Crowdsourcing-basierte virtuelle Inbetriebnahme von MRK-Systemen (CroViCo)

• Antragsteller: Professor Dr. Dominik Henrich
• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 528942620

In der aktuellen Forschung zur Mensch-Roboter-Kooperation (MRK) gewinnen dynamische Systeme zunehmend an Raum. Mit diesen Systemen können sich die Team-Mitglieder an individuelle Entscheidungen wechselseitig anpassen und ihre Arbeit fortlaufend koordinieren, statt einem starr festgelegten Ablaufplan zu folgen. So können unterschiedliche Montagefolgen je nach Werkerpräferenz, aber auch Fehlerfälle oder extern verursachte Unterbrechungen in MRK-Abläufen berücksichtigt werden. Will man Roboter-Kollegen mit diesen Anpassungsfähigkeiten in Benchmarks bewerten und vergleichen, dann ist dazu folglich eine umfängliche Betrachtung unterschiedlicher Arbeitsabläufe notwendig – nur so können möglicher Nutzen und Einschränkungen dynamischer Koordinierungsverfahren in verschiedenen Situationen abgeschätzt werden, die während der gemeinsamen Bearbeitung einer Aufgabe auftreten können. Die im Feld der Mensch-Roboter-Interaktion gebräuchlichen Nutzerstudien sind für diese Abdeckung in der Breite ungeeignet, da sie mit einem erheblichen Zeit- und Kostenaufwand einhergehen. Dieser Aufwand ließe sich jedoch in Anlehnung an Verfahren zur virtuellen Inbetriebnahme reduzieren, indem relevante Arbeitsabläufe automatisch generiert und rein simulationsgestützt ausgewertet werden. Die Herausforderung bei der automatisierten Erzeugung von kooperativen Abläufen einer Aufgabe liegt dabei in der Wiedergabe plausiblen menschlichen Handlungsverhaltens in Handhabungsprozessen, das aufgrund seines Nicht-Determinismus schwierig abzubilden ist. Insbesondere diese wissenschaftliche Lücke hinsichtlich geeigneter kognitiver Mensch-Modelle wird im Rahmen des Forschungsvorhabens adressiert: Dazu ist zunächst zu untersuchen, inwieweit sich mittels Online-Crowdsourcing repräsentative Daten sammeln und zu stochastischen Modellen menschlicher Entscheidungsprozesse generalisieren lassen, sodass diese als künstliche Intelligenz des Menschen in der Simulation auf unterschiedliche Handhabungsaufgaben übertragbar sind. Davon ausgehend ist das Ziel des Vorhabens die Schaffung eines automatisierten, simulationsbasierten Benchmark-Systems, das mit verschiedenen MRK-Systemen kompatibel ist und die reproduzierbare Beurteilung ihres Potenzials im Rahmen einer virtuellen Inbetriebnahme ermöglicht, die realistische dynamische Situationen am Arbeitsplatz berücksichtigt.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen