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iCHORES - Intuitive Kollaboration mit Robotern

Intuitive Collaboration with Household Robots inEverydaySett

Markus Vincze (ORCID: 0000-0002-2799-491X)
  • Grant-DOI 10.55776/I6114
  • Förderprogramm Einzelprojekte International
  • Status laufend
  • Projektbeginn 01.02.2023
  • Projektende 31.07.2026
  • Bewilligungssumme 270.386 €
  • Projekt-Website

Weave: Österreich - Belgien - Deutschland - Luxemburg - Polen - Schweiz - Slowenien - Tschechien

Wissenschaftsdisziplinen

Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik (60%); Informatik (40%)

Keywords

    Roboter, Intuitive Schnittstelle, Wahrnehmung, Szenenverstehen

Abstract

In den letzten Jahren sahen eine starke Entwicklung von Robotern, die für Service-Aufgaben eingesetzt werden sollen. Diese Roboter müssen so konzipiert sein, dass sie mit Menschen interagieren können, die wenig oder keine vorherige Erfahrung mit einem Roboter haben. Naive Benutzer müssen in der Lage sein, Roboter zu steuern und mit ihnen zusammenzuarbeiten. Daher sind weitere Forschungsarbeiten erforderlich, um die Bedürfnisse von unerfahrenen Benutzern durch intuitive Interaktionsmethoden zu erfüllen. Um diese Nische zu füllen, entwickeln wir Methoden zum besseren Verständnis der Mensch- Roboter-Interaktion durch eine kollaborative Roboterschnittstelle für humanoide Haushaltsroboter. Dabei können Benutzer durch multimodale Hinweise in Form von Sprache, Gesten und Blicken intuitiv mit dem Roboter interagieren. Das Projekt wird über den Stand der Technik hinausgehen, indem es visuelle und blickbasierte Modalitäten mit Sprache kombiniert, um die Absichten des Benutzers für eine erfolgreiche Aufgabenerfüllung zu verstehen. In einem benutzerzentrierten Ansatz mittels Benutzerstudien kreieren wir Modelle wie Menschen auf natürliche Weise Gesten und Blicke in natürlicher Kommunikation verwenden. Diese Studien werden für Szenarien durchgeführt, die verschiedene Tische und Regale sowie das Aufräumen eines ganzen Raums umfassen, um die Allgemeingültigkeit des Ansatzes zu zeigen. Die Szenarien werden sowohl in Virtual Reality (VR) als auch in realen Umgebungen entwickelt. Die VR Nachbildungen ermöglichen eine schnelle Umsetzung und eine erste Datenerfassung mit naiven Benutzern bereits in der Entwurfsphase. Anschließend werden diese Modelle in eine multimodale Schnittstelle für die Mensch-Roboter-Interaktion integriert. Zu diesem Zweck wird eine graphbasierte Darstellung visueller Szenen entwickeln, die Blickinformationen enthält und aus den gestischen Informationen extrahiert werden kann. Das Projekt zielt auf einen völlig neuen Ansatz für die Interaktion mit Robotern und anderen cyber-physischen Systemen ab. Die Idee ist, dass ein unerfahrener Benutzer mit einem Roboter über natürliche Sprache mit intuitiven Gesten und Blicken interagieren kann, im Gegensatz zu früheren kollaborativen Systemen, die programmähnliche Sprachbefehle verwenden. Die Schnittstelle wird durch die Durchführung von Nutzerstudien in einer realen Umgebung für beide Szenarien evaluiert, um die Auswirkungen des Einsatzes mehrerer Modalitäten in der Kommunikation zu untersuchen. Wir werden die Hypothesen testen, sodass die Einbeziehung von gesten- und blickbasierten Informationen in die Mensch- Roboter-Interaktion den menschlichen Benutzer in der Interaktion mit dem Roboter unterstützt das Vertrauen stärkt, dass der Mensch die Maschine sicher kontrollieren kann. Das Projekt wird von Bipin Indurkhya von der Universität Krakau geleitet, zusammen mit Michal Vavrecka, CTU Praha, und Markus Vincze von der TU Wien.

