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AutoMate Automation as accepted and Trusted TeamMate to enhance traffic safety and efficiency

Motivation

Der Erfolg zukünftiger komplexer und automatisierter Fahrzeuge wird davon abhängen, wie gut sie mit Menschen innerhalb und außerhalb des Fahrzeugs interagieren, kommunizieren und kooperieren. Fahrer und Automatisierung sind als Teammitglieder zu betrachten, die sich die Fahraufgabe teilen und die beide für die Sicherheit des Fahrens verantwortlich sind. Das Ziel des Systementwurfs ist nicht nur das Automatisierungssystem, sondern das gesamte Fahrer-Automatisierungs-Team.

Ziele

AutoMate wird ein hochzuverlässiges automatisiertes Fahrsystem schaffen, das die Benutzer verstehen, das sie akzeptieren, dem sie vertrauen und schließlich das sie regelmäßig nutzen werden.

Technologien

Probabilistic Modelling

Personen

Publikationen

Partner

Personen

Publikationen

A Model-driven Tool for getting Insights into Car Drivers’ Monitoring Behavior

Sebastian Feuerstack and Bertram Wortelen; Proceedings of the IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV'17) ; 2017

The Human Efficiency Evaluator - A tool to predict and analyse monitoring behaviour;

Sebastian Feuerstack and Bertram Wortelen; Kognitive Systeme; 2017

A Tool-based Process for Generating Attention Distribution Predictions

Feuerstack, S. and Wortelen, B.; Proceedings of the 19th European Conference on Eye Movements ; 2017

Comparing the Input Validity of Model-based Visual Attention Predictions based on presenting Exemplary Situations either as Videos or Static Images

Bertram Wortelen and Sebastian Feuerstack; ICCM - 15th International Conference on Cognitive Modelling; 2017

Tutorial: How does your HMI Design affect the visual attention of the driver?

Sebastian Feuerstack and Bertram Wortelen; Adjunct Proceedings of the 9th International ACM Conference on Automotive User Interfaces and Interactive Vehicular Applications (AutomotiveUI ’17); 2017

Predicting Visual Attention is not an easy Task - even for Experts!

Sebastian Feuerstack and Bertram Wortelen; 60th Conference of Experimental Psychologists; 0March / 2018

Flyer: HEE and Konect, Optimizing HMIs for Efficient Monitoring

Sebastian Feuerstack and Bertram Wortelen; 01 / 2018

Dynamic Bayesian networks for driver-intention recognition based on the traffic situation

Eilers, Mark and Fathiazar, Elham and Suck, Stefan and Twumasi, Daniel; Cooperative Intelligent Transport Systems: Towards High-Level Automated Driving; 009 / 2019

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