Motivation und Zielstellung

Das Projekt MaTraB reagiert auf den zunehmenden Fachkräftemangel und die steigenden Anforderungen an Digitalisierung und Automatisierung in Sachsen. In einem industriellen Umfeld, das zunehmend auf flexible Fertigungskonzepte angewiesen ist, gewinnt die Robotik an Bedeutung. Die enge Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter erfordert intelligente Assistenzsysteme, die eine sichere und effiziente Interaktion ermöglichen. Ein zentraler Aspekt dieser Interaktion ist die adaptive Transparenz des Roboterverhaltens, die es Menschen erlaubt, die Handlungen der Roboter zu verstehen und angemessen darauf zu reagieren. Ziel des Projekts ist es, verschiedene Kommunikationsmechanismen zu untersuchen und prototypisch umzusetzen, um die Bewegungsabsichten der Roboter klar zu kommunizieren. Hierbei wird die menschliche Aufmerksamkeit erfasst, um die Kommunikation dynamisch anzupassen. MaTraB fördert nicht nur die Effizienz und Robustheit der Zusammenarbeit, sondern bildet auch NachwuchswissenschaftlerInnen aus, die in der Lage sind, innovative Lösungen für die Herausforderungen der modernen Industrie zu entwickeln. Durch den interdisziplinären Ansatz und die Einbindung von Partnern aus verschiedenen Fakultäten wird die Wettbewerbsfähigkeit des Wirtschaftsstandortes Sachsen gestärkt und ein Beitrag zur Fachkräftesicherung geleistet.

Vorgehensweise

Im Projekt MaTraB wird ein menschenzentrierter Design-Ansatz verfolgt, um die Bewegungskommunikation zwischen Mensch und Roboter zu verstehen. Zu Beginn erfolgt eine detaillierte Nutzungskontextanalyse, die auf Experteninterviews in lokalen Unternehmen und Literaturrecherchen basiert. Anschließend werden mehrere aufeinander aufbauende experimentelle Studien durchgeführt, in denen die Teilnehmer mit einem Roboterarm in kollaborativen Montageaufgaben interagieren. Dabei werden verschiedene Designs für die explizite und implizite Kommunikation getestet, während systematisch unterschiedliche Aufmerksamkeitsbedingungen durch Nebenaufgaben geschaffen werden. Eyetracking und Befragungsmethoden kommen zum Einsatz, um Aspekte wie Aufmerksamkeit, Workload, Verständnis des Roboterverhaltens und Vertrauen zu messen. Parallel dazu wird eine Algorithmenentwicklung zur kognitiven Modellierung und zur sensorischen Überwachung der Umgebung des Roboters durchgeführt. In der letzten Phase des Projekts werden die entwickelten Modelle in einem Labordemonstrator zusammengeführt, um die aufmerksamkeitsadaptive Kommunikation empirisch zu überprüfen.

Ergebnisse

Die Ergebnisse des Projekts MaTraB umfassen ein besseres Verständnis von Kommunikationsmechanismen, die es Robotern ermöglichen, ihre Bewegungsabsichten klar und verständlich zu vermitteln und deren Anpassung an verschiedene Aufmerksamkeitszustände. Durch deren systematische Untersuchung können bedeutende Erkenntnisse zur Transparenz, Vertrauen, Effizienz und Robustheit der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter gewonnen werden. Zudem entstehen kognitive Modelle der menschlichen Aufmerksamkeit, Wahrnehmung und Entscheidungsfindung, über die der Roboter auf zukünftige Handlungen schließen und seine Kommunikation dynamisch anpassen kann, was wiederum das Vertrauen und die Effizienz der Zusammenarbeit steigern kann. Die entwickelten Algorithmen und Modelle werden in heterogenen Rechenplattform implementiert, die eine ressourcenschonende, stromsparende Datenverarbeitung ermöglicht. Darüber hinaus werden konkrete Gestaltungsempfehlungen für die aufmerksamkeitsadaptive Kommunikation von Roboterbewegungen erarbeitet, die in der Praxis anwendbar sind. Die Ergebnisse tragen zur Fachkräftesicherung und zur Qualifizierung des wissenschaftlichen Nachwuchses im Bereich Robotik und Künstliche Intelligenz bei, indem sie wertvolle Kompetenzen für die zukünftige industrielle Anwendung vermitteln.