Robotik und Interdisziplinarität: Mathematik, Physik und Informatik in Aktion

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Maschinen komplexe Aufgaben ausführen, von der medizinischen Diagnose bis zur Weltraumforschung. Diese Welt entsteht bereits dank der Robotik. Aber was ist Robotik? Es ist die Wissenschaft und Technologie des Entwurfs, der Herstellung, des Betriebs und der Anwendung von Robotern.

Die Robotik ist keine isolierte Disziplin. Sie ist die dynamische und wesentliche Konvergenz mehrerer wichtiger Wissenschaftsbereiche. Die interdisziplinäre Robotik erfordert Kenntnisse in Mathematik, Physik und Informatik, aber auch in den Geistes- und Sozialwissenschaften (SHS). Die Interdisziplinarität steht im Mittelpunkt dieser Ausbildung, die Lehrinhalte und Robotikprojekte umfasst, die über das reine Ingenieurwesen hinausgehen. Von der Programmierung eines Roboters mit einem Bausatz wie Lego Spike bis hin zur Spitzenforschung fördert insbesondere die Universität Nantes diesen Ansatz. Der interdisziplinäre Tag oder ein Seminar bietet die Gelegenheit, Innovationen und Technologien vorzustellen, die in Robotersystemen zum Einsatz kommen, sei es in digitalen Produkten oder in Lego-Robotik-Bausätzen.

Mathematik: die grundlegende Sprache der Robotik

Die Robotik ist untrennbar mit der Mathematik verbunden, die ihre grundlegende Sprache darstellt. Der Studiengang Robotik an der Universität Nantes legt den Schwerpunkt auf diese wichtigen Disziplinen.

Lineare Algebra und Geometrie

Diese Werkzeuge ermöglichen es Robotern, ihre Position und Ausrichtung im Raum zu verstehen. Transformationsmatrizen und Vektoren sind für die Darstellung der Pose eines Roboters unerlässlich, während die direkte oder inverse Kinematik für die Programmierung und Bahnplanung unverzichtbar ist. Auch die Navigation und Lokalisierung von Robotern basiert auf der Transformation von Referenzpunkten.

Differential- und Integralrechnung

Die Differential- und Integralrechnung modelliert die Bewegung, Geschwindigkeit und Beschleunigung von Robotern und ermöglicht so die Optimierung von Bewegungsbahnen. Steuerungs- und Regelungssysteme wie PID (Proportional-Integral-Derivativ) und der Kalman-Filter sind direkte Anwendungen dieser mathematischen Konzepte und gewährleisten die Präzision der Roboterbewegungen.

Statistik und Wahrscheinlichkeit

Angesichts der Unsicherheit sensorischer Daten sind Statistik und Wahrscheinlichkeit von entscheidender Bedeutung. Die Bayes’sche Theorie und die Datenfusion ermöglichen es Robotern, mit unvollständigen Informationen umzugehen. Darüber hinaus bilden diese Konzepte die Grundlage für maschinelles Lernen (Machine Learning), das es Robotern ermöglicht, Objekte zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. Die Planung unter Unsicherheit mithilfe von Markov-Entscheidungsprozessen (MDPs) und Reinforcement Learning vervollständigt das Spektrum der in der Robotik erforderlichen Kompetenzen. Diese Erkenntnisse stehen im Mittelpunkt der Robotertechnik und prägen die innovativen Technologien von morgen.

Physik: Die Gesetze der realen Welt auf Roboter angewendet

Die Robotik ist ein faszinierendes Fachgebiet, das sich grundlegend auf die Gesetze der Physik stützt. Das Verständnis dieser Prinzipien ist für die Konzeption, die Programmierung von Robotern und das reibungslose Funktionieren der Systeme von entscheidender Bedeutung.

Mechanik

Die Mechanik steht im Mittelpunkt der Roboterkonstruktion. Statik und Dynamik sind entscheidend für die Dimensionierung der Strukturen, das Verständnis des Gleichgewichts und die Steuerung der Kräfte und Momente, die auf die Gelenke des Roboters wirken. Die Kinematik und Dynamik starrer Körper ermöglichen eine präzise Modellierung der Bewegung jedes einzelnen Robotersegments. Schließlich bestimmen Energie und Leistung die Wahl der Motoren und die Optimierung des Energieverbrauchs, um die Autonomie der Automaten zu gewährleisten. Diese Konzepte sind für die Technik und Forschung im Bereich der Robotik von grundlegender Bedeutung.

Elektronik und Elektromagnetismus

Die zu programmierenden Roboter sind mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet, deren Funktionsweise auf physikalischen Prinzipien basiert: Ultraschall, Infrarot, LIDAR, Kameras, Beschleunigungsmesser und Gyroskope. Aktoren wie Motoren (Gleichstrom, bürstenlos, Schrittmotoren) und Servomotoren wandeln elektrische Energie in Bewegung um. Die Konzeption elektronischer Schaltungen, das Energiemanagement und die Signalübertragung sind Schlüsselelemente für die Entwicklung und Herstellung innovativer Produkte.

Optik und Wellen

Die Bildverarbeitung wird durch die Prinzipien der Optik, der Bildgebung und der Lichtverarbeitung ermöglicht, wodurch Roboter ihre Umgebung „sehen” können. Die drahtlose Kommunikation, die für viele Robotersysteme unerlässlich ist, basiert auf der Ausbreitung von Funkwellen. Diese Technologien stehen im Mittelpunkt der Herausforderungen der modernen Robotik und Innovation.

Informatik: Das Gehirn und die Sprache des Roboters

Die Informatik ist die zentrale Säule der Robotik und versorgt den Roboter mit seinem „Gehirn” und seiner „Sprache”. Sie dient oft als wichtige pädagogische Plattform für sein Lernen und seine Entwicklung.

Algorithmen und Datenstrukturen

Die Bahnplanung von Maschinen basiert auf fortschrittlichen Wegfindungsalgorithmen wie A* oder Dijkstra, die für die autonome Navigation unerlässlich sind. Die Wissensrepräsentation ermöglicht es dem Roboter, seine Umgebung zu „verstehen”. Optimierungsalgorithmen lösen komplexe Probleme, wie beispielsweise das Problem des Handlungsreisenden für die Roboterlogistik. Diese Grundlagenwissenschaften bilden die Basis für die Entwicklung autonomer Systeme.

Programmierung und eingebettete Systeme

Die Wahl der Programmiersprachen ist entscheidend. Python, C++, Java und ROS (Robot Operating System) sind im Bereich der Robotertechnologie vorherrschend. Echtzeit-Betriebssysteme sind für die Reaktionsfähigkeit der Maschinen erforderlich, und eine robuste Softwarearchitektur verwaltet die verschiedenen Aufgaben des Roboters (Wahrnehmung, Entscheidung, Aktion). Konkrete Robotikprojekte, wie sie an der Universität Nantes oder mit LegoKit- und Spike-Bausätzen entwickelt werden, sind für den Erwerb dieser Kompetenzen unerlässlich.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz (KI) verleiht Maschinen dank Spracherkennung und Computervision (Faltungsneuronale Netze) eine fortgeschrittene Wahrnehmung. Algorithmen des verstärkenden Lernens verleihen Automaten autonome Entscheidungsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit. Die Mensch-Maschine-Interaktion über die Verarbeitung natürlicher Sprache verbessert die Ergonomie von Robotern. Diese Interdisziplinarität, einschließlich der Sozial- und Geisteswissenschaften, wird in Seminaren und interdisziplinären Tagungen mit Forschern des Netzwerks untersucht. Diese Erkenntnisse ebnen den Weg für Innovationen und neue Roboterprodukte.