Barkour: Google-Forscher erfinden Hindernislauf für vierbeinige Roboter
Fast so agil wie dieser echte Hund: Im „Barkour“ sollen vierbeinige Roboter zeigen, wie gut sie sich bewegen können. (Foto: Jne Valokuvaus/Shutterstock)
Während gerade viel Geld in die Entwicklung humanoider Roboter gesteckt wird, die bisweilen noch sehr langsam vom Fleck kommen, ist die Technologie in Sachen vierbeiniger Maschinen schon deutlich weiter fortgeschritten. Manche laufen sogar schon senkrechte Wände hoch oder hängen kopfüber von der Decke.
Barkour: Roboter sollen standardisierte Hindernisse bezwingen
Wie die Forscher:innen von Deepmind – dem Robotik-Zweig des Alphabet-Konzerns – in ihrem gerade erschienenen wissenschaftlichen Paper aber bemängeln, fehlt es bislang an einem einheitlichen Messsystem, mit dem sich die Bewegungsleistung der Vierbeiner quantifizierbar bewerten lässt. Das ist ein Problem, denn fehlende Vergleichbarkeit stellt ein Hindernis dar, das den Fortschritt ausbremst, so die Meinung der Roboterexpert:innen.
Damit soll jetzt aber Schluss sein. Inspiriert von Agility-Wettbewerben mit Hunden haben die Wissenschaftler:innen einen Hindernisparcours entworfen, den die vierbeinigen Roboter wie ihre tierischen Vergleichsobjekte bewältigen sollen. Der Name Barkour ist in Anlehnung an die behaarten Vorbilder ein Kofferwort aus dem englischen Wort bark (Deutsch: bellen) und Parcours.
Bei dem Test müssen die Roboter zeigen, dass sie sich schnell in verschiedene Richtungen bewegen, unebenes Terrain überwinden und Hindernisse bezwingen können.
Roboterhindernislauf: Wer hinfällt oder zu lange braucht, bekommt Punktabzug
Auf einem standardisierten Areal von fünf mal fünf Metern gibt es einen Slalom, eine Rampe, einen 0,5 Meter breiten Graben und ein Podest als Hindernisse. Die Standardzeit für die Bewältigung beträgt zehn Sekunden – in etwa die Dauer, die ein Dackel dafür benötigt. Eine genaue Erklärung findet sich in diesem Video.
Für Zeitüberschreitungen, Fehler und Abbrüche gibt es auf einer Skala von eins bis zehn Abzüge. Dadurch ergibt sich am Ende ein klarer Wert, mit dem sich die Beweglichkeit des Roboters messen lässt.
Dadurch haben Forschende wiederum eine klare Vorgabe, an welche Aufgaben sie ihre Vierbeiner anpassen müssen und welche Stellschrauben nachgezogen werden sollten, um das Ergebnis zu verbessern. Nebenbei lässt sich auch noch messen, wie die Roboter auf Fehler reagieren, zum Beispiel ob sie selbständig zum Start zurückkehren und sich aufrappeln können.
