Realisierung nutzeradaptiven Interaktionsverhaltens für mobile Assistenzroboter

Im Zentrum dieser Dissertation steht die soziale Assistenzrobotik. In den letzten Jahren hat die Bedeutung dieses Teilgebietes der mobilen Robotik stark zugenommen und zusammen mit der Diversifizierung robotischer Fähigkeiten hat sich die Nutzergruppe hin zur breiten Masse mit potentiellen technischen Laien gewandelt. Aus dieser Situation heraus erwachsen an die Interaktionsfähigkeiten sozialer Assistenzroboter umfangreiche Anforderungen. Insbesondere stehen in dieser Arbeit die Multimodalität der Interaktion und die Anpassungsfähigkeiten an den konkreten Nutzer im Vordergrund. Am Beispiel eines Serviceroboters für die häusliche Gesundheitsassistenz, wie er in einem vom Autor mit bearbeiteten Forschungsprojekt realisiert wurde, wird zunächst der Analyse- und Entwurfsprozess für dessen Umsetzung geschildert. Im Anschluss daran wird gezeigt, wie sich aus der Systemspezifikation eine mehrschichtige Systemarchitektur ableiten lässt, welche auch auf andere Robotikanwendungen übertragbar ist. Der Fokus liegt dabei auf der modularen Realisierung einer Ablauf- und Dialogsteuerung. Um dem System eine Persönlichkeit zu geben und ein im Langzeiteinsatz akzeptierbares Dialogverhalten zu generieren, wurde ein frame-basierter Dialogmanager konzipiert und umgesetzt. Dabei wurden Aspekte wie Modularität durch ein App-Konzept, leichte Erweiterbarkeit und die Möglichkeit, nutzeradaptive Dialoge zu realisieren, berücksichtigt. Im Kern des vorgestellten Dialogsystems kommt eine gänzlich neue Methode der probabilistischen online-Planung von Dialogsequenzen zum Einsatz. Ein eigens konzipiertes Realweltexperiment konnte zeigen, dass es mit diesem System möglich ist, anhand von systeminternen aber auch nutzergetriebenen Bewertungen, das Dialogverhalten im Rahmen von durch den Designer vorgegebenen Freiheiten zur Laufzeit zu optimieren. Die Gestaltung des robotischen Gesundheitsassistenten wurde durch weitere Teilsysteme abgerundet. Unter diesen spielen verschiedene taktile Sensoriken und ein Emotionsmodell eine entscheidende Rolle für die Realisierung eines liebenswerten Begleiters. Letztendlich konnte in sehr erfolgreichen teils mehrtägigen Nutzerstudien mit Senioren die Praktikabilität des entwickelten Interaktionskonzepts und der Systemarchitektur nachgewiesen werden.The central topic of this thesis concerns social service robotics. In recent years this branch of mobile robotics in general has seen increasing interest. Due to increasing capabilities and growing fields of application of such robots, the group of potential users has changed. Unexperienced users raise extensive requirements regarding the interaction capabilities of such robots. The multi-modality of human-robot dialog and its adaptivity regarding user's preferences and needs are in the focus of this thesis. First, the analysis and specification process for such a system is explained by means of an example, which is a service robot for health assistance in home environments, as it has been developed in a research project at which the author participated. Following this, it is shown how a multi-layer system architecture is derived from that specification, which is applicable to other robotic applications as well. Though the main focus is on a modular realization for the control structures and the dialog handling. In order to enable a long term acceptability of such a system and to give it a personality, a frame-based dialog manager has been designed and is explained in detail. Aspects of interest there are modularity by means of an app-concept, extendablility, and adaptivity of the interaction skills regarding users' qirks and demands. In the core of the presented dialog system, there is a unique planning mechanism based on probabilistic reasoning in a factor graph model of the dialog going on. In a real world experiment it could be shown that this online learning concept is able to optimize dialog behavior regarding system internal as well as user driven reward signals. During the implementation of the health assistant robot further system components have been developed in order to realize a likeable companion. Among them, there are two kinds of tactile sensors and an emotion model, which are presented in this thesis as well. Finally, very successful real world user trials of the health assistant robot involving 9 elderly people are described to show that the presented concepts for system architecture and dialog modelling are viable

