[{"title":"Von Menschen und Maschinen: Humanoide Roboter als Markenbotschafter – Chancen, Herausforderungen und Konsumentenreaktionen","editor":[{"first_name":"Manfred","last_name":"Bruhn","full_name":"Bruhn, Manfred"},{"full_name":"Burmann, Christoph","first_name":"Christoph","last_name":"Burmann"},{"full_name":"Kirchgeorg, Manfred","last_name":"Kirchgeorg","first_name":"Manfred"}],"author":[{"first_name":"Stefanie","last_name":"Paluch","full_name":"Paluch, Stefanie"},{"full_name":"Wittkop, Thomas","last_name":"Wittkop","first_name":"Thomas","id":"61636"}],"publication":"Marketing.Neu.Denken ; mpulse für eine Disziplin im Wandel","year":"2026","language":[{"iso":"ger"}],"department":[{"_id":"DEP3019"}],"publisher":"Springer Gabler","abstract":[{"lang":"eng","text":"Die zunehmende Integration humanoider Roboter in Marketing und Kundeninteraktion wirft zentrale Fragen zur Markenführung und Konsumentenakzeptanz auf. Während Roboter als Markenbotschafter theoretisch Effizienz und Innovation verkörpern, bleibt unklar, wie sie das Vertrauen, die emotionale Bindung und die Wahrnehmung von Authentizität beeinflussen. Dieses Kapitel beleuchtet die Potenziale und Grenzen des Einsatzes humanoider Roboter in der Markenkommunikation. Basierend auf aktuellen Studien zur Mensch-Roboter-Interaktion werden zentrale Erfolgsfaktoren analysiert, darunter anthropomorphe Gestaltung, soziale Präsenz und situative Kontextfaktoren. Zudem werden Risiken wie das „Uncanny Valley“-Phänomen und mögliche Akzeptanzbarrieren aus Konsumentensicht diskutiert. Abschließend werden Implikationen für das Marketing-Management abgeleitet: Welche Branchen und Marken profitieren besonders von humanoiden Robotern? Wie lassen sich negative Konsumentenreaktionen minimieren? Und welche strategischen Leitlinien sollten Unternehmen für den erfolgreichen Einsatz robotischer Markenbotschafter beachten? Durch eine interdisziplinäre Perspektive an der Schnittstelle von Marketing, Künstlicher Intelligenz und Verhaltenspsychologie liefert dieses Kapitel neue Impulse für eine zukunftsweisende Markenführung im Zeitalter intelligenter Maschinen."}],"date_created":"2026-05-26T17:38:11Z","date_updated":"2026-05-27T11:29:34Z","user_id":"83781","doi":"https://doi.org/10.1007/978-3-658-49371-4_18","type":"book_chapter","publication_status":"published","place":"Wiesbaden","status":"public","page":"451–473","citation":{"chicago":"Paluch, Stefanie, and Thomas Wittkop. “Von Menschen und Maschinen: Humanoide Roboter als Markenbotschafter – Chancen, Herausforderungen und Konsumentenreaktionen.” In <i>Marketing.Neu.Denken ; mpulse für eine Disziplin im Wandel</i>, edited by Manfred Bruhn, Christoph Burmann, and Manfred Kirchgeorg, 451–73. 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Diese Arbeit untersucht die Entwicklung und Evaluierung eines multisensorischen Kamera-Setups, das mit Gaussian Splatting eine speichereffiziente und schnelle Modellierung von Produktionsumgebungen ermöglicht. Dafür wurde ein mobiles, autonomes System auf Basis eines MiR-Roboters entwickelt, das Bilddaten von verschiedenen USB-Kameras (Lo-gitech Brio, Anker C200), einer DSLR und iPhone Kamera sowie Raspberry Pi Kameras er-fasst und verarbeitet. \r\nDie zentrale Forschungsfrage adressiert die Effizienz, Bildqualität und Wirtschaftlichkeit von Gaussian Splatting im Vergleich zu etablierten Verfahren wie Photogrammetrie und LiDAR. Erste Testläufe mit DSLR-Aufnahmen und einer manuell rekonstruierten Pipeline zeigen, dass Gaussian Splatting hochdetaillierte Punktwolken generieren kann, jedoch mit Herausfor-derungen hinsichtlich Kameraausrichtung, Überlappung der Bilder und automatisierter Missi-onsplanung des Roboters konfrontiert ist. \r\nDie Ergebnisse