Mensch-Roboter-Interaktion

Mensch-Roboter-Interaktion ist das Studium der Interaktionen zwischen Mensch und Roboter. Es wird von Forschern oft als HRI bezeichnet. Die Mensch-Roboter-Interaktion ist ein multidisziplinäres Feld mit Beiträgen aus Mensch-Computer-Interaktion, künstlicher Intelligenz, Robotik, Verständnis natürlicher Sprache, Design und Sozialwissenschaften.

Definition
Durch die Zusammenstellung der beiden Wörter „Inter“ und „Aktion“ formuliert der Begriff Interaktion in seiner Etymologie die Idee einer wechselseitigen Aktion mehrerer Elemente. Im Bereich der menschlichen Beziehungen interveniert „Interaktion“ als eine Kontraktion des Ausdrucks „soziale Interaktion“, der als zwischenmenschliche Beziehung zwischen zwei Individuen (hier Mensch / Roboter) definiert ist, in der Informationen geteilt werden.

Die Mensch-Roboter-Interaktion ist um mehrere technologische Panels herum organisiert. Um Roboter zu entwickeln, die zusammenarbeiten können, aber auch in Kontakt mit Menschen leben, arbeiten Forscher an der Entwicklung von Lernalgorithmen, untersuchen den mechanischen Aspekt und forschen zu Materialien.

Ursprünge
Mensch-Roboter-Interaktion war schon vor der Existenz von Robotern ein Thema sowohl von Science-Fiction als auch von akademischen Spekulationen. Da HRI von Kenntnissen der (manchmal natürlichen) menschlichen Kommunikation abhängt, sind viele Aspekte von HRI eine Fortsetzung von Themen der menschlichen Kommunikation, die viel älter sind als die Robotik per se.

Der Ursprung des HRI als diskretes Problem wurde 1941 von Isaac Asimov, Autor des 20. Jahrhunderts, in seinem Roman I, Robot, angegeben. Er nennt die drei Gesetze der Robotik als

Ein Roboter darf einen Menschen nicht verletzen oder durch Untätigkeit einem Menschen Schaden zufügen lassen.
Ein Roboter muss alle Anweisungen befolgen, die ihm von Menschen erteilt werden, es sei denn, solche Befehle würden mit dem Ersten Gesetz kollidieren.
Ein Roboter muss seine eigene Existenz schützen, solange dieser Schutz nicht mit dem ersten oder dem zweiten Gesetz in Konflikt steht.

Diese drei Gesetze der Robotik bestimmen die Idee der sicheren Interaktion. Je näher der Mensch und der Roboter kommen und je komplexer die Beziehung wird, desto höher steigt das Risiko, dass sich ein Mensch verletzt. In fortschrittlichen Gesellschaften lösen Hersteller, die Roboter einsetzen, dieses Problem, indem sie Menschen und Roboter den Arbeitsbereich zu keiner Zeit freigeben lassen. Dies wird erreicht, indem sichere Zonen mithilfe von Lidar-Sensoren oder physischen Käfigen definiert werden. Daher ist die Anwesenheit von Menschen während der Arbeit im Roboterarbeitsbereich vollständig verboten.

Mit den Fortschritten der künstlichen Intelligenz könnten autonome Roboter schließlich proaktiveres Verhalten haben und ihre Bewegung in komplexen, unbekannten Umgebungen planen. Diese neuen Funktionen behalten die Sicherheit als primäres Thema und die Effizienz als zweitrangig. Um diese neue Robotergeneration zu ermöglichen, werden Forschungen zur Erkennung von Personen, zur Bewegungsplanung, zur Rekonstruktion von Szenen, zum intelligenten Verhalten durch Aufgabenplanung und zum konformen Verhalten unter Verwendung von Kraftsteuerung (Impedanz- oder Admittanzkontrollschemata) durchgeführt.

Das Ziel der HRI-Forschung ist es, Modelle der Erwartungen des Menschen in Bezug auf die Roboterinteraktion zu definieren, um das Roboterdesign und die algorithmische Entwicklung zu steuern, die eine natürlichere und effektivere Interaktion zwischen Mensch und Roboter ermöglichen. Die Forschung reicht von der Arbeitsweise des Menschen mit ferngesteuerten unbemannten Fahrzeugen bis zur Peer-to-Peer-Zusammenarbeit mit anthropomorphen Robotern.

