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Michel Tokic (links) und Philipp Ertle auf der weltgrößten Robotikkonferenz in Portugal.
Sie gehören zu den besten vier – weltweit. Mit ihrem Forschungsprojekt zum Thema sichere Servicerobotik wurden junge Wissenschaftler der Hochschule Ravensburg-Weingarten für den „NTF Award for Entertainment Robots and Systems” nominiert. Nur vier der 812 akzeptierten wissenschaftlichen Publikationen waren von der Jury auf der „International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)“ für den Preis vorgeschlagen worden.
Die IROS ist die weltweit größte Robotik-Konferenz, die dieses Jahr ihr 25. Jubiläum im beschaulichen Vilamoura an der Algarven-Küste in Portugal feierte. Auf der diesjährigen IROS waren über 1800 Beiträgen eingereicht worden, von welchen ein hochkarätiges Auswahlkomitee 812 Beiträge zur Präsentation einlud. Und dann schafften die Weingartner sogar noch die Auswahl in die Top 4. Wenn sie letztendlich auch nicht ganz nach oben auf dem Treppchen landeten, so spielen die akademischen Mitarbeiter Philipp Ertle und Michel Tokic durch diese Nominierung nun in der wissenschaftlichen Champions League. Neben der Hochschule Ravensburg-Weingarten waren Top-Universitäten aus den USA, Kanada und Japan für den Roboter-Preis nominiert worden.
Die Weingartner Arbeit mit dem Titel: “Towards Learning of Safety Knowledge from Human Demonstrations” entstand in Zusammenarbeit mit Richard Cubek. Alle drei jungen Wissenschaftler forschen im Zentrum für Angewandte Forschungen, dem „ZAFH Servicerobotik“, an der Hochschule Ravensburg-Weingarten. An dem Forschungsverbund noch beteiligt sind die Professoren Dr. Holger Voos von der Universität Luxemburg sowie Dr. Dirk Söffker von der Universität Duisburg-Essen.
In dem Forschungsbeitrag geht es darum, das menschliche Wissen über sicheres Verhalten auf einen Roboter zu übertragen. Hierbei zeigt ein menschlicher Trainer einem Roboter, welche Situationen ungefährlich sind und welche vermieden werden müssen. Der Roboter prägt sich dies ein. Dadurch wird es ermöglicht, gefährliche Situationen im autonomen Roboterbetrieb frühzeitig vorherzusehen, um hierdurch eine sichere Handlungsplanung zu erzeugen. In diesem Zusammenhang wurde ein in überprüfbares Vorgehensmodell entwickelt, welches das “Überwachte Lernen”, ein Lernparadigma aus dem Bereich des biologisch inspirierten, maschinellen Lernens, einbindet. Die Wissenschaftler zeigten beispielweise, wie ein Bügeleisen “sicher”, d.h. ohne die Gefahr eines Brandes, von einem Roboter verwendet werden soll.