KiMMI-SF
Adaptives Softwareframework für Kontextabhängige intuitive Mensch-Maschine-Interaktion
Im Rahmen des Projektes "KiMMI SF" soll ein Softwareframework für eine flexible und für den jeweiligen Kontext optimale Mensch-Maschine-Interaktion entwickelt werden. Dieses soll einerseits eine zur Laufzeit rekonfigurierbare Datenverarbeitung ermöglichen, andererseits sollen Methoden zur kontextabhängigen Auswertung, Selektion und Gewichtung von Datenquellen entwickelt werden.
Projektdetails
Bei KiMMI SF handelt es sich um ein Verbundvorhaben mit dem Ziel der Realisierung eines Softwareframeworks für eine flexible und für den jeweiligen Kontext optimale Mensch-Maschine-Interaktion.
Konkret wird im Teilvorhaben 1 ”Entwicklung eines adaptiven Softwareframeworks für MMI”, geleitet durch das DFKI RIC, ein adaptives Softwareframework entwickelt, das eine online rekonfigurierbare Datenverarbeitung ermöglicht, die auf unterschiedlichen Datenquellen basiert. Das Framework soll dabei eine multimodale Auswertung der Situation des Menschen, des Agenten und der Umwelt ermöglichen.
Im Teilvorhaben 2 ”Entwicklung von Methoden zur online Kontexterkennung”, geleitet durch die Universität Bremen, werden Methoden zur kontextabhängigen Auswertung, Selektion und Gewichtung von Datenquellen entwickelt, um so eine online Interpretation von Kontextinformation auf Basis multimodaler Daten zu ermöglichen und den Zustand des Menschen abzuleiten. Das im Verbund entwickelte Softwareframework ist Voraussetzung für eine kontextabhängige intuitive Mensch-Maschine-Interaktion, die durch die Zusammenarbeit im Verbund ermöglicht werden soll und mit deren Hilfe die Interaktion zwischen Menschen und robotischen Agenten flexibel, d.h. auch bei Kontextwechseln, weitergeführt werden kann.
Durch die adaptive Natur des in KiMMI SF zu entwickelnden Softwareframeworks für flexible und für den jeweiligen Kontext optimale Mensch-Maschine-Interaktion wird u.a. erwartet, dass Ausfallzeiten aufgrund von sonst nicht erkannten Kontext- und Intentionswechseln beim Menschen minimiert werden können. Es kann damit als wesentlicher Beitrag für den Erfolg von zukünftigen Missionen dienen. KiMMI SF baut auf vorhandenen Technologieentwicklungen in vorangegangen Vorhaben aus dem Bereich Raumfahrt insbesondere im Schwerpunkt Providing Services (PS) auf.
Videos
RH5 Manus: Robotertanzgenerierung basierend auf musikanalysegesteuerter Trajektorienoptimierung
Musikalisches Tanzen ist ein allgegenwärtiges Phänomen in der menschlichen Gesellschaft. Die Fähigkeit von Robotern zu tanzen hat das Potenzial, die Koexistenz von Mensch und Roboter akzeptabler zu machen. Daher haben tanzende Roboter in den letzten Jahren ein erhebliches Forschungsinteresse geweckt. In diesem Beitrag stellen wir eine neuartige Formalisierung des Robotertanzes als Planung und Steuerung von optimal getakteten Aktionen vor, die auf
Taktzeiten und zusätzlichen, aus der Musik extrahierten Merkmalen. Wir zeigen die Anwendung dieser Formulierung in drei verschiedenen Varianten: mit der Eingabe einer Choreografie durch einen menschlichen Experten, der Imitation einer vordefinierten Choreografie und der automatischen Generierung einer neuen Choreografie. Unsere Methode wurde an vier verschiedenen Musikstücken validiert, sowohl in der Simulation als auch an einem realen Roboter, dem humanoiden Oberkörperroboter RH5 Manus.
