Challenge
Im Haushalt können Roboter erheblich zur Erleichterung alltäglicher Aufgaben beitragen, beispielsweise bei der Reinigung. Die Herausforderung besteht darin, den Roboter so zu trainieren, dass er durch sprachliche Anweisungen von einem menschlichen Trainer effizient lernt und handelt. Unser Ziel war es, die Lerngeschwindigkeit des Roboters zu erhöhen und die Anzahl der benötigten Aktionen zur erfolgreichen Durchführung von Reinigungsaufgaben zu reduzieren.
Lösung
Wir entwickelten ein innovatives System, das interaktives Reinforcement Learning und situative Affordanzen nutzt, um einem Roboter das effiziente Lernen und Ausführen einer Reinigungstätigkeit zu ermöglichen. Der Roboter erhält sprachliche Anweisungen über ein automatisches Spracherkennungssystem (ASR) und nutzt diese Anweisungen, um die Lernrate zu erhöhen und Fehler zu minimieren. Diese Technologie kann in Haushalten eingesetzt werden, um die Effizienz und Effektivität von Reinigungsrobotern zu verbessern.
Benefits
- Erhöhte Lernrate
Die Lernrate des Roboters wurde durch interaktives RL und sprachliche Anweisungen um bis zu 50% erhöht. - Reduzierte Anzahl an Aktionen
Die Anzahl der erforderlichen Aktionen zur erfolgreichen Durchführung der Reinigungstätigkeit wurde um durchschnittlich 30% reduziert. - Verbesserte Robustheit gegen fehlerhafte Anweisungen
Mit einer Erfolgsrate von über 90% zeigte das System eine hohe Robustheit gegenüber fehlerhaften Anweisungen. - Flexibilität bei der Mikrofonwahl
Unabhängig von der Mikrofonqualität zeigte das System konsistente Leistungen, was die Flexibilität und Einsatzmöglichkeiten erhöht. - Effiziente Nutzung von situativen Affordanzen
Der Roboter konnte in jeder Episode die Aufgabe vollständig und effizient abschließen, was die Gesamteffizienz um 20% steigerte.
Diese Lösung ist ideal für den Einsatz in Haushalten, um Reinigungsaufgaben effizienter und effektiver zu gestalten, und bietet eine verbesserte Benutzererfahrung durch sprachgeführtes Lernen.
