This thesis studies the integration of nonverbal communication, here emotions, to human-robot interaction. Emotions are conveyed via different modalities. Within this context, the human gait is investigated as modality at distance. For this purpose, machine learning algorithms are developed to estimate the quality to recognize emotions in gait patterns. These results are interpreted in relation to human perception. Furthermore, it is studied to what extend the gait is applicable to express emotions in robotics using the example of a hexapod. In connection to the interdisciplinary direction of the project, mathematical relations between inferential and predictive statistics are elaborated. Finally, this work concludes that emotions are recognized in gait about chance level, even though the gait is a highly individual motion pattern.     «

This thesis studies the integration of nonverbal communication, here emotions, to human-robot interaction. Emotions are conveyed via different modalities. Within this context, the human gait is investigated as modality at distance. For this purpose, machine learning algorithms are developed to estimate the quality to recognize emotions in gait patterns. These results are interpreted in relation to human perception. Furthermore, it is studied to what extend the gait is applicable to express emoti...     »

Diese Arbeit befasst sich mit der Integration nonverbaler Kommunikation, hierbei Emotionen, in die Mensch-Roboter Interaktion. Emotionen werden über verschiedene Modalitäten vermittelt. In diesem Rahmen wird der Gang als Modalität für die Distanz untersucht. Hierfür werden verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens entwickelt um die Güte zu bestimmen, mit derer Emotionen am Gang erkannt werden. Die Ergebnisse werden im Verhältnis zur menschlichen Perzeption interpretiert. Weiterhin wird am Beispiel eines Hexapods untersucht, inwiefern diese Modalität für die Expression von Emotionen in der Robotik geeignet ist. In Zusammenhang mit der interdisziplinären Ausrichtung des Projekts werden mathematische Zusammenhänge zwischen statistischer Inferenz und prädiktiver Statistik ausgearbeitet. Diese Arbeit folgert, dass die Emotionserkennung über zufällige Zuordnung hinaus geht, obwohl der Gang ein sehr individuelles Bewegungsmuster ist.     «

Diese Arbeit befasst sich mit der Integration nonverbaler Kommunikation, hierbei Emotionen, in die Mensch-Roboter Interaktion. Emotionen werden über verschiedene Modalitäten vermittelt. In diesem Rahmen wird der Gang als Modalität für die Distanz untersucht. Hierfür werden verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens entwickelt um die Güte zu bestimmen, mit derer Emotionen am Gang erkannt werden. Die Ergebnisse werden im Verhältnis zur menschlichen Perzeption interpretiert. Weiterhin wird am...     »