Stellen Sie sich vor, ein Mensch und ein Roboter sollen gemeinsam eine Aufgabe erledigen wie zum Beispiel ein Regal zusammenzubauen. Für diese Aufgabe brauchen beide Partner visuelle Kontextinformationen, um erfolgreich zum Ziel zu kommen. Allerdings unterscheidet sich die menschliche von der maschinellen Wahrnehmung: Computer-Vision-Systeme sind präzise, erzielen wiederholbare Ergebnisse und sind in der Lage, Wellenlängen, die für den Menschen unsichtbar sind, wahrzunehmen. Eine typische menschliche Fähigkeit dagegen ist es, visuelle Information mit einer Bedeutung zu versehen (z.B. den Inhalt eines Bildes interpretieren). Daher stellt sich die Frage wie die Zusammenarbeit für Mensch-Roboter-Teams gestaltet werden soll, um Wahrnehmungs-basierte Aufgaben (z.B. gemeinsam etwas aus Lego-Steinen zusammenbauen) zu erledigen. Es besteht daher ein Bedarf an „grounding“ in der Mensch-Roboter-Kooperation (der Mensch erhält zusätzliche visuelle Information aus der Perspektive des Roboters). Um dies zu erreichen, müssen wir die Stärken der Menschen (z.B. Problemlösung, Bedeutungsbestimmung, und die Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen) mit den Stärken der Robotik (z.B. omnivision Kameras, die Konsistenz der Messung, Speicherung von Wahrnehmungsdaten) kombinieren. Daher ist es das Ziel zu erforschen, wie Menschen in einer Zweiergruppe bei wahrnehmungsbasierten Aufgaben zusammenarbeiten und wie sie das nötige „grounding“ erzielen. Die Ergebnisse aus den Studien von Zweiergruppen werden dann in einer adaptierten Weise auf Mensch-Roboter-Interaktionsszenarien übertragen und die Verhaltensweise des Roboters danach programmiert. Das Informationsdefizit zwischen menschlicher und maschineller Wahrnehmung wird überbrückt, indem der Mensch in identifizierten Momenten „durch die Augen des Roboters sieht“, um den Erfolg in der Zusammenarbeit zu erhöhen. Danach werden Nutzer-Studien nach der Wizard-of-Oz-Technik (der Roboter agiert nicht autonom, sondern wird hinter den Kulissen von einem „Wizard“ ferngesteuert) durchgeführt und im Hinblick auf die Zufriedenheit der Nutzer beurteilt werden. Die Ergebnisse der Studien werden folglich im Bezug auf Leistungs- und Qualitätskriterien (Usability, User Experience, und soziale Akzeptanz) verglichen, um ein Verständnis dessen zu erlangen, was zufriedenstellende Mensch-Roboter-Kooperation für den Nutzer ausmacht. Da es erste Erkenntnisse in der Mensch-Roboter-Interaktionsforschung gibt, dass zum Beispiel der kulturelle Hintergrund der Teilnehmer und die Gestalt des Roboters die Nutzer-Zufriedenheit von Mensch-Roboter-Kooperation beeinflussen kann, sollen schließlich Vergleichsstudien in den USA und in Japan durchgeführt werden, um diese Annahme im Zusammenhang mit wahrnehmungs-basierten Aufgaben zu überprüfen. Mit diesem Ansatz lässt sich systematisch erforschen, wie „grounding“ in der Mensch-Roboter-Kooperation erreicht werden kann. Diese Forschung ist daher von großer Bedeutung für zukünftige Robotik-Vision-Projekte, in welchen Roboter wahrnehmungs-basierte Aufgaben gemeinsam mit Nutzern lösen sollen. Das Projekt verfolgt einen stark interdisziplinären Ansatz und vereint Aspekte der Forschung aus Soziologie, Informatik, Kognitionswissenschaft und Robotik.
