Pro²Future erforscht, wie Cobots ihr Verhalten verständlich kommunizieren können
Mit dem zunehmenden Einsatz kollaborativer Roboter (Cobots) in der industriellen Fertigung entstehen nicht nur Chancen für mehr Effizienz und Flexibilität, sondern auch neue Herausforderungen in der Mensch-Roboter-Interaktion. Autonom agierende Cobots können bei Benutzer:innen Unsicherheit oder Misstrauen auslösen, insbesondere dann, wenn ihr Verhalten unerwartet erscheint. Vor diesem Hintergrund initiiert Pro²Future grundlegende Forschung zur adaptiven Erklärbarkeit, also der Fähigkeit von Cobots, ihr Handeln situationsgerecht und nutzerorientiert zu erklären.
Im Rahmen eines FemTech-Praktikums, gefördert durch die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG), führte Pro²Future eine qualitative Nutzerstudie durch. Ziel war es, zu verstehen, wann Nutzer:innen Erklärungen erwarten, welche Informationen hilfreich sind und wie diese Informationen vermittelt werden sollten. Die Ergebnisse bilden eine wichtige Grundlage für die Entwicklung intelligenter Cobot-Systeme, die Vertrauen, Transparenz und reibungslose Zusammenarbeit ermöglichen.
In einem experimentellen Aufbau bearbeiteten Teilnehmende gemeinsam mit einem Cobot einfache Fertigungsaufgaben. Gezielte Abweichungen, etwa durch Verzögerungen oder unklare Bewegungen, provozierten Unsicherheiten. Mittels Laut-Denken-Protokollen, strukturierter Interviews sowie physiologischer Messungen (Pupillenerweiterung via Eye-Tracking und Herzfrequenzmessung durch Wearables) wurden kognitive und emotionale Reaktionen in Echtzeit erfasst.
Zentrale Erkenntnisse
- Nutzer:innen bevorzugen zeitnahe, klare und leicht verständliche Erklärungen.
- Bevorzugte Formate waren einfache visuelle Signale (z. B. Lichtindikatoren) und Text-Prompts.
- Besonders in unerwarteten Situationen bestand ein hoher Bedarf an kontextsensitiver Unterstützung.
Diese Ergebnisse unterstreichen die Relevanz adaptiver Erklärstrategien, bei denen Cobots ihre Kommunikationsweise dynamisch an Situation und Nutzer:in anpassen, hinsichtlich Inhalt, Zeitpunkt und Kanal.
Wirtschaftlicher Nutzen
Mit der Entwicklung adaptiver Erklärbarkeitsmechanismen leistet Pro²Future einen wichtigen Beitrag zur Vertrauensbildung und Effizienzsteigerung in der industriellen Mensch-Roboter-Kollaboration. Besonders in Fertigungsumgebungen mit hohem Automatisierungsgrad können so Akzeptanz, Sicherheit, Produktivität und Schulungsaufwand messbar verbessert werden.
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Projektpartner: JKU LIT Robopsychology Lab
Wissenschaftliche Leitung: DI Dr. Ouijdane Guiza ()
Förderung: FFG FemTech, COMET-Programm (Projektnr. 915105)