SFB 1320: Everyday Activity Science and Engineering (EASE)

Fördermittelgeber: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Webseite: EASE

Laufzeit: 2017-2025 (Phase 1&2)

Kooperationspartner: BIPS - Forschungsgruppe Statistische Methoden der Kausalen Inferenz

logo ease 2019 Menschen bewältigen alltägliche Aufgaben mit Leichtigkeit. Sie manipulieren Objekte in ihrer Umwelt und können mit unvollständigen Informationen (z.B. Instruktionen) umgehen. Der Sonderforschungsbereich EASE untersucht, wie Roboter befähigt werden können, alltägliche Aufgaben im Haushalt mit ähnlicher Leichtigkeit zu meistern. Das Unterprojekt H1 untersucht, wie Menschen deren sensomotorisches Verhalten flexibel an die vielfältigen Bedingungen und Kontexte der Alltagsszenarien anpassen. Diese Anpassung erstreckt sich über mehrere Ebenen und reicht von Aufgabenbedingungen über Objekt- und Werkzeugeigenschaften bis hin zu spontanen Anpassungen sensomotorischer Parameter. Kausale Beziehungen sind für diese adaptiven Eigenschaften wesentlich.

H1: Sensorimotor and Causal Human Activity Models for Cognitive Architectures

Ziel des Unterprojekts H1 ist es, die kausalen Strukturen und Zusammenhänge, die der kontextsensitiven sensomotorischen Anpassung zugrunde liegen, zu identifizieren und zu modellieren. Um dieses Ziel zu erreichen, werden wir sensomotorisches Verhalten in natürlichen Umgebungen untersuchen in denen der Kontext die Planung, Anpassung und Ausführung der Aufgabe erfordert. Dadurch werden geeignete kausale sensomotorische Modelle (Causal Sensory-Motor Models CSMMs) entwickelt, die auf kausalen probabilistischen Graphen basieren. CSMMs modellieren die Ausführung alltäglicher Aufgaben im Haushaltskontext und dienen als Grundlage für die Planung, Ausführung und Vorhersage von Arm- und Handbewegungen und auf einer höheren Ebene von Handlungsabläufen. Die in den CSMMs enthaltenen strukturellen Abhängigkeiten und funktionalen Beziehungen werden das Lernen erleichtern und die Generalisierbarkeit verbessern.

H1 CSMM web picture

Publikationen:

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