Das US-Robotikunternehmen Figure AI hat ein Video auf X veröffentlicht, in dem ein humanoider Figure-03-Roboter autonom eine Leiter, wohl eher eine Leitertreppe, erklimmt. Dabei handelt es sich um eine anspruchsvolle Mobilitätsaufgabe, denn dazu sind ständige Gleichgewichtskorrekturen sowie eine hohe Koordination der Gliedmaßen und des Rumpfes nötig.

Das veröffentlichte Video stammt von Figure-AI-Firmengründer Brett Adcock. Er schreibt begleitend, dass der F.03 nun eine „Leiter“ vollautonom hochsteigen könne, also dabei nicht von einem Menschen ferngesteuert werden müsse. Im Video ist zu sehen, wie der humanoide Figure-03-Roboter über eine dreisprossige Leitertreppe ein Podest hochklettert. Alternierend funktioniert das jedoch nicht. Es ist zu sehen, dass der Roboter immer wieder seine Umgebung analysiert, um etwa Haltepunkte für seine Hände zum Festhalten zu suchen. So kann sich der Roboter langsam hinauf hangeln. Unklar ist jedoch, wie hoch die Erfolgsquote dabei ist.

„Helix“

Adcock gibt in seinem Post keinerlei Hinweise auf die dahinterliegende Technik. Es ist aber wahrscheinlich, dass die Steuerung und Koordination des Roboters über das Vision-Language-Action-Modell (VLA) „Helix“ erfolgt, das in den humanoiden Mehrzweckrobotern Figure 03 eingebettet ist und auf ihnen lokal ausgeführt wird. Das System ermöglicht die Durchführung komplexer Bewegungs- und Manipulationsaufgaben. Damit kann der Roboter etwa auch Gegenstände auf Zuruf greifen, die er vorher noch nie gesehen hat. „Helix“ hat erst kürzlich ein Update bekommen, das die visuelle Wahrnehmung mit der Ganzkörperbewegungssteuerung kombiniert, sodass der Roboter autonom in unbekannten Räumen navigieren kann.

„Helix“ bezieht in der aktuellen Fassung Bilder von Stereokameras ein, über die der Roboter seine Umgebung und seine eigene Körperhaltung erfasst. Letzteres geschah bisher ausschließlich über die Propriozeption, die Eigenwahrnehmung des Körpers, der Gelenkpositionen und des Gleichgewichts über in den Aktuatoren und im Körper eingebaute Sensorik. Dies führt jedoch zu Einschränkungen bei der Fortbewegung in anspruchsvollen Geländeformationen. Die visuelle Selbstüberwachung lässt dagegen präzisere Bewegungen, ein besseres Gleichgewicht und flüssigere Bewegungsabläufe zu.

Bemerkenswert ist das autonome Hochsteigen der „Leiter“ deshalb, weil es als eine der Königsdisziplinen in der Bewegungssteuerung humanoider Roboter gilt. Neben einer präzisen Wahrnehmung der Umgebung und Ableitungen zur Entscheidungsfindung sind eine exakte Koordination der Gliedmaßen und des Rumpfes sowie eine reaktionsstarke Gleichgewichtssteuerung in Echtzeit nötig. Dadurch, dass es sich um eine Leitertreppe mit festem Geländer handelt, ist die Aufgabe jedoch einfacher als das Erklimmen einer Leiter mit steilerem Winkel.

Die Eidgenössische Technische Hochschule Zürich (ETH Zürich) hatte bereits 2024 seinem vierbeinigen Roboterhund ANYMal mittels Reinforcement Learning antrainiert, eine senkrechte Leiter hochzukrabbeln. Der Roboterhund erzielte dabei eine Erfolgsquote von 90 Prozent.

(olb)