Helen Beierling, Doktorandin aus dem B05 Projekt, wurde während des Workshops „Mechanisms for Mapping Human Input to Robots – From Robot Learning to Shared Control/Autonomy“ auf der Robotics: Science and Systems (RSS) Konferenz in Delft mit dem Best Student Paper Award ausgezeichnet.
Der Preis würdigt Beierlings Forschungen und Beiträge auf dem Gebiet der Robotik, die sich insbesondere auf die Integration menschlicher Eingaben in Robotersysteme konzentrieren. Ihre ausgezeichnete Arbeit „Advancing Human-Robot Collaboration: The Impact of Flexible Input Mechanisms“ verfasste sie gemeinsam mit Kira Loos, Robin Helmert und Anna-Lisa Vollmer.
Das Paper fordert eine Erhöhung der Anzahl und Flexibilität von Eingabemechanismen in Benutzer-Roboter-Interaktionen und hebt deren Potenzial hervor, Lernalgorithmen durch Benutzerfeedback zu verbessern. Es wird argumentiert, dass die Verfeinerung von Schnittstellen, Interaktionen und Systemen entscheidend für die optimale Integration dieser Mechanismen in Lernprozesse ist. Der Schwerpunkt der Forschung liegt auf der Entwicklung von Schnittstellen, die flexible Mechanismen ermöglichen, auf den Arten von Interaktionen, die am meisten von diesen Mechanismen profitieren, und auf der algorithmischen Einbindung von Benutzereingaben. Ziel ist es, die Anpassungsfähigkeit und Reaktionsfähigkeit von Robotersystemen in menschenzentrierten Umgebungen zu verbessern.