zeigen, dass das System eine schnelle und speichereffiziente 3D-Rekonstruk-tion ermöglicht, jedoch in seiner aktuellen Form noch Optimierungspotenzial aufweist. Be-sonders die genaue Kalibrierung der Kameras, eine verbesserte Synchronisation der Bilder so-wie eine präzisere Steuerung des Roboters sind entscheidend für die Qualität der Punktwol-ken. Während Gaussian Splatting eine überzeugende Alternative zu klassischen Verfahren darstellt, ist die Systemstabilität derzeit noch abhängig von manuellen Eingriffen und Justie-rungen. \r\nZukünftige Arbeiten sollten sich darauf konzentrieren, die Automatisierung des gesamten Workflows weiter voranzutreiben, insbesondere durch den Einsatz verbesserter Kamera-A-lignment-Algorithmen, Hardware-Trigger für synchrone Bildaufnahme und Machine-Learn-ing-gestützte Bildoptimierung. Zudem könnte eine Erweiterung des Systems um zusätzliche Sensortechnologien wie Time-of-Flight-Sensoren oder LiDAR-Module helfen, die Detailge-nauigkeit weiter zu verbessern und eine robuste Echtzeit-Rekonstruktion zu ermöglichen. ","lang":"ger"}],"file":[{"file_id":"12647","content_type":"application/pdf","access_level":"open_access","creator":"sa3-8ag","date_created":"2025-03-04T09:48:08Z","relation":"main_file","date_updated":"2025-03-04T09:48:08Z","file_name":"Bachelorarbeit_Sam-Wiemann_15457078_ELSA.pdf","file_size":40444229,"success":1}],"publisher":"Technische Hochschule Ostwestfalen-Lippe","date_created":"2025-03-04T09:49:19Z","title":"Entwicklung und Evaluierung eines multisensorischen Kamera-Setups zur 3D-Raumrekonstruktion in einer dynamischen Industrieumgebung mittels Gaussian Splatting auf einem autonomen Robotersystem","author":[{"last_name":"Wiemann","id":"78421","first_name":"Sam","full_name":"Wiemann, Sam"}],"year":"2025","language":[{"iso":"ger"}],"department":[{"_id":"DEP2001"}]},{"edition":"1","publication_status":"published","page":"145 – 154","citation":{"van":"Stuke T, Bartsch T, Rauschenbach T. Adaptiver Griff-in-die-Kiste – Die methodische Lücke zwischen Forschung und Industrie. 1st ed. 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Basierend auf einer Literaturrecherche werden Beispiele für regelbasierte und lernende Verfahren vorgestellt. Anschließend erfolgt eine systematische Gegenüberstellung der Verfahren. Hierfür werden die Anforderungen, die ein Griff-in-die-Kiste-System zu erfüllen hat, dargelegt. Die Kriterien resultieren aus einer Expertenbefragung des produktionstechnischen Umfelds der Weidmüller Gruppe. Neben den Anforderungen werden die Gewichtungen zur Bildung einer Rangfolge ermittelt. Die erarbeiteten Anforderungen dienen anschließend zur Bewertung der regelbasierten und lernenden Verfahren. Die Analyse mündet in einer methodischen Lücke zwischen beiden Paradigmen und stellt die Ausgangsbasis für die weitere Arbeit zur Entwicklung des industriellen Griff-in-die-Kiste dar. Abschließend werden erste Arbeitsergebnisse zur Objekterkennung von Reihenklemmen veröffentlicht. In einer Untersuchung werden die Zuverlässigkeit, die Robustheit sowie die Einrichtdauer einer Objekterkennung mithilfe von Deep Learning ermittelt. Das angestrebte Forschungsergebnis stellt einen Entwicklungsschritt von automatisierten Systemen, die in einem definierten Wirkbereich eigenständig arbeiten, zu autonomen Systemen, die selbstständig auf zeitvariante Größen reagieren, dar."}],"publisher":"Open Access","date_updated":"2024-08-08T13:55:46Z","conference":{"name":"18. Konferenz für Angewandte Auto­mati­sierungs­technik in Lehre und Entwicklung an Hochschulen (AALE)","start_date":"2022-03-09","end_date":"2022-03-11","location":"Pforzheim"},"type":"conference_editor_article","doi":"https://doi.org/10.33968/2022.14","user_id":"83781"}]