Beschreibung
Im Rahmen des Sonderforschungsbereichs 588 Humanoide Roboter – Lernende und kooperierende multimodale Roboter, in dessen Kontext diese Dissertation entstanden ist, bildet die Mensch-Maschine-Interaktion einen der Projektschwerpunkte. Genau wie für zwei Menschen eine gemeinsame Sprache zum gegenseitigen Verständnis unabkömmlich ist, benötigt auch die Interaktion zwischen dem Roboter und dem menschlichen Benutzer eine Basis, welcher sich beide Partner bedienen können. Die Umgebung, in der die Interaktion stattfindet, stellt eine solche Gemeinsamkeit dar, wobei insbesondere die darin enthaltenen Objekte (vor allem Personen und Alltagsgegenstände) von besonderer Bedeutung sind. Auf der Roboterseite ist demzufolge deren Erfassung und Charakterisierung von entscheidendem Interesse.
Der im Rahmen der vorliegenden Dissertation vorgeschlagene Lösungsansatz für diese Aufgabenstellung beruht auf einer objektzentrierten Umweltexploration, die unter anderem auch die Erfassung von a‑priori unbekannten Objekten erlaubt. Für die wissensbasierte Objektbeschreibung wurde im Rahmen der Arbeit ein Formalismus entwickelt, der eine einheitliche Repräsentation der zu explorierenden Objekte aus der realen Welt anhand ihrer charakteristischen Eigenschaften ermöglicht. Die entsprechenden Objekteigenschaften werden hierbei in Form von objektbeschreibenden Signaturen in der Modellwelt des Roboters festgehalten. Eine Besonderheit besteht dabei in der Möglichkeit, eine zu einem früheren Zeitpunkt erzeugte Signatur zu aktualisieren, um diese an die aktuellen Eigenschaften des zu ihr korrespondierenden Objekts zu adaptieren.
Neben dem konzeptuellen Entwurf fand im Rahmen der Arbeit auch eine entsprechende experimentelle Umsetzung in Form des echtzeitfähigen Systems OPASCA (englisches Akronym für OPto-Acoustic SCene Analysis) statt. Dessen Leistungsfähigkeit wurde in Verbindung mit mehreren Demonstratoren evaluiert, wobei auf der Perzeptionsseite akustische und optische Sensoren zum Einsatz kamen.