05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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2020 - 20232

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Institute: search.filters.UBSInstitut.Institut für Automatisierungstechnik und SoftwaresystemeAuthor: search.filters.author.Müller, Manuel

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    Informationsmodelle mit intelligenter Auswertung für den Digitalen Zwilling
    (2020) Müller, Manuel; Ashtari Talkhestani, Behrang; Jazdi, Nasser; Rosen, Roland; Wehrstedt, Jan Christoph; Weyrich, Michael
    Die zunehmende Komplexität hochautomatisierter Systeme bringt neue Herausforderungen bei der Verwaltung ihrer Modelle entlang des gesamten Lebenszyklus des Systems mit sich - von der Kundenakquise über Engineering und Rekonfiguration bis hin zum Systemrecycling. Der Digitale Zwilling ist ein Konzept, welches über den gesamten Lebenszyklus eines Assets hinweg das Management dieser Modelle sicherstellen kann. Es unterstützt jedoch nicht die automatisierte Modellerweiterung. Hier setzt diese Arbeit an. Die Anreicherung des Digitalen Zwillings um Modellverständnis und KI-Algorithmen zur eigenständigen Modellerweiterung bildet die Grundlager des vorgestellten Konzepts. Über die intelligente Auswertung der Informationsmodelle -angereichert mit aktuellen Prozessdaten- erkennt der Digitale Zwilling, wenn Modelle an ihre Grenzen stoßen. Zwei mögliche Ursachen für diesen Sachverhalt werden genauer betrachtet: (1) es fehlt eine Fähigkeit oder Information (2) der Gültigkeitsbereich des Modells wurde verlassen. Für beide Zustände wird ein Verfahren vorgeschlagen, welches auf Basis kooperativer Information aus dem Wertschöpfungsnetzwerk automatisiert eine Lösung findet. Die Evaluierung des Konzepts anhand eines Szenarios aus der Logistik und aus der Produktion liefert vielversprechende Ergebnisse.
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    Self-improving situation awareness for human-robot-collaboration using intelligent Digital Twin
    (2023) Müller, Manuel; Ruppert, Tamás; Jazdi, Nasser; Weyrich, Michael
    The situation awareness, especially for collaborative robots, plays a crucial role when humans and machines work together in a human-centered, dynamic environment. Only when the humans understands how well the robot is aware of its environment can they build trust and delegate tasks that the robot can complete successfully. However, the state of situation awareness has not yet been described for collaborative robots. Furthermore, the improvement of situation awareness is now only described for humans but not for robots. In this paper, the authors propose a metric to measure the state of situation awareness. Furthermore, the models are adapted to the collaborative robot domain to systematically improve the situation awareness. The proposed metric and the improvement process of the situation awareness are evaluated using the mobile robot platform Robotino . The authors conduct extensive experiments and present the results in this paper to evaluate the effectiveness of the proposed approach. The results are compared with the existing research on the situation awareness, highlighting the advantages of our approach. Therefore, the approach is expected to significantly improve the performance of cobots in human-robot collaboration and enhance the communication and understanding between humans and machines.