Die Einflüsse von Aufgabenpassung und Interaktionssignalisierung in der Mensch-Roboter-Interaktion auf die psychische Beanspruchung - Eine empirische Studie in virtueller Realität

Autorin: Mara Kaufeld

Hochschule: Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, Masterarbeit, 2017

Kurzfassung: In einigen Arbeitssystemen verschiedener Industrie- und Dienstleistungsbranchen werden Menschen während der Bearbeitung von Arbeitsaufgaben zukünftig mit einem oder mehreren Robotern interagieren. Anhand praxisnaher Arbeitsszenarien war zu untersuchen, inwieweit sich vorhandene Forschungserkenntnisse und Anforderungen des Arbeitsschutzes auf die Gestaltung konkreter Arbeitsbedingungen in der Mensch-Roboter-Interaktion übertragen lassen und ob sie ggf. ergänzt, geändert, spezifiziert oder erweitert werden sollten.

Vor diesem Hintergrund wurde in der vorliegenden Masterarbeit eine empirische Simulationsstudie zur Mensch-Roboter-Interaktion im SUTAVE-Labor des IFA entwickelt. In einem virtuellen Arbeitsszenario, das einen industriellen Arbeitsplatz nachbildet, bearbeiteten 20 Testpersonen verschiedene Aufgaben in Interaktion mit virtuellen Robotern. Die Studie untersuchte die Einwirkung der Belastungsbedingungen Passung und Ankündigung von Interaktionen des Menschen mit Robotern auf die psychische Beanspruchung und Auswirkung auf das Verhalten des Menschen. Die psychische Beanspruchung wurde anhand von Maßen des Leistungsverhaltens der Testpersonen, der von ihnen empfundenen Wirkung und psychophysiologischer Verhaltensreaktionen erhoben.

In der Studie wurde deutlich, dass ein angekündigtes Interaktionserfordernis des Roboters, das zeitlich sequenziell in die Bearbeitung einer eigenen Aufgabe des Menschen eingepasst ist, zu relativ niedrigerer psychischer Beanspruchung führt. Dieses und weitere Ergebnisse der Masterarbeit können nun genutzt werden, um Hinweise und Empfehlungen zur Gestaltung von Mensch-Roboter-Interaktionen zu konkretisieren.

Publikationen

Kaufeld M., Nickel P.: Level of Robot Autonomy and Information Aids in Human-Robot Interaction Affect Human Mental Workload - An Investigation in Virtual Reality. In: Digital Human Modeling and Applications in Health, Safety, Ergonomics and Risk Management. Human Body and Motion. HCII 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11581. Springer (2019)

Ansprechpartner

Dr. Peter Nickel

Unfallprävention: Digitalisierung - Technologien

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