RobotCare – Network for Robots who Care
RobotCare ist ein von der ZHAW koordiniertes Community-Netzwerk unterschiedlicher nationaler und internationaler Stakeholder im Kontext der Entwicklung von Servicerobotern für die spezifischen Bedürfnisse von Alters- und Pflegeheimen.
Ziele / Unser Angebot
Anwendungszentrierte Klärung der Bedürfnisse im Bereich der Servicerobotik in Alters- und Pflegeheimen und entsprechende Ableitung des Marktpotenzials national und international
Aufbau eines systematischen Dialogs zwischen den Technologieentwickler:innen und Forscher:innen sowie den Interessenvertreter:inen der älteren Menschen und Gesundheitseinrichtungen einschliesslich des Pflege- und Dienstleistungspersonals, des Managements und der Bewohnenden und ihren Familien
Identifizierung von Synergien zwischen nationalen und internationalen Hochschulen für künftige gemeinsame Initiativen im Bereich der angewandten Forschung und Entwicklung
Aktuelle Mitglieder / Partnerschaften
Projektleitung: Prof. Dr. Yulia Sandamirskaya, ZHAW Cognitive Computing in Life Sciences
Projekt-/Netzwerkkoordination: Dr. Nicole Gerber, ZHAW Kompetenzgruppe Hospitality & Service Management
Forschungspartner:innen: Prof. Dr. Yukie Nagai, Kyoto University; Prof. Dr. Kanda Takayuki, University of Tokyo
Heimpartner:innen: Betagtenzentrum Emmen AG, Bürgerspital Basel Burgfelderhof, Cadonau, Flury Stiftung, Haus Tabea, Viva Luzern
Industriepartner:innen: ABB, ECSPECD, INIVation, NEURA Robotics, Neuromorphic Computing Lab at Intel, Prophesee, SynSense
News / Aktuelles
- 2025 Communityveranstaltung in der Schweiz (Details folgen)
- 21./22.11.24 open-i 2024 - die Schweizer Innovationsplattform, Zürich
- 15.11.2024 «Roboter-Premiere in Winterthur»
- 01.11.2024 Swiss Robotics Day 2024, Bern (Ausstelller)
- 02.09.2024 Workshop am Digital Health Lab Day 2024 «Co-design of Service Robots in Healthcare: Multiple perspectives and stakeholders» in Winterthur
Interesse?
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Projekte
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Publikationen
-
Kofler, Nicole; Graf, Eveline; Nast, Irina; Wirz, Markus; Scheermesser, Mandy,
2022.
In:
RehabWeek, Rotterdam, The Netherlands, 25-29 July 2022.
-
Rezayati, Maryam; Zanni, Grammatiki; Zaoshi, Ying; Scaramuzza, Davide; van de Venn, Hans Wernher,
2022.
Improving safety in physical human-robot collaboration via deep metric learning [Paper].
In:
2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA).
27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Stuttgart, Germany, 6-9 September 2022.
IEEE.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/ETFA52439.2022.9921623
-
Fathi, Kiavash; van de Venn, Hans Wernher; Honegger, Marcel,
2021.
Predictive maintenance : an autoencoder anomaly-based approach for a 3 DoF delta robot.
Sensors.
21(21), S. 6979.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.3390/s21216979
-
Graf, Eveline; Bauer, Christoph; Pauli, Carole; Wirz, Markus,
2021.
In:
Moreno, Juan C.; Masood, Jawad; Schneider, Urs; Maufroy, Christophe; Pons, Jose L., Hrsg.,
Wearable robotics : challenges and trends.
WeRob2020 : 5th International Symposium on Wearable Robotics, virtual, 13-16 October 2020.
Cham:
Springer.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-030-69547-7_33
-
Mohammadi Amin, Fatemeh; Rezayati, Maryam; van de Venn, Hans Wernher; Karimpour, Hossein,
2020.
A mixed-perception approach for safe human–robot collaboration in industrial automation.
Sensors.
20(21), S. 6347.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.3390/s20216347
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