Abstract: Peer Neubert ist Professor für Robot Vision und Leiter der Forschungsgruppe Intelligente Autonome Systeme am Institut für Computervisualistik der Universität Koblenz. Die Forschungsarbeit der Gruppe konzentriert sich auf Algorithmen und Systeme zur Verarbeitung und Interpretation von Sensordaten. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Kombination von maschinellem Lernen mit Vorwissen und Expertenwissen. Der Psychologe Abraham Maslow schrieb einst „Ich glaube, es ist verlockend, wenn das einzige Werkzeug, das man hat, ein Hammer ist, alles zu behandeln, als ob es ein Nagel wäre.“ In diesem Vortrag wird anhand von Beispielen aus der Forschung der Arbeitsgruppe gezeigt, wie verschiedene Werkzeuge wie probabilistische Methoden und Algorithmendesign, maschinelles Lernen und (vektor-) symbolisches KI-Ansätze verknüpft werden können, um herausfordernde Probleme zu lösen. Beispielanwendungen werden etwa die kamera-basierte Lokalisierung mobiler Roboter in herausfordernden und veränderlichen Umgebungen sein sowie eine aktuelles Anwendungsszenario zur Unfallortrekonstruktion in Zusammenarbeit mit dem Polizeipräsidium Koblenz. Eine Beispielmethode wird die Verwendungen von tausenddimensionalen Räumen zur Lokalisierung in unserem dreidimensionalen Raum sein.

Abstract: Diese Studie untersucht die sensomotorische Synchronisation (SMS) am Beispiel des Jonglierens und erforscht, wie Menschen ihre Bewegungen spontan mit externen Rhythmen synchronisieren. Um die experimentellen Herausforderungen des realen Jonglierens zu bewältigen, verwendet die Studie ein neuartiges „Jonglierbrett“-System sowohl in der realen Welt als auch in der virtuellen Realität (VR). Dabei werden die Bewegungen von Händen, Fingern und Bällen sowie die Blickbewegungen erfasst. Die Ergebnisse zeigen, dass das Jonglierverhalten in VR zwar quantitative Unterschiede in der zeitlichen Variabilität im Vergleich zur realen Welt aufweist (z. B. kürzere Ballabstände und höhere Variabilität), die grundlegenden qualitativen Muster der Synchronisation jedoch in beiden Umgebungen konsistent bleiben. Die Arbeit unterstreicht das Potenzial von VR für die Untersuchung komplexer motorischer Fähigkeiten wie des Jonglierens und verknüpft die Erkenntnisse zur SMS mit weiterführenden Implikationen.