Robin
ROBot-human INteraction
Beschreibung
Die Interaktion zwischen Mensch und Roboter ist meist auf Eingabegeräte wie Tastatur und Maus beschränkt. Für zukünftige Anwendungen tritt die natürliche Interaktion immer mehr in den Vordergrund. Zum Beispiel sollen Serviceroboter im Haushalt helfen. Die Bedienung solcher Roboter muss dann auch ohne technische Kenntnisse möglich sein. Besonders ältere Menschen sind dabei auf bekannte Interaktionsmöglichkeiten angewiesen.
Die Kommunikation zwischen Menschen untereinander ist dabei nicht auf die Sprache beschränkt. Vielmehr ist es ein komplexes Zusammenspiel von Sprache, Gestik, Mimik und emotionalen Ausdrücken. Besonders wichtig ist dabei die Beobachtung von Bewegungen des Gesprächspartners. Diese Bewegungen können unter anderem Gesichtsausdrücke oder Handzeichen sein.
Ein wichtiger Schritt hin zur natürlichen Kommunikation stellt daher die dynamische Modellierung des Menschen dar. Diese Modellierung ermöglicht es Bewegungen des Gesprächspartners zu interpretieren und angemessen darauf zu reagieren.
Im Laufe der Jahre hat sich die affektive Interaktion auf der Grundlage der Echtzeiterkennung menschlicher nonverbaler Signale etabliert. Die Einbeziehung von verbalen Hinweisen war sehr wichtig, um besser zu verstehen, was ein Interaktionspartner vermittelt. Neuere Arbeiten von RRLAB konzentrieren sich auf die Erkennung von verbalen Hinweisen während der Interaktion. Textbasierte Interaktionsszenarien wurden erfolgreich mit einem integrierten Echtzeit-Spracherkennungssystem experimentiert, um verbale Interaktion zu ermöglichen. Es wurden verschiedene Informationsextraktionsstrategien verwendet, um eine Vorstellung von Kontextbewusstsein während der Interaktion sicherzustellen. Die neuere Forschung konzentriert sich auf einen wissenschaftlichen Rahmen, der die Verbesserung der sprachlichen und kognitiven Fähigkeiten des humanoiden Roboters auslöst.
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Veröffentlichungen
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- Adapting Behaviour of Socially Interactive Robot based on Text Sentiment.
30th International Conference on Robotics in Alpe-Adria-Danube Region (RAAD 2021), Vol. Advances in Service and Industrial Robotics, S. 221 - 228. (2021) - Personality Traits Assessment using PAD Emotional Space in Human-robot Interaction.
Proceedings of the 16th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP 2021) - Volume 2, S. pp. - 111. (2021) - Utilizing Semantic and Contextual Information during Human-Robot Interaction.
11th International Conference on Development and Learning (ICDL), (2021) - Multimodal Fusion of Human Behavioural Traits. A Step Towards Emotionally Intelligent Human-Robot Interaction.
(2020)
http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-59800 - Pseudo-Randomization in Automating Robot Behaviour during Human-Robot Interaction.
Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Development and Learning and Epigenetic Robotics (ICDL-ER2020), S. 120 - 125. (2020) - Automatic Assessment of Human Personality Traits. A Step towards Intelligent Human-Robot Interaction.
2018 IEEE-RAS 18th International Conference on Humanoid Robotics (Humanoids), S. 670 - 675. (2018) - Emotion Based Human-Robot Interaction.
Proceedings of the 13th International Scientific-Technical Conference on Electromechanics and Robotics "Zavalishin’s Readings" (ER(ZR)), (2018) - Real-Time Recognition of Human Postures for Human-Robot Interaction.
Proceedings of the 11th International Conference on Advances in Computer-Human Interactions (ACHI), S. 114 - 119. (2018) - Real-time Recognition of Extroversion-Introversion Trait in Context of Human-Robot Interaction.
Advances in Service and Industrial Robotics, Vol. 67, S. 63 - 70. (2018)
https://doi.org/10.1007/978-3-030-00232-9 ISBN: 978-3-030-00232-9 - Ability of Humanoid Robot to Perform Emotional Body Gestures.
Advances in Service and Industrial Robotics, Vol. 49, S. 657 - 664. (2017)
http://www.springer.com/gp/book/9783319612751 ISBN: 978-3-319-61275-1 - Human Robot Interaction using Dynamic Hand Gestures.
Advances in Service and Industrial Robotics, Vol. 49, S. 647 - 656. (2017)
http://www.springer.com/gp/book/9783319612751 ISBN: 978-3-319-61275-1 - Interactive Communication Between Human and Robot Using Nonverbal Cues.
Advances in Service and Industrial Robotics, Vol. 49, S. 673 - 680. (2017)
http://www.springer.com/gp/book/9783319612751 ISBN: 978-3-319-61275-1 - Action Unit Based Facial Expression Recognition Using Deep Learning.
Proceedings of the 25th International Conference on Robotics in Alpe-Adria-Danube Region, RAAD 2016, Vol. 540, S. 413 - 420. (2016)
http://www.springer.com/gp/book/9783319490571 ISBN: 978-3-319-49057-1 - Embodiment of Human Personality with EI-Robots by Mapping Behaviour Traits from Live-Model.
Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 540, S. 437 - 448. (2016)
http://www.springer.com/gp/book/9783319490571 ISBN: 978-3-319-49057-1 - Perception of Nonverbal Cues for Human-Robot Interaction.
(2016)
http://www.dr.hut-verlag.de/9783843928526.html ISBN-13: 978-3-8439-2852-6 - Real-time Perception of Nonverbal Human Feedback in a Gaming Scenario.
Proceedings of the 2016 British HCI Conference, (2016) - Recognizing Hand Gestures Using Local Features. A Comparison Study.
Advances in Intelligent Systems and Computing, Vol. 540, S. 394 - 401. (2016)
http://www.springer.com/gp/book/9783319490571 ISBN: 978-3-319-49057-1 - Recognizing Hand Gestures for Human-Robot Interaction.
Proceedings of the 9th International Conference on Advances in Computer-Human Interactions (ACHI), S. 333 - 338. (2016) - A Multimodal Nonverbal Human-Robot Communication System.
Proceedings of the 6th International Conference on Computational Bioengineering (ICCB), (2015)