Sensortechnik

Andreas Mühlbauer,

Biofeedback optimiert Interaktion

Mithilfe von Biofeedback gelingt es, die Mensch-Roboter-Interaktion zu verbessern und den Roboter automatisch an die Bedürfnisse des Menschen anzupassen.

Die Roboteradaption erfolgt aufgrund Stressdetektion basierend auf dem Biofeedback. © bime

Biofeedback wird in einer Vielzahl medizinischer und technischer Anwendungen eingesetzt, um körpereigene Signale zu erfassen und zu analysieren. Bedeutende Errungenschaften in der Sensortechnik ermöglichten in den letzten Jahren eine kontinuierliche Weiterentwicklung der zugrundeliegenden Systeme. Die präzise und kontinuierliche Erfassung biologischer Vorgänge ist eine anspruchsvolle Aufgabe, insbesondere da diese individuell sehr unterschiedlich sein können. Darüber hinaus können Wirkbeziehungen zwischen den einzelnen Signalen eine Erfassung und Auswertung erschweren. Zur Nutzung von Biofeedback-Daten im Bereich der Mensch-Roboter-Interaktion müssen wesentliche Einflussfaktoren erfasst und Modelle abgeleitet werden, um eine sichere und fehlerfreie Zusammenarbeit von Mensch und Roboter zu ermöglichen.

Biodaten für die Roboter-Anpassung

Im Kontext der Mensch-Maschine-Interaktion werden Körperfunktionen entgegen medizinischen und psychologischen Anwendungen nicht dem Menschen rückgemeldet, sondern einer Maschine zugänglich gemacht. Der ursprüngliche Therapieansatz des Biofeedbacks wird daher nicht weiterverfolgt. Stattdessen sollen die biologischen Daten dazu beitragen, die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu verbessern. Im Anwendungsfall der kollaborativen Montage soll ein Roboter an die Mitarbeitenden angepasst agieren. Für unterschiedliche biologische Vorgänge stehen spezielle Methoden zur Messung des Biofeedbacks zur Verfügung. Diese werden meist in Kombination verwendet. Unterschieden wird dabei unter anderem zwischen der Messung elektrischer Muskelaktivität (EMG), Herzströmen (EKG), Gehirnaktivität (EEG), Hautleitfähigkeit (EDA), Hauttemperatur, Durchblutung, Atmung sowie Biofeedback innerer Organe.

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Erste Ergebnisse der Arbeiten des Bremer Instituts für Strukturmechanik und Produktionsanlagen (bime) bestätigen die Annahme, dass Biofeedback zu einer Verbesserung der Mensch-Roboter-Interaktion im Kontext der kollaborativen Montage beitragen kann. Aufbauend auf einer Untersuchung vorhandener Biofeedback-Applikationen aus den Bereichen Produktion, Medizin und Medienwirksamkeitsforschung werden biosignalbasierte Interaktionsmodelle abgeleitet. Dabei wird die Vielfältigkeit der Biofeedbackanwendungen durch die Modellerstellung in den verschiedenen Aufgabenbereichen von kollaborativen Robotern unterstrichen. Von 13 entwickelten Konzepten werden fünf weiter spezifiziert und ausgearbeitet. Jedes Modell kann Schwachstellen vorhandener kollaborativer Systeme ausgleichen und eine sichere und bedienerfreundlichere Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine ermöglichen.

Zur Umsetzung eines praktischen Modells wurde ein Prototyp basierend auf EDA- und Herzfrequenz-Sensoren entwickelt. Der entwickelte Prototyp erfüllt dabei zuvor definierte Akzeptanzkriterien wie eine intuitive Bedienung, keine manuellen Eingaben und eine automatisierte Aufnahme und Auswertung der Körperwerte. Über ein visuelles Feedback mithilfe von LED-Bars wird die Kommunikation zwischen Mensch und Roboter unterstützt.

Stress bei der Arbeit vermeiden

Für ein Biofeedback können Daten wie elektrische Muskelakti­vität, Herzströme, Gehirnaktivität, Hautleitfähigkeit, Hauttemperatur, Durchblutung, Atmung sowie das Biofeedback innerer Organe erfasst werden. © bime

Die Steuerung des Roboters erhält Zugriff auf die Herzfrequenz- und EDA-Werte des Mitarbeitenden und kann die Beschleunigung und Geschwindigkeit der Roboterbewegung entsprechend anpassen. So wird ein adaptives Verhalten des Roboters basierend auf dem menschlichen Stressempfinden ermöglicht. Dieses soll den Erhalt der physischen und psychischen Gesundheit des Mitarbeitenden während der Arbeit sicherstellen. Die Interaktion lässt sich aufbauend auf dem verbesserten Informationsaustausch an die individuellen Bedürfnisse des Mitarbeiters und seine Leistungs- und Regenerationsfähigkeit anpassen. Synergien werden bestmöglich ausgenutzt. Durch die Sensorintegration steigen zudem die kognitiven Fähigkeiten des Roboters an.

Die Möglichkeit zur Ermittlung von stressbedingten Körperwertänderungen konnte durch die Implementierung des Konzeptes bestätigt werden. Die sensorische Redundanz des Messapparats, durch die Einbindung eines Herzfrequenz- und EDA-Sensors, unterstützt eine sichere Bestimmung des Untersuchungsmerkmals. In ersten Versuchen ließen sich stressassoziierte Körperwerte bestimmen.

Darüber hinaus wurde eine Methode entwickelt, die die individuelle Identifikation von Stresswerten erleichtert, um so die Übertragbarkeit auf weitere Personen zu ermöglichen. Neben der umgesetzten Anwendung zur Roboteradaption basierend auf Stressdetektion sollen in kommenden Arbeiten weitere Applikationen, zum Beispiel Gefahrendetektion und Befehlsgebung auf Basis von Biofeedback, untersucht werden.

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