Roboter sollen sozialer werden. In einem interdisziplinären Projekt arbeiten WGP-Forschende daran, den künftigen Kollegen beizubringen, wie sie Gefühle von Menschen erkennen, wann sie situationsgerecht unterstützen können oder auch welche Stimme von Menschen als angenehm empfunden wird.
Juni 2026 – Roboter montieren schon heute Bauteile, transportieren Waren oder unterstützen automatisierte Prozesse. Doch je näher sie an den Menschen heranrücken, desto deutlicher wird, dass technische Leistungsfähigkeit allein nicht ausreicht. Ein Roboter in einer Produktionshalle, einem Hotel oder einer Pflegeeinrichtung muss zuverlässig funktionieren und verstehen, mit wem er interagiert und welche Unterstützung angemessen ist.
Genau hier setzt das Forschungsprojekt FORSocialRobots – Soziale Fähigkeiten für automatisierte Systeme und Roboter an. Maßgeblich beteiligt ist gemeinsam mit Industriepartnern das WGP-Forschungsinstitut FAPS der Universität Erlangen-Nürnberg. Die Vision des Projekts ist eine Zukunft, in der Menschen und Roboter in flexiblen Teams zusammenarbeiten. Roboter sollen Menschen dabei nicht ersetzen, sondern sie gezielt unterstützen und entlasten. Dafür werden Grundlagen entwickelt, mit denen die Maschinen soziale Situationen erfassen, interpretieren und ihr Verhalten an den Kontext anpassen können.
Roboter erkennen Menschen und Situationen
Das Projekt betrachtet Anwendungsfelder wie Überwachung, Logistik, Produktion, Service, Seniorenheim und Demenzzentrum. Diese Vielfalt zeigt, wie unterschiedlich die Anforderungen an soziale Roboter sind. In der Produktion stehen Sicherheit, Effizienz und Unterstützung bei Arbeitsprozessen im Vordergrund. Im Servicebereich geht es um verständliche Kommunikation mit Gästen oder Mitarbeitenden. In Pflegeeinrichtungen können die Helfer Informationen bereitstellen oder Pflegekräfte entlasten.
Eine zentrale Frage ist, welche Informationen ein Roboter benötigt, um angemessen reagieren zu können. Im Projekt wird untersucht, wie sie ihre Umgebung und die beteiligten Personen besser einordnen können: Interagiert eine einzelne Person mit ihm oder eine Gruppe? Wer spricht den Roboter an? Welche Person benötigt zuerst Unterstützung? Auch Hinweise wie das ungefähre Alter, das wahrgenommene Geschlecht, der emotionale Zustand oder die Aufmerksamkeit einer Person können eine Rolle spielen. Solche Informationen sollen helfen, die Interaktion situationsabhängig und menschenzentriert zu gestalten.
Dabei ist nicht nur entscheidend, was ein Roboter tut, sondern auch, wie er es tut. Ein sozialer Roboter muss seine Kommunikation an seine Fähigkeiten und an die Situation anpassen. Manche können sprechen, andere Informationen auf einem Tablet anzeigen, sich bewegen, Gesten ausführen oder Gegenstände handhaben. Je nach Bauform und Einsatzkontext kann eine andere Form der Interaktion sinnvoll sein. Ziel ist, dass Roboter nicht nur auf Befehle reagieren, sondern erkennen, wann Unterstützung hilfreich sein könnte, ohne aufdringlich zu wirken.
Bild 1: Schematische Darstellung der wissenschaftlichen Teilprojekte und ihrer Verknüpfung über die Anwendungsfelder A1–A6 hinweg | Quelle: FAPS FAU
Vom Design zur vertrauenswürdigen Anwendung
Auch das Erscheinungsbild beeinflusst die Akzeptanz. Form, Größe, Farbe, Bewegungen oder Gesichtsausdrücke können dazu beitragen, dass Menschen einen Roboter als angenehm, hilfreich und vertrauenswürdig wahrnehmen oder eher als unheimlich. FORSocialRobots untersucht deshalb, wie soziale Roboter gestaltet sein sollten, damit sie positiv wahrgenommen werden. Hierfür hat das Team in den vergangenen zwei Jahren bereits Verbesserungen etwa des Aussehens, der Stimme, bei der Gefühlserkennung und dem Erkennen, mit wem der Roboter interagiert, schaffen können. „Die Ergebnisse überprüfen wir regelmäßig“, berichtet die Projektkoordinatorin Gabriela García. „Wir gehen mit den Robotern in Pflegeheime, machen Aktionen in Museen oder holen uns auch Feedback aus der Mensa.”
Um neue Anwendungen sicherer und schneller zu entwickeln, werden soziale Situationen zudem in virtuellen Umgebungen und digitalen Zwillingen analysiert. Dort lassen sich Szenarien simulieren, bevor reale Roboter eingesetzt werden. Gleichzeitig wird untersucht, wie Vertrauen entsteht und welche Faktoren die Akzeptanz im Alltag und im Arbeitskontext beeinflussen.
FORSocialRobots verbindet technische Entwicklung, psychologische Forschung und praxisnahe Anwendung. Durch die Zusammenarbeit von sechs wissenschaftlichen Instituten und zahlreichen Industriepartnern ist ein interdisziplinärer Forschungsverbund entstanden, der soziale Robotik in realitätsnahen Szenarien betrachtet. Ziel ist es, Grundlagen und Demonstratoren für sichere und menschenzentrierte Roboterapplikationen zu schaffen.
Soziale Roboter können künftig dazu beitragen, Herausforderungen wie Fachkräftemangel, demografischen Wandel und steigende Anforderungen in Pflege, Produktion und Service zu bewältigen. Entscheidend ist, dass die Technologie nicht nur möglich, sondern auch sinnvoll, verständlich und ethisch verantwortbar gestaltet wird. Bis Februar 2027 will das Team einen ersten sozialen Roboter als Demonstrator vorstellen.
Weiterführende Informationen:
https://www.forsocialrobots.de/
Förderer:
Bayerische Transformations- und Forschungsstiftung (BFS)
Ansprechpartner:
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS)
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Prof. Jörg Franke
Leiter des Lehrstuhls für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik
Tel.: +49 9131 8527569
E-Mail: Joerg.Franke@faps.fau.de
Dr. Sebastian Reitelshöfer
Leiter Forschungsbereich Robotik
Tel.: +49 162 2604719
E-Mail: Sebastian.Reitelshoefer@faps.fau.de
Gabriela García
Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Projektkoordination FORSocialRobots
Tel.: +49 173 3082722
E-Mail: Gabriela.Garcia@faps.fau.de
Downloads:
Forschende des Projekts FORSocialRobots am FAPS Erlangen (v.l.n.r. Dr. Sebastian Reitelshöfer, Nina Merz, Prof. Jörg Franke) | Quelle: FAU | Giulia Iannicelli
Schematische Darstellung der wissenschaftlichen Teilprojekte und ihrer Verknüpfung über die Anwendungsfelder A1–A6 hinweg | Quelle: FAPS FAU