Mimische und Gestische Expressionsanalyse zur Angstmessung

Industrieroboter sind in heutigen Produktionsanlagen quasi allgegenwärtig - arbeiten aus Sicherheitsgründen in der Regel jedoch räumlich getrennt vom Menschen. Ein Hemmnis für eine enge Zusammenarbeit, in der  beide ihre Vorteile ausspielen könnten (Mensch: Wahrnehmung, Urteilsvermögen, Improvisation; Roboter: Reproduzierbarkeit, Produktivität, Kraft), besteht in der Angst des Menschen vor dem Roboter:  Auf Grund der potentiellen Verletzungsgefahr bei Kollision oder der Unkenntnis der technischen Zusammenhänge sperrt sich der Mensch innerlich gegen die Kollaboration, agiert unkonzentriert und neigt zu ruckartigen Reflexbewegungen. Das beeinträchtigt die Produktqualität und erhöht die Wahrscheinlichkeit gefährlicher Unfälle. Das Ziel dieses Projekts besteht daher darin, den Menschen im Produktionsumfeld sicher zu erkennen und Verfahren zur objektiven, individuellen und situativen Angstschätzung auf Basis sensorisch erfasster Gestik- und Mimikexpressionen zu entwickeln. Auf potentiell erkannte Ängste kann mittels geeigneter Interaktionsmaßnahmen situationsgerecht reagiert und somit ein Vertrauen zwischen Mensch und Maschine geschaffen werden, das die Basis für eine wirtschaftlich attraktive Mensch-Roboter-Kollaboration bildet.

Mimic and gestural expression analysis to measure anxiety

Industrial robots are virtually omnipresent in today's production facilities - but for safety reasons they usually work separately from humans. One obstacle to close cooperation, in which both could play to their advantages (humans: perception, judgment, improvisation; robots: reproducibility, productivity, power), is the fear of robots on the part of humans: Due to the potential risk of injury in the event of a collision or ignorance of the technical interrelationships, humans inwardly block collaboration, act in an unfocused manner and tend to make jerky reflex movements. This impairs product quality and increases the likelihood of dangerous accidents. The aim of this project is therefore to reliably recognize people in the production environment and to develop methods for objective, individual and situational fear assessment based on sensory gesture and facial expression. Appropriate interaction measures can be used to react to potentially recognized fears in a situation-specific manner, thus creating trust between humans and machines, which forms the basis for economically attractive human-robot collaboration.