Humanoid-Drohnen-Team X1: Robotik-Verbund aus G1-Roboter und M4-Hybrid-Drohne demonstriert bislang unerreichte Agilität

Wissenschaftler des Center for Autonomous Systems and Technologies (CAST), einem interdisziplinären Forschungszentrum des California Institute of Technology (Caltech), haben gemeinsam mit dem Technology Innovation Institute (TII) in Abu Dhabi das X1-Robotersystem entwickelt und präsentiert.

Dieses Multirobotersystem ist das Ergebnis einer mehrjährigen Kooperation und vereint einen mobilen humanoiden Roboter mit einer transformierbaren Hybrid-Drohne, um Synergien in der Fortbewegung zu nutzen. Ziel ist es, die spezifischen Nachteile einzelner Fortbewegungsarten zu minimieren und zugleich deren Vorteile in einem koordinierten System zu bündeln, was primär für den Einsatz in Rettungs- und Erkundungsmissionen konzipiert wurde. Die grundlegende Funktionsweise des Systems wurde in einer Demonstration auf dem Caltech-Campus erfolgreich nachgewiesen, wenngleich die vollständige Autonomie noch nicht final implementiert ist.

Das X1-System setzt sich aus zwei spezifischen Komponenten zusammen, die unterschiedliche Stärken mitbringen. Die Trägerplattform ist ein modifizierter Unitree G1 Roboter, ein humanoider Roboter, der sich durch seine Fähigkeit auszeichnet, komplexes Gelände wie Treppen zu navigieren und Hindernisse wie Türen zu überwinden. Diese Mobilität ist für den Transport des Nutzlastroboters M4 in städtischen oder schwer zugänglichen Gebieten essentiell. Der G1 trägt die Hybrid-Drohne M4 auf seinem Rücken wie einen Rucksack zu ihrem Einsatzort. Diese strategische Kombination adressiert die Reichweiten- und Batterieprobleme reiner Flugsysteme, indem der Humanoid die energieintensiven Strecken zu Fuß zurücklegt. Die Steuerungsalgorithmen für die biparallele Fortbewegung des Humanoiden wurden im Ames Lab von Caltech entwickelt, um eine stabile Bewegung selbst beim Tragen der M4-Zuladung zu gewährleisten.

Die Kerninnovation des Systems liegt in der M4-Hybrid-Drohne von Caltech, deren Bezeichnung M4 für Multimodal Mobility Morphobot steht. Diese Einheit ist sowohl zum Fliegen als auch zum Fahren in der Lage, wobei die Propellerschutzvorrichtungen im Fahrmodus als Räder dienen. Im Fahrmodus kann die M4 deutlich energieeffizienter agieren und somit ihre Reichweite signifikant erhöhen. Im Gegensatz dazu erlaubt der Flugmodus die schnelle Überwindung von Hindernissen wie Gewässern oder unüberwindbaren Trümmerfeldern sowie die Durchführung von Luftaufnahmen aus einer erweiterten Perspektive.

Der Startvorgang ist dabei ein koordiniertes Manöver: Der G1-Roboter positioniert sich, indem er sich nach vorn beugt, um eine ebene Startplattform zu schaffen. Von dieser horizontalen Fläche aus hebt die M4 im Quadrocopter-Modus senkrecht ab. Die M4 ist mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet, darunter Lidar, Kameras und Entfernungsmesser, die zur Umgebungserkennung dienen. Zukünftige Entwicklungen, zu denen TII insbesondere mit seiner Expertise in Sensorik und Autonomiestacks beiträgt, sollen es der Drohne ermöglichen, basierend auf den kombinierten Sensordaten autonom die jeweils effizienteste oder notwendigste Fortbewegungsart für die aktuelle Geländebeschaffenheit zu bestimmen und entsprechend umzuwandeln.

Die Anwendungsmöglichkeiten des X1-Robotersystems sind vielfältig, wobei der Fokus auf Rettungsmissionen und der Reaktion auf Katastrophen liegt. In einem Trümmerfeld könnte der humanoide G1 die M4 zu Fuß in die Nähe der Einsatzstelle bringen, da er Treppen steigen und sich im Inneren von Gebäuden bewegen kann. Dort gestartet, könnte die M4, je nach Gelände fahrend oder fliegend, autark Such- und Erkundungsmissionen durchführen, beispielsweise um vermisste Personen aufzuspüren. Die Kombination aus Geh-, Flug- und Fahrfähigkeit bietet eine erhöhte Ausfallsicherheit und Einsatzflexibilität im Vergleich zu Systemen, die auf nur eine Art der Fortbewegung beschränkt sind.

Obwohl die aktuelle Demonstration die grundlegende mechanische und steuerungstechnische Machbarkeit bewiesen hat, betonen die Forscher, dass die vollständige Implementierung der autonomen Funktionen noch aussteht. Die Entwicklung modellbasierter Algorithmen und des maschinellen Lernens wird notwendig sein, um dem gesamten X1-System die Fähigkeit zu verleihen, seine Umgebung in Echtzeit wahrzunehmen, zu navigieren und sich ohne menschliches Eingreifen anzupassen.

Des Weiteren stellen die Integration und Koordination zweier so unterschiedlicher Robotertypen – ein komplexes Feld, das Caltech in Zusammenarbeit mit TII vorantreibt – erhebliche Herausforderungen in puncto Sicherheit, Zuverlässigkeit und Vertrauen dar, insbesondere im Hinblick auf den Einsatz in kritischen, realen Umgebungen.