Im letzten Jahrzehnt sind vor allem in der Servicerobotik und in der Assistenzrobotik sehr komplexe Systeme entstanden, die teilweise sogar als Produkte erhältlich sind. Im Wesentlichen konnte dies durch leistungsfähigere Rechnersysteme, bessere Sensorik, neue Methoden der Perzeption, innovative Verfahren der Lokalisation und der Kartenerstellung sowie durch kognitive Systemkomponenten erzielt werden. Dieser positive Trend wurde noch durch die immer umfangreicher werdenden Open-Source-Robotik-Bibliotheken verstärkt, die den Aufbau von Basissystemen deutlich schneller ermöglichen. Dennoch stellt die wachsende Komplexität von Robotersystemen weiterhin eine große Herausforderung dar.

Der Lehrstuhl Robotersysteme untersucht bereits seit mehreren Jahren den Aufbau effizienter Roboterkontrollarchitekturen. Dies umfasst die Auswahl geeigneter eingebetteter Rechnerarchitekturen, die Unterstützung der Steuerungssoftware-Entwicklung durch leistungsfähige Frameworks, Konzepte der Steuerungsarchitekturen sowie Methoden zur Systemvalidierung und -verifikation (siehe Abbildung). Die von Seiten der Anwendung geforderten Systemeigenschaften wie Adaptivität, Echtzeitfähigkeit, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit oder Sicherheit sollen dadurch gewährleistet werden.

Um den Systementwickler zu unterstützen, forscht die Arbeitsgruppe an Roboter-Frameworks. Die aktuelle Entwicklung FINROC - Framework for Intelligent Robot Control (siehe http://www.finroc.org/) - bietet unterschiedliche Werkzeuge an, um einfach Simulationskomponenten oder Open-Source-Bibliotheken einzubinden, den Benutzer durch generische GUIs und graphische Programmierwerkzeuge zu unterstützen und eine Systemüberwachung zur Laufzeit zu ermöglichen. Durch den modularen und kompakten Aufbau kann FINROC prinzipiell auch auf kleineren Rechnerknoten eingesetzt werden. Deshalb wird im Bereich der eingebetteten Rechnerarchitekturen zurzeit an einer einfachen Abbildung der in der Forschungsgruppe entwickelten Steuerungssoftware auf Mikrocontroller und FPGAs gearbeitet. Zielsetzung hierbei ist die Entwicklung verteilter und skalierbarer Systeme möglichst ohne Bruch im Workflow.

Des weiteren untersucht und entwickeltder Lehrstuhl verhaltensbasierte Steuerungsarchitekturen. In den letzten Jahren wurde hierzu die verhaltensbasierte Architektur iB2C aufgebaut. Grundidee dieser Architektur ist, dass durch die Fusion einfacher Verhaltensknoten ein komplexes Systemverhalten entsteht. Es konnte gezeigt werden, dass sich diese Architektur hervorragend an Sensorrauschen, Umwelteigenschaften oder auch an geänderte Robotereigenschaften anpassen kann. Um die aus mehreren 100 Knoten bestehenden Steuerungsarchitekturen beherrschen zu können, wurden Designwerkzeuge entwickelt, automatische Verfahren zur Erkennung von Zyklen untersucht sowie adaptive, zuverlässige Robotersteuerungsarchitekturen und Ansätze zur formalen Verifikation von Systemparametern getestet. Vor allem die Validierung und Verifikation der Verhaltensnetze soll in Zukunft noch stärker untersucht werden, um für unterschiedliche Robotersysteme Garantien bzgl. Sicherheit und Zuverlässigkeit geben zu können. Einen weiteren Aspekt stellt die automatische Generierung der Verhaltensparameter dar, die entscheidend für die Leistungsfähigkeit des Steuerungssystems sind. Diese Parameter sollen zukünftig durch Lernverfahren automatisch bestimmt werden.