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Legged locomotion enables robotic systems to traverse extremely challenging terrains. In many real-world scenarios, the terrain is not that difficult and these mixed terrain types introduce the need for flexible use of different walking strategies to achieve mission goals in a fast, reliable, and energy-efficient way. Six-legged robots have a high degree of flexibility and inherent stability that aids them in traversing even some of the most difficult terrains, such as collapsed buildings. However, their lack of fast walking gaits for easier surfaces is one reason why they are not commonly applied in these scenarios. This work presents LAURON VI, a six-legged robot platform for research on dynamic walking gaits as well as on autonomy for complex field missions. The robot's 18 series elastic joint actuators offer high-frequency interfaces for Cartesian impedance and pure torque control. We have designed, implemented, and compared three control approaches: kinematic-based, model-predictive, and reinforcement-learned controllers. The robot hardware and the different control approaches were extensively tested in a lab environment as well as on a Mars analog mission. The introduction of fast locomotion strategies for LAURON VI makes six-legged robots vastly more suitable for a wide range of real-world applications.

Abstract The transformation of existing production and logistics halls into flexibly configurable factories requires the ability of autonomous mobile robots to navigate efficiently in an unstructured and changing environment. Conflicting situations between several robots due to collision avoidance when moving close to each other can be resolved via the central control system or in a distributed manner. In this paper, we address distributed coordinated trajectory planning of mobile robots with communication to efficiently resolve collision avoidance scenarios without a central control unit. We simulatively investigate coordinated planners that solve optimal control problems with a sliding time horizon. Further, the planners differ in whether a centralized optimal control problem in the coupled state space of the robots or multiple decentralized optimization problems in the state space of one robot are formulated. From another point of view, the methods vary in a cooperative or non-cooperative property which manifests itself in the consideration or neglection of the other vehicles’ intentions within the cost function. Further, we not only consider homogeneous mobile robots that are modeled by the same vehicle model and the same parameterization but also heterogeneous robots with different physical limitations and dimensions. We present simulation results of symmetric and non-symmetric collision avoidance scenarios with 2–8 mobile robots. As a comparison criterion, we use the average duration until all vehicles have reached their destinations. The results show that the cooperative planners resolve homogeneous scenarios and the non-cooperative planners resolve heterogeneous ones involving vehicles having different dimensions with a lower average scenario duration.

Article Beschleunigung, Digitalisierung, Stärkung der Erneuerbaren Energien: Die BauGB/BauNVO-Novelle 2023 was published on December 1, 2023 in the journal JURA - Juristische Ausbildung (volume 45, issue 12).

