Einführung des THÖR-MAGNI-Datensatzes für die Mensch-Roboter-Interaktion

In letzter Zeit haben Forscher sich darauf konzentriert, wie Menschen und Roboter sich drinnen bewegen und interagieren. Um dabei zu helfen, stellen wir einen Datensatz namens THÖR-MAGNI vor. Dieser Datensatz enthält eine grosse Menge an Informationen darüber, wie Menschen und Roboter in Innenräumen navigieren und interagieren. Er soll denen helfen, die sich mit sozialer Navigation beschäftigen, also zum Beispiel dabei, vorherzusagen, wie sich Menschen bewegen, zu schauen, wie Menschen und Roboter zusammenarbeiten, und zu verstehen, wo Menschen während Interaktionen ihre Aufmerksamkeit richten.

#Zweck des Datensatzes

THÖR-MAGNI wurde erstellt, um Forschern, die menschliche Bewegung und die Interaktion zwischen Mensch und Roboter (HRI) studieren, mehr Optionen zu bieten. Frühere Datensätze fehlten wichtige Details über Faktoren, die das Verhalten von Menschen in verschiedenen Situationen beeinflussen. Diese fehlenden Details machten es schwierig, starke Modelle zu erstellen, die vorhersagen können, wie Menschen basierend auf ihrer Umgebung agieren. THÖR-MAGNI zielt darauf ab, diese Lücke zu schliessen, indem eine grössere Vielfalt an Merkmalen und Szenarien angeboten wird.

#Merkmale des Datensatzes

Der THÖR-MAGNI-Datensatz umfasst verschiedene Arten von Daten und unterschiedliche Situationen, um Forschern zu helfen, spezifische Faktoren während ihrer Studien zu isolieren. Er enthält:

• Daten darüber, wie sich Menschen und Roboter in verschiedenen sozialen Settings bewegen.
• Annotationen, die den Kontext der aufgezeichneten Aktionen bereitstellen.
• Daten, die aus mehreren Quellen erfasst wurden, wie Gehwege, wohin Menschen schauen und Sensordaten von Robotern.

Der Datensatz ist einzigartig, weil er natürliche Interaktionen zwischen Menschen und Robotern in Umgebungen erfasst, die so gestaltet sind, dass sie reale Situationen widerspiegeln.

#Wachstum der Forschung zur menschlichen Bewegung

In den letzten Jahren ist die Untersuchung der menschlichen Bewegung immer wichtiger geworden. Dieses Interesse wurde von Branchen getrieben, die nach sicheren Wegen suchen, um Roboter Seite an Seite mit Menschen arbeiten zu lassen. Damit Roboter sicher in Umgebungen navigieren können, die mit Menschen geteilt werden, brauchen sie genaue Modelle des menschlichen Verhaltens. Der THÖR-MAGNI-Datensatz ist entscheidend für diese Forschung, da er die notwendigen Daten bietet, um menschliche Aktionen zu verstehen.

#Aufnahme-Setup

Der THÖR-MAGNI-Datensatz wurde in einer kontrollierten Umgebung mit moderner Technologie aufgezeichnet. Dazu gehörten mehrere Sensoren, die detaillierte Bewegungen erfassten. Die Datenerhebung fand über mehrere Tage statt, an denen Teilnehmer verschiedene Aufgaben erfüllten, die Bewegung und Interaktion mit Robotern erforderten.

#Arten von Aufgaben

Die Teilnehmer wurden bestimmten Rollen zugewiesen, die es erforderten, dass sie sich bewegen, mit anderen Leuten zusammenarbeiten und mit Robotern interagieren. Einige Aufgaben umfassten:

• Sich durch die Umgebung zu navigieren.
• Verschiedene Objekte zu transportieren.
• Mit einem Roboter zu interagieren, der sich selbstständig bewegte.

Diese Aufgaben wurden so gestaltet, dass sie realen Szenarien ähneln, wodurch die Daten für zukünftige Forschungen anwendbarer werden.

#Mehrere Datenmodalitäten

Der Datensatz umfasst eine Vielzahl von Datentypen, um ein vollständiges Bild der stattfindenden Aktionen zu liefern. Dazu gehören:

• Trajektorien, die zeigen, wie die Teilnehmer sich von einem Punkt zum anderen bewegten.
• Eye-Tracking-Daten, die offenbaren, wohin die Teilnehmer während ihrer Bewegungen blickten.
• Umgebungsdaten, die von Robotern erfasst wurden, wie 3D-Punktwolken.

