LED-Signale und emotionale Darstellungen in Mensch-Roboter-Arbeitsbereichen

Inhaltsverzeichnis

• 1. Einleitung
• 2. Methodik
  • 2.1 Experimenteller Aufbau
  • 2.2 Getestete Bedingungen
• 3. Technische Implementierung
  • 3.1 LED-Signalsystem
  • 3.2 Algorithmus für emotionale Darstellungen
• 4. Ergebnisse und Analyse
  • 4.1 Leistungskennzahlen
  • 4.2 Nutzerwahrnehmung
• 5. Code-Implementierung
• 6. Zukünftige Anwendungen
• 7. Referenzen

1. Einleitung

Die Mensch-Roboter-Kollaboration in gemeinsamen Arbeitsbereichen erfordert eine effektive Kommunikation, um sowohl Sicherheit als auch Effizienz zu gewährleisten. Diese Forschung untersucht, wie nonverbale Kommunikation durch LED-Signale und emotionale Darstellungen die Mensch-Roboter-Interaktion verbessern kann. Die Studie befasst sich mit der kritischen Herausforderung, Kollisionen zu verhindern und gleichzeitig die Arbeitsablaufeffizienz in industriellen Umgebungen aufrechtzuerhalten, in denen akustische Kommunikation aufgrund von Hintergrundgeräuschen unzuverlässig sein kann.

2. Methodik

Das Experiment umfasste 18 Teilnehmer, die mit einem Franka Emika Panda-Roboter zusammenarbeiteten, der mit einem LED-Streifen an seinem Endeffektor und einer animierten Gesichtsdarstellung auf einem Tablet ausgestattet war. Die Studie bewertete drei Kommunikationsbedingungen, um deren Auswirkungen auf die Kollisionsantizipation und die Aufgabenleistung zu beurteilen.

2.1 Experimenteller Aufbau

Das Robotersystem wurde mit farbcodierten LED-Signalen konfiguriert, die verschiedene Bewegungsabsichten darstellten: grün für sichere Bewegung, gelb für Vorsicht und rot für unmittelbare Kollisionsgefahr. Das System für emotionale Darstellungen verwendete ein Tablet, um Gesichtsausdrücke anzuzeigen, die der Kollisionsvermeidungsabsicht des Roboters entsprachen.

2.2 Getestete Bedingungen

• Bedingung A: Nur LED-Signale
• Bedingung B: LED-Signale mit reaktiven emotionalen Darstellungen
• Bedingung C: LED-Signale mit präventiven emotionalen Darstellungen

3. Technische Implementierung

3.1 LED-Signalsystem

Das LED-Steuerungssystem verwendete einen wahrscheinlichkeitsbasierten Ansatz zur Bestimmung des Kollisionsrisikos. Das System berechnete den Abstand zwischen dem Endeffektor des Roboters und dem menschlichen Bediener mit:

$P(collision) = \frac{1}{1 + e^{-k(d - d_0)}}$

wobei $d$ der aktuelle Abstand, $d_0$ der Sicherheitsschwellenwert und $k$ der Sensitivitätsparameter ist.

3.2 Algorithmus für emotionale Darstellungen

Das System für emotionale Darstellungen implementierte einen endlichen Automaten mit drei primären emotionalen Zuständen: neutral, besorgt und alarmiert. Übergänge zwischen den Zuständen wurden durch Näherungsschwellenwerte und Bewegungsgeschwindigkeit ausgelöst.

4. Ergebnisse und Analyse

4.1 Leistungskennzahlen

4.2 Nutzerwahrnehmung

Fragebogenergebnisse zeigten, dass emotionale Darstellungen die wahrgenommene Interaktivität signifikant erhöhten (p < 0,05), jedoch im Vergleich zu reinen LED-Signalen weder die Kommunikationsklarheit noch die Aufgabeneffizienz verbesserten.

5. Code-Implementierung

class EmotionalDisplayController:
    def __init__(self):
        self.states = ['neutral', 'concerned', 'alert']
        self.current_state = 'neutral'
    
    def update_emotion(self, distance, velocity):
        risk_score = self.calculate_risk(distance, velocity)
        
        if risk_score < 0.3:
            self.current_state = 'neutral'
        elif risk_score < 0.7:
            self.current_state = 'concerned'
        else:
            self.current_state = 'alert'
        
        return self.get_emotional_display()
    
    def calculate_risk(self, d, v):
        # Normalisierte Risikoberechnung
        distance_risk = max(0, 1 - d / SAFETY_DISTANCE)
        velocity_risk = min(1, v / MAX_VELOCITY)
        return 0.6 * distance_risk + 0.4 * velocity_risk

6. Zukünftige Anwendungen

Die Forschungsergebnisse haben bedeutende Implikationen für die Industrierobotik, die Robotik im Gesundheitswesen und die Servicerobotik. Zukünftige Arbeiten sollten sich auf adaptive emotionale Darstellungen konzentrieren, die aus individuellen Nutzerreaktionen und kulturellen Unterschieden in der Emotionsinterpretation lernen.

7. Referenzen

1. Ibrahim, M., et al. "Untersuchung der Wirkung von LED-Signalen und emotionalen Darstellungen in Mensch-Roboter-Arbeitsbereichen." arXiv:2509.14748 (2025).
2. Breazeal, C. "Designing Sociable Robots." MIT Press (2002).
3. Bartneck, C., et al. "The CAROQ head: A head-shaped interface for emotional communication." Robotics and Autonomous Systems (2020).
4. Goodfellow, I., et al. "Generative Adversarial Networks." Advances in Neural Information Processing Systems (2014).

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