Ziel des Projekts KAMeri ist es, Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zu unterstützen, die heute schon – etwa in der Montage – mit Robotern zusammenarbeiten.
KAMeri
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Auf Basis von EEG-Gehirnströmen des Arbeitenden, kann beispielsweise der im Prozess involvierte Roboter selbstständig die Geschwindigkeit drosseln oder Empfehlungen für Pausenzeiten z. B. über Smartwatches ausgeben.
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Brain Machine Interfaces sind die Basis für ein Assistenzsystem zur Generierung von Nutzerfeedback und Handlungsempfehlungen und das in einer Echtzeitdatenübertragung zwischen Plattform, Roboter und Mensch.
Principal Investigator
Dr. Dirk Werth
Geschäftsführer und
wissenschaftlicher Direktor
Ihr Ansprechpartner
Dr. Thomas Bleistein
Mail: Thomas.Bleistein@aws-institut.de
Telefon: +49 681 93511-127
Kurz & Bündig
Was?
Ziel des Projekts KAMeri ist es, Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zu unterstützen, die heute schon – etwa in der Montage – mit Robotern zusammenarbeiten. Um dies zu ermöglichen, wird ein Recommendersystem entwickelt, dass auf Messwerte des Arbeitenden reagiert und den maschinellen Prozess darauf abstimmt. So kann beispielsweise der im Prozess involvierte Roboter selbstständig die Geschwindigkeit drosseln oder Empfehlungen für Pausenzeiten z. B. über Smartwatches ausgeben.
Wie?
Um die auszuführende Arbeitsabläufe auf den Menschen abgestimmt anzupassen, werden permanent EEG-Gehirnströme der Arbeitenden erfasst und ausgewertet.
Ausgangssituation
Zukünftig werden in immer mehr Bereichen Maschinen räumlich und funktional eng mit Menschen zusammenarbeiten. Gerade in diesen Situationen muss ein besonderes Augenmerk auf den Schutz und die Sicherheit der Menschen gelegt werden. Die physisch enge Kooperation zwischen Mensch und Maschine erfordert dafür angepasste und zuverlässige Arbeitsschutzkonzepte.
Das Projekt KAMeri wurde von der Initiative Land der Ideen ausgezeichnet.
Preisträger 2019
Land der Ideen
sichere Zusammenarbeit
Mensch und Maschine
Das August-Wilhelm Scheer Institut bringt 3 entscheidende Werte ein:
Recommendersystem. Konkret bedeutet dies die Entwicklung eines Assistenzsystems zur Generierung von Nutzerfeedback und Handlungsempfehlungen, abgeleitet aus den klassifizierten Informationen der Gehirnströme.
Plattformentwicklung. Eine zentrale Plattform dient der Datenhaltung, -analyse, Ansteuerung von Robotersystemen und der notwendigen Echtzeit-Übertragung an Endgeräte. Umgesetzt wird die Plattform nach modernen Architekturmuster, unter Einsatz innovativer Technologien wie Containervisualisierung.
Genauere Informationen zu unserem Technologie-Stack können Sie in unserem StackShare Profil einsehen.
FÖRDERHINWEIS
Das Projekt KAMeri ist gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung.