Entwicklung und Integration von Interaktionsstrategien zur Erkennung und Behandlung von Notfallsituationen im häuslichen Umfeld durch Service-Roboter

Service-Roboter werden genutzt, um Senioren bei der Verrichtung von Aktivitäten des alltäglichen Lebens zu unterstützen und ihnen damit ein selbständiges Leben bis ins hohe Alter zu ermöglichen. Neben der Bereitstellung der Services muss der Roboter in der Lage sein, Notsituationen der Nutzer zu erkennen und in angemessener Weise darauf zu reagieren. Ziel dieser Masterarbeit ist es daher, eine Interaktionsstrategie zur Erkennung und Behandlung von Notfällen im häuslichen Umfeld zu entwickeln. Im Rahmen des SYMPARTNER-Projektes des Fachgebiets für Neuroinformatik und kognitive Robotik wurde der EmergencyService entwickelt. Dieser umfasst Module zur Erkennung von Notfällen, zur Personensuche innerhalb der Wohnung, zum Auffinden und zur Verifikation des Nutzers sowie einem anschließenden Dialog zur Klärung der Situation. Zur Realisierung des Ablaufs wurden bereits existierende Module mit Modulen kombiniert, deren Erstellung Teil dieser Arbeit war. Im Anschluss an die Implementierung des Konzepts auf der genutzten mobilen Roboterplattform wurde in durchgeführten Tests die Funktionsfähigkeit der Modulkette überprüft. Dazu wurden verschiedene Szenarien mit liegenden, stehenden und sitzenden Personen konzipiert. In 18 der 25 Versuche konnte der Roboter die Personen in den Bereichen der Testumgebung erfolgreich detektieren und über einen situationsabhängigen Dialog mit ihnen in Kontakt treten. Die Erkennungsleistung bei liegenden und stehenden Personen betrug 90% bzw. 80%. Im Gegensatz dazu konnten sitzende Personen nur in 20% der Fälle erkannt werden. Es zeigte sich, dass die Erfassungsbereiche der verwendeten Kamerasysteme die Erkennungsrate beeinflussten. Die Versuchsergebnisse wurden diskutiert und Empfehlungen für zukünftige Arbeiten gegeben.

Service robots are used to assist elderly persons in performing activities of daily life and supporting them to live independently up to old ages. Besides providing services, the robots need to be able to recognize emergency situations and react to them in a proper way. This master thesis aims to establish a strategy to identify and handle emergencies in domestic environments. The proposed emergency service is part of the SYMPARTNER project at the department of Neuroinformatics and Cognitive Robotics. The service includes modules to detect emergencies, search for persons, person detection and verification as well as using dialogues for communication purposes. To realize the desired behavior, the service combines existing modules with modules developed within this master thesis. To examine the functionality of the created emergency service, several tests were conducted with lying, standing and sitting people. The results show that 18 of 25 tests were finished successfully, indicating that the robot detected them correctly in the test environment and started the corresponding dialogue. The detection rates for lying and standing persons were 90% and 80% respectively. The tests with sitting persons resulted in a detection rate of 20%. Further results show that the detection rate is influenced by the utilized camera systems' field of view. Eventually, the results are discussed and goals for prospective research are suggested.

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