Schlechter als ein Amateur: Warum dieser Badminton-Roboter trotzdem ein Meilenstein ist
Ein Team von Forscher:innen an der schweizerischen ETH Zürich hat einem Roboter beigebracht, Badminton zu spielen. Bei dem metallenen Athleten handelt es sich um den vierbeinigen Roboter ANYmal, eine Entwicklung des ETH-Spinoffs ANYbotics.
Das Ziel des Projekts ist jedoch kein sportlicher Wettkampf. Vielmehr geht es darum, eine der größten Hürden in der Entwicklung autonomer Systeme zu überwinden: die nahtlose und blitzschnelle Koordination von visueller Wahrnehmung und komplexer Ganzkörperbewegung in einer dynamischen Umgebung.
Training in der Simulation, nicht auf dem Platz
Um ANYmal diese Fähigkeit zu vermitteln, verzichtete das Team um den Robotiker Yuntao Ma auf klassische, modellbasierte Programmierung. Stattdessen setzte es auf verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning). In einer detailgetreuen Simulation musste der digitale Zwilling des Roboters unzählige Male versuchen, einen virtuellen Federball zu retournieren.
Dabei lernte die KI-Steuerung eigenständig, die Flugbahn des Balls vorauszuberechnen und den gesamten Roboterkörper optimal zu positionieren. Sie entwickelte dabei menschenähnliche Strategien, etwa nach einem erfolgreichen Schlag zur Mitte des Spielfelds zurückzukehren, um für den nächsten Ball bereit zu sein.
Der Roboter lernt, seine eigenen Schwächen zu umgehen
Die eigentliche Innovation des Projekts liegt darin, wie die Forscher:innen die typische Lücke zwischen Simulation und Realität (Sim-to-Real-Gap) überbrückten. Sie fütterten das System im Training mit einem realistischen Fehlermodell, das auf den tatsächlichen Ungenauigkeiten und Verzögerungen der verbauten Stereokamera basiert.
Dadurch entwickelte der Roboter eine sogenannte „aktive Wahrnehmung“. Er lernte, die Defizite seiner eigenen „Augen“ durch Bewegung auszugleichen, indem er seinen Kamerakopf neigt, um den Federball so lange wie möglich im Sichtfeld zu behalten. Dennoch bleiben die physischen Grenzen der aktuellen Hardware die größte Schwäche.
Mit einer Reaktionszeit von rund 0,35 Sekunden ist ANYmal deutlich langsamer als ein menschlicher Amateurspieler (ca. 0,2–0,25 Sekunden). Yuntao Ma räumte gegenüber Ars Technica ein: „Wenn der menschliche Spieler anfängt zu schmettern, geht die Erfolgsquote des Roboters stark zurück.“
Mehr als nur ein Spiel: Potenzial und Herausforderungen
Obwohl ANYmal wohl nie die großen Badminton-Turniere gewinnen wird, ist der technologische Fortschritt beachtlich. Der im Fachjournal Science Robotics vorgestellte Trainingsansatz könnte auf viele andere Bereiche übertragen werden, in denen mobile Roboter dynamisch mit ihrer Umwelt interagieren müssen. Man denke an das Greifen, Fangen oder Werfen von Objekten in der Logistik oder auf Baustellen.
Die Kehrseite dieser beeindruckenden Demonstration ist die enorme Komplexität. Das System ist das Ergebnis von fünf Jahren Hardware-Integration und aufwendigem KI-Training. Eine kommerzielle Anwendung für solche sportlichen Fähigkeiten schließt Ma vorerst aus. Der Badminton-spielende Roboter ist somit weniger ein fertiges Produkt als vielmehr ein hoch spezialisierter und wichtiger Machbarkeitsbeweis für die nächste Generation mobiler Manipulationsroboter.