Durch die Integration dieser verschiedenen Datentypen können Forscher das menschliche Verhalten in sozialen Settings besser analysieren.

#Analyse und Anwendungen

Der THÖR-MAGNI-Datensatz kann in mehreren Forschungsbereichen genutzt werden. Er ermöglicht:

• Bessere Vorhersagen über menschliche Bewegungen basierend auf dem Kontext ihrer Aktionen.
• Die Erforschung, wie verschiedene Faktoren, wie die Präsenz eines Roboters, das Verhalten von Menschen beeinflussen.
• Das Testen und Verbessern der Algorithmen, die für die Interaktion zwischen Mensch und Roboter verwendet werden.

#Bedeutung von Kontextdaten

Das Verständnis des Kontexts ist entscheidend, wenn man untersucht, wie sich Menschen bewegen und interagieren. Der THÖR-MAGNI-Datensatz integriert verschiedene Kontextuelle Merkmale, wie das Vorhandensein von Hindernissen, Richtungen und Interessensgebieten, sodass Forscher analysieren können, wie diese Faktoren das Verhalten von Menschen beeinflussen.

#Einfluss externer Faktoren

Die menschliche Bewegung wird von vielen externen Faktoren beeinflusst, wie dem Layout der Umgebung, den Handlungen anderer Personen und den anstehenden Aufgaben. Der Datensatz erfasst diese Komplexität, die entscheidend ist, um Modelle zu erstellen, die menschliche Aktionen genau vorhersagen können.

#Umfang des Datensatzes

Der THÖR-MAGNI-Datensatz umfasst 52 Aufnahmen mit insgesamt über 3,5 Stunden Daten. Er enthält 40 Teilnehmer, die verschiedene Navigations- und Interaktionsaufgaben ausführten. Die Vielfalt der Aufgaben und die Anzahl der Teilnehmer machen diesen Datensatz zu einer wertvollen Ressource für das Studium des menschlichen Verhaltens.

#Werkzeuge für Forscher

Um Forschern die Arbeit mit dem Datensatz zu erleichtern, stellen wir eine Reihe von Werkzeugen zur Visualisierung und Verarbeitung der Daten bereit. Diese Werkzeuge sind darauf ausgelegt, den Nutzern zu helfen, den Datensatz effektiv zu verstehen und zu nutzen.

#Visualisierungs-Dashboard

Ein benutzerfreundliches Dashboard ist verfügbar, das den Nutzern ermöglicht, die Bewegungstrajektorien und Eye-Tracking-Daten zu visualisieren. Dies kann helfen, zu analysieren, wie sich die Teilnehmer während der aufgezeichneten Aufgaben verhalten haben.

#Datenverarbeitungspaket

Zusätzlich zur Visualisierung wird ein spezielles Softwarepaket bereitgestellt, um die Daten zu filtern und vorzubereiten. Forscher können die Daten bereinigen und für die Analyse vorbereiten, wodurch es einfacher wird, bedeutungsvolle Schlussfolgerungen zu ziehen.

#Zukunftsziele

In Zukunft planen wir, einen Benchmark zu erstellen, um menschliche Bewegungen basierend auf den reichen Daten aus THÖR-MAGNI vorherzusagen. Ziel ist es, die Genauigkeit der Modelle zu verbessern, die helfen, menschliche Aktionen in Innenräumen zu verstehen und vorherzusagen.

#Fazit

Der THÖR-MAGNI-Datensatz ist eine wertvolle Ressource für Forscher, die die Interaktion zwischen Mensch und Roboter studieren. Durch die Bereitstellung umfassender Daten zur menschlichen Bewegung und den Faktoren, die sie beeinflussen, spielt der Datensatz eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung des Bereichs der Mensch-Roboter-Zusammenarbeit.

#Danksagungen

Wir danken unseren Kollegen und den Unterstützungsprogrammen, die diese Forschung möglich gemacht haben. Ihre Hilfe war entscheidend, um den THÖR-MAGNI-Datensatz als bedeutendes Werkzeug für zukünftige Studien in der Analyse menschlicher Bewegung und der Interaktion mit Robotern zu schaffen.