Ganzkörpersteuerung.Was der Begriff bedeutet.

Ein humanoider Roboter muss beim Greifen gleichzeitig stehen bleiben. Bewegt er den Arm nach vorn, verschiebt sich sein Schwerpunkt. Steuert man Arme und Beine getrennt, kippt er im ungünstigen Fall. Die Ganzkörpersteuerung betrachtet deshalb den ganzen Körper als ein System und verteilt die Bewegung auf alle Gelenke. Dazu kommt, dass sich die Lage des Roboters beim Gehen ständig ändert. Jeder Schritt verschiebt die Stützfläche.

Sentis und Khatib haben 2005 im International Journal of Humanoid Robotics einen Ansatz mit Prioritäten beschrieben. Aufgaben werden in eine Rangfolge gebracht: Zuerst kommen Bedingungen wie Gleichgewicht und Gelenkgrenzen, dann die eigentliche Aufgabe, etwa die Handposition, dann nachrangige Ziele wie eine natürliche Haltung. Höher priorisierte Aufgaben werden nicht durch niedrigere gestört. So bleibt der Roboter stabil, auch wenn die Hand ein Ziel nicht ganz erreicht.

Neuere Ansätze lernen Ganzkörperverhalten. Die Arbeit HumanPlus (arXiv:2406.10454) trainierte eine Steuerung, mit der ein Humanoide die Bewegungen eines Menschen in Echtzeit nachmacht, gefilmt mit einer einzigen Kamera. Die so gesammelten Daten dienten anschließend dazu, Aufgaben autonom auszuführen. Solche Ansätze sind ein Beispiel dafür, wie Imitation Learning und Reinforcement Learning in der Ganzkörpersteuerung zusammenkommen. Die gelernte untere Ebene hält das Gleichgewicht, die obere Ebene gibt die Aufgabe vor.

Für die Praxis zählt das Ergebnis: Kann der Roboter beim Heben und Strecken stabil stehen, auch wenn ein Teil schwerer ist als erwartet oder jemand ihn anstößt? Dieses Verhalten lässt sich messen und gehört in die Abnahme. Dazu gehören Messungen wie die größte Last am ausgestreckten Arm, die Reaktion auf einen definierten Stoß und das Verhalten beim Bücken zu tiefen Regalebenen. Die Ergebnisse sollten mit den Herstellerangaben verglichen werden.