Schlussbericht STADT:up; Teilvorhaben: Komforterleben und Emotionserkennung

Abstract

Im Bericht werden die Arbeitsergebnisse der TU Chemnitz in STADT:up dargestellt. Im Teilprojekt 2 "Human Factors" wurden im Arbeitspakets 2.3 "Nutzermodellierung und adaptive Bedienkonzepte" nutzerzentrierte Konzepte der Automation mit Schwerpunkt auf Komforterleben und empathischer Assistenz erforscht, geeignete Interaktionskonzepte entwickelt und demonstriert. Im Unterarbeitspaket 2.3.2 "Komforterleben" wurde dafür ein gesamtheitliches Konzept zur Untersuchung des Komforterlebens während automatisierter Fahrten im urbanen Raum entwickelt und umgesetzt. In der ersten Fahrsimulatorstudie wurden systematisch und kontrolliert potenziell unkomfortable urbane Fahrsituationen unter Einsatz eines Handreglers und verschiedener automatisierter Fahrstile (defensiv/dynamisch) analysiert. Zentrales Anliegen der zweiten Fahrsimulatorstudie war die Auslotung an Reduktionsmöglichkeiten von Diskomfort durch 1) explizite Informationsdarbietung mittels eines eigens entwickelten Anzeigekonzepts (HMI) und 2) implizite Kommunikation über Anpassungen des Fahrstils. Die abschließende, als iterative Expertenevaluation durchgeführte Realfahrstudie im Versuchsträger diente der Entwicklung des echtzeitfähigen emotionsadaptiven Anzeigekonzepts im prototypischen Demonstrationsszenario der automatisierten Ampelanfahrt. Im Unterarbeitspaket 2.3.3 "Empathische Assistenz" wurden videobasierte Facetracking-Algorithmen mit Emotionserkennung als Basis für eine empathische Assistenz im Fahrer-Fahrzeug-Team eingesetzt und evaluiert. Neu entstehende situationsbezogene Komfortfaktoren im automatisierten Fahren wie die wahrgenommene Sicherheit, Systemtransparenz, Verständlichkeit, Vorhersagbarkeit und Natürlichkeit des Fahrstils erfordern eine erweiterte Nutzerzustandserkennung emotionaler Reaktionen und entsprechende Maßnahmen. Diese über klassische Zustände wie z.B. Ablenkung, Müdigkeit und Mode Awareness hinausgehende Detektion affektiver Zustände wurde mittels Kopfbewegungs- und Mimikanalyse erforscht. Dafür wurden in einem ersten Schritt entsprechende Algorithmen gescreent, der letztlich ausgewählte Algorithmus Visage SDK in die Softwareumgebung der TUC eingebunden und an bereits bestehenden Daten getestet. Teil der empathischen Assistenz war zudem die Entwicklung eines Anzeigekonzepts (HMI) zur situationsadaptiven Reduktion von Diskomfort über die Erhöhung der Systemtransparenz. Darüber hinaus wurde der Versuchsträger Carai 3 der TUC aufgebaut mit dem (erreichten) Ziel, ein prototypisches System zur echtzeitfähigen Detektion von Diskomfort zu entwickeln, zu implementieren, zu testen und letztlich zu demonstrieren (Demonstrator auf der Abschlussveranstaltung).