KI und Robotik
Definition
KI in der Robotik umfasst Wahrnehmung (Vision, Berührung), Planung (Bewegung, Aufgabe) und Steuerung (Aktorik). Reinforcement learning and imitation learning train policies aus Daten; sim-to-real transfer is a key challenge.
Wahrnehmung nutzt häufig Computer Vision und manchmal multimodale Modelle. Steuerungsrichtlinien werden in der Simulation trainiert (DRL) or from human demonstrations; deploying to real hardware requires dealing with dynamics misnachzuahmen (sim-to-real), safety, and latency.
Funktionsweise
Sensors (cameras, Kraft/Drehmoment, Propriozeption) fließen in perception models die den Zustand schätzen (z. B. Objektposen, Szenenlayout). Planners (classical or learned) produce trajectories or high-level actions (z. B. “pick block A”). Controllers (z. B. PID, learned policy) execute low-level commands (joint torques, velocities) to track the plan. End-to-end learning maps raw sensor input to actions in one network; modular pipelines separate perception, planning, and control for interpretability and reuse. Training wird oft in simulation (DRL); sim-to-real (domain randomization, system identification) and safety constraints are critical for deployment.
Anwendungsfälle
KI-Robotik kommt zum Einsatz, wenn Wahrnehmung, Planung oder Steuerung aus Daten gelernt werden (Manipulation, Navigation, Sim-to-Real).
- Manipulation und Greifen (z. B. Pick-and-Place, Montage)
- Navigation und autonomes Fahren
- Sim-to-Real und Imitationslernen für Policy-Training
Externe Dokumentation
- Spinning Up in Deep RL (OpenAI) — RL for control
- Google – Robotics — Forschungsübersicht