EASIER - Ermöglichen und Bewertung von Vertrauen bei der Zusammenarbeit mit Robotern in der Katastrophenhilfe

Um das Vertrauen in Robotersysteme zu erhöhen und die kognitive Belastung zu senken, sollen im Projekt fundierte Methoden zur Messung des Vertrauens in Assistenzsysteme und der durch ihre Verwendung verursachten kognitiven Belastung entwickelt werden. Ferner sollen Eingriffsmöglichkeiten in (1) die Gestaltung des User Interfaces zur Ein- und Ausgabe, (2) den Grad der Autonomie und (3) die Transparenz zu Entscheidungen des Roboters untersucht werden, die eine Verbesserung dieser Parameter erlauben. Die primäre Innovation des Projektes ist, dass Vertrauen und die kognitive Belastung sowie Maßnahmen zu deren Verbesserung in einem interdisziplinären Team (Psychologen, Visualisierungsexperten, Robotiker, Einsatzkräfte) fundiert untersucht werden. Die geplante direkte Koppelung des Assessments von Vertrauen und kognitiver Belastung mit möglichen Veränderungen im Interaktionsdesign und des Verhaltens des Roboters wird neue Erkenntnisse zur Natur des Vertrauens in Assistenzroboter liefern und die Entwicklung von verbesserten Assistenzsystemen ermöglichen. Der unmittelbare praktische Nutzen dieser Erkenntnisse wir in realistischen Feldtests mit Einsatzkräften evaluiert.