Teleoperation von Humanoiden mit schweren Lasten durch Ganzkörper-MPC und Online-Parameterschätzung
Ein erweiterter Kalman-Filter schätzt die Trägheit unbekannter Lasten, ein Ganzkörper-MPC nutzt sie sofort. Der vertikale Fehler unter Last fiel in der Simulation von 389,2 mm auf weniger als ein Fünfundzwanzigstel.
Kann ein Humanoid die zeitveränderliche Trägheit einer schweren, unbekannten Last online schätzen und in einer Ganzkörper-Modellprädiktiven Regelung nutzen, damit der Teleoperator die Last ignorieren kann?
Hebt ein Roboter ein schweres Werkzeug, macht die Last einen großen Teil des Gesamtsystems aus. Reine Rückkopplung lässt den Arm absacken und das Gleichgewicht driften; ein Modell ohne Last liefert falsche Vorsteuermomente.
Ganzkörper-MPC wurde bei Humanoiden vor allem für das Gehen eingesetzt. Lasten wurden über vereinfachte Schwerpunktmodelle, modellgebundene adaptive Regler oder erst nach der Aufgabe geschätzt; Reinforcement Learning arbeitet mit Domain Randomization oder schwer interpretierbaren gelernten Schätzern.
Ein erweiterter Kalman-Filter schätzt physikalisch konsistente, zeitveränderliche Trägheitsparameter jedes Glieds als Abweichung vom bekannten Nominalkörper, schwach beobachtbare Kanäle werden regularisiert. Die Werte gehen in eine Ganzkörper-MPC mit vollständiger Starrkörperdynamik. Schätzer und MPC laufen mit 100 Hz an Bord, die unterlagerte Regelung mit 1 kHz; eine VR-Schnittstelle sendet Sollwerte mit rund 50 Hz. Testträger war ein Humanoid mit 23 Freiheitsgraden.
In einer simulierten Fensterputzbewegung mit Zusatzlast lag der vertikale RMS-Fehler ohne Adaption bei 389,2 mm, mehr als das 25-Fache des Werts mit Adaption; horizontal sank er von 67,8 mm auf 6,4 mm. Masse und Schwerpunkt wurden binnen zwei Sekunden korrekt geschätzt. Auf der Hardware mit 4,5 kg an einem Unterarm ließ ein Bediener den Roboter in die Hocke gehen und die asymmetrische Last handhaben; der RMS-Fehler stieg von etwa 13 bis 14 mm ohne auf etwa 19 bis 22 mm mit Last.
Es handelt sich um einen Preprint. Die Gewichte wurden von Hand montiert statt gegriffen, wegen wiederkehrender Defekte nur ein Arm belastet, die Last betrug 4,5 kg. Bis zur Konvergenz vergehen rund zwei Sekunden, schnelle dynamische Manöver wurden nicht getestet.
Für europäische Anwender in Logistik, Bau und Instandhaltung zählt, ob Humanoide Werkzeuge und Bauteile nahe ihrer eigenen Gewichtsklasse sicher tragen. Ein modellbasierter Schätzer, der mit gelernten Policies kombinierbar ist, passt zu den Sicherheitsanforderungen der Maschinenrichtlinie besser als eine reine Blackbox. Die vorgeschlagene Kopplung mit großen Verhaltensmodellen könnte in zwei bis drei Jahren produktreif sein.
Der Volltext wird hier nicht wiedergegeben, weil die Lizenz der Studie das nicht erlaubt. Das Original steht auf arXiv.