Robotik : Neuartige Lokalisierungsmethode für Roboter setzt auf Insektengehirne
Insekten haben im Laufe der Evolution komplexe Kompetenzen zur Navigation, zur Kollisionsvermeidung und zur Kommunikation entwickelt. Diese wollte Opteran entschlüsseln, was nun nach zehn Jahren Forschung auch gelungen ist: Das Unternehmen hat die Funktionsweise des Insektengehirns entschlüsselt und in der Roboterautonomiesoftware Opteran Mind nachgebildet.
Statt wie bei herkömmlichen Lokalisierungsmethoden vorher aufgenommene Karten zu verwenden, nutzt das System Mechanismen aus der Biologie und den computergestützten Neurowissenschaften für die Lokalisierung. Opteran bezeichnet diesen Ansatz als „natürliche Intelligenz“. „Unser System ist extrem klein, leicht und energiesparend“, erklärt David Rajan, CEO und Mitbegründer von Opteran Technologies. „Und im Gegensatz zu anderen Ansätzen des maschinellen Lernens brauchen wir keine Daten, um einen Roboter zu steuern.“ Stattdessen handelt es sich bei Opteran Mind um eine rein visuelle Software, ohne Leitstand, Netzwerk und Training im Hintergrund. Die Lösung benötigt auch keine zusätzliche Infrastruktur wie Magnetspuren, QR-Codes oder Reflektoren, was den Projektstart beschleunigt.
Ab 2025 integriert Safelog die Lokalisierungssoftware in seine mobilen Roboter. Die Partnerschaft mit Opteran beinhaltet, Opteran Mind auf Basis der im Feld gemachten Erfahrungen weiter zu optimieren. „Mit seinem Ansatz definiert Opteran die Lokalisierung von mobilen Robotern neu“, ordnet Safelog-Geschäftsführer Mathias Behounek die Technologie ein. „Anstatt immer mehr Daten zu erheben, fallen bei der Lösung fast überhaupt keine Daten an. Und es reichen absolute Basic-Technologien, um das System stabil zu betreiben. Das ist beeindruckend.“
Während andere Visual-SLAM Lösungen mit Kamera bis zu 5.000 Dollar kosten, oder LiDAR-SLAM für ca. 3.000 Dollar angeboten werden, benötigt Opteran eine CPU im Preissegment unter 20 Dollar sowie kostengünstige Kameras für unter 30 Dollar. Für Mathias Behounek steht fest: „Opteran passt perfekt zu unserem Ansatz der Lean Robotics, gemäß dem wir so wenig komplexe Technologie in unseren mobilen Robotern verbauen, wie es die Aufgabe erlaubt.“
