Ankündigung

Einklappen
Keine Ankündigung bisher.

Adaptive Benutzererfahrung und einfühlsame HMI-Konzepte

Einklappen

Billboard

Einklappen

Automanuals.de

Einklappen
X
Einklappen
  •  

  • Adaptive Benutzererfahrung und einfühlsame HMI-Konzepte

    Durch das automatisierte Fahren wird das Thema Benutzererfahrung im Innenraum immer wichtiger - sowohl für den Fahrer als auch für die Passagiere. Eine Besonderheit für das Benutzererlebnis im Wettbewerbsbereich ist die korrekt angepasste Anpassungsfähigkeit der Assistenz- und HMI-Systeme. Aus diesem Grund hat Audi einen Standard entwickelt, der die Ebenen adaptiver, sensibler Reaktionen beschreibt.


    Menschliche Bedürfnisse erkennen

    Das Benutzererlebnis wird im Pkw immer wichtiger. Gleichzeitig wächst die Anzahl der im Fahrzeug auszuführenden Funktionen stetig. Dies erfordert neue Konzepte, um den Fahrer bei seinen zahlreichen Interaktionen mit dem System im täglichen Betrieb zu unterstützen.

    Der technische Fortschritt in den Bereichen Sensorsysteme und künstliche Intelligenz (KI) hilft bei diesen Zielen durch die Identifizierung menschlicher Zustände und Bedürfnisse. Um die neuen Herausforderungen zu lösen, konzentriert sich Audi auf die Adaptivität und Intelligenz von Funktionen sowie auf das Mensch-Maschine-Interface (HMI). Auf der CES 2020 in Las Vegas (USA) zeigte Audi Elemente einer intelligenten und anpassungsfähigen Benutzererfahrung in einem First-Vision-Fahrzeug. Der experimentelle Demonstrator, Abbildung 1 , zeigte die Elemente Licht, Ton, Klimaanlage, Duft und Sitzmassage.
    Abbildung 1 Der experimentelle Demonstrator Audi Intelligence Experience auf der CES 2020 - basierend auf individuellen Merkmalen der Person und abhängig von der aktuellen Fahrsituation wurden Szenarien im Innenraum erstellt, die aus den Elementen Licht, Ton, Klimaanlage, Duft und Sitz bestehen Massage (© Audi)

    Abbildung 1
    Der experimentelle Demonstrator Audi Intelligence Experience auf der CES 2020 - basierend auf individuellen Merkmalen der Person und abhängig von der aktuellen Fahrsituation wurden Szenarien im Innenraum erstellt, die aus den Elementen Licht, Ton, Klimaanlage, Duft und Sitz bestehen Massage (© Audi)


    Was ist Adaptivität im Fahrzeug?

    In einer Metaanalyse zeigten Völkel, Schneegass, Eiband und Buschek [1], dass die Intelligenz für technische Systeme in der Literatur die beiden Komponenten Adaptivität und Automatisierung umfasst. Parasuraman und Riley [2] definierten Automatisierung als die Ausführung einer zuvor von einem Menschen ausgeführten Funktion durch eine Maschine. Duley und Parasuraman [3] interpretierten Adaptivität als Kontextsensitivität mit der Implikation, dass das System nur die Informationen präsentiert, die für die aktuelle Situation wichtig sind.

    Auf der Grundlage dieser Informationen definiert Audi den Begriff Adaptivität in seiner Konzeptentwicklung als "Anpassung der Kundenfunktionen an Benutzer und deren aktuelle Erfahrung und / oder Situation durch Interpretation erkennbarer Parameter zur Verbesserung des Kundenerlebnisses". Die erkennbaren Parameter hängen von den vorhandenen Sensorsystemen und den Schnittstellen zu externen Geräten ab. Beispiele sind die Verkehrssituation um das Fahrzeug herum, die Situation innerhalb des Fahrzeugs, die Nutzungshistorie, der aktuelle Aktivierungsstatus von Funktionen oder der Zustand des Fahrers. Die Verbesserung der Benutzererfahrung wird im Kontext von drei Anpassungsbereichen realisiert: "Sicherheit", "Benutzerfreundlichkeit" und "Erfahrung und Empathie".


