Um in der realen dynamischen Welt zielgerichtet agieren zu können, werden zukünftige Roboter mit einer Vielfalt von Herausforderungen konfrontiert. Umgebungsinformationen müssen in Echtzeit extrahiert werden, um stabile Aktionssteuerungen innerhalb geschlossener Regelkreise zu ermöglichen und aufgabenrelevante Informationen müssen hierbei effizient von Unwichtigem separiert werden. Daneben ist eine intuitive, effiziente und für den Menschen akzeptable Interaktion von entscheidender Bedeutung. In diesem Kontext liefert diese Arbeit tiefgehende Beiträge zu bildbasierter Robotersteuerung und Mensch-Roboter-Interaktion. Auf Entscheidungsebene werden hybride Ansätze robotischer Aufmerksamkeitssteuerung vorgestellt, die biologisch inspirierte reizbasierte Reaktivität und aufgabenspezifische Proaktivität vereinen. Adaptive Ansätze ermöglichen weiterhin eine flexible Online-Anpassung der Aufmerksamkeitsparameter an Umgebungskontexte. Um im Rahmen der Umgebungswahrnehmung auch exisitierende verteilte sensorielle und komputationale Ressourcen, z.B. in der Cloud, effektiv nutzen zu können und somit die Beschränkungen mobiler Systeme zu umgehen, werden stochastisch schaltende Regelungs- und Schedulingverfahren vorgestellt, die stabile und in Bezug auf Regelqualität und Netzauslastung optimale bildbasierte Bewegungsregelungen von Robotern sowie hohe Bildraten für hoch dynamische Regelungen ermöglichen. Für eine effektive Interaktion mit dem Menschen werden abschließend psychologisch plausible nichtlineare dynamische Systemansätze zur Modellierung menschlicher Emotionen und sozialer Motivation vorgestellt, welche erstmalig die Existenz von Attraktoren in den emotionalen Dynamiken des Menschen zeigen und den Weg bereiten für modell-basierte Interaktionsregelungen, die neben aufgabenrelevanten auch motivatorische Parameter steuern und auf diese Weise eine verbesserte Performanz und Akzeptanz der Interaktion bewirken.
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Um in der realen dynamischen Welt zielgerichtet agieren zu können, werden zukünftige Roboter mit einer Vielfalt von Herausforderungen konfrontiert. Umgebungsinformationen müssen in Echtzeit extrahiert werden, um stabile Aktionssteuerungen innerhalb geschlossener Regelkreise zu ermöglichen und aufgabenrelevante Informationen müssen hierbei effizient von Unwichtigem separiert werden. Daneben ist eine intuitive, effiziente und für den Menschen akzeptable Interaktion von entscheidender Bedeutung. In...
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