Das LORIA und das LAAS-CNRS setzen jeweils die humanoiden Roboter Unitree G1 und Unitree H1 für Forschungsarbeiten in den Bereichen Fortbewegung, Lernen und Mensch-Roboter-Interaktion ein.
Aus diesen beiden Erfahrungsberichten ergeben sich mehrere Gemeinsamkeiten:
Für ein Forschungsteam liegt einer der Vorteile eines humanoiden Roboters darin, in der Simulation entwickelte Algorithmen schnell ausführen zu können.
Das LORIA, ein Forschungslabor für Informatik, hat sich für den Unitree G1 entschieden, um an Lernalgorithmen und Projekten zur Mensch-Roboter-Interaktion zu arbeiten.
Das LAAS-CNRS nutzt einen Unitree H1 für Forschungsarbeiten zur Generierung von Gehbewegungen, zum Reinforcement Learning, zum maschinellen Lernen und zu modellbasierten Regelungsmethoden.
Die beiden Projekte veranschaulichen sich ergänzende Ansätze: Der G1 dient insbesondere als Plattform für Lernen und Interaktion, während der H1 zur Entwicklung dynamischer Fortbewegungsstrategien auf einem menschengroßen humanoiden Roboter eingesetzt wird.
Die Auswahlkriterien der beiden Labore waren nicht unbedingt identisch.
Das LORIA entschied sich für den Unitree G1 aufgrund der Qualität und Widerstandsfähigkeit der Hardware, des Zugangs zum Code, des guten Verhältnisses zwischen Leistung und Budget sowie der bestehenden Anwender-Community.
Das LAAS-CNRS entschied sich für den Unitree H1. Im Zeitraum von 2024 bis 2026 gilt diese Plattform als Referenz auf dem Markt für die Forschung zur humanoiden Fortbewegung. Das Team suchte einen leistungsstarken, menschengroßen Roboter, der sich für die Entwicklung dynamischer Bewegungen eignet.
In beiden Fällen bestand das Ziel darin, über einen programmierbaren Roboter zu verfügen, auf dem die Forschenden ihre eigenen Algorithmen implementieren können, und nicht über einen Roboter, der auf eine Reihe vorkonfigurierter Demonstrationen beschränkt ist.
Das LORIA und das LAAS-CNRS gaben uns beide an, dass sie nur einen Tag benötigten, um den Roboter in Betrieb zu nehmen und sich mit ihm vertraut zu machen.
Das LORIA berichtete, dass der humanoide Roboter G1 einfach zu starten und schnell einsatzbereit war. Die Forschenden konnten daher zügig mit ihren Entwicklungen beginnen, ohne mehrere Wochen für die Installation und Konfiguration der Robotikplattform aufwenden zu müssen.
Der Erfahrungsbericht des LAAS-CNRS fällt ähnlich aus. Das Team schätzte, dass der Unitree H1 im Teleoperationsmodus nahezu unmittelbar laufen konnte, auch wenn das Rückwärtsgehen in dieser ursprünglichen Konfiguration nicht verfügbar ist.
Anschließend gingen beide Teams schrittweise vor: Lesen der Dokumentation, Überprüfung der Sicherheitsbedingungen, Identifizierung des Robotermodells und Beherrschung der Programmierkette.
Mit beiden Robotern konnten die Forschenden ihre Entwicklungen schneller unter den physischen Bedingungen einer realen humanoiden Plattform testen.
Das LORIA implementierte mithilfe der von Unitree bereitgestellten Werkzeuge Strategien für zweibeiniges Gehen. Das Labor hob den Nutzen von Reinforcement Learning in der Simulation hervor, um die Versuche am realen G1 vorzubereiten.
Das LAAS-CNRS betont die schnelle Übertragung der Gehstrategien auf den Unitree H1. Diese hohe Implementierungsgeschwindigkeit erleichtert die Iterationen zwischen Simulation, Programmierung und Experimenten.
Das Labor fasst das Leistungsniveau des Roboters folgendermaßen zusammen:
„Unser Kran ist für die Gehstrategien, die wir für den Roboter entwickelt haben, nicht schnell genug.“
Diese Aussage zeigt, dass die getesteten Bewegungen die Leistungsfähigkeit bestimmter Sicherungssysteme übersteigen können, die üblicherweise bei Versuchen zur Fortbewegung eingesetzt werden.
Die Rückmeldungen zur Zuverlässigkeit der beiden Roboter fallen insgesamt positiv aus.
Für das LORIA ist der Unitree G1 ein zuverlässiger Roboter. Das Team berichtete jedoch von einigen Schwierigkeiten mit den Händen. Dieser Aspekt sollte bei Projekten zur Manipulation oder zur Interaktion mit Objekten berücksichtigt werden.
Das LAAS-CNRS hebt seinerseits die Robustheit des Unitree H1 hervor. Trotz der Ausführung besonders „heftiger“ Befehle funktionierte der Roboter weiterhin normal.
Diese Widerstandsfähigkeit ist für Forschungsarbeiten zur Fortbewegung auf Grundlage von Reinforcement Learning besonders wichtig. Die erzeugten Strategien können zu schnellen, dynamischen und schwer vorhersehbaren Bewegungen führen, bevor sie auf dem realen Roboter ausgeführt werden.
Die Leistung und Geschwindigkeit humanoider Roboter machen eine geeignete und klar definierte Testumgebung erforderlich.
Das LORIA und das LAAS-CNRS weisen insbesondere darauf hin, dass kein integrierter Not-Aus-Schalter vorhanden ist, der ihren Sicherheitsanforderungen entsprechen würde.
In jedem Fall müssen Versuche mit humanoiden Robotern bereits zu Beginn des Projekts klar abgesichert werden:
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Der Booster T1 bietet eine einsatzbereite Hardware- und Software-Basis, sodass mehr Zeit für die Algorithmenentwicklung und das Experimentieren bleibt.
Das LORIA plant, seinen Versuchsaufbau auf mehrere Roboter zu erweitern. Dadurch könnten Protokolle mit mehreren humanoiden Robotern entwickelt oder unterschiedliche Verhaltensweisen auf identischen Plattformen verglichen werden.
Das LAAS-CNRS plant seinerseits Versuche mit VLA-Modellen – Vision-Language-Action.
Ein Vision-Language-Action-Modell ist ein neuronales Netzwerk, das visuelle Beobachtungen, beispielsweise Kamerabilder, und Anweisungen in natürlicher Sprache als Eingaben verarbeitet, um ein breites Spektrum an physischen Aufgaben durch einen Roboter ausführen zu lassen.
Diese Perspektiven zeigen, dass der G1 und der H1 mehrere Phasen eines Forschungsprogramms unterstützen können, von der Fortbewegung bis hin zu umfassenderen Ansätzen im Bereich der verkörperten künstlichen Intelligenz.
Die Erfahrungen des LORIA und des LAAS-CNRS zeigen, dass die humanoiden Roboter Unitree G1 und H1 für unterschiedliche Projekte schnell in eine Forschungsumgebung integriert werden können.
Bei beiden Projekten erleichtern die schnelle Inbetriebnahme, die einfache Programmierung und die Robustheit den Übergang von der Simulation zu Versuchen am realen Roboter. Bei der Integration müssen jedoch von Anfang an die erforderlichen Vorrichtungen zum Schutz der Forschenden und der Ausrüstung berücksichtigt werden.
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Vanessa Mazzari
Marketingleiter bei Generation Robots