Viele im HRI-Bereich untersuchen, wie Menschen zusammenarbeiten und interagieren, und verwenden diese Studien, um zu motivieren, wie Roboter mit Menschen interagieren sollten.

Das Ziel freundschaftlicher Mensch-Roboter-Interaktionen
Roboter sind künstliche Agenten mit Wahrnehmungs- und Handlungsfähigkeiten in der physischen Welt, die von Forschern oft als Arbeitsbereich bezeichnet werden. Ihr Einsatz wurde in Fabriken verallgemeinert, heutzutage findet man sie jedoch in den meisten technologisch fortschrittlichsten Gesellschaften in so kritischen Bereichen wie Such- und Rettungsaktionen, militärischen Schlachten, Minen- und Bombenentdeckung, wissenschaftlichen Erkundungen, Strafverfolgung, Unterhaltung und Krankenhauspflege.

Diese neuen Anwendungsdomänen implizieren eine engere Interaktion mit dem Benutzer. Das Konzept der Nähe ist in seiner vollen Bedeutung zu verstehen, Roboter und Menschen teilen den Arbeitsbereich, aber auch Ziele in Bezug auf die Aufgabenerfüllung. Diese enge Interaktion erfordert neue theoretische Modelle, einerseits für die Robotikwissenschaftler, die an der Verbesserung des Roboternutzens arbeiten, und andererseits, um die Risiken und den Nutzen dieses neuen „Freundes“ für unsere moderne Gesellschaft zu bewerten.

Mit dem Fortschritt in der KI konzentriert sich die Forschung auf einen Teil auf die sicherste körperliche Interaktion, aber auch auf eine sozial korrekte Interaktion, die von kulturellen Kriterien abhängig ist. Ziel ist es, eine intuitive und einfache Kommunikation mit dem Roboter durch Sprache, Gesten und Gesichtsausdrücke aufzubauen.

Dautenhahn bezeichnet die freundliche Mensch-Roboter-Interaktion als „Robotiquette“ und definiert sie als „soziale Regeln für Roboterverhalten (eine“ Robotiquette „), die für den Menschen angenehm und akzeptabel ist.“ Der Roboter muss sich an unsere Art, Wünsche und Befehle auszudrücken, anpassen und nicht das Gegenteil. In alltäglichen Umgebungen wie z. B. Häusern gelten weitaus komplexere soziale Regeln als in Fabriken oder sogar in militärischen Umgebungen. Daher benötigt der Roboter Fähigkeiten zum Erkennen und Verstehen, um dynamische Modelle seiner Umgebung zu erstellen. Es muss Objekte kategorisieren, Menschen erkennen und lokalisieren und ihre Emotionen fördern. Das Bedürfnis nach dynamischen Kapazitäten treibt jeden Teilbereich der Robotik voran.

Darüber hinaus können Roboter durch das Verstehen und Erkennen von sozialen Hinweisen kollaborative Szenarien mit Menschen ermöglichen. Durch den rasanten Aufstieg von Maschinen für die persönliche Fertigung, wie z. B. Desktop-3D-Drucker, Laserschneider usw., die zu uns nach Hause kommen, können sich Szenarien ergeben, in denen Roboter gemeinsam die Kontrolle teilen, Aufgaben koordinieren und Aufgaben erfüllen können. Industrieroboter wurden bereits in industrielle Montagelinien integriert und arbeiten mit Menschen zusammen. Die sozialen Auswirkungen solcher Roboter wurden untersucht und haben gezeigt, dass Arbeiter immer noch Roboter und soziale Einheiten behandeln, sich auf soziale Signale verlassen, um zu verstehen und zusammenzuarbeiten.

Am anderen Ende der HRI-Forschung ist die kognitive Modellierung der „Beziehung“ zwischen Mensch und Roboter den Psychologen und Roboterforschern zugute, die von Anwendern oft untersucht werden. Diese Forschung ist ein Teil der menschlichen Gesellschaft. Für eine effektive Mensch-Humanoide-Roboter-Interaktion sollten zahlreiche Kommunikationsfähigkeiten und verwandte Merkmale in das Design solcher künstlichen Agenten / Systeme integriert werden.

