Situationsverstehen für die Risikobeurteilung bei der Mensch-Roboter-Kooperation

In dem vorgestellten System wird die Umgebung eines Industrieroboters mittels Algorithmen des maschinellen Lernens erfasst und Objekte sowie menschliche Handlungen bestimmt. Anhand semantischer Analyse kann auf vorliegende Situationen geschlossen werden, wodurch sich dynamisch Risikobewertungen und Handlungsvorgaben für den Roboter ableiten lassen. Diese stellen die Grundlage für ein reaktives Roboterverhalten dar, das eine zielgerichtete und sichere Mensch-Roboter-Kooperation ermöglicht.