Der Beitrag beschaftigt sich mit Technologietrends in der Logistik und zeigt ein User-Interface mit der Fokussierung auf Sprachsteuerungen fur den Einsatz bei fahrerlosen Transportfahrzeugen (FTF). Daruber hinaus wird eine multimodale Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) vorgestellt, die uber Spracherkennung und Elektroenzephalographie (EEG) die Moglichkeit zur Kommunikation und Steuerung von FTF bietet. Es wird gezeigt, welche Potenziale durch die Fusionierung von akustischen Sprachsignalen und der nichtinvasiven Aufnahme von Gehirnstromwellen mittels EEG-Headsets zur Verfugung stehen. Durch das Detektieren des kognitiven und emotionalen Zustands des Bedieners aus den Signalverlaufen des EEG wie bspw. Aufmerksamkeit und mentale Anstrengung soll eine intelligente MMI realisiert werden. Dadurch konnen in Zukunft Dialoge zwischen Mensch und Maschine effizienter gestaltet und die Eingabe von Fehlzuweisungen, bspw. durch erneutes Abfragen einer Bestatigung bei erkannter Unaufmerksamkeit, minimiert werden. In dem Beitrag werden erste Erkenntnisse gezeigt. Abschliessend wird ein Ausblick auf kommende Untersuchungen gegeben.
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