Machine Learning in Mensch-Maschine-Schnittstellen
Ziel
Entwicklung einer selbstunterstützenden, natürlichen Mensch-Maschine-Schnittstelle für automatisiertes Fahren mithilfe multimodaler Ein- und Ausgabemodalitäten, wie Mimik, Gestik, Blick und Sprache.
In Verbindung mit der Betrachtung der unmittelbaren Umgebung (Innenraum etc.) ergibt sich so ein ganzheitlicher Entwicklungsansatz für ein den menschlichen Sinnen angepasstes Human-Machine-Interface (HMI) auf Basis von Machine Learning Ansätzen.
Das System erleichtert die Interaktion, steigert das Nutzererleben und die Akzeptanz für autonomes Fahren in allen Bereichen. Die im Projektverlauf entwickelten Methoden zur Messung der Nutzerzufriedenheit dienen als Basis für ähnlich konzipierte Projekte.