Suchen

Roboter sollen lernen, Menschen zu verstehen

| Redakteur: Dipl.-Ing. (FH) Hendrik Härter

Forscher untersuchen, wie ein EEG zu einer flexiblen kontextsensitiven Mensch-Maschine-Interaktion beitragen kann. Die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter soll vor allem natürlicher werden.

Firma zum Thema

Ein Forschungsansatz im Projekt EXPECT ist der Einsatz von Computerspielen (Serious Games), die Spaß und Training miteinander verbinden, um die Neurorehabilitation von Patienten zu unterstützen.
Ein Forschungsansatz im Projekt EXPECT ist der Einsatz von Computerspielen (Serious Games), die Spaß und Training miteinander verbinden, um die Neurorehabilitation von Patienten zu unterstützen.
(Bild: DFKI)

Sogenannte Brain-Machine-Interfaces messen die Signale des Gehirns und leiten daraus Steuerbefehle für Computer, Maschinen oder Roboter ab. Das DFKI gehört zu den Pionieren der mobilen multimodalen Nutzung von EEG Daten für die Interaktion mit robotischen Systemen. Wissenschafter wollen im Forschungsprojekt EXPECT (Exploring the Potential of Pervasive Embedded Brain Reading in Human Robot Collaborations) untersuchen, wie stark das EEG zu einer flexiblen kontextsensitiven Mensch-Maschine-Interaktion beiträgt. Dazu soll eine eine adaptive, selbstlernende Plattform entstehen, die verschiedenste Arten der aktiven Interaktion ermöglicht und in der Lage ist, aus Gestik, Sprache, Augenbewegungen und aus der Gehirnaktivität die Intention des Menschen abzuleiten.

Eine der größten Herausforderungen in der Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) ist die natürliche Interaktion. Bei der Mensch-Computer-Interaktion (MCI) beschreibt das Wort „natürlich“ dabei nicht die Schnittstelle zur Interaktion selbst, sondern vielmehr den Prozess des Nutzers, die verschiedenen Interaktionsprinzipien der Schnittstelle zu erlernen. Dieser Lernprozess sollte dabei für den Nutzer so einfach wie möglich erfolgen, basierend auf bekannten (natürlichen) Interaktionsprinzipien, wie Sprachbefehlen, Gesten und ähnliches.

Misstrauen gegenüber Robotern abbauen

Diese Art der Interaktion ist für die Mensch-Roboter-Kollaboration von großer Bedeutung. Sie ermöglicht es, die Zusammenarbeit so effizient wie möglich zu gestalten und trägt dazu bei, Berührungsängste und generelles Misstrauen des menschlichen Kollaborationspartners gegenüber Robotersystemen im Arbeitsalltag abzubauen. Damit hat das Projekt EXPECT einen direkten positiven Einfluss auf die verstärkt auftretende Kollaboration von Mensch und Roboter in der Arbeitswelt.

Dazu werden Methoden zur automatisierten Kennzeichnung und gemeinsamen Auswertung der multimodalen Daten des Menschen entwickelt und in Testszenarien evaluiert. Die systematischen Experimente dienen auch der Untersuchung der Frage, wie grundlegend bedeutsam Gehirndaten zur Intentionsvorhersage beim Menschen sind.

Maurice Rekrut, Projektleiter für den Forschungsbereich Kognitive Assistenzsysteme: „Im Projekt EXPECT untersuchen wir, inwieweit wir in der Gehirnaktivität Korrelationen zwischen unterschiedlichen Modalitäten finden können und damit die Mensch-Roboter-Interaktion intuitiver und natürlicher gestalten können. Zum einen möchten wir rein Brain-Computer-Interface-basierte Interaktionskonzepte gestalten, zum anderen aber auch multimodale Konzepte, um in jeder Situation die bestmögliche Interaktionsmöglichkeit bereitstellen zu können.“

Raumfahrt oder Rehabilitation

Intuitive Bedienbarkeit und Verständnis eines technischen Systems sind auch in Weltraum-Anwendungen von Interesse. In EXPECT forscht das DFKI an Systemen, die dem Menschen wie persönliche Assistenten zur Verfügung stehen, beispielsweise bei der Teleoperation.
Intuitive Bedienbarkeit und Verständnis eines technischen Systems sind auch in Weltraum-Anwendungen von Interesse. In EXPECT forscht das DFKI an Systemen, die dem Menschen wie persönliche Assistenten zur Verfügung stehen, beispielsweise bei der Teleoperation.
(Bild: DFKI)

Die im Projekt EXPECT künftig entwickelten Techniken lassen sich vielseitig verwenden – so beispielsweise in der Raumfahrt und extraterrestrischen Exploration, der robotergestützten Rehabilitation und Assistenz sowie in Industrie 4.0 und der industriellen MRK.

(ID:46743231)