Vereinfachung der Interaktionen
Humanisierung
Nicht nur das Aussehen ist wichtig, sondern auch Gesten spielen eine wichtige Rolle. Je humanoider der Roboter aussieht, desto leichter fällt es dem Mann, seine Firma zu akzeptieren.

Um die Akzeptanz des Roboters durch den Menschen zu erleichtern und eine natürliche und sichere Interaktion zu gewährleisten, ist nichts dem Zufall überlassen, angefangen beim Aussehen des Roboters. Das flexible Material, das von Robopec als „Haut“ ausgewählt wird, trägt dazu bei, den Roboter ausdrucksstark zu machen: „Reeti ermöglicht uns die Interaktion zwischen dem Mann und dem Roboter durch eine Reihe von Emotionen. Die Haut von Reeti ist geschmeidig und verformbar bestimmte Emotionen nachahmen „, erklärt Christophe Rousset, Gründer von Robopec. Weiche und intelligente Materialien ermöglichen nicht nur ein ausdrucksstarkes Gesicht, sondern auch eine empfindlichere Berührung.

Darüber hinaus ist die Reproduktion menschlicher sensomotorischer Fähigkeiten auf einem Roboter nach wie vor eine wesentliche Herausforderung für die Robotik. Diese Lücke wird zwischen künstlicher Intelligenz und sinnvoller Intelligenz genannt: Paradox of Moravec.

Autonomie
AIST (Nationales Institut für fortgeschrittene industrielle Wissenschaft und Technologie von Tsukuba) in Zusammenarbeit mit dem CNRS arbeitet seit 10 Jahren an der Entwicklung der Kommunikation zwischen Mensch und Roboter, einschließlich des Versuchs, einen völlig autonomen Roboter zu schaffen, der den Mann versteht und ihm gehorcht. Um dies zu ermöglichen, entscheiden sich Wissenschaftler für einen fokussierten Ansatz bei der dreisinnlichen Wahrnehmung. Mit iCub, einem kleinen Open-Source-Roboter mit drei Sinnen (Sehen, Hören, Berühren), arbeiten Forscher am italienischen Institut für Technologie daran, den Tastsinn zu verbessern. iCub ist ein humanoider Roboter, der mit seiner Umgebung und Menschen interagieren kann. Überdeckt mit sensorischen Sensoren kann es verschiedene Objekte erkennen, diese erfassen, ohne sie zu zerquetschen, und ihren Namen behalten.

Bei Akka Technologies haben Ingenieure eine künstliche Intelligenzschicht in das Link and Go-Roboterauto eingebaut: „Das Auto erkennt den Insassen und schlägt je nach Zeit und Kontext Routen vor. Der Roboter wird zur Prophezeiungskraft. Aber Unabhängig vom Grad der Intelligenz muss der Mann immer in der Lage sein, die Hand zurückzunehmen, insbesondere bei den dem Dienst gewidmeten kollaborativen Robotern. Weit entfernt von den Fiktionen des Roboters, der in der Lage ist, die Kontrolle über unser Leben zu übernehmen, ist Rodolphe Hasselvander, Direktor von Das Zentrum für integrierte Robotik von Ile-de-France (CRIIF) bringt uns wieder in die Realität: „Wir sind nicht an der Stelle, an der autonome Roboter sind. Die Idee ist, dass ein Roboter ferngesteuert wird.

Technologische Herausforderungen
– Intelligente Materialien: um den Tastsinn zu verbessern.
– Sensorik: Um die Umwelt besser wahrzunehmen.
– Rechenleistung: um die Flugbahnen in Echtzeit zu definieren.
– Künstliche Intelligenz: Lernen, die Umgebung zu erkennen und neue Aufgaben auszuführen.
– Mechanik: Damit die Bewegungen des Roboters für den Mann natürlich erscheinen. 3

Allgemeine HRI-Forschung
Die HRI-Forschung umfasst ein breites Spektrum von Feldern, von denen einige allgemein auf die Natur des HRI ausgerichtet sind.

Methoden zur Wahrnehmung von Menschen
Die meisten Methoden beabsichtigen die Erstellung eines 3D-Modells anhand der Umgebung. Die Propriozeptionssensoren ermöglichen es dem Roboter, Informationen über seinen eigenen Zustand zu haben. Diese Informationen sind relativ zu einer Referenz.

