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Mensch-Roboter-Interaktion

Für eine intuitive Interaktion müssen Roboter unter Berücksichtigung der körperlichen Fähigkeiten der Nutzerinnen und Nutzern multimodale Sensordaten erfassen und interpretieren sowie Rückmeldung geben. Speziell bei tragbaren Robotiksystemen ist die Schnittstelle zum Menschen von elementarer Bedeutung, damit das System als Teil des eigenen Körpers wahrgenommen werden kann.

Unsere Forschungsthemen fokussieren sich daher auf das Verständnis menschlicher Wahrnehmung und Erfahrung sowie die Entwicklung nutzerorientierter Schnittstellen für technische Systeme im allgemeinen. Für die Verbesserung der Körperschemaintegration von körpernahen Robotiksystemen untersuchen wir den Einfluss unterschiedlicher Sensoren, Stimulatoren und Interaktionsstrategien auf die Körpererfahrung. Hierzu modifizieren wir experimentelle Ansätze aus der psychologischen und kognitionswissenschaftlichen Forschung zu Human-in-the-Loop Experimenten zur Untersuchung zugrunde liegender Mechanismen und deren praktischer Berücksichtigung.

 

  
Derzeitige Projekte zu diesem Thema 

 
Aktives Transferlernen mit neuronalen Netzen durch Mensch-Roboter-Interaktion (TRAIN)

Gefördert durch die DFG: BE 5729/16

Um autonome Roboter künftig flexibel in Interaktion mit Menschen einsetzen zu können, werden Verfahren benötigt, die das Erlernen verschiedener Motorik- und Manipulationsfähigkeiten ermöglichen und zudem nicht nur durch Experten angewendet werden können. Wir zielen darauf ab, das Erlernen von Roboterfertigkeiten mit neuronalen Netzwerken zu verbessern, wobei menschliches Feedback sowie die Erfahrung und Anweisungen der Nutzenden berücksichtigt werden. Um dies systematisch umzusetzen, evaluieren wir subjektive Rückmeldungen und physiologische Daten aus Nutzendenstudien und erarbeiten Bewertungskriterien für die Entwicklung mensch-orientierter Methoden des Transferlernens und der geteilten Autonomie von Mensch und Roboter.

  

EFFiziente und schnelle textEiNgabe für menschen mit motorischen behinDerungen neuromuskulär-Induzierter art

Gefördert durch die DFG: FE 936/6

Menschen mit motorischen Einschränkungen sind oft nicht dazu in der Lage, eine Computertastatur effizient zu bedienen und haben daher Bedarf für alternative Eingabemethoden. Für Nutzerinnen und Nutzer mit neuromuskulären Erkrankungen werden in diesem Projekt Alternativen entwickelt, die sich der individuellen Symptomatik einzelner Personen durch modulare, multisensorische Schnittstellen anpassen können. Der praktische Nutzen der dabei entstehenden Eingabegeräte wir im Rahmen eines Mensch-zentrierten Entwicklungsprozesses durch die kontinuierliche Einbindung der Zielgruppe sichergestellt.

 

Taktile Schnittstellen zur Erweiterung der Mensch-Maschine-Interaktion von tragbaren Robotiksystemen durch die Vermittlung von affektiven und sozialen Berührungen

Gefördert durch MERCUR: An-2019-0032

Taktile Schnittstellen sind wesentlich für das Erreichen einer realistischen Mensch-Roboter-Interaktion und die resultierende Körpererfahrung der Nutzerinnen und Nutzer bei körpernahen, robotischen Hilfsmitteln. Eine große Bedeutung kommt hierbei der sensorischen Rückmeldung an die Nutzenden zu, die neben rein funktionalen Informationen auch sogenannte affektive Signale umfasst, die bei langsamen Berührungen positive Empfindungen übermitteln und besonders relevant für soziale Kontakte sind. Wir analysieren Anforderungen zur Übertragung solcher Signale und entwickeln Demonstratoren und Algorithmen für entsprechende Mensch-Maschine-Schnittstellen.

 

  

Abgeschlossene Projekte zu diesem Thema

Mensch-orientierte Methoden zur intuitiven und fehlertoleranten Regelung tragbarer Robotiksysteme 

Unterstützt durch das „Athene Young Investigator“-Programm der TU Darmstadt

In diesem Projekt wurden Regelungsansätze für tragbare Robotiksysteme zur Bewegungsunterstützung und –augmentation entwickelt. die eine effiziente und natürliche Unterstützung bieten und verhindern, dass sich Nutzerinnen und Nutzer „durch den Roboter gesteuert“ fühlen. Als Basis zur adaptiven Impedanzregelung dienen psychophysikalische Experimente zur Erfahrung der Steifigkeit tragbarer Roboter durch die Nutzerinnen und Nutzer, um vielseitige Fortbewegungsarten und Fehlertoleranz zu gewährleisten. Durch Human-in-the-Loop-Experimente wurde zudem die Körperschemaintegration tragbarer Robotiksysteme durch ihre Nutzerinnen und Nutzer untersucht.

  

Anwenderseitige Körpererfahrung und Mensch-Maschine-Schnittstellen in der (Assistenz-)Robotik 
Gefördert durch die DFG: BE 5729/3&11

Das wissenschaftliche Netzwerk befasste sich mit der Körpererfahrung von Menschen, die Assistenzroboter oder andere körpernahe Robotiksysteme verwenden. Für ein besseres Verständnis technischer Möglichkeiten zur Verbesserung der Erfahrung analysierten die beteiligten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler Maße zur Beurteilung der Körperrepräsentation sowie deren Berücksichtigung in neuen Entwurfsmethoden. Dies beinhaltet die Identifikation geeigneter Wahrnehmungskanäle und unterstützt die Entwicklung von neuen Mensch-Maschine-Schnittstellen sowie von Human-in-the-Loop Experimenten („robot hand/leg illusions“).

Weitere Informationen zu den Aktivitäten des Netzwerks finden sich hier.

 

Elektromyografische (lernende) Regelung von Roboterbeinen zur Untersuchung von menschlicher Körpererfahrung 

Gefördert durch die DFG: BE 5729/4

Die Kooperation mit der Arizona State University umfasste die Regelung eines Roboterbeines zur Untersuchung menschlicher Körpererfahrung. Zur Bewegungserkennung und Regelung wurde eine Kombination aus elektromyographischer Muskelaktivitätsmessung und maschinellem Lernen untersucht, um die Imitation menschlicher Bewegungen zu verbessern und Bewertungsmethoden zur experimentellen Untersuchung der Körpererfahrung zu erweitern.