Automation ohne Unsicherheit: Vorstellung des Förderprojekts AutoAkzept zur Erhöhung der Akzeptanz automatisierten Fahrens

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Uwe Drewitz, Klas Ihme, Michael Oehl, Rick Voßwinkel, Cornelia Schmidt, Anna-Antonia Pape, Tobias Fleischer, Sonja Cornelsen, Andreas Lüdtke, Daniela Gräfing, Alexander Trende
10. VDI Fachtagung Mensch-Maschine-Mobilität: Der (Mit-)Fahrer im 21. Jahrhundert Volume: 2630
Die Akzeptanz und somit Verbreitung von Systemen automatisierten und vernetzten Fahrens (AVF) wird maßgeblich durch den Grad an subjektiver Sicherheit bestimmt, den Nutzer bei der Interaktion mit den automatisierten Fahrzeugen empfinden. Nutzerseitige Akzeptanz wird insbesondere durch Empfindungen von Unsicherheit im Umgang mit automatisierten Fahrzeugen negativ beeinflusst. Das Projekt AutoAkzept entwickelt Lösungen nutzerfokussierter Automation, die die Fahrzeuginsassen ins Zentrum der System-entwicklung stellt und so deren Unsicherheit reduziert. Systeme nutzerfokussierter Automation erfassen dazu über verschiedene Sensoren Unsicherheit und deren beitragende Faktoren (z.B. Stress, Kinetose, Aktivität) in Echtzeit, integrieren diese Informationen mit Kontextdaten und leiten daraus den aktuellen Bedarf der Fahrzeuginsassen ab. In Nutzerstudien in Fahrsimulatoren und Realfahrzeugen werden mit Hilfe multimodaler Sensorik fahrzeugbezogene Informationen sowie physiologische und behaviorale Daten der Nutzer erhoben. Unter Anwendung von Methoden maschinellen Lernens entwickelt AutoAkzept auf Basis dieser Daten echtzeitfähige Algorithmen und Modelle zur Abbildung von situativen Kontexten, Nutzerzuständen und Anpassungsbedarfen. Zielstellung von AutoAkzept ist die Entwicklung erfolgversprechender Anpassungsstrategien zur Verbesserung des Nutzererlebens auf Basis der identifizierten unsicherheitsbezogenen Bedarfe. Dadurch gewährleisten die Entwicklungen des Projekts, durch Reduktion oder Vorbeugung von subjektiven Unsicherheiten, ein positives, komfortables Nutzungserleben und tragen zur Erhöhung der Akzeptanz für AVF bei.
November / 2019
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