{"id":11277,"date":"2022-02-25T08:35:58","date_gmt":"2022-02-25T08:35:58","guid":{"rendered":"https:\/\/cyber-valley.de\/news\/fingerspitzengefuehl-fuer-roboter\/"},"modified":"2026-07-15T14:44:31","modified_gmt":"2026-07-15T14:44:31","slug":"fingerspitzengefuehl-fuer-roboter","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/fingerspitzengefuehl-fuer-roboter\/","title":{"rendered":"Fingerspitzengef\u00fchl f\u00fcr Roboter"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>In dem Bestreben, den Tastsinn von Robotern zu verbessern, entwickeln Wissenschaftler:innen des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Intelligente Systeme einen Sensor, der einem Daumen gleicht und im Inneren mit einer Kamera ausgestattet ist. Das Team trainiert ein tiefes neuronales Netz, um aus den Kamerabildern Informationen abzuleiten, wo und wie stark der Sensor ber\u00fchrt wird. Aus gefilmten Verformungen der flexiblen Au\u00dfenh\u00fclle des Sensors generiert das neuronale Netz ein dreidimensionales Abbild der Kr\u00e4fte, die auf den k\u00fcnstlichen Daumen einwirken. Die Erfindung verbessert die haptische Wahrnehmung von Roboterfingern erheblich und kommt dem Tastsinn der menschlichen Haut einen wesentlichen Schritt n\u00e4her.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In einer Publikation im Fachjournal <em>Nature Machine Intelligence<\/em> stellt ein Team von Wissenschaftler:innen des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Intelligente Systeme (MPI-IS) einen robusten, weichen und haptischen Sensor namens \u201eInsight\u201c vor. Mit Hilfe von Maschinellem Sehen und einem tiefen neuronalen Netzwerk kann der Sensor genau absch\u00e4tzen, an welcher Stelle Objekte mit ihm in Kontakt kommen und wie gro\u00df die einwirkenden Kr\u00e4fte sind. Das Forschungsprojekt ist ein wichtiger Schritt hin zu Robotern, die wie Menschen und Tiere ihre Umgebung ertasten k\u00f6nnen. Wie sein nat\u00fcrliches Vorbild ist der Sensor sehr empfindlich, robust und pr\u00e4zise.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der einem Daumen nachempfundene Sensor besteht aus einer weichen H\u00fclle, die ein leichtes, steifes Skelett in sich einschlie\u00dft. Dieses Skelett h\u00e4lt die Struktur aufrecht, \u00e4hnlich wie Knochen das weiche Gewebe eines Fingers stabilisieren. Die H\u00fclle besteht aus einem Elastomer, das mit dunklen, aber reflektierenden Aluminiumflocken angemischt wurde. Dadurch bekommt die H\u00fclle eine gr\u00e4uliche Farbe und ist undurchsichtig, so dass kein Licht von au\u00dfen eindringen kann. Im Inneren dieser fingergro\u00dfen Kapsel ist eine winzige 160-Grad-Fischaugenkamera eingebaut. Sie nimmt bunte Lichtmuster auf, die von einem Ring aus LEDs erzeugt werden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn ein oder mehrere Objekte die Sensorh\u00fclle ber\u00fchren, \u00e4ndert sich das Farbmuster im Inneren des Sensors. Die Kamera nimmt mehrmals pro Sekunde Bilder auf und f\u00fcttert mit diesen Daten ein tiefes neuronales Netz. Dem Algorithmus entgeht nichts: in jedem Pixel erkennt er selbst kleinste Ver\u00e4nderung des Lichts. Innerhalb eines Sekundenbruchteils kann das trainierte Modell herausfinden, wo genau ein Objekt den \u201eFinger\u201c ber\u00fchrt, wie stark die Kr\u00e4fte sind und in welche Richtung sie wirken. Das Modell leitet daraus das ab, was Wissenschaftler:innen eine force map nennen: ein dreidimensionales Abbild der Kr\u00e4fte, die auf den k\u00fcnstlichen Daumen einwirken.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Abbildung 1 veranschaulicht den Sensor, das erzeugte bunte Kamerabild und die Berechnung des tiefen neuronalen Netzes: wo genau fand eine Ber\u00fchrung statt, mit welcher Kraft und in welche Richtung \u00fcber die Oberfl\u00e4che hinweg fand die Ber\u00fchrung statt. <a rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=lTAJwcZopAA\" target=\"_blank\">Auch ein Video veranschaulicht die Funktionsweise des Sensors.