Projektbeschreibung

Autonome Roboter für Assistenz­funktionen – Interaktive Grund­fertigkeiten (ARAIG)

ARAIG Begleitforschungsprojekt

ARAIG war ein von HFC geführter Verbund, bestehend aus dem Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, der Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin BAuA sowie dem Kompetenzzentrum ELSI der Technischen Universität Berlin. Es handelte sich dabei um das Begleitforschungsprojekt zur Bekanntmachung „Autonome Roboter für Assistenzfunktionen: Interaktive Grundfertigkeiten“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung BMBF. Durch Aktivitäten wie Workshops, Fachtagungen und Netzwerkbildung wurden hier die Arbeiten der in der Ausschreibung vom BMBF geförderten Projekte harmonisiert und ein projektübergreifender Wissenstransfer ermöglicht.

Neben den Vernetzungstätigkeiten bearbeitete jeder ARAIG-Projektpartner auch eigene Forschungsfragen. Wir als HFC beschäftigten uns mit einem Modell zur Beschreibung der Qualität von Robotern sowohl aus technischer Sicht als auch aus Sicht der Nutzerakzeptanz. Zudem erforschten wir den Einfluss der Robotermorphologie auf Nutzererwartung und -verhalten. Erste Ergebnisse wurden im September 2018 in der Workshopreihe „Mensch-Roboter-Zusammenarbeit – Gestaltung sicherer, gesunder und wettbewerbsfähiger Arbeit“ der BAuA mit der wissenschaftlichen Gemeinschaft, Herstellern und Anwendern diskutiert. Im weiteren Verlauf des Projekts erarbeiteten wir ferner eine Heuristik zur Einordnung von Mensch-Roboter-Interaktionen (MRI) und führten eine Studie zur Eignung virtueller Realitäten für die MRI-Forschung durch.

Weitere Informationen finden Sie im Projektsteckbrief vom BMBF.

Das Konsortium

  • Firmenlogo von Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
  • Firmenlogo von Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin BAuA
  • Firmenlogo von Kompetenzzentrum ELSI der Technischen Universität Berlin

Ansprechpartnerin

Foto von Astrid Oehme

Dr.

Astrid Oehme

oehme@human-factors.de

Zugehörige Publikationen

Plomin, J., Schweidler, P., & Oehme, A. (2023). Virtual reality check: a comparison of virtual reality, screen-based, and real world settings as research methods for HRI. Frontiers in Robotics and AI, 10. https://doi.org/10.3389%2Ffrobt.2023.1156715

Schweidler, P., Tausch, A., Oehme, A. & Jürgensohn, T. (2020). MRI-Szenarien einfach klassifizieren mit der Kontext-Person-Roboter-Heuristik „KOPROH“. Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin, baua: Fokus, Dortmund. https://doi.org/10.21934/baua:fokus20200711

Schweidler, P., Oehme, A. & Jürgensohn, T. (2020). Objektivierbare Performancekriterien. In: Autonome Roboter für Assistenzfunktionen: Interaktive Grundfertigkeiten – Ergebnisse und Forschungsperspektiven des Förderprogramms ARA1, S. 57-75. Dortmund: Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin. https://www.doi.org/10.21934/baua:bericht20200917

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