PIRE II (HCD) Vom Menschen lernen – Für Menschen gestalten

Ziele

Die technischen Potenziale und ihre Anwendbarkeit von cyber-physischen Systeme (CPS) erhöhen ihre für unterschiedliche Anwendungsszenarien nehmen stetig zu. Dennoch ist die Interaktion zwischen Nutzer und technischem System ein entscheidender Erfolgsfaktor für eine sichere, effiziente und akzeptable Nutzung dieser Systeme. Um Kooperation in dieser Konstellation zu ermöglichen, wird dieses Projekt den Zusammenhang zwischen menschlichen Wahrnehmungsfähigkeiten, mentaler Arbeitsbelastung und menschlichem Vertrauen in einem CPS untersuchen.

Vor allem Human Cyber-Physical Systems (HCPS) für Verkehrsanwendungen sind von hoher gesellschaftlicher Relevanz und Dynamik in ihrer Entwicklung. Nach dem grundlegenden Prinzip der Kooperation sollte ein HCPS jeweils die Stärken von Mensch und Maschine nutzen und ihre individuellen Begrenzungen ausgleichen. Anwender mit Seheinschränkungen setzen hohe Erwartungen an die Möglichkeiten automatisierter Fahrsysteme. Automatisierte Fahrsysteme versuchen nach wie vor, menschliche Strategien in komplexen Verkehrssituationen nachzuahmen. Von Menschen zu lernen bedeutet in diesem Projekt, dass Experimente mit Teilnehmern, die mit Sehbehinderungen erfolgreich Auto fahren, Wissen erbringen sollen, wie auch unvollständige technische Wahrnehmung ausgeglichen werden kann. Zusätzlich untersuchen wir, wie kognitive Belastung mit der menschlichen Entscheidungsfindung zusammenhängt und wie zunehmende kognitive Belastung durch die Fahrer kompensiert wird.

Der dritte Aspekt ist, wie diese Faktoren das Vertrauen in ein automatisiertes Fahrassistenzsystem beeinflussen. Gestalten für den Menschen bedeutet, dass auf Basis dieses Wissens ein geeignetes HMI-Konzept implementiert werden soll, das Informationen vom technischen System hin zum Nutzer liefert, die die Arbeitsbelastung verringern, das Vertrauen erhöhen und zu einem effizienten Entscheidungsverhalten führen sollen. Das Ziel ist ein HCPS, dass an die menschlichen Anforderungen in Bezug auf Wahrnehmung, Arbeitsbelastung und Vertrauen angepasst ist. Aus diesem Grund werden die Forschungspartner in diesem Projekt hochgradig abgestimmte Fahrsimulationsexperimente durchführen und ihre spezifischen Kompetenzen austauschen. Dazu gehören Simulationspraxis, Eye-Tracking, fMRI-Messungen, Umsetzung automatisierter Fahrfunktionen und Interaktionsprototyping.

Die Fahrszenarien unterschiedlicher Komplexität werden gemeinsam definiert, von einem Partner umgesetzt und an die anderen Partner verteilt. Dieser Arbeitsplan führt zu einer interdisziplinären Zusammenarbeit zwischen menschlichen Faktoren, Kognitionswissenschaft, Neurowissenschaften und Informatik. Die Daten, die in diesen verteilten Experimenten gesammelt werden, werden verwendet, um Module zu spezifizieren, die sich der Wahrnehmung, der kognitiven Belastung und dem Vertrauen widmen. Diese Module werden in ein gemeinsames Modell integriert, das die Zusammenhänge und ihre Einflüsse auf Entscheidungsprozesse beschreibt.

Personen

Projektleitung Intern

Projektleitung Extern

Universität Oldenburg

Wissenschaftliche Leitung

Publikationen
Improving the detection of user uncertainty in automated overtaking maneuvers by combining contextual, physiological and individualized user data

Trende Alexander, Hartwich Franziska, Schmidt Cornelia, Fränzle Martin; International Conference on Human-Computer Interaction; 0Juli / 2020

Partner
Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
www.uni-oldenburg.de
TU München
www.tum.de

Laufzeit

Start: 01.08.2020
Ende: 31.05.2023

Fördermittelgeber

Verwandte Projekte

CSE

Interdisciplinary Research Center on Critical Systems Engineering for Socio-Technical Systems