Technologie von der Natur inspiriert Von Ameisen und Bienen zu Swarm Robotics

Autor / Redakteur: Dr. Christian Koetschan, Practice Lead Swarm Robotics, Roberta Haseleu, Logistics Reply und Dr. Mazen Ghandour, Cluster Reply / Nico Litzel

Swarm Robotics hat in den vergangenen Jahren zunehmende Aufmerksamkeit erfahren. Es wird erwartet, dass sich der Ansatz aufgrund der steigenden Nachfrage nach autonomen Roboter-Anwendungen aus unterschiedlichen Branchen zu einem der wichtigsten Innovationstreiber im Bereich der Robotik entwickeln wird.

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In der Landwirtschaft werden Drohnen genutzt, die bislang vor allem manuell gesteuert oder programmiert werden. Wenn Drohnen hingegen künftig über Schwarmintelligenz verfügen und zusammenarbeiten, kann das letztlich effizienter und kostengünstiger werden.
In der Landwirtschaft werden Drohnen genutzt, die bislang vor allem manuell gesteuert oder programmiert werden. Wenn Drohnen hingegen künftig über Schwarmintelligenz verfügen und zusammenarbeiten, kann das letztlich effizienter und kostengünstiger werden.
(Bild: gemeinfrei / CC0 )

Was genau bedeutet „Schwarm“ bei Robotern? Im Prinzip dasselbe wie bei Ameisen und Bienen. Das Schwarmverhalten ermöglicht es einer Gruppe von Tieren, Aufgaben zu bewältigen, zu denen ein einzelnes Individuum allein nicht imstande wäre. Swarm Robotics ist ein Ansatz zur Koordinierung eines Systems, das im Grunde aus einer Vielzahl einzelner, zumeist einfacher physischer Roboter besteht.

Ausblick auf den Robotik-Markt

Der Markt für Roboter und Robotik wächst seit vielen Jahren zusehends. Laut IFR wurden im Jahr 2018 insgesamt ca. 422.000 neue Industrieroboter installiert; nach Prognosen soll diese Zahl bis 2022 auf 584.000 installierte Einheiten steigen. Vor allem in der Fertigungsindustrie werden immer mehr Roboter eingesetzt.

Der Markt für Roboter und Robotik wächst seit Jahren beständig. In der Fertigungsindustrie werden immer mehr Roboter eingesetzt.
Der Markt für Roboter und Robotik wächst seit Jahren beständig. In der Fertigungsindustrie werden immer mehr Roboter eingesetzt.
(Bild: World Robotics 2019)

2018 war rund ein Prozent der Arbeitsplätze in diesem Industriezweig von einem Roboter besetzt. In einigen asiatischen Ländern wie Singapur (8,3 %) oder Südkorea (7,7 %) ist dieser Anteil sogar noch höher, und auch in bestimmten europäischen Ländern wie Deutschland (3,3 %) oder Schweden (2,7 %) liegt die Entwicklung über dem Durchschnitt.

Zudem wird allein im Bereich der fahrerlosen Transportsysteme (FTS) ein rapider Anstieg erwartet: von 176.000 Einheiten im Jahr 2019 auf 712.000 bis 2022. Das entspricht einer Vervierfachung innerhalb von nur drei Jahren!

Die Anwendungsgebiete sind vielfältig. Von Industrierobotern und fahrerlosen Transportsystemen über medizinische Roboter und Service-Roboter bis hin zu Biorobotern und reinen Software-Robotern. Jede Anwendung hat mit Herausforderungen zu kämpfen, mit denen sich Experten in unterschiedlichen Fachbereichen auseinanderzusetzen haben.

Will man autonom arbeitende Maschinen entwickeln, liegen die größten Probleme in der Navigation, Lokalisierung, Pfadplanung und Kommunikation. Woher weiß eine Maschine, wann sie wieder aufgeladen werden muss und wie sie zur Ladestation zurückkommt? Wie können sich mehrere autonome Lagerroboter gegenseitig aus dem Weg gehen, während sie ihre Aufgaben erfüllen? Woher weiß ein UV-Roboter, der in einem Krankenhaus zur Reinigung eingesetzt wird, welche Bereiche bereits gereinigt sind und welche noch abgearbeitet werden müssen?

Die Antwort auf diese Fragen ist ebenso einfach wie komplex: Sensoren. Oder wie wir es bei Menschen nennen: Sinne. Ein einziger Sensor kann nur eine einzige Aufgabe erfüllen und eine einzige Information liefern. Die sogenannte Sensorfusion ermöglicht jedoch die Kombination einer Vielzahl von Daten aus unterschiedlichen Quellen, die Roboter in die Lage versetzen, ihre Aufgaben auszuführen.

Besonders faszinierend wird das bei der Interaktion zwischen Robotern und Systemen wie autonom fahrenden Fahrzeugen und Drohnen oder bei der Interaktion zwischen mehreren Robotern in Lagerhallen, in denen sich Hunderte oder sogar Tausende von Einheiten selbst organisieren müssen. An dieser Stelle spielt Swarm Robotics eine entscheidende Rolle.

Inspiriert von der Natur

Schwarmintelligenz braucht keine Führung oder Anleitung, um die Aufgabe jedes einzelnen Individuums festzulegen. Die einzelnen Mitglieder des Schwarms folgen alle denselben Regeln, während sie ihre Umgebung wahrnehmen oder auf sie einwirken, und kommunizieren dabei. Dieses kollektive Verhalten zwischen den Schwarmmitgliedern ermöglicht es ihnen, komplexe Aufgaben auszuführen. Wie ein Fisch- oder Vogelschwarm oder eine Ameisenkolonie, die man in der Natur beobachten kann. Sie agieren wie eine einzige Einheit und führen komplexe Aufgaben aus, indem sie miteinander kommunizieren.