    Kontext der Sicherheit

    In der klassischen Literatur zu menschlichen Faktoren wird die Adaptivität im Hinblick auf einen sicheren Betrieb diskutiert. Insbesondere im Fahrzeug sind Fahrassistenz- und Automatisierungsfunktionen adaptiv ausgelegt. Beispielsweise ist es sinnvoll, zwischen Warnkonzepten für abgelenkte und nicht abgelenkte Fahrer zu unterscheiden (Reinmüller [4]) oder adaptiv anzuzeigen, wenn der Fahrer müde ist. Die Bedeutung dieser adaptiven Funktionen für die Fahrzeugsicherheit spiegelt sich in der Berücksichtigung dieser Systeme in den Euro-NCAP-Tests wider.


    Kontext der Benutzerfreundlichkeit

    In nicht-automobilen Anwendungen sind Softwarelösungen für Benutzerfreundlichkeit und Benutzerfreundlichkeit im Sinne von "pragmatischen" Werten bekannt. Das automatische Ausfüllen von Vorlagen im Internetbrowser, die Gesichtserkennung für die Autorisierung auf dem Smartphone oder die Präferenzlisten in Mediendiensten wie Spotify und Netflix erleichtern die Verwendung häufig verwendeter Funktionen. Sie erfüllen die Notwendigkeit, Interaktionen mit der Technologie mit möglichst wenigen Benutzeraktionen durchzuführen. Es ist zu erwarten, dass mit zunehmender Erfahrung von Benutzern mit "pragmatischer" Anpassungsfähigkeit auch die Erwartungen an intelligente Systeme zur Unterstützung der Benutzerfreundlichkeit im Fahrzeug steigen werden.


    Kontext von Erfahrung und Empathie

    Aufgrund einer zunehmenden Anzahl von Regulierungsstandards und verbesserten Technologien wird die Anpassungsfähigkeit an Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit wahrscheinlich zu sogenannten "Hygienefaktoren" der Benutzererfahrung. Der Fahrzeugbenutzer der Zukunft wird erwarten, dass die Benutzerfreundlichkeit durch intelligente Systeme erleichtert wird und dass Algorithmen mit KI auch zu maximaler Sicherheit beitragen.

    Somit bietet die Anwendung von Adaptivität ein hohes Differenzierungspotential für die Benutzererfahrung, indem sie den Benutzern das Gefühl gibt, verstanden zu werden; Ihre Bedürfnisse, Gefühle und Bedingungen müssen vom System vorweggenommen werden. Dies erfordert Kontextsensitivität, dh ein Verständnis dafür, was im und um das Fahrzeug herum passiert. Befinden sich beispielsweise andere Insassen im Auto? Wie lange ist der Fahrer schon im Fahrzeug? Woher kommt der Fahrer, wohin will der Fahrer? Wie möchte sich der Fahrer während der Fahrt fühlen?

    Ebenso wichtig ist es, ein gemeinsames emotionales Gedächtnis aufzubauen: Was hat der Fahrer in früheren Situationen erlebt und gefühlt und was bedeutet dies für diesen Moment und für die Zukunft? So beschreibt Audi den Kern adaptiver Funktionen im Fahrzeug, die die Begeisterung des Kunden wecken und einen einfühlsamen Begleiter für den Alltag schaffen sollen.


    Entwicklung adaptiver Systeme im Fahrzeug

    Im Gegensatz zu vielen Bereichen der Unterhaltungselektronik besteht die Herausforderung in der Automobiltechnologie darin, dass sich das Benutzererlebnis aus zahlreichen Funktionen und Anwendungen zusammensetzt. Benutzer bedienen unter anderem die Sitzverstellung, das Radio und die Klimaanlage sowie fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme - alle mit unterschiedlichen Zielen und individuellen Steuerelementen. Es ist davon auszugehen, dass Benutzer häufig nur ein einziges mentales Modell für alle diese Funktionen im Fahrzeug erstellen und eine "zentrale Intelligenz" erwarten.

    Um zu verstehen, wie die Adaptivität einzelner Funktionen umgesetzt werden kann, hat Audi in seiner Entwicklungsabteilung die folgende Nomenklatur zur Klassifizierung von Reaktionen im Fahrzeug festgelegt: die sogenannten Levels of Adaptive, Sensitive Responses (LASRs). Die LASR-Nomenklatur enthält die fünf Ebenen 0 bis 4 ( Abbildung 2) .
    Die LASR-Klassifizierung von LASR 0 (keine Adaptivität) zu LASR 4 (interpretierte Bedingungen) (© Audi)

    Die LASR-Klassifizierung von LASR 0 (keine Adaptivität) zu LASR 4 (interpretierte Bedingungen) (© Audi)


    LASR 0 beschreibt Funktionen, die keine Adaptivität implementieren. Benutzer müssen die Funktion jedes Mal ausführen, wenn sie sie verwenden oder anpassen möchten. Wenn Benutzer beispielsweise den Fahrmodus (Sport versus Komfort) ändern möchten, müssen sie jedes Mal den entsprechenden Menüpunkt auswählen.

