Improving Predictability of Humanoid Robots by Gaze and Gestures in Close Interaction
Dokumentinformationen
| Autor | Phillip |
| Schule | Bielefeld University |
| Fachrichtung | Cognitive Interaction Technology |
| Veröffentlichungsjahr | 2020 |
| Ort | Bielefeld |
| Dokumenttyp | doctoral thesis |
| Sprache | English |
| Seitenanzahl | 229 |
| Format | |
| Größe | 11.59 MB |
- Human-Robot Interaction
- Nonverbal Communication
- Object Handover
Zusammenfassung
I. Einleitung
Die vorliegende Dissertation untersucht die Rolle der nonverbalen Kommunikation während der Objektübergabe zwischen Mensch und Roboter. Diese Interaktionen sind alltägliche Aktivitäten, die eine enge Zusammenarbeit erfordern. Die Fähigkeit, Kommunikationshinweise zu verstehen und zu übertragen, wird zunehmend wichtiger, da Serviceroboter in naher Zukunft erwartet werden, eng mit Menschen zu interagieren. Die Forschung konzentriert sich auf die Vorhersagbarkeit der Bewegungen von Robotern während der Objektübergabe. Es wird festgestellt, dass Roboter nicht nur mit Experten, sondern auch mit unerfahrenen Nutzern interagieren müssen. Die Implementierung von nonverbalen Kommunikationsstrategien in Robotern kann dazu beitragen, reibungslose Übergaben zu ermöglichen. Die Dissertation zeigt, dass insbesondere unerfahrene Nutzer stark auf gewohnte Kommunikationshinweise aus früheren menschlichen Interaktionen angewiesen sind.
1.1 Bedeutung der nonverbalen Kommunikation
Die nonverbale Kommunikation spielt eine entscheidende Rolle in der Interaktion zwischen Mensch und Roboter. Sie umfasst Gesten und Blickverhalten, die helfen, die Absichten des Interaktionspartners zu erkennen. Diese Dissertation hebt hervor, dass das Verständnis dieser Kommunikationsformen für die Entwicklung von Robotern, die in der Lage sind, menschliche Interaktionen nachzuahmen, unerlässlich ist. Die Implementierung von Gesten und Blickstrategien in humanoiden Robotern kann die Vorhersagbarkeit und den Komfort der Nutzer erhöhen. Ein Zitat aus der Dissertation besagt: „Die Fähigkeit, den Fokus der Aufmerksamkeit zu erraten, ist entscheidend für die Vorhersage der nächsten Handlung.“ Dies unterstreicht die Notwendigkeit, nonverbale Signale in die Robotik zu integrieren.
II. Forschungsansatz
Die Dissertation beschreibt einen systematischen Ansatz zur Untersuchung der Objektübergabe zwischen Menschen und Robotern. Es wird eine Studie durchgeführt, in der Personen mit unterschiedlichen Erfahrungsgraden Objekte mit einem humanoiden Roboter austauschen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Synchronisation und Vorhersagbarkeit der Bewegungen entscheidend für die Akzeptanz der Roboter durch die Nutzer sind. Die Implementierung zusätzlicher Gesten mit dem zweiten Arm des Roboters, der nicht direkt an der Übergabe beteiligt ist, wird als Methode zur Verbesserung der Interaktion untersucht. Diese Gesten tragen zur sozialen Signalgebung bei und helfen, die Intention der Objektübergabe zu verdeutlichen. Die Dissertation hebt hervor, dass die Bewegungsbahn während der Übergabe nicht nur funktional, sondern auch sozial bedeutend ist.
2.1 Implementierung von Gaze Strategien
Ein zentraler Aspekt der Dissertation ist die Implementierung von Blickstrategien in humanoiden Robotern. Durch die Integration des humanoiden Roboterkopfes Floka Head wird die Fähigkeit des Roboters verbessert, den Blick des Nutzers zu verfolgen und darauf zu reagieren. Diese Strategien zielen darauf ab, die Vorhersagbarkeit der Roboterbewegungen zu erhöhen und den Nutzern ein Gefühl von Kontrolle und Komfort zu geben. Die Dissertation argumentiert, dass die Fähigkeit, den Blick des Nutzers zu interpretieren, entscheidend für die Verbesserung der Interaktion zwischen Mensch und Roboter ist. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass eine erhöhte Vorhersagbarkeit zu einer höheren Akzeptanz des Roboters führt.
III. Schlussfolgerungen und praktische Anwendungen
Die Dissertation schließt mit der Feststellung, dass die Integration von nonverbalen Kommunikationsstrategien in humanoide Roboter erhebliche Auswirkungen auf die Mensch-Roboter-Interaktion hat. Die entwickelten Konzepte und Softwaremodule ermöglichen es Robotern, nicht nur funktional, sondern auch sozial zu interagieren. Die Ergebnisse der Studie bieten wertvolle Einblicke in die Gestaltung zukünftiger Roboter, die in der Lage sind, mit unerfahrenen Nutzern zu interagieren. Die Dissertation hebt hervor, dass die Vorhersagbarkeit und Akzeptanz von Robotern entscheidend für deren Einsatz in realen Szenarien sind. Die praktischen Anwendungen dieser Forschung sind vielfältig und reichen von Servicerobotern bis hin zu sozialen Robotern, die in der Lage sind, menschliche Interaktionen zu verstehen und darauf zu reagieren.
3.1 Zukünftige Forschungsrichtungen
Die Dissertation schlägt vor, dass zukünftige Forschungen sich auf die Weiterentwicklung von nonverbalen Kommunikationsfähigkeiten konzentrieren sollten. Insbesondere die Verbesserung der Gesten und Blickstrategien könnte die Interaktion zwischen Mensch und Roboter weiter optimieren. Die Integration von künstlicher Intelligenz zur Analyse und Interpretation von menschlichem Verhalten könnte ebenfalls eine vielversprechende Richtung für zukünftige Studien darstellen. Die Dissertation schließt mit der Aufforderung, die Erkenntnisse in der Praxis zu testen und weiterzuentwickeln, um die Akzeptanz und Effizienz von Robotern in verschiedenen Anwendungsbereichen zu erhöhen.
Dokumentreferenz
- Nonverbal Communication during Human-Robot Object Handover (Phillip)
- Cognitive Interaction Technology (CITEC) (Cluster of Excellence)
- RoboCup@home competitions (Various)
- German Research Foundation (DFG)
- Meka M1 (Meka Robotics)