{"id":13137,"date":"2024-07-26T10:37:27","date_gmt":"2024-07-26T10:37:27","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/?p=13137"},"modified":"2024-11-06T15:56:28","modified_gmt":"2024-11-06T15:56:28","slug":"nimbro-gewinnt-robocup-wm-2024","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/news\/nimbro-gewinnt-robocup-wm-2024\/","title":{"rendered":"Team NimbRo@home siegt bei RoboCup@Home-WM in Eindhoven"},"content":{"rendered":"\n

Das Team NimbRo@home der Universit\u00e4t Bonn hat bei der RoboCup@Home-Weltmeisterschaft in Eindhoven den ersten Platz errungen. Vom 17. bis 21. Juli traten die Serviceroboter in den Niederlanden gegen 16 weitere Teams an und erzielten bei den Tests die h\u00f6chste Punktzahl. Auch im Finale \u00fcberzeugte das Team die Jury. Die Assistenzroboter, die f\u00fcr den Einsatz in Alltagsumgebungen konzipiert sind, werden am Lehrstuhl f\u00fcr Autonome Intelligente Systeme<\/a> des Instituts f\u00fcr Informatik entwickelt. Die Entwicklung erfolgt unter der Leitung von Prof. Dr. Sven Behnke, Lamarr Area Chair f\u00fcr Embodied AI<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Die RoboCup@Home<\/a>-Liga ist der weltweit gr\u00f6\u00dfte j\u00e4hrliche Wettbewerb f\u00fcr Assistenzroboter, die hilfsbed\u00fcrftige Personen in allt\u00e4glichen Umgebungen unterst\u00fctzen sollen. In der offenen Klasse der Weltmeisterschaft in Eindhoven traten 17 Teams aus elf L\u00e4ndern an. Die Roboter <\/a>stellten ihre F\u00e4higkeiten bei zehn Tests in realistischen h\u00e4uslichen Umgebungen unter Beweis, darunter das Begr\u00fc\u00dfen und Vorstellen von Besuchern, das Tragen von Gep\u00e4ck, das Verstauen von Eink\u00e4ufen, das Aufr\u00e4umen der K\u00fcche und das Decken des Fr\u00fchst\u00fcckstischs.<\/p>\n\n\n\n

Besonders herausfordernd waren zwei Tests, bei denen die Aufgaben durch Sprachkommandos mitgeteilt wurden. Das Team der Universit\u00e4t Bonn setzte hierf\u00fcr zwei mobile Roboter mit menschen\u00e4hnlichem Oberk\u00f6rper und Allseiten-Fahrwerk ein. Diese Roboter nehmen ihre Umgebung mittels Kameras, Laserscannern und Mikrofonen wahr und steuern zahlreiche Motoren und einen Lautsprecher an, um Assistenzaufgaben selbstst\u00e4ndig zu erledigen. Die dabei verwendeten Methoden aus der Forschung zu K\u00fcnstlicher Intelligenz umfassen Bild- und Sprachverstehen, Aktions- und Bewegungsplanung sowie Dialogsysteme.<\/p>\n\n\n\n

In der Vorrunde wurde das Team NimbRo durch einen Hardware-Defekt beim Hauptroboter zur\u00fcckgeworfen und belegte den zweiten Platz hinter dem Vorjahressieger Tidyboy aus Korea. In der Hauptrunde zog NimbRo jedoch an Tidyboy vorbei. Im Finale zeigten die drei besten Teams selbstdefinierte Aufgaben zum Thema \u201eHilfe zur Vorbereitung des Abendessens\u201c. Das Bonner Team setzte daf\u00fcr zwei Roboter gleichzeitig ein, die die Erkennung von Objekten ohne vordefinierte Kategorien, die Erkennung von Gesten und die Interaktion mit Nutzenden durch ein Sprachdialogsystem demonstrierten. Zudem zeigten sie ihre Mobilit\u00e4t in einem Apartment, das Greifen von Objekten und die Anbindung an multimodale Basismodelle zur Erstellung von Rezeptvorschl\u00e4gen auf Grundlage der erkannten Zutaten. F\u00fcr diese Vorf\u00fchrung erhielt NimbRo sowohl von den Jurymitgliedern aus der @Home-Liga als auch von den Jurymitgliedern aus der Industrie die h\u00f6chste Punktzahl. NimbRo gewann den Wettbewerb mit 8.852 Punkten vor Tidyboy (7.495 Punkte) und SocRob@Home aus Portugal (6.901 Punkte).<\/p>\n\n\n\n

\u201eAssistenzroboter werden in der Zukunft dazu beitragen, dass hilfsbed\u00fcrftige Menschen l\u00e4nger selbstbestimmt in der gewohnten Umgebung leben k\u00f6nnen\u201c, sagte Prof. Dr. Sven Behnke. \u201eDass unser Team sich gegen starke internationale Konkurrenz durchgesetzt hat, unterstreicht die Exzellenz der Bonner Robotik-Forschung.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Der Erfolg von Team NimbRo verdeutlicht die Bedeutung der Forschung im Bereich Embodied AI am Lamarr-Institut. Embodied Artificial Intelligence bezieht sich auf KI, die in physische Systeme wie Roboter eingebettet ist und mit ihrer Umgebung interagieren kann. Diese Forschung vereint verschiedene Disziplinen, darunter Computer Vision, Umweltmodellierung, Vorhersage, Planung und Steuerung, verst\u00e4rkendes Lernen, physikbasierte Simulation und Robotik. Embodied AI erm\u00f6glicht es Robotern, durch Exploration und Interaktion mit ihrer Umgebung zu lernen und ihr Verhalten kontinuierlich zu verbessern.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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