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><img decoding=\"async\" alt=\"\" src=\"\/uploads\/ckeditor\/pictures\/848\/content_newsimage361248.png\" style=\"width: 1110px; height: 619px;\"\/><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eUnser Sensor zeigt eine hervorragende Leistung dank des innovativen mechanischen Designs der H\u00fclle, des ma\u00dfgeschneiderten Bildgebungssystems im Inneren, der automatischen Datenerfassung und dank modernster Deep Learning Methoden\u201c, sagt Georg Martius, Forschungsgruppenleiter am MPI-IS. Dort leitet er die Autonomous Learning Group. Sein Doktorand Huanbo Sun erg\u00e4nzt: \u201eUnsere einzigartige Hybridstruktur aus einer weichen Schale, die ein steifes Skelett umschlie\u00dft, sorgt f\u00fcr hohe Empfindlichkeit und Robustheit. Unsere Kamera kann selbst die kleinsten Verformungen der Oberfl\u00e4che mit einem einzigen Bild erkennen.\u201c Tats\u00e4chlich stellten die Forscher beim Testen des Sensors fest, dass er empfindlich genug ist, um seine eigene Orientierung im Verh\u00e4ltnis zur Schwerkraft zu sp\u00fcren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das dritte Mitglied des Teams ist Katherine J. Kuchenbecker, Direktorin der Abteilung f\u00fcr Haptische Intelligenz am MPI-IS. Sie best\u00e4tigt, dass der neue Sensor n\u00fctzlich sein wird: \u201eBisherige weiche haptische Sensoren hatten nur einen kleinen Bereich, in dem sie Dinge erfassen konnten. Sie waren empfindlich und schwierig herzustellen und konnten oft keine Kr\u00e4fte sp\u00fcren, die parallel zur Haut verlaufen. Das aber ist f\u00fcr einen Roboter, der ein Glas Wasser h\u00e4lt oder auf einem Tisch eine M\u00fcnze verschiebt, unerl\u00e4sslich.&#8220;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Doch wie kann ein Sensor lernen, was ihn ber\u00fchrt? Huanbo Sun entwarf einen Versuchsaufbau, um Trainingsdaten zu sammeln. Diese Daten ben\u00f6tigt das maschinelle Lernverfahren, um die Korrelation zwischen der Ver\u00e4nderung der Bildpixel und den angewandten Kr\u00e4ften zu verstehen. Ein Stab stupst den Sensor \u00fcberall auf seiner Oberfl\u00e4che, der Computer wiederum zeichnet die Krafteinwirkung zusammen mit dem Kamerabild im Inneren des Sensors auf. Auf diese Weise erzeugten die Forscher etwa 200.000 Messungen. Es dauerte fast drei Wochen, um die Daten zu sammeln und einen weiteren Tag, um den Deep Learning Algorithmus zu trainieren. Der Daumen \u00fcberstand dieses lange Experiment mit vielen verschiedenen Krafteinwirkungen \u2013 ein Beleg f\u00fcr die Robustheit des mechanischen Designs von Insight.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine weitere Besonderheit des daumenf\u00f6rmigen Sensors ist, dass es einen Bereich mit einer d\u00fcnneren Elastomerschicht gibt, die einem Fingernagel nachempfunden ist. Dieses Gr\u00fcbchen ist so konzipiert, dass es selbst kleinste Kr\u00e4fte und verschiedene Objektformen erkennen kann. F\u00fcr diese sehr empfindliche Zone w\u00e4hlten die Wissenschaftler:innen eine Elastomerdicke von 1,2 mm statt der 4 mm, die sie ansonsten f\u00fcr den Fingersensor verwendeten.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eDas Hard- und Softwaredesign, das wir in unserer Arbeit vorstellen, l\u00e4sst sich auf eine Vielzahl von Anwendungsf\u00e4llen mit unterschiedlichen Formen und Pr\u00e4zisionsanforderungen \u00fcbertragen. Die Programmierung des Deep Learning Algorithmus, die Datenerfassung, das Training und was das System daraus ableitet sind allgemeing\u00fcltig und k\u00f6nnen helfen, viele andere Sensoren zu entwickeln\u201c, schlie\u00dft Huanbo Sun ab.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":11616,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"cv-tag":[],"location":[],"network-role":[],"news-category":[362],"user-group":[245],"class_list":["post-11277","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","news-category-press-release","user-group-researcher"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.7 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Fingerspitzengef\u00fchl f\u00fcr Roboter - Cyber Valley<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/fingerspitzengefuehl-fuer-roboter\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Fingerspitzengef\u00fchl f\u00fcr Roboter - Cyber Valley\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In dem Bestreben, den Tastsinn von Robotern zu verbessern, entwickeln Wissenschaftler:innen des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Intelligente Systeme einen Sensor, der einem Daumen gleicht und im Inneren mit einer Kamera ausgestattet ist. 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