This thesis investigates the usability of neuro-cognitive measures in the context of passive brain-computer interfaces for the quantitative assessment and adaptation of robotic systems during human-robot interaction (HRI). The contributions encompass the identification and validation of neuronal measures, specifically error-related potentials, suitable for the assessment of human intentions and beliefs, robot actions and HRI events immediate to their occurrence. This thesis further demonstrates the usability of these measures for online closed-loop mediation of co-adaptation between human and robot and provides design recommendations for the generalization and scaling of the approach towards widespread HRI.     «

This thesis investigates the usability of neuro-cognitive measures in the context of passive brain-computer interfaces for the quantitative assessment and adaptation of robotic systems during human-robot interaction (HRI). The contributions encompass the identification and validation of neuronal measures, specifically error-related potentials, suitable for the assessment of human intentions and beliefs, robot actions and HRI events immediate to their occurrence. This thesis further demonstrates...     »

Diese Arbeit untersucht die Nutzbarkeit neurokognitiver Korrelate im Kontext passiver Gehirn-Computer-Schnittstellen für die quantitative Bewertung und Anpassung von Robotersystemen während der Mensch-Roboter-Interaktion (HRI). Die Beiträge umfassen die Identifizierung und Validierung neuronaler Korrelate, insbesondere fehlerbezogener Potentiale, die sich für die Bewertung menschlicher Intensionen, Roboteraktionen und HRI-Ereignisse unmittelbar vor deren Eintreten eignen. Die vorliegende Arbeit demonstriert ferner die Nutzbarkeit dieser Korrelate für die Online-Mediation von Koadaptation zwischen Mensch und Roboter und bietet Design-Richtlinien für die Verallgemeinerung und Skalierung des Ansatzes hinsichtlich einer weiteren Verbreitung in der HRI.     «

Diese Arbeit untersucht die Nutzbarkeit neurokognitiver Korrelate im Kontext passiver Gehirn-Computer-Schnittstellen für die quantitative Bewertung und Anpassung von Robotersystemen während der Mensch-Roboter-Interaktion (HRI). Die Beiträge umfassen die Identifizierung und Validierung neuronaler Korrelate, insbesondere fehlerbezogener Potentiale, die sich für die Bewertung menschlicher Intensionen, Roboteraktionen und HRI-Ereignisse unmittelbar vor deren Eintreten eignen. Die vorliegende Arbeit...     »