Methoden zur Wahrnehmung von Menschen in der Umgebung basieren auf Sensorinformationen. Forschungen zu Sensorkomponenten und von Microsoft geleiteter Software liefern nützliche Ergebnisse zum Extrahieren der menschlichen Kinematik. Ein Beispiel für eine ältere Technik ist die Verwendung von Farbinformationen, z. B. die Tatsache, dass bei hellhäutigen Menschen die Hände leichter sind als die Kleidung, die getragen wird. In jedem Fall kann ein von vornherein modellierter Mensch an die Sensordaten angepasst werden. Der Roboter baut oder hat (abhängig von der Autonomie des Roboters) eine 3D-Abbildung seiner Umgebung, der die Orte des Menschen zugeordnet sind.

Ein Spracherkennungssystem wird verwendet, um menschliche Wünsche oder Befehle zu interpretieren. Durch die Kombination der durch Propriozeption, Sensor und Sprache abgeleiteten Informationen wird die Position und der Zustand des Menschen (stehend, sitzend) bestimmt.

Methoden zur Bewegungsplanung
Die Bewegungsplanung in einer dynamischen Umgebung ist eine Herausforderung, die derzeit nur für Roboter mit 3 bis 10 Freiheitsgraden erreicht wird. Humanoide Roboter oder sogar zwei bewaffnete Roboter mit bis zu 40 Freiheitsgraden sind für dynamische Umgebungen mit heutiger Technologie ungeeignet. Roboter mit geringerer Dimension können jedoch eine Feldmethode zum Berechnen von Flugbahnen verwenden, um Kollisionen mit Menschen zu vermeiden.

Kognitive Modelle und Theorie des Geistes
Menschen zeigen negative soziale und emotionale Reaktionen sowie ein vermindertes Vertrauen gegenüber einigen Robotern, die dem Menschen sehr nahe, aber unvollständig ähneln; Dieses Phänomen wurde als „Uncanny Valley“ bezeichnet. Jüngste Forschungen zu Telepresence-Robotern haben jedoch gezeigt, dass das Nachahmen von Körperpositionen und ausdrucksstarken Gesten die Roboter sympathisch gemacht hat und sich in eine entfernte Umgebung bewegt. Ferner wurde die Anwesenheit eines menschlichen Bedieners stärker wahrgenommen, wenn er mit einem Android- oder humanoiden Telepresence-Roboter getestet wurde, als bei normaler Videokommunikation über einen Monitor.

Während es immer mehr Forschungen zu den Wahrnehmungen und Emotionen der Benutzer gegenüber Robotern gibt, sind wir noch weit von einem vollständigen Verständnis entfernt. Nur zusätzliche Experimente bestimmen ein genaueres Modell.

Basierend auf früheren Recherchen haben wir einige Hinweise zur aktuellen Einstellung und Verhalten der Benutzer rund um Roboter:

Während der anfänglichen Interaktionen sind die Menschen unsicherer, erwarten weniger soziale Präsenz und haben weniger positive Gefühle, wenn sie über die Interaktion mit Robotern nachdenken. Dieses Ergebnis wurde als Skript für die Interaktion von Mensch zu Mensch bezeichnet.
Es wurde beobachtet, dass, wenn der Roboter ein proaktives Verhalten ausführt und einen „Sicherheitsabstand“ (durch Eindringen in den Benutzerraum) nicht beachtet, der Benutzer manchmal Angst äußert. Diese Angstreaktion ist personenabhängig.
Es hat sich auch gezeigt, dass negative Gefühle oft zum Ausdruck gebracht werden, wenn ein Roboter keinen besonderen Nutzen hat. Der Roboter wird als nutzlos wahrgenommen und seine Anwesenheit wird nervig.
Menschen haben auch gezeigt, dass sie dem Roboter Persönlichkeitsmerkmale zuordnen, die nicht in Software implementiert wurden.