Forschungsstätte(n)
  • Technische Universität Wien - 100%
Internationale Projektbeteiligte
  • Bipin Indurkhya, Jagiellonina University - Polen
  • Michal Vavrecka, Czech Technical University Prague - Tschechien

Research Output

  • 44 Zitationen
  • 12 Publikationen
  • 1 Policies
  • 1 Datasets & Models
  • 1 Disseminationen
  • 1 Wissenschaftliche Auszeichnungen
Publikationen
  • 2025
    Titel Unrealgensyn: a framework for generating synthetic videos of Unfrequent human events
    DOI 10.1007/s10055-025-01146-9
    Typ Journal Article
    Autor Mulero-Pérez D
    Journal Virtual Reality
    Seiten 76
    Link Publikation
  • 2025
    Titel Shape-Biased Texture Agnostic Representations for Improved Textureless and Metallic Object Detection and 6D Pose Estimation
    DOI 10.1109/wacv61041.2025.00853
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Hönig P
    Seiten 8806-8815
  • 2024
    Titel Challenges for Monocular 6-D Object Pose Estimation in Robotics
    DOI 10.1109/tro.2024.3433870
    Typ Journal Article
    Autor Thalhammer S
    Journal IEEE Transactions on Robotics
    Seiten 4065-4084
  • 2023
    Titel TrackAgent: 6D Object Tracking via Reinforcement Learning
    DOI 10.1007/978-3-031-44137-0_27
    Typ Book Chapter
    Autor Röhrl K
    Verlag Springer Nature
    Seiten 323-335
  • 2023
    Titel Erkennung transparenter Objekte für die Laborautomatisierung
    DOI 10.1007/s00502-023-01158-w
    Typ Journal Article
    Autor Vincze M
    Journal e & i Elektrotechnik und Informationstechnik
    Seiten 519-529
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Open Challenges for Monocular Single-shot 6D Object Pose Estimation
    DOI 10.48550/arxiv.2302.11827
    Typ Preprint
    Autor Thalhammer S
  • 2023
    Titel Challenges for Monocular 6D Object Pose Estimation in Robotics
    DOI 10.48550/arxiv.2307.12172
    Typ Preprint
    Autor Thalhammer S
  • 2023
    Titel 3D-DAT: 3D-Dataset Annotation Toolkit for Robotic Vision
    DOI 10.1109/icra48891.2023.10160669
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Suchi M
    Seiten 9162-9168
  • 2024
    Titel Human-in-the-loop error detection in an object organization task with a social robot
    DOI 10.3389/frobt.2024.1356827
    Typ Journal Article
    Autor Frijns H
    Journal Frontiers in Robotics and AI
    Seiten 1356827
    Link Publikation
  • 2023
    Titel Challenges of Depth Estimation for Transparent Objects
    DOI 10.1007/978-3-031-47969-4_22
    Typ Book Chapter
    Autor Weibel J
    Verlag Springer Nature
    Seiten 277-288
  • 2023
    Titel COPE: End-to-end trainable Constant Runtime Object Pose Estimation
    DOI 10.1109/wacv56688.2023.00288
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Patten T
    Seiten 2859-2869
  • 2023
    Titel Object Change Detection for Autonomous Indoor Robots in Open-World Settings
    DOI 10.34726/hss.2023.111500
    Typ Other
    Autor Langer E
    Link Publikation
Policies
  • 2024
    Titel MINT initiative der Stadt Wien
    Typ Participation in a guidance/advisory committee
Datasets & Models
  • 2023 Link
    Titel 3D-DAT 3D-Dataset Annotation Toolkit for Robotic Vision
    Typ Data analysis technique
    Öffentlich zugänglich
    Link Link
Disseminationen
  • 2020
    Titel School workshops
    Typ Participation in an activity, workshop or similar
Wissenschaftliche Auszeichnungen
  • 2024
    Titel Best Paper Award at Austrian Symposium on AI, Robotics, and Vision 2024
    Typ Research prize
    Bekanntheitsgrad Continental/International

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