Das Ziel: Roboter lernen aus ihrer Hardware heraus ihre Fähigkeiten und im Zusammenspiel mit dem Menschen deliberatives Verhalten. Es gibt eine bidirektionale Abbildung von Hardware und Verhalten. Die Ziele und Ansätze des Projekts sind in Abbildung 1 zusammenfassend dargestellt. Mit Hilfe von Q-Rock kann der Nutzer eines Systems dieses über eine gewünschte Verhaltensspezifikation erzeugen.
Der Ansatz: Das Projekt Q-Rock implementiert Verfahren, die es dem Roboter erlauben ausgehend von seiner Hardwarekonfiguration die ihm zur Verfügung stehenden Fertigkeiten zu erforschen. Hierzu werden semantisch beschriebene Softwarebausteine erzeugt, die Evolvieren, Lernen aber auch Schlussfolgern über mögliche Topologien dieser Bausteine ausgehend von der Aktorik und Sensorik des Roboters erlauben. Es wird ein Lernframework konzipiert und implementiert, in dem der Roboter diese ihm durch seine Hardware gegebenen grundlegenden Fertigkeiten (bspw. seine Kinematik) erforscht Im nächsten Schritt werden die erlernten Fertigkeiten des Roboters in den Kontext einer Anwendung gebracht. Schließlich wird eine bidirektionale Abbildung zwischen Hardware und deliberativem Verhalten erzeugt. Hier ist zum einen das Ziel ausgehend von modelliertem Verhalten eines Roboters durch strukturelles Schlussfolgern die notwendige Hardwarekonfiguration zu erhalten, um dieses Verhalten ausführen zu können. Zum anderen soll durch Schlussfolgern über Hardware und Fähigkeiten evaluiert werden, zu welchen Verhalten diese Hardware in der Lage ist.
Prof. Dr.-Ing. Hendrik Wöhrle
