Learning Two-Person Interaction Models for Responsive Synthetic Humanoids

Imitation learning is a promising approach for generating life-like behaviors of virtual humans and humanoid robots. So far, however, imitation learning has been mostly restricted to single agent settings where observed motions are adapted to new environment conditions but not to the dynamic behavior of interaction partners. In this paper, we introduce a new imitation learning approach that is based on the simultaneous motion capture of two human interaction partners. From the observed interactions, low-dimensional motion models are extracted and a mapping between these motion models is learned. This interaction model allows the real-time generation of agent behaviors that are responsive to the body movements of an interaction partner. The interaction model can be applied both to the animation of virtual characters as well as to the behavior generation for humanoid robots.

Flexible Automatisierung logistischer Prozesse durch modulare Roboter

Die Automatisierung logistischer Prozesse stellt aufgrund dynamischer Prozesseigenschaften und wirtschaftlicher Anforderungen eine große technische Herausforderung dar. Es besteht der Bedarf nach neuartigen hochflexiblen Automatisierungs- und Roboterlösungen, die in der Lage sind, variable Güter zu handhaben oder verschiedene Prozesse bzw. Funktionalitäten auszuführen. Im Rahmen dieses Beitrages wird die Steigerung der Flexibilität anhand von zwei konkreten Beispielen aus den Bereichen Stückguthandhabung und Materialflusstechnik adressiert.

FiFi – Steuerung eines FTF durch Gesten- und Personenerkennung

Um den manuellen Transport in der Intralogistik zu erleichtern, wurde ein Fahrerloses Transportfahrzeug (FTF) entwickelt, das berührungslos vom Bediener gesteuert wird. Die Steuerung erfolgt durch Gesten- und Personenerkennung basierend auf 3D-Daten der Umgebung. Das Paper beschreibt sowohl Zielsetzung, Betriebsarten und Anwendungsmöglichkeiten als auch das Steuerungskonzept der berührungslosen Steuerung und die technische Umsetzung der Plattform. Erste Experimente bestätigen, dass ein Roboter basierend auf 3D-Daten gesteuert werden kann. Verbesserungsmöglichkeiten in der Robustheit werden aufgezeigt.

Erfahrbares Programmieren durch den zielgerichten Einsatz von Flugdrohnen im Informatikunterricht

Informatik- und insbesondere Programmierunterricht sind heute ein wichtiger Bestandteil der schulischen Ausbildung. Vereinfachte Entwicklungsumgebungen, die auf die Abstraktion typischer Programmierkonzepte in Form von grafischen Bausteinen setzen, unterstützen diesen Trend. Zusätzliche Attraktivität wird durch die Verwendung exotischer Laufzeitumgebungen (z. B. Roboter) geschaffen. Die in diesem Paper vorgestellte Plattform “ScratchDrone” führt ergänzend zu diesen Angeboten eine moderne Flugdrohne als innovative Laufzeitumgebung für Scratch-Programme ein. Die Programmierung kann dabei dank modularer Systemarchitektur auf verschiedenen Abstraktionsebenen erfolgen, abhängig vom Lernfortschritt der Schüler. Kombiniert mit einem mehrstufigen didaktischen Modell, der Herausforderung der Bewegung im 3D-Raum sowie der natürlichen menschlichen Faszination für das Fliegen wird so eine hohe Lernmotivation bei jungen Programmieranfängern erreicht.