    Mit Funktionen, die als LASR 1 klassifiziert sind, können Benutzer eine individuelle Auswahl speichern ("Personalisierung"). Dazu muss das System den Benutzer identifizieren können. Sobald das System den Benutzer ermittelt hat, können die gespeicherten Funktionen oder die Konfiguration aktiviert werden. Die Anzahl der Funktionen, die personalisiert werden können, ist festgelegt. Beispielsweise können Fahrer einen bevorzugten Fahrmodus einstellen.

    LASR 2 beschreibt Funktionen, die vom Entwickler definierte deterministische Adaptivitätsregeln beinhalten. Die speziellen Wenn-Dann-Verbindungen sind für alle Kunden identisch und daher ein fester Bestandteil der HMI-Strategie der Funktion. Beispielsweise könnte ein bestimmter Fahrmodus aktiviert werden, wenn sich die Fahrer auf der Autobahn befinden. Die zum Herstellen der Wenn-Dann-Verbindung erforderlichen Daten werden während der Entwicklungsphase gesammelt. Dies erzeugt eine einheitliche, generische Intelligenz. In der Implementierung müssen die Erfassungsanforderungen der "wenn" -Bedingung erfüllt sein. Beispielsweise muss das System erkennen, dass das Fahrzeug auf der Autobahn fährt.

    LASR 3 beschreibt das "Live" -Lernen im Fahrzeug. Das System beobachtet das individuelle Verhalten und die Reaktionen des Benutzers in erkennbaren Situationen und Kontexten. Beispielsweise erfährt das System, dass der Fahrer einen bestimmten Fahrmodus auf einer bestimmten Route und zu einer bestimmten Tageszeit aktiviert. Das System kommt zu dem Schluss, dass der Fahrer diesen Modus auch in Zukunft in dieser Situation aktivieren möchte. Der Unterschied zu LASR 2 besteht darin, dass Systeme, die mit LASR 3-Funktionen ausgestattet sind, basierend auf dem Verhalten des einzelnen Benutzers selbstständig lernen können.

    Schließlich beschreibt LASR 4 solche Systeme, die über die bloße Beobachtung des Verhaltens hinausgehen und Rückschlüsse auf innere Bedingungen, Emotionen oder die Persönlichkeit des Fahrers ziehen. Schlussfolgerungen zu Bedingungen, die nicht explizit messbar und beobachtbar sind, werden basierend auf Kontext, Benutzerverhalten, Systemverhalten und allgemeinen Situationen gezogen. Dies ermöglicht die Übertragung auf andere Kontexte und Situationen. Zum Beispiel könnte das System einen Entspannungsmodus vorschlagen, wenn der Fahrer hohen Stress zeigt.

    LASR 3- und LASR 4-Systeme werden zuerst unter Verwendung von "überwachtem Lernen" implementiert. Da die KI-Algorithmen technisch immer ausgereifter und leistungsfähiger werden, werden immer mehr halbüberwachte und unbeaufsichtigte Lernprozesse möglich sein. Voraussetzung für die Realisierung hoher LASRs ist die Innenraumerkennung, dh die Erkennung von Insassendaten und die Ableitung persönlicher Nutzerstatus und -merkmale.



