Personenerkennung in der Mensch-Maschine-Interaktion
Titel des Projekts
Chancen und Risiken von Ambient Intelligence (AmI) und Industrie 4.0 aus sicherheitstechnischer Sicht, Teilprojekt 2: Sichere Personenerkennung in der Mensch-Maschine-Interaktion
Förderung
Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA)
Beschreibung
Der Begriff „Ambient Intelligence (AmI)“ summiert Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten, die die Lebens- und Arbeitsumgebung um sogenannte intelligente Funktionen erweitern. Als zentrales Element der Techniken, die mit dem Begriff „Industrie 4.0“ verbunden werden, wird zudem eine Vernetzung von autonomen, sich situativ selbst steuernden, sich selbst konfigurierenden, wissensbasierten, sensorgestützten und räumlich verteilten Produktionsressourcen (Maschinen und Anlagen sowie Peripherie) inklusive deren Planungs- und Steuerungssystemen gesehen. In all diesen Systemen kommen Sensorkonfigurationen zum Einsatz, deren Messwerte durch Computerprozessoren verarbeitet werden, um gerichtete Aktionen auszulösen. Anwendungsmöglichkeiten von Ambient-Intelligence (AmI)- und „Industrie-4.0“-Systemen sind Schwerpunkt einer Vielzahl von Forschungsaktivitäten. Personenerkennungssysteme sind AmI-basierte Sicherheitslösungen, die in Produktionsprozessen für eine enge Kooperation zwischen Mensch und Maschine ohne trennende Schutzeinrichtungen (wie Schutzzäune) dienen können. Sie können damit sowohl ein hohes Maß an Bewegungsfreiheit für Anlagenbetreiber und Maschinenbediener als auch eine hohe Flexibilität der Prozessabläufe ermöglichen. Personenerkennungssysteme sind damit ein Anwendungsbereich und eine Notwendigkeit von AmI-basierten Sicherheitssystemen sowie Teile von „Industrie-4.0“-Systemen. Um eine gefahrlose Interaktion zwischen Mensch und vernetzen und sensor- bzw. computergesteuerten Maschinen bzw. Anlagen im Arbeitsprozess gewährleisten zu können, muss stets sichergestellt sein, dass die betreffenden Personenerkennungssysteme den menschlichen Körper zuverlässig detektieren und die Detektionsergebnisse in Form von Steuerungsparametern der Maschine in die Planung und Steuerung der Bewegungsabläufe integriert werden. In Personenerkennungssystemen können verschiedene Sensorsysteme zum Einsatz kommen, die auf unterschiedlichen Messprinzipien basieren. Dabei ergeben sich Grenzen und Möglichkeiten für den Einsatz der Messprinzipien aus den spezifischen Eigenschaften und Umgebungsbedingungen der Sensorsysteme und Messprinzipien. Zur Handreichung für Nutzer der Technologie ist es sinnvoll, diese Grenzen und Möglichkeiten aufzuzeigen, um einen sicheren Einsatz von Personenerkennungssystemen zu ermöglichen.
Zielstellung
Das Ziel dieses Teilprojekts ist die Klassifizierung möglicher Anwendungsgebiete für sichere Personenerkennungsverfahren. Auf Grundlage dieser Untersuchungen wird hierzu eine Technologie-Anwendungs-Matrix erarbeitet. Diese Technologie-Anwendungs-Matrix und möglicher Einsatzgebiete aber auch der Grenzen dient der Unterstützung von betrieblichen Planern und Beschaffern.
Relevante Publikationen
Projektpartner
- Prof. Dr.-Ing. Martin Schmauder, Dr.-Ing. Katrin Höhn, Dr.-Ing. Philipp Jung (Professur für Arbeitswissenschaften)
Kontakt
- Dr.-Ing. Patrick Westfeld (Leitung)
- M.Sc. Hannes Sardemann (Bearbeitung)