Methoden zur Mensch-Roboter-Koordination
Eine Vielzahl von Arbeiten im Bereich der Mensch-Roboter-Interaktion hat untersucht, wie Menschen und Roboter besser zusammenarbeiten können. Der wichtigste soziale Hinweis für den Menschen während der Zusammenarbeit ist die gemeinsame Wahrnehmung einer Aktivität. Zu diesem Zweck haben Forscher die vorausschauende Robotersteuerung anhand verschiedener Methoden untersucht, darunter: Überwachung des Verhaltens menschlicher Partner mithilfe von Eye-Tracking, Rückschlüsse auf die menschliche Aufgabenabsicht und proaktives Handeln seitens des Roboters. Die Studien haben gezeigt, dass die vorausschauende Kontrolle den Benutzern dabei geholfen hat, Aufgaben schneller zu erledigen als mit der reaktiven Kontrolle alleine.

Ein allgemeiner Ansatz für das Programmieren von sozialen Hinweisen für Roboter besteht darin, zuerst das Verhalten von Mensch zu Mensch zu studieren und dann das Lernen zu übertragen. Koordinationsmechanismen in der Mensch-Roboter-Kollaboration basieren beispielsweise auf neurowissenschaftlichen Arbeiten, in denen untersucht wurde, wie gemeinsames Handeln in einer Mensch-Mensch-Konfiguration ermöglicht werden kann, indem Wahrnehmung und Handeln in einem sozialen Kontext und nicht isoliert untersucht werden. Diese Studien haben gezeigt, dass die Aufrechterhaltung einer gemeinsamen Darstellung der Aufgabe für die Ausführung von Aufgaben in Gruppen von entscheidender Bedeutung ist. Zum Beispiel haben die Autoren die Aufgabe des Zusammenfahrens untersucht, indem sie die Zuständigkeiten Beschleunigen und Bremsen voneinander trennen, dh eine Person ist für das Beschleunigen und die andere für das Bremsen verantwortlich. Die Studie ergab, dass Paare das gleiche Leistungsniveau wie Individuen erreichten, wenn sie Feedback über den Zeitpunkt ihrer Aktionen erhielten. In ähnlicher Weise haben die Forscher den Aspekt der Übergabe von Mensch zu Mensch mit Haushaltsszenarien untersucht, wie beispielsweise das Passieren von Speisetellern, um eine adaptive Steuerung derselben bei Mensch-Roboter-Übergaben zu ermöglichen. In jüngster Zeit haben die Forscher ein System untersucht, das die Montageaufgaben automatisch auf die angestellten Mitarbeiter verteilt, um die Koordination zu verbessern.

Anwendungsorientierte HRI-Forschung
Neben der allgemeinen HRI-Forschung erforschen die Forscher derzeit Anwendungsbereiche für Mensch-Roboter-Interaktionssysteme. Anwendungsorientierte Forschung wird eingesetzt, um aktuelle Robotik-Technologien gegen die Probleme der heutigen Gesellschaft einzusetzen. Während die Mensch-Roboter-Interaktion noch ein relativ junges Interessengebiet ist, gibt es in vielen Bereichen aktive Entwicklung und Forschung.

HRI / OS-Forschung
Das Human-Robot-Interaktions-Betriebssystem (HRI / OS) „bietet ein strukturiertes Software-Framework für den Aufbau von Human-Robot-Teams, unterstützt eine Vielzahl von Benutzeroberflächen, ermöglicht Menschen und Robotern einen aufgabenorientierten Dialog und erleichtert die Integration von Robotern durch eine erweiterbare API „.

Suchen und retten
Ersthelfer sind in Bezug auf Such- und Rettungsmaßnahmen (SAR) großen Risiken ausgesetzt, zu denen normalerweise Umgebungen gehören, die für einen Menschen unsicher sind. Darüber hinaus bietet die Technologie Werkzeuge zur Beobachtung, die die Wahrnehmung des Menschen erheblich beschleunigen und verbessern können. Roboter können verwendet werden, um diese Bedenken auszuräumen. Die Forschung in diesem Bereich umfasst Anstrengungen, um Robotererkennung, Mobilität, Navigation, Planung, Integration und ferngesteuerte Steuerung zu berücksichtigen.

SAR-Roboter wurden bereits in Umgebungen wie dem Zusammenbruch des World Trade Centers eingesetzt.

Weitere Anwendungsbereiche sind:

Unterhaltung
Bildung
Feldrobotik
Heim- und Begleitrobotik
Gastfreundschaft
Rehabilitation und Altenpflege
Roboterunterstützte Therapie (RAT)