Improving Safety in Collaborative Robotic Systems Through Multimodal Emotion Recognition

Dieses Kapitel befasst sich mit der entscheidenden Rolle der Emotionserkennung in kooperativen Robotersystemen (CRS), um Sicherheit und Produktivität zu steigern. Es untersucht die Beschränkungen traditioneller starrer Befehls- und Kontrollstrukturen und führt fortgeschrittene Verarbeitungstechniken natürlicher Sprache ein, insbesondere Transformatoren, um die Absichten des Bedieners vorherzusagen und das Verständnis von Befehlen zu verbessern. Der Artikel diskutiert den Einsatz multimodaler Modelle zur Emotionserkennung, die Sprache, Text, Video und Sprachdaten analysieren, um den emotionalen Zustand eines Operators umfassend zu bewerten. Es unterstreicht die Vorteile transformatorbasierter Modelle gegenüber herkömmlichen maschinellen Lernalgorithmen wie CNNs und RNNs bei der Bereitstellung höherer Genauigkeit und der Fähigkeit, langfristige Abhängigkeiten zu berücksichtigen. In diesem Kapitel werden auch innovative Ansätze wie der Multimodale Modalitätsarchitektur-Collaborative Transformer with Hybrid Feature Reconstruction (MCT-HFR) und der selbstüberwachte Video Facial Affect Receiver (SVFAP) vorgestellt, um Herausforderungen bei der multimodalen Datenintegration und Modellanpassung zu bewältigen. Die praktische Umsetzung dieser Modelle im realen Roboterbetrieb wird diskutiert, wobei die Bedeutung der Echtzeit-Emotionserkennung und des adaptiven Roboterverhaltens betont wird. Der Artikel schließt mit einem naturnahen Experiment, das die Effektivität des Systems bei der Klassifizierung von Emotionen mit hoher Präzision demonstriert und den Weg für eine sicherere und effizientere Mensch-Roboter-Interaktion in dynamischen industriellen Umgebungen ebnet.