    Die LASR-Nomenklatur und die adaptiven Funktionen bieten verschiedene Vorteile:
    • Die Klassifizierung ermöglicht die Erstellung einer Produkt-Roadmap entlang der Intelligenzstufe der adaptiven Funktionen als koordinierte Produktentwicklung ( Abbildung 3) .
    Beispiel einer Roadmap adaptiver Funktionen (Symbole siehe ABBILDUNG 2) über die Zeit und Zuordnung zur LASR-Nomenklatur (© Audi)

    Beispiel einer Roadmap adaptiver Funktionen (Symbole siehe ABBILDUNG 2) über die Zeit und Zuordnung zur LASR-Nomenklatur (© Audi)
    • Es wird ein einheitliches Verständnis der Intelligenz von Funktionen und der Klassifizierung populärer Begriffe wie Adaptivität, Empathie und Emotionserkennung geschaffen. Dadurch können Synergien in der Entwicklungsphase verschiedener Funktionen genutzt werden.
    • Die klare Strukturierung unterstützt die Priorisierung und die Festlegung von Schwerpunkten, indem ermittelt wird, welche technischen Grundlagen und welche Datenverarbeitungsverfahren erforderlich sind, um ein bestimmtes Niveau zu erreichen.
    • Das Modell ermöglicht auch den vertraulichen und datenschutzrechtlichen Umgang mit den Daten. Audi reduziert den Dateneinsatz auf das Maß, das für positive Erfahrungen erforderlich ist.
    • Durch die standardisierte Verwendung der Nomenklatur schafft Audi Transparenz über das Intelligenzniveau der adaptiven Funktion für den Kunden.

    Um diese Vorteile in die Praxis umzusetzen, wurde die LASR-Nomenklatur als Konzernstandard im Volkswagen Konzern definiert.


    Klassifikation von Adaptivität und mentalem Modell

    Die LASR-Nomenklatur ermöglicht die technische Klassifizierung der Adaptivität eines Systems. Das mentale Modell des Benutzers kann jedoch vom Funktionsmodell des Systems abweichen. Benutzer bauen ihr mentales Modell auf nicht-wissenschaftliche Weise auf, basierend auf ihren eigenen Erfahrungen mit dem System. Dies bedeutet, dass die wahrgenommene Intelligenz von der realen, programmierten Intelligenz des Systems abweichen kann. Aus positiver Sicht kann dies auch bedeuten, dass der Benutzer das System als sehr intelligent wahrnimmt, obwohl der LASR niedrig ist.

    Das mentale Modell wird über das HMI vermittelt. Der Nutzen technisch hoch entwickelter Systeme mit einem hohen Maß an Intelligenz geht jedoch verloren, wenn sie nicht vom HMI übermittelt werden können. Wenn der Benutzer das System beispielsweise nicht verstehen oder gar nicht bedienen kann ( Abbildung 4) .

    Die Intelligenz des Systems wird über das HMI an den Benutzer übermittelt. Der Benutzer und das System interagieren in einer Umgebung und in einem Kontext. Empathie bezieht sich auf die Erstellung eines gemeinsamen Nutzungsverlaufs. Die Intelligenz des Systems geht verloren, wenn das HMI nicht vermitteln kann, was der Benutzer tun muss und warum (© Audi)

    Die Intelligenz des Systems wird über das HMI an den Benutzer übermittelt. Der Benutzer und das System interagieren in einer Umgebung und in einem Kontext. Empathie bezieht sich auf die Erstellung eines gemeinsamen Nutzungsverlaufs. Die Intelligenz des Systems geht verloren, wenn das HMI nicht vermitteln kann, was der Benutzer tun muss und warum (© Audi)



    Neben der Erhöhung der funktionalen Intelligenz ist es daher notwendig, ein intelligentes und adaptives HMI-System zu entwickeln. Faktoren, die für ein adaptives Anzeige- und Betriebskonzept zu berücksichtigen sind, sind die Art der Funktion (zum Beispiel Komfort oder Infotainment), die Stufe der automatisierten Fahrfunktion (zum Beispiel Stufe 2 oder Stufe 3 gemäß SAE), die Betriebsmodalität (zum Beispiel) Stimme oder Berührung) und frühere Erfahrungen mit verwandten Funktionen im Fahrzeug (zum Beispiel Adaptivität aller Funktionen gegenüber ausgewählten Funktionen einer Klimaanlage).

    Weitere Herausforderungen ergeben sich im Zusammenhang mit dem Entwurf des adaptiven Systems. Beispielsweise ist konsistentes Systemverhalten ein Kernmerkmal nicht adaptiver Systeme, während adaptive Systeme per Definition in ihrem Verhalten nicht konsistent sind. Auch neue Anforderungen an die Transparenz des Systemverhaltens sind plötzlich relevant: Welche Daten von den Benutzern verarbeitet und lernt das System? Warum macht das System bestimmte Vorschläge?