Um das Schwarmverhalten besser verstehen zu können, betrachten wir andere Arten von Gruppen: Eine „Menge“ ist nur eine zufällige Ansammlung von Individuen, die sich zur selben Zeit am selben Ort befinden. Eine solche Gruppe folgt jedoch keinen bestimmten Regeln oder einem Anführer. Es gibt keine Kommunikation zwischen den einzelnen Mitgliedern.

Bei einer „Herde“ oder einem „Rudel“ gibt es eine stärkere Verbindung zwischen den Mitgliedern. Im Gegensatz zum Schwarm gibt es bei dieser Gruppe eine Hierarchie – das Leittier trifft die zentralen Entscheidungen und der Rest der Herdenmitglieder folgt ihm und verhält sich entsprechend der jeweiligen hierarchischen Rolle. Versagt das Leittier, versagt die Gruppe insgesamt, da es keine Selbstorganisation gibt und die Mitglieder nicht individuell handeln können. In der Natur fallen unter anderem Wölfe, Pferde und Rinder in diese Kategorie.

Was unterscheidet den Schwarm von den anderen Gruppen?

Flexibilität: Jedes Mitglied der Gruppe zeigt unabhängiges Verhalten und hat eine eigene Art, auf seine unmittelbare Umgebung und die darin herrschenden Bedingungen zu reagieren. In ihrer Gesamtheit arbeiten die einzelnen Mitglieder zusammen, tauschen Aufgaben untereinander, ihre individuellen Entscheidungen tragen zur Gruppenentscheidung bei. Das System kann sich durch die Interaktion seiner Mitglieder problemlos an eine dynamische Veränderung der Umgebung anpassen.

Widerstandsfähigkeit: Da ein Schwarm nicht auf ein zentrales Kommando hört, wirkt sich das Versagen oder der Verlust eines einzelnen Mitglieds nicht auf die Funktionalität des Gesamtsystems aus. Das System kann mit Veränderungen umgehen, sich anpassen und seiner Verantwortung immer noch nachkommen, wenn einige seiner Mitglieder versagen.

Skalierbarkeit: Der Schwarmansatz stellt auch keine Probleme im Hinblick auf Veränderungen der Gruppengröße dar. Kommen Mitglieder hinzu oder fallen Mitglieder weg, wirkt sich dies nicht auf die Leistung des Schwarms aus. Die Skalierbarkeit ergibt sich durch die lokale Wahrnehmung und Kommunikation, sodass alle Mitglieder ihre Aufgaben auf unterschiedliche Weise erfüllen, wenn die Gruppe aus zehn, hundert oder einer Milliarde Mitgliedern besteht.

Smart Technology: Anwendungsszenarien

Ihr volles Potenzial können Roboter-Schwärme vor allem in großen, unstrukturierten, dynamischen und/oder gefährlichen Umgebungen entfalten: Die Skalierbarkeit erlaubt es, mit Schwärmen große Areale abzudecken. In unstrukturierten Bereichen kommt vor allem die dezentrale Organisation zu tragen, die dem Schwarm ermöglicht, ohne vorhandene Infrastruktur zu agieren. Mit der hohen Flexibilität kann in dynamischen Umgebungen schnell auf Änderungen reagiert werden und lokale Besonderheiten finden Berücksichtigung. Auch Gefahrensituationen sind ein guter Einsatzbereich für Schwärme, da die Beschädigung eines einzelnen Roboters die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems nicht beeinträchtigt.

Im Folgenden einige Beispiele von Anwendungsszenarien, bei denen die genannten Vorteile von Schwärmen eine besondere Rolle spielen:

Precision Farming gehört zu den vielen Use Cases, die von der Schwarmintelligenz profitieren können. In der Landwirtschaft werden heutzutage bereits Drohnen benutzt und in der Regel manuell gesteuert oder programmiert, um Felder zu bewässern oder zu düngen. Den genauen Standort über einem riesigen Feld zu bestimmen ist jedoch nicht einfach und zudem mit Kosten und Zeit für die Planung verbunden.

Durch Anwendung der Schwarmintelligenz in diesem Bereich könnten Drohnen mit individuellen Aufgaben (Bestimmung trockener Bereiche, Bewässerung oder Düngung des entsprechenden Bereichs) zusammenarbeiten. Das ist effizienter und kostengünstiger.

Überwachung von Wäldern

Ein weiteres gutes Beispiel ist die Überwachung des Zustands von Wäldern. Hier muss auf jegliche Veränderung sofort reagiert werden, um eine weitere Ausbreitung von Schäden zu vermeiden. Mit Bilderkennung und einem autonom fliegenden Schwarm könnten der Zustand von Bäumen oder Boden effizienter überwacht und größere Bereiche abgedeckt werden als beim zufälligen Überfliegen einzelner Bereiche oder bei der „manuellen“ Inspektion.

Die Schwarmintelligenz lässt sich auch gut im Energiesektor einsetzen, um beispielsweise bei der Erdölgewinnung mehr Sicherheit und Schutz vor Umweltgiften zu gewährleisten. Mögliche Aufgaben wären Kontrollen, die Feststellung von Lecks und die Ausführung von Arbeiten, bei denen sich ansonsten Menschen in Gefahr begeben müssten.

So bietet sich die Möglichkeit dynamischer Lösungen durch den autonomen Betrieb mehrerer Roboter, die unterschiedlichen Pfaden folgen und verschiedene Systeme kontrollieren, um eine gründliche Überwachung zu gewährleisten.

Die Anwendung der Schwarmintelligenz kann in den unterschiedlichsten Bereichen von Vorteil sein. Swarm Robotics setzt sich daher immer stärker durch und ist für die Zukunft mehr als vielversprechend.

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