Erkennung menschlicher Aktivitäten zur Belehrung von Robotern

Für die Verwendung im Rahmen des Programmieren durch Vormachen-Paradigmas zur Programmierung von Robotern wurde ein Ansatz zur Klassifikation und Interpretation von menschlichen Bewegungen entwickelt. Dazu wurden erweiterte Methoden zur Beobachtung von Bewegungen untersucht und eine Prozesskette entwickelt, die unter Einsatz von Hintergrundwissen Bewegungssequenzen auf Aktivitäts-abhängig geeignete Merkmale abbildet und diese zur Erkennung von Aktivitäten nutzt

Interactive Learning of Probabilistic Decision Making by Service Robots with Multiple Skill Domains

This thesis makes a contribution to autonomous service robots, centered around two aspects. The first is modeling decision making in the face of incomplete information on top of diverse basic skills of a service robot. Second, based on such a model, it is investigated, how to transfer complex decision-making knowledge into the system. Interactive learning, naturally from both demonstrations of human teachers and in interaction with objects, yields decision-making models applicable by the robot