    In diesem Zusammenhang wird erneut deutlich, dass die Adaptivität mehrerer Einzelfunktionen im Fahrzeug die Gesamtwahrnehmung der Fahrzeugintelligenz beeinflusst. Wenn ein Fahrer eine Funktion mit einem bestimmten LASR erfährt, kann der Fahrer erwarten, dass andere Systeme ein vergleichbares LASR haben. Wenn beispielsweise die Sitzheizung basierend auf der Außentemperatur gesteuert wird, kann der Benutzer erwarten, dass die Einstellungen der Klimaanlage auch mit der Außentemperatur zusammenhängen. Wichtig ist auch, dass Adaptivität in der Interaktion zwischen Hardware- und Softwarekomponenten realisiert wird. Dies hat Audi auf der CES 2020 mit der Demonstration des adaptiven Anzeigekonzepts unterstrichen ( Abbildung 5). Die Überprüfung und Validierung solcher intelligenten Systeme bringt auch neue Herausforderungen mit sich. In der User Experience Analyse steht das Testen und Bewerten adaptiver Systeme mit dem Endbenutzer im Mittelpunkt der internen Audi Methodenentwicklung - die Qualitätskriterien adaptiver Systeme können in grundlegenden empirischen Messungen unter reproduzierbaren, identischen Testbedingungen mit unterschiedlichen Tests analysiert und verbessert werden Personen.
    Ein Beispiel für ein adaptives, kontextsensitives Anzeigekonzept, das Audi auf der CES 2020 in Las Vegas (USA) vorgestellt hat (© Audi)


    Ein Beispiel für ein adaptives, kontextsensitives Anzeigekonzept, das Audi auf der CES 2020 in Las Vegas (USA) vorgestellt hat (© Audi)



    Zusammenfassung

    Adaptivität ist der Schlüssel zur Schaffung einfühlsamer Systeme im Fahrzeug. Mit der LASR-Nomenklatur schafft Audi ein einheitliches Verständnis der Eingabeparameter, die für die Systeme zur Umsetzung der Adaptivität notwendig und ausreichend sind. Um ein positives Benutzererlebnis zu schaffen, ist der Entwurf eines adaptiven Anzeige- und Bedienkonzepts im Sinne einer intelligenten HMI-Strategie eng mit der Entwicklung der adaptiven Funktion selbst verbunden.





    Verweise
    [1] Völkel, ST; Schneegass, C.; Eiband, M.; Buschek, D.: Was ist "intelligent" in intelligenten Nutzungsschnittstellen? Eine Meta-Analyse von 25 Jahren IUI. Proceedings, 25 th International Conference on Intelligent User Interfaces (IUI) 2020, Cagliari, März 17-20, 2020. Online: .html, Zugang: 18. August 2020

    [2] Parasuraman, R.; Riley, V.: Menschen und Automatisierung: Gebrauch, Missbrauch, Nichtgebrauch, Missbrauch. In: Human Factors 39 (1997), Nr. 2, S. 230-253

    [3] Duley, JA; Parasuraman, R.: Adaptives Informationsmanagement in der zukünftigen Flugsicherung. In: Scerbo, MW; Mouloua, M.: Automatisierungstechnik und menschliche Leistung. Aktuelle Forschung und Trends. 1 st Auflage, 1999, Mahwah (New Jersey). Lawrence Erlbaum Associates, S. 86-90

    [4] Reinmüller, K.: Auf dem Weg zur Anpassung der Fahrerwarnung. Verhaltenseffekte und Implikationen. Eichstätt-Ingolstadt, Katholische Universität, Doktorarbeit, 2019

      Einen Kommentar schreiben

      Bitte gib die sechs Buchstaben oder Zahlen ein, welche in der Grafik unterhalb zu sehen sind.

      Sicherheitsgrfik bei der Registrierung Grafik neu laden

    Moneytizer Recommended

    Einklappen

    Netletix Inread

    Einklappen

    Neue Artikel

    Einklappen

    Neue Themen

    Einklappen

    Stichworte

    Einklappen

    audi (172) batterie (318) bev (718) bmw (161) brennstoffzelle (128) china (334) daimler (98) deutschland (157) elektroauto (143) elektrobus (89) europa (167) fcev (102) frankreich (100) hpc (106) hyundai (98) ladestation (85) ladestationen (221) lieferanten (165) model 3 (105) phev (184) renault (85) startup (90) tesla (236) usa (318) volkswagen (227)
    Lädt...
    X