Künstliche Intelligenz für Adaptive, Responsive und Levelkonforme Interaktion im Fahrzeug der Zukunft (KARLI)

Abstract

Im Rahmen des Projekts forschte das IAT der Universität Stuttgart an zwei Themenbereichen, KI-Interaktion und Motion Sickness. KI-Interaktion: Derzeit sind Sprachassistenten im Fahrzeug kommandobasiert und reagieren auf Ansprache der Nutzenden. Nutzende wünschen sich von intelligenten Assistenten im Fahrzeug jedoch proaktives Verhalten. Das Ziel am IAT war es, geeignete Kontextfaktoren zu identifizieren, die die Akzeptanz proaktiver Ansprachen während automatisierter Fahrten beeinflussen, sowie die Nutzung großer Sprachmodelle zur Generierung proaktiver Vorschläge zu evaluieren. Das Vorgehen umfasste iterative Studien und die Entwicklung eines Wizard-of-Oz Tools zur Analyse der Interaktion. Die Ergebnisse zeigen, dass ein kontextsensitiver, proaktiver Sprachassistent einen Mehrwert gegenüber einem kommandobasierten Assistenten bietet. Die Nutzung von Großen Sprachmodellen zur Generierung kontextbasierter Vorschläge erwies sich als vielversprechend. Proaktive Sprachassistenten können somit das Fahrerlebnis für Nutzende komfortabler und effizienter gestalten, indem sie relevante Vorschläge unter Berücksichtigung des aktuellen Kontexts machen. Motion Sickness: Mit der Einführung autonomer Fahrzeuge wird erwartet, dass Insassen verstärkt Tätigkeiten wie Arbeiten oder Lesen ausführen, was das Risiko von Motion Sickness (MS) erhöht. Etwa 43% der Menschen sind betroffen, was die Nutzererfahrung negativ beeinflussen kann. Zwei durchgeführte Studien erforschten die Auswirkungen von MS auf die Fahrtüchtigkeit, da bisherige Forschungen in diesem Bereich begrenzt sind. Die Ergebnisse zeigten, dass die subjektive Einschätzung der Fahrtüchtigkeit mit zunehmenden MS-Symptomen abnahm und der Anstieg der MS-Symptome mit einer schlechteren subjektiven Fahrtüchtigkeit sowie beobachteten Verschlechterungen im Fahrverhalten korrelierte. Die Untersuchung legt nahe, dass MS-Symptome die Fahrtüchtigkeit negativ beeinflussen, insbesondere bei Übergaben nach automatisierten Phasen.