Intelligente Robotersteuerung

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Ob im Weltall, in der Produktionshalle oder bei der Rehabilitation von Schlaganfallpatienten – Roboter müssen gesteuert werden. Forscher haben dafür jetzt ein echtzeitfähiges und adaptives Embedded Brain Reading vorgestellt.

In Bremen haben Forscher am Robotics Innovation Center des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) und die Arbeitsgruppe Robotik der Universität Bremen eine Schlüsseltechnologie für die Steuerung von Robotern entwickelt. Ihr System nutzt die passive Beobachtung des Operators durch Embedded Brain Reading. Für die Entwicklung im nun abgeschlossenen Projekt IMMI (Intelligentes Mensch-Maschine-Interface), das in den letzten fünf Jahren aus Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert wurde, arbeiteten Neurowissenschaftler, Informatiker, Mathematiker, Physiker und Ingenieure gemeinsam an einer intelligenten Mensch-Maschine-Schnittstelle, die nicht nur die intuitive und effektive Steuerung eines oder mehrerer Roboter ermöglicht, sondern sich auch selbstständig an Änderungen des mentalen Zustands des Nutzers anpassen kann.

Dafür trägt der Operator eine mit Elektroden bestückte Kappe, die es dem System mittels Elektroenzephalografie (EEG) ermöglicht, die Gehirnaktivität zu messen und spezifische Änderungen von Gehirnströmen zu interpretieren. Diese Änderungen erlauben zum Beispiel Aussagen über den Stand der Verarbeitung von präsentierter Information, über die Absichten des Operators oder über dessen kognitive Auslastung.

EEG, EMG und Eye-Tracking übermitteln die Absicht des Benutzers

Um die Handlungsabsicht und Aufgabenauslastung des Operators präzise einschätzen zu können, setzen die Forscherinnen und Forscher zusätzlich zum EEG auf Elektromyografie (EMG) zur Messung der Muskelaktivität und auf Eye-Tracking, das die Blickrichtung registriert. Auf diese Weise entsteht ein umfassendes Bild des kognitiven Zustands des Anwenders. Die Schnittstelle lernt aus diesen Daten und darauffolgenden Handlungen, welche Sequenzen in den Hirnströmen eine Wahrnehmung oder Aktion bedeuten. Auf diese Weise könne sich das System in Echtzeit an wechselnde Zustände des Benutzers und sogar automatisch an neue Benutzer anpassen, so die Forscher.