Die Digitalisierung ist nicht mehr aufzuhalten: Auch Unternehmen, die bisher nur zögerlich Digitalisierungsprojekte angegangen haben, werden angesichts der vielversprechenden Verlockungen durch künstliche Intelligenz oder das Internet der Dinge ermutigt, auf den Zug der Digitalisierung aufzuspringen. Das Bewusstsein für Risiken, die mit der Digitalisierung von Unternehmensprozessen und Produkten einhergehen, fehlt jedoch gerade kleinen und mittleren Unternehmen häufig. Die zunehmende Vernetzung von Produkten über das Internet führt zu einer starken Vergrößerung der Angriffsfläche und oftmals zu hohen Kosten für die Konzeption und Umsetzung von IT-Sicherheitsmaßnahmen. Durch den Fachkräftemangel und den hohen Kostendruck sind viele kleine Unternehmen überfordert, ihre IT-Infrastruktur zu sichern und ihre Produkte zu schützen. Zudem fällt es Unternehmen ohne eigenes Fachpersonal und Forschungsabteilung oft schwer, die Chancen und Risiken neuer technologischer Entwicklungen wie Blockchain, KI oder Quantencomputing im Hinblick auf die Anwendbarkeit für die eigene Produktpalette einzuschätzen. Am Kompetenzzentrum IT-Sicherheit des FZI Forschungszentrum Informatik werden solche technologischen Entwicklungen aus der Forschung aufgegriffen, hinsichtlich ihres Potenzials für die Anwendbarkeit in kleinen und mittelständischen Unternehmen bewertet und schließlich die Unternehmen dabei unterstützt, diese Technologien auch für ihre Produkte anzuwenden. Am Beispiel des derzeit stark abebbenden Blockchain-Hypes konnte man in den letzten Jahren eindrucksvoll beobachten, wie eine aus akademischer Sicht durchaus spannende Technologie von vielen Unternehmen zur Lösung von Sicherheitsherausforderungen herangezogen wurde, für die es wesentlich besser geeignete und etablierte Mechanismen gegeben hätte. Während sich der Hype um die Blockchain langsam wieder legt, nimmt das Thema Künstliche Intelligenz massiv an Fahrt auf. Verglichen mit der Blockchain-Technologie scheint KI für Unternehmen durchaus ein signifikantes Potenzial zu bieten, um eine Reihe von Herausforderungen zu bewältigen, nicht zuletzt auch im Bereich der IT-Sicherheit. Blicken wir etwas weiter in die Zukunft, könnte das Thema Quantencomputing in den nächsten 10 bis 20 Jahren für die Praxis relevant werden. Mit Blick auf die IT-Sicherheit ergeben sich dadurch zunächst eher Herausforderungen als Chancen: Auf einen Schlag könnte die Sicherheit etablierter asymmetrischer Kryptoverfahren wie RSA oder ECDSA gebrochen werden, was einen enormen Aufwand für die Migration zu Verfahren der Post-Quanten-Kryptographie mit sich bringen würde. Schließlich haben technologische Entwicklungen in der Regel auch das Aufwerfen neuer rechtlicher Fragen zur Folge. Insbesondere dann, wenn für neue Technologien erst gesetzliche Regelungen geschaffen werden müssen oder sich diese noch in der Entwurfsphase befinden, besteht bei vielen Unternehmen Unsicherheit hinsichtlich der rechtlichen Rahmenbedingungen, wenn es gilt, innovative Technologien in die eigenen Produkte zu integrieren. In diesem Schwerpunktheft stellen wir einige dieser Herausforderungen vor, die derzeit in Projekten im Kompetenzzentrum IT-Sicherheit des FZI Forschungszentrum Informatik bearbeitet werden.

Smart city intersections may support connected automated vehicles in the future and are the core of intelligent traffic management and control. In this work, we consider the traffic surveillance task in multi-camera and event-camera setups at road intersections with a focus on efficient edge computation. We give an overview over different aspects of such systems from the literature, including relevant recognition tasks, architectures, benchmark datasets and algorithms with a focus on their properties like real-time capability and energy consumption where possible.

Safe human-robot-collaboration requires the robot not to pose a risk to the operator in the shared workspace. To avoid collisions different approaches such as sekleton-model based motion predictions of the human operator have been explored. Those approaches limit themselves to the motion of the operator and neglect other dynamic or movable objects in the workspace. We propose an approach that utilizes a purely voxel based prediction of motion in an arbitrary workspace without the use of models to predict any type of motion. This is done by encoding the voxelized 3D space as a latent vector and predict future occupation of the workspace by predicting possible future latent vectors. To archive this a combination of a Variational Autoencoder (VAE) and a GRU based prediction network is utilized. Through the nature of the used latent vectors it is possible to remove noise and complete hidden voxels from the input data and allow interpolation between similar voxel configurations. Interpolation is key to enable a meaningful decoding of prediced latent vectors back into the voxel domain. The VAE and GRU training are evaluated on two complex workspaces without prior knowledge. With our approach we can reconstruct complex environments without the need of any models with high accuracy and can predict human and object motion. As a second contribution the extensive workspace data sets will be made publicly available.

Assistive robotic manipulators are becoming increasingly important for people with disabilities. Teleoperating the manipulator in mundane tasks is part of their daily lives. Instead of steering the robot through all actions, applying self-recorded motion macros could greatly facilitate repetitive tasks. Dynamic Movement Primitives (DMP) are a powerful method for skill learning via teleoperation. For this use case, however, they need simple heuristics to specify where to start, stop, and parameterize a skill without a background in computer science and academic sensor setups for autonomous perception. To achieve this goal, this paper provides the concept of local, global, and hybrid skills that form a modular basis for composing single-handed tasks of daily living. These skills are specified implicitly and can easily be programmed by users themselves, requiring only their basic robotic manipulator. The paper contributes all details for robot-agnostic implementations. Experiments validate the developed methods for exemplary tasks, such as scratching an itchy spot, sorting objects on a desk, and feeding a piggy bank with coins. The paper is accompanied by an open-source implementation at https://github.com/fzi-forschungszentrum-informatik/ArNe