Bewegungsverstehen für das Management von Weltmodellen von Telerobotern.

Während Kenntnisse über die Arbeitsumgebung die Autonomie eines Teleroboters erweitern, ist menschliche Unterstützung notwendig, um dessen Autonomie zu ergänzen. Insbesondere ist menschliches Eingreifen auf der Roboterbewegungsebene erforderlich, um die flexible Aufgabenausführung intuitiv zu unterstützen. Da das Eingreifen auf der Bewegungsebene die reale Welt direkt verändert, ohne das Roboterwissen zu modifizieren, führt dies zu Inkonsistenzen zwischen beiden. Diese Arbeit präsentiert eine Methode für das Management von Weltmodellen unter Verwendung des Bewegungsverstehenssystems, das die Bedeutung der durch das Eingreifen auf der Bewegungsebene angeordneten Roboterbewegungen erkennt. Das System ist so konzipiert, dass es eine hierarchische Struktur aus Symbolisierern und einem regelbasierten Bewegungsinterpreter umfasst. Der Symbolisierer extrahiert Ereignisse in der Aufgabenausführung aus Signalen wie der Pose der Roboterhand, Fingerbreite, Greifkraft und externen Kräften und sendet diese an den Interpreter. Das ereignisgesteuerte Produktionssystem ermöglicht eine effiziente Interpretation und gewährleistet die Lesbarkeit der Regeln sowie die Erweiterbarkeit des Systems. Das Experiment beweist, dass das Bewegungsverstehenssystem eine Pick-and-Place-Aufgabe sogar aus der schwankenden Aufgabenausführung des Bedieners mithilfe eines Master-Slave-Manipulators erkennen kann. Es zeigt auch, dass die Konsistenz des Weltmodells automatisch aufrechterhalten werden kann.