Kollegger, Gerrit (2020)
Bidirektionale Interaktion von Mensch und Roboter beim Bewegungslernen - Visuelle Wahrnehmung von Roboterbewegungen.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.25534/tuprints-00012716
Dissertation, Erstveröffentlichung

Kurzbeschreibung (Abstract)

In den vergangenen Jahrzehnten haben sich die Arbeitsbereiche von Menschen und Robotern zunehmend gegenseitig durchdrungen. Interaktionen zwischen Mensch und Roboter sind in vielen Lebensbereichen, z. B. Industrie, Medizin, Rehabilitation und Sport gegenwärtig. Während Roboter bisher vorwiegend starr programmiert wurden, hat sich in den letzten Jahren ein Paradigmenwechsel hin zu einer anpassungsfähigen, lernenden Programmierung vollzogen. Basierend auf diesem neuen Ansatz der Programmierung tritt eine direkte, teils physische Interaktion zwischen Mensch und Roboter zunehmend in den Fokus der Entwicklung und eröffnet ein bisher ungeahntes Potential zur Weiterentwicklung der Mensch-Roboter-Interaktion.

Die Beziehung von Mensch und Roboter ist von vielen, teils extremen Unterschieden zwischen den beiden Systemen gekennzeichnet (Verfügbare Sensorik, Anzahl der Freiheitsgrade, Anzahl der Muskeln/Aktuatoren sowie Integrationsgrad von Sensorik und Aktuatorik). Diese Unterschiede erweisen sich für die beiden Systeme in einem isolierten Bewegungslernprozess teils als Vor- und teils als Nachteil. Der Frage, wie sich die Vorteile der beiden Systeme in einem gemeinsamen bidirektionalen Bewegungslernprozess optimal kombinieren lassen, geht das Projekt Bidirectional Interaction between Human and Robot when learning movements nach. Im Rahmen dieses interdisziplinären Forschungsprojektes sollen die Erkenntnisse aus den Bereichen der Sportwissenschaft und der Informatik kombiniert und die wissenschaftliche Basis für ein verbessertes Mensch-Roboter-Training gelegt werden. Das Projekt unterteilt sich dabei in vier Teilbereiche: die bidirektionale Interaktion zweier Menschen, die unidirektionale Interaktion von Mensch und Roboter (zwei Richtungen) sowie die bidirektionale Interaktion von Mensch und Roboter.

In dieser Dissertation werden drei Artikel zu der beschriebenen Thematik vorgestellt. Der erste Artikel beschreibt Ziele und Struktur des Forschungsprojekts sowie drei exemplarische Studien zu den ersten drei Teilbereichen des Projekts. Aufbauend auf den Erkenntnissen einer der vorgestellten Studien zur Bedeutung der Beobachtungsperspektive beim Bewegungslernen, fokussieren die beiden darauf folgenden Artikel die visuelle Wahrnehmung von Roboterbewegungen durch den Menschen. Der Beschreibung des Projekts in Zielen und Struktur schließt sich im Artikel I die Vorstellung von drei exemplarischen Untersuchungen an. Die erste Studie betrachtet die bidirektionale Interaktion in Mensch-Mensch-Dyaden. Sie verifiziert einen prototypischen, dyadischen Bewegungslernprozess und identifiziert relevante Themen, die auf Mensch-Roboter-Dyaden übertragen werden können. Zur unidirektionalen Interaktion zwischen Mensch und Roboter werden zwei Studien vorgestellt. Im Bereich des Lernens eines Roboters von einem Menschen wird eine iterative Feedbackstrategie eines Roboters beschrieben. Eine Untersuchung zur Bedeutung der Beobachtungsperspektive beim Bewegungslernen von Mensch und Roboter bearbeitet den Bereich des unidirektionalen Lernens eines Mensches von einem Roboter. Basierend auf dieser Untersuchung ergeben sich die Fragestellungen, die in den folgenden beiden Artikeln untersucht werden.

Während viele Studien die Wahrnehmung von biologischen Bewegungen untersucht haben, befassen sich nur wenige Ansätze mit der Wahrnehmung von nichtbiologischen Roboterbewegungen. Um diese Lücke zu schließen, werden im Artikel II zwei aufeinander aufbauende Studien zur Wahrnehmung von Roboterputtbewegungen durch den Menschen vorgestellt. Es konnte gezeigt werden, dass eine Leistungsvorhersage der gezeigten Roboterputtbewegungen nur bei Sichtbarkeit der vollständigen Bewegung möglich sind. Insbesondere die Ausschwungphase scheint eine Vielzahl an räumlich-zeitlichen Informationen bereit zu stellen, die einen großen Einfluss auf die Leistungsvorhersage besitzen. Aufbauend auf den bisher gewonnenen Erkenntnissen wird im Artikel III eine Studie vorgestellt, die versucht, die für die Ableitung von räumlich-zeitlichen Informationen wichtigen Bewegungselemente zu identifizieren. Im Rahmen der vorgestellten Untersuchung wurden die gezeigten Roboterputtbewegungen teilweise manipuliert. Wichtige Bewegungselemente, z. B. Roboter, Schläger oder Ball, wurden ausgeblendet. Zusammenfassend betrachtet diese Dissertation die visuelle Wahrnehmung von Roboterbewegungen durch den Menschen am Beispiel der Puttbewegung im Golf. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit sind Erkenntnisse, die in einen bidirektionalen Bewegungslernprozess von Mensch-Roboter-Dyaden überführt werden können. Aus der Arbeit ergeben sich weiterführende Forschungsansätze und Fragestellungen, die eine hohe Relevanz für die Weiterentwicklung der Interaktion von Mensch und Roboter besitzen.

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