KAMeri

Kognitiver Arbeitsschutz für die Mensch-Maschinen-Interaktion

Wissenschaftliche/r Leiter/in:
 
Projektkoordinator/in:
Berlin eemagine Medical Imaging Solutions GmbH
 
Projektleiter/in:
 
Ansprechpartner/in:

Das Projekt KAMeri zielt auf die Verbesserung der Arbeitssicherheit durch die Analyse von Gehirnwellen und die Anpassung der Mensch-Maschine Interaktion an den kognitiven Zustand des Arbeitnehmers. Ein neues, einfach zu bedienendes EEG-Headset wird entwickelt, um Gehirnströme zu erfassen. Die Gehirnströme werden analysiert, um sicherheitsrelevante kognitive Zustände wie z.B. Ermüdung zu erkennen und das Verhalten des Roboters anzupassen.

Laufzeit: 01.08.2018 bis 31.07.2021
Zuwendungsempfänger: DFKI GmbH
Fördergeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Förderkennzeichen: Mit Mitteln des Bundesministerium für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 16SV8023 gefördert.
Partner:

eemagine Medical Imaging Solutions GmbH, Berlin
August-Wilhelml-Scheer Institut, Saarbrücken
NEXT.robotics GmbH & Co. KG, Villingen-Schwenningen

Anwendungsfelder: Logistik, Produktion und Consumer
Verwandte Projekte: TransFIT
Flexible Interaktion für Infrastrukturaufbau mittels Teleoperation und direkte Kollaboration und Transfer in Industrie 4.0 (07.2017- 06.2021)
TransTerrA
Semi-autonome kooperative Exploration planetarer Oberflächen mit Errichtung einer logistischen Kette sowie Betrachtung terrestrischer Anwendbarkeit einzelner Aspekte (05.2013- 12.2017)
VI-Bot
Virtual Immersion for holistic feedback control of semi-autonomous robots (01.2008- 12.2010)
Verwandte Software: pySPACE
Signalverarbeitungs- und Klassifikationsumgebung in Python

Projektdetails

Das vorliegende Foschungsvorhaben soll mit einem neuen, innovativen Ansatz einen entscheidenen Beitrag zur Verbesserung des Arbeitsschutzes und der Arbeitsbedingungen in Umgebungen leisten, die durch enge Mensch-Roboter Interaktion gekennzeichnet sind. Erstes Ziel des Vorhabens ist dabei die kognitive Verfassung, also beispielsweise den Stresslevel oder die Konzentrationsfähigkeit der Arbeiter zu messen und damit die Interaktion mit Robotern und Maschinen in Echtzeit mit Hinblick auf eine erhöhte Sicherheit zu optimieren.

Die Messung der kognitiven Zustände soll durch in Headsets integrierte Brain-Computer-Interfaces erfolgen, die permanent per EER Gehirnströme erfassen, und mittels modernen Analysemethoden ausgewertet werden. Die so erlangten Informationen werden genutzt, um die auszuführenden Arbeitsabläufe anzupassen. So soll zum Beispiel bei nachlassender Aufmerksamkeit des Arbeiteres der im Prozess involvierte Roboter selbstständig die Geschwindigkeit drosseln.

Auf diese Weise kann das zweite Ziel, eine Reduzierung von Arbeitsunfällen, die in der Zusammenarbeit von Mensch und Roboter auftreten, sowie eine Förderung der physischen und psychischen Gesundheit der Mitarbeiter realisiert werden.

Technologisch soll das Forschungsvorhaben also eine neue Form der Mensch-Maschine-Interaktion in der Produktion ermöglichhen, die die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter intuitiver, effizienter und ergonomischer gestaltet.

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zuletzt geändert am 26.08.2019
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