Wahrnehmungs-basierte Mensch-Roboter-Kooperation

Stellen Sie sich vor, ein Mensch und ein Roboter sollen gemeinsam eine Aufgabe erledigen wie zum Beispiel ein Regal zusammenzubauen. Für diese Aufgabe brauchen beide Partner visuelle Kontextinformationen, um erfolgreich zum Ziel zu kommen. Allerdings unterscheidet sich die menschliche von der maschinellen Wahrnehmung: Computer-Vision-Systeme sind präzise, erzielen wiederholbare Ergebnisse und sind in der Lage, Wellenlängen, die für den Menschen unsichtbar sind, wahrzunehmen. Eine typische menschliche Fähigkeit dagegen ist es, visuelle Information mit einer Bedeutung zu versehen (z.B. den Inhalt eines Bildes interpretieren). Daher stellt sich die Frage wie die Zusammenarbeit für Mensch-Roboter-Teams gestaltet werden soll, um Wahrnehmungs-basierte Aufgaben (z.B. gemeinsam etwas aus Lego-Steinen zusammenbauen) zu erledigen. Es besteht daher ein Bedarf an "grounding" in der Mensch-Roboter-Kooperation (der Mensch erhält zusätzliche visuelle Information aus der Perspektive des Roboters). Um dies zu erreichen, müssen wir die Stärken der Menschen (z.B. Problemlösung, Bedeutungsbestimmung, und die Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen) mit den Stärken der Robotik (z.B. omnivision Kameras, die Konsistenz der Messung, Speicherung von Wahrnehmungsdaten) kombinieren. Daher ist es das Ziel zu erforschen, wie Menschen in einer Zweiergruppe bei wahrnehmungsbasierten Aufgaben zusammenarbeiten und wie sie das nötige "grounding" erzielen. Die Ergebnisse aus den Studien von Zweiergruppen werden dann in einer adaptierten Weise auf Mensch-Roboter-Interaktionsszenarien übertragen und die Verhaltensweise des Roboters danach programmiert. Das Informationsdefizit zwischen menschlicher und maschineller Wahrnehmung wird überbrückt, indem der Mensch in identifizierten Momenten "durch die Augen des Roboters sieht", um den Erfolg in der Zusammenarbeit zu erhöhen. Danach werden Nutzer-Studien nach der Wizard-of-Oz-Technik (der Roboter agiert nicht autonom, sondern wird hinter den Kulissen von einem "Wizard" ferngesteuert) durchgeführt und im Hinblick auf die Zufriedenheit der Nutzer beurteilt werden. Die Ergebnisse der Studien werden folglich im Bezug auf Leistungs- und Qualitätskriterien (Usability, User Experience, und soziale Akzeptanz) verglichen, um ein Verständnis dessen zu erlangen, was zufriedenstellende Mensch-Roboter- Kooperation für den Nutzer ausmacht. Da es erste Erkenntnisse in der Mensch-Roboter-Interaktionsforschung gibt, dass zum Beispiel der kulturelle Hintergrund der Teilnehmer und die Gestalt des Roboters die Nutzer-Zufriedenheit von Mensch-Roboter-Kooperation beeinflussen kann, sollen schließlich Vergleichsstudien in den USA und in Japan durchgeführt werden, um diese Annahme im Zusammenhang mit wahrnehmungs-basierten Aufgaben zu überprüfen. Mit diesem Ansatz lässt sich systematisch erforschen, wie "grounding" in der Mensch-Roboter- Kooperation erreicht werden kann. Diese Forschung ist daher von großer Bedeutung für zukünftige Robotik- Vision-Projekte, in welchen Roboter wahrnehmungs-basierte Aufgaben gemeinsam mit Nutzern lösen sollen. Das Projekt verfolgt einen stark interdisziplinären Ansatz und vereint Aspekte der Forschung aus Soziologie, Informatik, Kognitionswissenschaft und Robotik.

Menschen sind bereit, einem Roboter in Not zu helfen, um die Zusammenarbeit mit ihm im Fluss zu halten. In ihrem Hertha-Firnberg-Projekt "Wahrnehmungsbasierte Mensch-Roboter Kooperation", untersuchte Astrid Weiss vom Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik (ACIN) der technischen Universität Wien, wie die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter verbessert werden kann. Auf den ersten Blick könnte man sich fragen, warum eine Maschine, die eigentlich dazu da sein sollte den Menschen zu unterstützen, diesen um Hilfe fragen sollte. Sollte es nicht genau umgekehrt sein? Ja, sollte es. Es ist jedoch noch ein langer Weg bis Serviceroboter autonom und fehlerfrei die Vielzahl von Haushaltsaufgaben ausführen können, die wir von ihnen erwarten. Wie jeder andere Dienstleister können auch Roboter Fehler produzieren, und es bedarf Recovery- Strategien, damit der Benutzer die Zusammenarbeit im Fluss halten kann. Wenn wir mit anderen Menschen zusammenarbeiten, können wir uns in ihre Lage versetzen. Wenn wir jedoch mit Robotern arbeiten, bleibt uns während der Zusammenarbeit der Systemstatus oftmals verborgen. Es ist eine der größten technologischen Herausforderungen, einen Serviceroboter autonom erkennen zu lassen, dass er sich in einer Fehlersituation befindet, die er nur mit Hilfe des Benutzers beheben kann (beispielsweise wenn der Roboter aufgrund eines Hindernisses stecken bleibt, das vom Menschen entfernt werden muss, damit er sich weiter bewegen kann). In diesem Projekt wurden zwei Studien zu menschlicher Zusammenarbeit durchgeführt, in welchen die Teilnehmer absichtlich mit unlösbaren Aufgaben konfrontiert wurden, um ein Verständnis dafür zu entwickeln, wie Menschen solche Situationen bewältigen. In zwei anschließenden Studien haben zwei Menschen mit einem Roboter zusammengearbeitet, der vorprogrammierte Fehlersituationen erzeugte. Ziel war es zu untersuchen, wie Menschen darauf reagieren, und auf Basis der gewonnenen empirischen Daten einen Algorithmus zu implementieren, der es einem Roboter ermöglicht, in vergleichbaren Situationen autonom zu entscheiden, welchen Benutzer er um Hilfe bitten sollte. Schließlich sind Formen der Zusammenarbeit durch kulturelle Unterschiede geprägt. Daher wurde basierend auf den Ergebnissen der Vorstudien eine videobasierte Vergleichsstudie durchgeführt, um zu erforschen, ob japanische, amerikanische oder österreichische Teilnehmer unterschiedlich auf Hilfsanfragen reagieren. Die Ergebnisse zeigten, dass die japanischen Teilnehmer generell Schwierigkeiten mit dem Konzept hatten, dass der Mensch der Maschine helfen sollte; ihrer Vorstellung nach sollte die Maschine einwandfrei funktionieren oder spezialisierte Instandhalter sollten helfen. US amerikanische und österreichische Teilnehmer reagierten hingegen eher erwartungskonform: der letzte Benutzer, der einen Befehl gab oder derjenige, der einem Roboter in der Fehlersituation örtlich am nächsten war, sollte helfen. Zusammenfassend brachte uns die Forschung in diesem Hertha-Firnberg Projekt einen Schritt näher, in Zukunft autonome Serviceroboter in häuslichen Umgebungen zu haben. Jetzt wissen wir, dass Menschen prinzipiell bereit wären zu akzeptieren, dass ihre Roboter von Zeit zu Zeit ein wenig Hilfestellung brauchen, und wir können vorbeugende Maßnahmen in der Robotik in Betracht ziehen, die die aktive Beteiligung eines Benutzers berücksichtigen.