Ziel dieses Forschungsprojekts ist die Entwicklung, prototypische Darstellung und Untersuchung von Verfahren zur Bewegungsplanung für kollaborative Roboter und zur Bewegungsprädiktion von Menschen im Arbeitsbereich des Roboters. Angestrebt wird die Erweiterung des im Vorgängerprojekt entwickelten Graph Machine Learning Modells insbesondere zur Steigerung der Güte der Bewegungsprädiktion, inklusive einer abschließenden Integration in einen Demonstrator. Weiter im Fokus steht die Nutzung von a-priori-Wissen über gültige Arbeitsabläufe, sowie die Weiterentwicklung der vorhandenen Aktionserkennung hin zur vorausschauenden Aktionsprädiktion und deren Nutzung für die Bewegungsvorhersage.

Forschungsschwerpunkt (FSP): keine Zuordnung

Fakultät/Institut (federführend): Fakultät Informatik und Informationstechnik

Beteiligte Fakultäten/ Institute: Fakultät Informatik und Informationstechnik

Förderung öffentlich:

Förderung privat: Festo SE und Co KG

Kooperations-/ Projektpartner:

Projektlaufzeit Start: 15.12.2022

Projektlaufzeit Ende: 22.12.2023

Wissenschaftliche Leitung: Prof. Dr.-Ing. Steffen Schober

Wissenschaftliche Mitarbeiter/innen: Dimitrios Lagamtzis