SimMarket: Simulation des Abverkaufsverhaltens von Artikeln des Einzelhandels mit orobalbilistischen Agenten

Diese Arbeit ist in den Bereichen Business Intelligence, multiagentenbasierte Simulation und probabilistische Netzwerke angesiedelt. Das Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Entscheidungsunterstützungssystems für das Sortimentsmanagement im Einzelhandel, um Optimierung von Preisen, Promotionen und der Sortimentszusammensetzung zu ermöglichen. Es wird gezeigt, wie man mit probabilistischen Agenten das Abverkaufsverhalten von Artikeln im Einzelhandel ex ante simulieren kann. Dazu wurde ein probabilistisches holonisches Multiagentensystem (PH-MAS) entwickelt, bei dem die Wissensbasen der Agenten mittels Data-Mining-Verfahren aus den Realdaten der Händler extrahiert werden. Die gewonnenen Abverkaufsmuster werden in so genannten Verhaltensnetzen kodiert, die eine Simulation der repräsentierten Artikel verwendet werden. Es wird gezeigt, wie der Kern der Verhaltensnetze durch erweiterte Bayes';sche Netze realisiert werden kann. So werden neuen Evidenzarten Soft- und Extrapolationsevidenz eingeführt und in das Simulationssystem integriert. Für die Modellierung und Simulation von globalen Abhängigkeiten zwischen Artikelagenten wird ein Verschmelzungsalgorithmus vorgestellt, der die probabilistischen Verhaltensnetze der Agenten in holonische Metanetze fusioniert. Des Weiteren wird eine mehrdimensionale Simulationssprache (MSL) für beliebige Verhaltensnetze und andere mehrdimensionale Wissensrepräsentationsformen vorgestellt. Schließlich wird eine selbst optimierende Simulationsroutine präsentiert, die beliebige zu simulierende Szenarien Abfolgen von Netzkonfigurationen konvertiert und damit effiziente Simulationen auf der Basis von Verhaltensnetzen ermöglicht. Die entwickelten Technologien wurden vollständig in Agenten des PH-MAS integriert und mit Hilfe des neu entwickelten verteilten Agentenframeworks MASg auf der Basis der .NET-Technologie realisiert. Es wird beschrieben, wie dieses generische Multiagentensystem sukzessiv zu einem umfangreichen Simulationssystem für die Prognose von Artikelabverkaufsverhalten ausgebaut wurde.This work is part of the areas Business Intelligence, multiagent-based simulation and probabilistic networks. The goal of this work is the development of a decision support system for category management in the retail domain for optimizing pricing, promotions and sales mix. I will show how to simulate ex ante the sales behaviour of products with probabilistic agents. The basis of the system is a new developed probabilistic holonic multi-agent system (PH-MAS), where the knowledge bases of the agents are extracted by data mining retailers'; real data. The patterns of sale will be encoded into so-called behaviour networks, which will be used for simulating the represented items. We will see how the core of the behaviour networks is realised with extended Bayesian networks. New kinds of evidences — soft and extrapolation evidences — are introduced and concretised. For modelling and simulating global dependencies between item agents a merging algorithm is presented for fusing the probabilistic behaviour networks of the agents into holonic meta networks. Additionally, I will present a concept of a multi-dimensional simulation language (MSL) for arbitrary behaviour networks and other multi-dimensional knowledge representation formalisms. Finally, a self-optimising simulation routine is presented, which converts arbitrary simulation scenarios into a sequence of network configurations for efficient simulation based on behaviour networks. All developed technologies of this work are integrated into the agents of the PH-MAS, which is realised by using the new developed distributed agent framework MASg and the .NET technology. I will show how this generic multi-agent system is successively expanded to a massive simulation system to forecast the sales behaviour of products