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Originaltitel:
Optimizing Haptic Human-Robot Collaboration Considering Human Perception and Idiosyncrasies
Übersetzter Titel:
Optimierung haptischer Mensch-Roboter-Kollaboration unter Berücksichtigung menschlicher Wahrnehmung und Eigenheiten
Autor:
Schmidtler, Jonas Andreas
Jahr:
2018
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Maschinenwesen
Betreuer:
Bengler, Klaus (Prof. Dr.)
Gutachter:
Bengler, Klaus (Prof. Dr.); Hirche, Sandra (Prof. Dr.); Althoff, Matthias (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAS Maschinenbau; TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein)
Stichworte:
haptic Human-Robot Collaboration, Human Factors, Ergonomics, Usability, Psychophysics, Size-Weight Illusion, Human Perception
Übersetzte Stichworte:
haptische Mensch-Roboter-Kollaboration, Human Factors, Ergonomie, Usability, Psychophysik, Size-Weight Illusion, Menschliche Wahrnehmung
TU-Systematik:
TEC 900d
Kurzfassung:
The interaction of humans and robots aims to overcome emerging demands of flexible production, demographic change, and improvement of life in general. A promising form of complementary collaboration is haptic Human-Robot Collaboration. This thesis modeled individual manipulation behavior of different sized objects as well as mass perception and provides methods for objective and subjective evaluation. The perception-related assistance strategy framework is introduced to provide engineers and res...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Mithilfe komplementärer haptischer Mensch-Roboter-Kollaboration können Aufgaben noch besser gelöst werden, als es Roboter oder Mensch allein vermögen In dieser Arbeit wurde das Manipulationsverhalten eines Individuums bei unterschiedlich großen Objekten untersucht, ein Modell zur Massenwahrnehmung aufgestellt sowie Methoden zur objektiven sowie subjektiven Bewertung eingeführt. Ein Konzept zur Unterstützung des Menschen basierend auf seinen Wahrnehmungseigenschaften wurde vorgestellt, um Ingenie...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1436111
Eingereicht am:
11.04.2018
Mündliche Prüfung:
19.12.2018
Dateigröße:
6319411 bytes
Seiten:
116
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20181219-1436111-1-5
Letzte Änderung:
17.01.2019
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