Auswärtige Sitzung in Freiburg (Wolfram Burgard)

Dingen zu beschäftigen. Aber auch in der industriellen Fertigung und Logistik
arbeitet man an Ansätzen, Produktionsprozesse durch selbstfahrende Manipula-
tionsroboter agiler zu machen um so die Produktion dynamisch und flexibel an
geänderte Fertigungsaufgaben anpassen zu können. Wichtige Komponenten für
diese autonome Navigation von mobilen Robotern und selbstfahrenden Fahrzeu-
gen wurden übrigens auch von Mitgliedern meiner Arbeitsgruppe und in Freiburg
entwickelt. Beispielsweise sind hier die hochpräzise Lokalisierung und Navigation
von Robotern und Fahrzeugen oder das selbständige Lernen einer Karte der Um-
gebung eines Roboters zu nennen.
Aber es wird natürlich auch heute bereits weiter nach vorne gedacht. Schließ-
lich wollen wir Systeme und Agenten haben, mit denen wir interagieren können
und die sich flexibel auf ihre Benutzer einstellen können. Beispielsweise haben
wir kürzlich eine Technik entwickelt, mit der Roboter lernen können, sich bei
Ausweichmanövern wie Menschen zu verhalten. Dies ist für verschiedene Anwen-
dungen vorteilhaft. Zum Beispiel kann man auf diese Weise einem selbstfahrenden
Auto beibringen so zu fahren wie man selbst - natürlich im Rahmen der Sicher-
heitsrichtlinien. Weiter kann sich ein Fahrzeug so automatisch an die entsprechen-
den Fahrstile der Umgebung (beispielsweise in Palermo, Paris oder in Freiburg)
anpassen, ohne dass manuell Parameter eingestellt werden müssen. Darüber hin-
aus kann das System auf autonomen Rollstühlen eingesetzt werden, um beispiels-
weise für Patienten mit Multipler Sklerose, die ihren Rollstuhl selbst nicht mehr
vollständig kontrollieren können, die erforderliche Navigationsunterstützung zu
bieten. Schließlich arbeiten wir derzeit im Exzellenzcluster BrainLinks-BrainTools
auch an der Unterstützung von schwerstgelähmten Personen beispielsweise beim
Essen und Trinken oder beim Einkäufen im Supermarkt. Dadurch dass der Ro-
boter seine Umgebung wahrnimmt und über fortgeschrittene Fähigkeiten der
mobilen Manipulation verfügt, kann er über eine schmalbandige, beispielsweise
eine EEG-basierte, Gehirn-Computer-Schnittstelle auf einfache Weise instruiert
werden. Der Roboter kann dann Tätigkeiten wie das Anreichen eines Trinkbechers
oder das Holen von Objekten selbständig ausführen und der Benutzer muss nicht
jede einzelne Bewegung des Roboters auf unterster Ebene kontrollieren.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es in der Künstlichen Intelligenz der-
zeit spannende Entwicklungen gibt, welche die Realisierung innovativer Dienste
und Benutzerschnittstellen ermöglichen. Darüber hinaus gibt es derzeit auch in
der Robotik Innovationen, die auf verschiedene Bereiche ausstrahlen, beispiels-
weise den Verkehr, die Logistik aber auch die Unterstützung von kranken Men-
schen.

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