Roboterhand einen Stecker in einem begrenzten Arbeitsbereich manipuliert und einsteckt. Dieser Bereich ist so gestaltet, dass die Hand zwangsweise Stösse erfährt, während sie sich bewegt. Diese Aufgabe unterstreicht die Robustheit des DEX-EE und zeigt, dass er wiederholten Kollisionen mit den Wänden des Arbeitsbereichs standhalten kann, ohne seine Funktion zu verlieren.

"Google DeepMind nutzt DEX-EE als Forschungsplattform, um das Lernen in realen Umgebungen zu untersuchen. Die Robustheit und Sensibilität der Hand ermöglichen es ihr, mit Objekten auf eine Weise zu interagieren, die herkömmlichen Robotern schaden würde", sagt Rich.

DEX-EE steht nun auch weiteren Organisationen als Forschungsplattform zur Verfügung. Während die Kreation von Shadow Robot entwickelt wurde, um das Verständnis für maschinelles Lernen im Alltag zu verbessern, glaubt Rich, dass komplexe Roboterhandtechnologie in Zukunft zunehmend in das tägliche Leben integriert werden wird. Mit der Normalisierung der Technologie könnte das Etikett "Roboter" allmählich verblassen, wenn die Geräte alltäglich werden.

"In Zukunft werden Menschen Geräte entwickeln, die wir jeden Tag nutzen. Zu diesem Zeitpunkt werden wir sie nicht mehr als 'Roboter' bezeichnen. Unsere Wahrnehmung wird sich vielleicht von der heutigen Begeisterung für Roboter entfernen, aber in Wirklichkeit könnten diese Geräte für die Menschheit weitaus nützlicher sein, als wir es uns heute vorstellen."

Bild-/Video-Copyrights: 
The Shadow Robot Company Ltd. Alle Rechte vorbehalten.

© by © maxon motor ag