Welche spezifischen 3D-Sensorlösungen sind am vielversprechendsten für humanoide Roboter und wie könnten sie miteinander kombiniert werden, um eine robuste Wahrnehmung zu erreichen?
Für eine robuste Wahrnehmung bei humanoiden Robotern wird eine einzelne Sensortechnologie nicht ausreichen. Entscheidend ist die Kombination verschiedener Verfahren. Ein humanoider Roboter muss seinen gesamten Arbeitsraum erfassen – auf allen Höhen und nicht nur in einzelnen Scanebenen. Dafür können optische Technologien wie Kameras und Lidar mit nicht-optischen Verfahren wie Radar und Ultraschall kombiniert werden. Denn Kameras und Lidar liefern wichtige Informationen über die Umgebung, stoßen aber z.B. bei transparenten oder reflektierenden Oberflächen, Dunkelheit oder starkem Gegenlicht an Grenzen. 3D-Ultraschall kann die optische Sensorik hier ergänzen, da er mit akustischen Wellen arbeitet und diese Einschränkungen nicht teilt. Bei Humanoiden könnten Kameras und Visual SLAM das semantische Verständnis der Umgebung unterstützen, während 3D-Ultraschall als sicherheitskritische Sensorebene im Nahbereich dient. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die funktionale Sicherheit. Adar One ist derzeit der einzige unter diesen Ansätzen, der als zertifizierter, sofort einsetzbarer 3D-Sensor erhältlich ist. Bei nicht zertifizierten Komponenten muss der Roboterhersteller den Sicherheitsnachweis auf Systemebene selbst erbringen. Das erfordert entsprechende Functional-Safety-Kompetenz und kann bei Änderungen an der Sicherheitsarchitektur eine erneute Zertifizierung notwendig machen. Der Einsatz zertifizierter Komponenten kann diesen Prozess für Hersteller erheblich vereinfachen.
Welche Herausforderungen gibt es bei der Echtzeitverarbeitung von 3D-Sensordaten in humanoiden Robotern und wie können diese überwunden werden?
Kamerabasierte Systeme und 3D-Lidar-Systeme erzeugen große Mengen an Eingangsdaten, die in Echtzeit verarbeitet werden müssen. Um diese Datenmengen zu reduzieren, werden die Daten häufig direkt am Gerät heruntergerechnet oder komprimiert. Das birgt jedoch das Risiko, genau die Details zu verlieren, auf die es ankommt. Für eine Sicherheitsfunktion halten wir dies nicht für einen praktikablen Ansatz: Informationen, die benötigt werden, um einen Stopp zu garantieren, lassen sich nicht einfach wegkomprimieren. Ultraschall umgeht dieses Problem bereits durch seinen Aufbau. Adar One liefert eine dünn besetzte Punktwolke. Diese konzentriert sich auf die nächstgelegenen Punkte und damit auf diejenigen, die für die Sicherheit relevant sind. Dadurch fallen von vornherein nur geringe Datenmengen zur Verarbeitung an, die direkt im System verarbeitet werden können. Ein weiterer Unterschied zeigt sich bei KI-basierter Wahrnehmung mit Live-Mustererkennung. Bekannte Situationen lassen sich schnell verarbeiten. Bei ungewöhnlichen, sogenannten Out-of-Distribution-Szenarien wird die Entscheidungs- und Verifizierungskette jedoch komplexer. Für kamera- und KI-basierte Sicherheitsansätze entsteht daraus ein Zielkonflikt zwischen Verarbeitung und sicherer Reaktion. Adar One ist davon unabhängig, da der Sensor keine semantische Erkennung benötigt.
Welche Hardware- und Softwareentwicklungen sind erforderlich, um 3D-Sensorik für humanoide Roboter kostengünstiger und zuverlässiger zu machen?
Im Grunde handelt es sich um ein Henne/Ei-Problem. 3D-Sensorik mit Adar One kann prinzipiell bereits kostengünstig sein, doch die Produktionsvolumina humanoider Roboter liegen heute noch im Bereich von Zehntausenden statt Millionen. Mit zunehmenden Stückzahlen wird die 3D-Sensorik einen kleineren Anteil an den gesamten Komponentenkosten eines Roboters ausmachen. Da unsere Sensoren MEMS-basiert sind, ist der zugrunde liegende Fertigungsprozess von Natur aus eine Volumentechnologie. Er ist konsistent und skalierbar auf eine Weise, wie es handmontierte Ultraschall- oder Lidar-Arrays nicht sind. Die Stückkosten haben daher erhebliches Potenzial zu sinken, sobald die Produktionsvolumina entsprechend steigen. Der Formfaktor ist der zweite Hebel. Die Wandler von Adar One sind MEMS-basiert und bereits sehr kompakt. In unserem Evaluierungskit messen sie 9×9×2,5cm. Perspektivisch könnte der Weg daher darin liegen, statt eines einzelnen großen Sensormoduls viele kleine Sensorelemente über die Außenfläche eines Humanoiden zu verteilen. Sie könnten ähnlich wie ein verteiltes Array winziger Mikrofone in die Außenhaut eines Humanoiden integriert werden und so eine Abdeckung rund um den Körper ermöglichen, ohne ein großes zentrales Sensorgehäuse zu benötigen. Das ist für die Skalierbarkeit ebenso entscheidend wie sinkende Herstellungskosten.
