EU - Theia-XR - Das Unsichtbare sichtbar machen für Off-Highway-Maschinen durch Vermittlung von Extended-Reality-Technologien

THEIA-XR zielt darauf ab, die Mensch-Maschine-Interaktion in mobilen Maschinen durch neue Benutzertechnologien und Extended Reality zu verbessern. Als primäres Ziel soll das Unsichtbare sichtbar bzw. das Nicht-Wahrnehmbare für den menschlichen Bediener wahrnehmbar gemacht werden. Der wahrnehmbare Bereich des Bedieners soll erweitert werden, ohne die Leistung des Menschen beim Steuern einer Maschine negativ zu beeinflussen. Das Projekt wird unter Einsatz von eXtended-Reality-Technologien einen positiven Einfluss auf die Sicherheit, Vertrauenswürdigkeit und Bedienbarkeit von Maschinen gewährleisten, sowie gesellschaftliche Aspekte der Interaktion zwischen der Maschine, dem menschlichen Bediener und öffentlichen/Nicht-Benutzern in Betracht ziehen. Darüber hinaus soll ein XR Arbeitsplatz entstehen, der positive Nutzererfahrungen von Wirksamkeit und Sinnhaftigkeit der Arbeit transportieren soll. THEIA-XR wird nach einer auf den Menschen ausgerichteten, transdisziplinären und szenariobasierten Co-Design-Methodik mit Benutzern, Interessenvertretern und anderen multidisziplinären Forschern als voll integriertes Projektteam folgen. Diese Methodik dient dazu, menschliche Anforderungen zu erheben und im Design, der Entwicklung und dem Einsatz von Extended-Reality-Technologien für die Informationspräsentation und -interaktion im Off-Highway Bereich zu berücksichtigen. Die gezielten Extended-Reality-Technologien werden herkömmliche Mensch-Maschine-Schnittstellen durch Multimodalität verbessern und dabei neuartige Informations- und Interaktionstechnologien, den Einsatz innovativer Datenvisualisierungsmethoden, Force-Feedback-Technologien und akustische Informationsgebung beinhalten. Der THEIA-XR-Ansatz zur Verbesserung der menschlichen Bedieneraufgaben durch den Einsatz von Extended-Reality-Technologien wird zunächst validiert und in drei Anwendungsfällen im Off-Highway-Bereich getestet, die auf Pistenpflege-, Logistik- und Bauszenarien abzielen. Dabei werden echte Endbenutzer, öffentliche/Nicht-Benutzer und reale Daten aus dedizierten industriellen Umgebungen mit einbezogen.