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Nonverbale Mensch-Roboter-Interaktion (MRI) mit Sound

Roboter sind seit Langem fester Bestandteil industrieller Umgebungen. Mit vernetzten, intelligenten Systemen, dem Leitprinzip der menschenzentrierten Industrie 5.0 und offenen, geteilten Arbeitsbereichen mit Robotern steigt die Bedeutung einer dynamischen, robusten und vor allem intuitiven Mensch-Roboter-Interaktion (MRI) für Effizienz und Sicherheit.

Verbale Kommunikation ist in mehrsprachigen, lauten und nachhallenden Umgebungen nur bedingt zuverlässig. Intuitive nonverbale MRI-Sounds bieten eine schnellere und fehlerärmere Interaktion mit Robotern, verkürzen Einarbeitungszeiten und minimieren Sicherheitsrisiken in offenen Arbeitsbereichen.

Das Forschungsgebiet Nonverbale Mensch-Roboter-Interaktion mit Sound ist Schwerpunkt von Doktorand Tom Schmid im Rahmen seiner Dissertation Design and Evaluation of intuitive nonverbal Sounds in Human-Robot Interaction considering Robustness under Variable Acoustic Conditions”.

Projektinhalte und Ziele

  • Intuitive Interaktion in gemeinsamen Arbeitsbereichen: In modernen Kollaborationsszenarien fallen Schutzzäune weg, Mensch und Roboter teilen sich denselben Arbeitsraum und arbeiten zeitgleich am selben Werkstück. Genau in diesen offenen Settings wird eine dynamische, robuste Interaktion zur Grundvoraussetzung für Effizienz und Sicherheit. Das Projekt untersucht, wie nonverbale akustische Signale diese Interaktion gestaltbar machen.
  • Grenzen verbaler Kommunikation überwinden: Sprachbasierte UIs stoßen in mehrsprachigen und lauten Produktionsumgebungen schnell an Zuverlässigkeitsgrenzen. Nonverbale Sounds funktionieren unabhängig von Sprache und bleiben auch unter schwierigen akustischen Bedingungen verständlich.
  • Weniger Fehler im Arbeitsalltag: Wer einem Roboter nicht nur ansieht, sondern auch anhört, was dieser gerade tut, arbeitet schneller, sicherer und mit weniger Fehlern. Akustische Signale können Roboterzustände wie Dringlichkeit, Verfügbarkeit oder Bewegungsrichtung kommunizieren, auch wenn Mensch und Roboter nicht aktiv zusammenarbeiten, sondern nur denselben Raum teilen. Für Mitarbeitende bedeutet das kürzere Einarbeitungszeiten und mehr Sicherheit in offenen Arbeitsbereichen.
  • Kernfragen des Projekts:
    • Wie müssen Sounds gestaltet sein, damit sie intuitiv verständlich sind?
    • Wie lassen sich akustische Signale variieren, damit Mitarbeitende verschiedene Roboterzustände voneinander unterscheiden können?
    • Welche Sounds funktionieren zuverlässig unter realen Bedingungen in der industriellen Praxis?
  • Projektlaufzeit: 2026 – 2030

Ergebnisse

Als Ergebnis der bisherigen Arbeiten hat das Projektteam mit der UX Sound and Auditory Stimuli (UXSAS) Database ein Repositorium für Earcons, Auditory Icons und UX-Sounds mit mehr als 100 Einträgen aufgebaut. Eine wichtige Grundlage bilden dabei die eigenen Vorarbeiten zu Methoden zur Gestaltung von UX-Sounds sowie Arbeiten zu einem Framework zur Bewertung von affektiven Sounds.

Es wird angenommen, dass Hinweis-, Warn- und Gefahrtöne unterschiedliche Bereiche im Valenz-Arousal-Raum einnehmen, wobei ihre Position durch das Zusammenspiel von Lautheit, Schärfe, Rauigkeit, zeitlicher Struktur, Tonhöhe, Klangfarbe, Modus, Wiederholung und Kontext bestimmt wird.

Im Rahmen einer Scoping Review zur nonverbalen auditiven Kommunikation wurden zudem der aktuelle Stand der Technik sowie fünf zentrale Forschungslücken im Hinblick auf die Anforderungen der Industrie 5.0 systematisch identifiziert.

Projektbeteiligte

Name Kontakt
Alexander von Hoffmann Alexander von Hoffmann
Prof. Dr.-Ing.
Tom Schmid Tom Schmid
M.Eng.

Hinweis: Diese Website beinhaltet KI-generierte Bilder.