Koordinationsfonds

• Antragsteller: Professor Dr. Jürgen Gall
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 313421352

In den letzten Jahren haben sich die Fähigkeiten von Computersystemen, Bilder oder Videos aus dem Internet zu klassifizieren, enorm verbessert. Auch Echtzeitposenschätzung für Spieleanwendungen ist heutzutage kein Problem mehr. Diese Systeme analysieren jedoch die Vergangenheit oder im Falle von Echtzeitsystemen die Gegenwart mit einer Verzögerung von wenigen Millisekunden. Für Anwendungen, bei denen die Systeme reagieren oder mit Menschen interagieren müssen, reicht dies nicht aus. Roboter, die zum Beispiel mit Menschen zusammenarbeiten, müssen nicht nur in der Lage sein, die aktuelle Situation wahrzunehmen, sondern sie müssen auch das Verhalten von Menschen und zukünftige Situationen antizipieren, damit sie ihre eigenen Bewegungen entsprechend planen können. In dieser Forschergruppe soll die Technologie als Grundlage für Anwendungen, die die Vorhersage menschlichen Verhaltens benötigen, entwickelt werden. Um das Problem in seiner Gesamtheit zu betrachten, adressiert die Forschergruppe Vorhersagen für Zeithorizonte von Millisekunden bis Stunden und Granularitäten, die zwischen detaillierten menschlichen Bewegungen und groben Beschreibungen der Tätigkeit variieren. Damit die Methoden, die in der Forschergruppe entwickelt werden, für ein möglichst breites Anwendungsspektrum verwendet werden können, werden die verschiedenen Zeithorizonte und Granularitäten gemeinsam modelliert. Als Anwendungsszenario fokussiert sich die Forschergruppe auf Serviceroboter, die insbesondere im Zuge des demographischen Wandels in Deutschland zur häuslichen Unterstützung beeinträchtigter oder älterer Menschen benötigt werden. Damit Serviceroboter jedoch von Menschen akzeptiert werden und effizient arbeiten können, müssen sie das menschliche Verhalten in verschiedenen Detailierungsgraden vorhersagen können. Die Roboter müssen wissen, wann ihre Hilfe benötigt wird. Sie sollen aber nicht im Weg stehen. Bei Aufgaben wie der gemeinsamen Montage eines Gegenstandes oder der Zubereitung einer Mahlzeit, müssen die Roboter sowohl die Intention der Person als auch den detaillierten Bewegungsablauf antizipieren.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 2535: Anticipating Human Behavior