Aus Versuch und Irrtum entstand Flipper, die Roboterschlange

STUDENTENPROJEKT - Intelligente Roboter für Such- und Rettungs-, Erkundungs- und Überwachungszwecke stellen eine Herausforderung für die Innovation dar. Könnten Roboterschlangen, die einzigartig und vielseitig sind, die Fähigkeiten von Maschinen in diesen Bereichen verbessern?

Roboterschlangen sind eine revolutionäre Innovation im Bereich der Robotik. Diese flexiblen, kriechenden Maschinen zeichnen sich bei der Fortbewegung in komplexen und engen Räumen aus und bieten ein enormes Potenzial in verschiedenen Bereichen.

Bei Such- und Rettungsaktionen können sich Roboterschlangen z. B. problemlos durch enge und überfüllte Umgebungen wie eingestürzte Gebäude oder Schuttmassen schlängeln. Dank ihres flexiblen Körpers können sie sich problemlos in engen Räumen bewegen, Hindernisse überwinden und unzugängliche Bereiche erkunden. Ausgestattet mit Kameras und Sensoren übermitteln diese Roboter Daten in Echtzeit, so dass das Rettungsteam überlebende Personen ausfindig machen und die Umgebungsbedingungen einschätzen kann.

Im Rahmen des Kurses mit dem Titel Making Intelligent Things , hat ein Team von Bachelor-Studentinnen und -Studenten der Fakultät für Informatik und Kommunikation (IC) der EPFL ein praktisches Projekt unter realen Bedingungen durchgeführt: die Konzeption und Realisierung von Flipper, der Roboterschlange.

Flipper ist 1,2 Meter lang und wird aus 13 komplex gestalteten 3D-Druckteilen hergestellt. Er bewegt sich und erkundet seine Umgebung mithilfe von drei verschiedenen Bewegungsmodi: Regenwurm, Concertina und Wellengang. Im Wurm-Modus bewegt er sich Zentimeter für Zentimeter präzise, im Concertina-Modus imitiert er die anmutigen Bewegungen eines Akkordeons und im Welligkeits-Modus kriecht Flipper mühelos in einer sinusförmigen Bewegung.

"Unser Projekt musste sowohl Software- als auch Hardwareaspekte beinhalten und sowohl komplex als auch in der vorgegebenen Zeit von acht Wochen realisierbar sein", erklärt Leila Sidjanski, Studentin im zweiten Jahr ihres Bachelorstudiums in Kommunikationssystemen und Mitglied des Teams. "Anfangs fühlten wir uns überfordert, aber wir fanden online ein Schlangenprojekt, das uns inspirierte, und erhielten wertvolle Ratschläge von einem Doktoranden im Bereich Robotik an der EPFL."

Das Team kannte sich bereits gut mit Algorithmen, Programmiersprachen und Systemdesign aus, hatte aber keine direkte Erfahrung mit der Herstellung von Robotersystemen. Sie nutzte die Gelegenheit, um ihr Fachwissen zu erweitern.

"Wir arbeiteten zunächst an der Gestaltung der zu druckenden Teile, obwohl wir keine Erfahrung mit 3D-Design hatten. Außerdem mussten wir festlegen, wie sich die Schlange geschmeidig bewegen würde, was sich im Code als sehr schwierig erwies. Wir mussten die Parameter immer wieder anpassen, was zu viel Versuch und Irrtum führte. Schließlich bestand eine weitere sehr praktische Herausforderung darin, die Aufgaben unter uns aufzuteilen und zu planen, denn man kann nicht mit dem Testen der Schlange beginnen, wenn sie nicht fertig ist, oder ihre Bewegung testen, wenn man die Kabel nicht miteinander verbunden hat", sagt Lea Grieder, ein weiteres Teammitglied und Bachelor-Studentin in Informatik.

Christoph Koch, der diesen Kurs unterrichtet, erklärt, dass es schwierig ist, einen Roboter wie ein lebendes Tier zu bewegen, insbesondere im Fall von Schlangen, deren Bewegungen besonders subtil sind. "Schlangen bewegen sich aufgrund der Mikrostruktur der Schuppen auf ihrem Körper, die wir nicht nachbilden können. Ein anwendbares Bewegungsmuster würde es der Roboterschlange ermöglichen, sich auf der Stelle zu winden, ohne jegliche Vorwärtsbewegung. Das Team tauschte sich mit Forscherinnen und Forschern auf diesem Gebiet aus und las wissenschaftliche Publikationen zu diesem Thema, bevor es sehr intelligente Designentscheidungen traf, die zum Erfolg des Projekts führten. Sie haben alles aus eigener Initiative und ohne Anweisungen gemacht".

Für das Team war es eines der lohnendsten Dinge des Kurses und des Projekts, zeigen zu können, was die Mathematik leisten kann.

"Bisher war die Mathematik, die in unserem Studium verwendet wurde, abstrakt. Für mich ist Mathematik imaginär, man kann sie nicht wirklich sehen. Dank des Kurses Making Intelligent Things konnten wir etwas Konkretes tun, all unser Wissen auf die Probe stellen und etwas wirklich Schönes erschaffen. Wir können zeigen, was die Mathematik alles kann. Unsere Familien waren erstaunt, was wir in so kurzer Zeit geschaffen haben, und merkten, dass wir eine Menge Spaß hatten", fügt Leila Sidjanski hinzu.

Das Team hofft, weitere Verbesserungen und Ergänzungen an Flipper vornehmen zu können und ihn weiterhin einem breiteren Publikum vorzustellen. Würden sie den Kurs Making Intelligent Things weiterempfehlen? "Hätte man mir diese Frage in den ersten zwei Wochen des Kurses gestellt, hätte ich mit Nein geantwortet, denn wir wurden ins kalte Wasser geworfen. Wir mussten uns erst einmal zurechtfinden. Aber mit der Zeit lernt man viel - 3D-Druck, Elektronik, Löten, wie man sich selbstständig durch die Organisation navigiert - und dies ist sicherlich einer der Kurse, in denen wir in so kurzer Zeit am meisten gelernt haben. Es war wirklich toll und wir haben alles gegeben, ohne die Stunden zu zählen. Das Ergebnis ist beeindruckend, und das macht uns noch stolzer auf unser Projekt", schloss Lea Grieder.

Christoph Koch lobt seine Schülerinnen und Schüler. Die Projekte, die sie im Rahmen des Kurses entwickeln, überraschen ihn immer wieder: "Im Fall von Flipper hätte ich nicht erwartet, dass er so gut funktionieren würde. Auch einige andere Teams haben in kurzer Zeit beeindruckende Fortschritte gemacht, so dass wir am Ende mehrere brillante Projekte haben."

Die fünf Mitglieder des Teams " Flipper, die Roboterschlange " waren: Robin Bochatay, Cherilyn Christen, Lea Grieder, Giovanni Ranieri und Leila Sidjanski.

Die anderen sechs Projekte, die dieses Jahr im Rahmen von Making Intelligent Things entwickelt wurden, waren:
* ein physisches Mario Kart-Spiel
* ein 2D-Plotter für Menschen mit Behinderungen (basierend auf dem Gesichtsausdruck)
* ein selbstbalancierendes Einrad
* ein SLAM-Roboterfahrzeug (gleichzeitige Ortung und Kartierung)
* StrumMaster (eine akustische Gitarre, die von selbst spielt)
* ein automatisiertes Lager mit einem autonomen Gabelstapler