Nutzerzentrierte Individualisierung eines Fahrerassistenzsystems
Anzeigen und Warnungen, beispielsweise von Fahrerassistenzsystemen, sind heute zumeist rein funktionsbezogen ausgestaltet. Die Interaktionskonzepte, auf denen sie basieren, erlauben kaum nutzerspezifische Anpassungen. Zentrale Aspekte menschlicher Interaktion, wie soziale und emotionale Informationen, finden hierbei keine Berücksichtigung.
Im Vorhaben soll erforscht werden, wie Informationen zum sozialen und emotionalen Fahrerzustand nutzbringend in Assistenzsysteme integriert werden können. Durch eine nutzerzentrierte Individualisierung sollen Fahrerassistenzsysteme auf emotionale, soziale und kognitive Fahrerzustände reagieren – so wie es ein menschlicher Beifahrer tun würde. Hierfür werden Mustererkennungsalgorithmen zur Klassifikation sozial-emotionaler Fahrerzustände entwickelt sowie deren Auswirkungen auf Kognition und Fahrleistung untersucht. Die Erkenntnisse fließen in die Entwicklung eines adaptiven Nutzermodells ein, das auf Basis des Fahrerzustands Vorhersagen auf kognitive Parameter ermöglicht. Bei der hierfür erforderlichen Erfassung des Fahrzeuginnenraums werden die besonderen Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit berücksichtigt
Zur Verbesserung von Systemakzeptanz und Nutzbarkeit werden durch das Projekt grundlegende Voraussetzungen für eine künftige Integration sozialer und emotionaler Informationen in nutzerzentrierte Interaktionskonzepte geschaffen.