Lernen von Task-Modellen für Manipulationsaufgaben in der Kreislauffabrik (C04)

• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik ; Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 471687386

Ziel ist das Lernen von Task-Modellen für zweihändige Manipulationsaufgaben sowie deren Adaptation und Generalisierung auf Grundlage der Beobachtung des Menschen. Es soll eine Bibliothek aus Task-Modellen entstehen, die durch humanoide und zweiarmige Roboter in der Lernzelle kontinuierlich erweitert und verbessert wird. AP1 befasst sich mit der Segmentierung menschlicher Demonstrationen. In AP2 sollen Methoden zum Lernen von Task-Modellen aus menschlicher Demonstration entwickelt werden. In AP3 erfolgen die Adaption und Generalisierung gelernter Task-Modelle auf ähnliche Produkte, während AP4 die Abbildung der Task-Modelle auf Roboter adressiert. AP5 dient der Datensammlung und -annotation.

• DFG-Verfahren: Sonderforschungsbereiche
• Teilprojekt zu: SFB 1574: Kreislauffabrik für das ewige Produkt
• Antragstellende Institution: Karlsruher Institut für Technologie
• Teilprojektleiter: Professor Dr.-Ing. Tamim Asfour