Kontextabhängiger Entwurf von Human-Cyber-Physical Systems
Arbeitswissenschaft, Ergonomie, Mensch-Maschine-Systeme
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Unter der Prämisse steigender Automatisierung in Human Cyber-Physical Systems (HCPS) in den Domänen Energie und Mobilität befassten sich die Universität Oldenburg und das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) im Projekt Kontextabhängiger Entwurf von Human-Cyber-Physical Systems mit der Entwicklung von Methoden zur Verbesserung im Umgang mit Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMIs). Einerseits lag der Fokus dabei auf der Entwicklung von Methoden zur Schaffung eines Human-in-the-Loop-Design in Leitwarten (Energie), andererseits in der Gestaltung von HMIs durch Teilhabe und Virtualisierung vom Designprozess sowie durch Strategien zur Designassistenz (Mobilität). Ein wichtiger Aspekt war dabei, den Mensch in Zentrum der Entwicklungsmethodik zu setzen, um die zukünftigen Prozesse auf den Menschen anzupassen. In der Energiedomäne wurde parallel die Unterstützungsqualität von Assistenten im SCADA-Labor untersucht und die Erkennung von Stress bei der Arbeit im Leitstand erforscht. Dabei wurde die Praktikabilität eines Human-in-the-loop-Designs untersucht und erste Versuche unternommen, den mentalen Zustand der benutzenden Person aufzunehmen und des maschinellen Lernens (ML) zu klassifizieren. In der Mobilitätsdomäne wurden Virtual- Reality-(VR)- und ML-Technologien eingesetzt, um Nutzenden durch Elemente partizipativen Designs in Entwicklungsprozesse einzubinden und dafür unterstützende Assistenz zu geben. Hier wurde ein VR-basiertes Tooling entwickelt, das Nutzenden die Möglichkeit gibt iterativ über Elemente des partizipativen Designs durch eigene Gestaltung ihre Anforderungen für HMIs in den Designprozess einzubringen. Zusätzlich wurden Modelle über die Arbeitslast und die Präferenz der Nutzenden entwickelt und evaluiert, die das Potential haben das VR-basierte Tooling durch bessere Anpassung an den Nutzenden zu verbessern. So wurde eine Studie durchgeführt, in der physiologische und behaviorale Messwerte erfasst und zur Erkennung von Unter- und Überlast bei der Interaktion mit Nutzeroberflächen erprobt wurden. Zur Präferenzmodellierung wurden iterative Designbewertungen basierend auf unterschiedlichen Suchalgorithmen analysiert, die basierend auf Auswahlentscheidungen vorangegangener Designs neue Musterbeispiele empfehlen und so Nutzungsengagement beim Designen förderten. Eine besondere Herausforderung war dabei in allen Fällen die Auswahl geeigneter personenbezogener Indikatoren sowie geeigneten Methoden, die möglichst effizient aussagekräftige Rückschlüsse über die Entscheidungen der Nutzenden sowie deren Verhalten treffen können. Eine weitere Hürde stellte zudem die experimentelle Ausarbeitung bei der partizipativen Entwicklung in VR dar. Die vorgeschlagenen Ansätze erfordern situationsangepasste Algorithmen, die sich an den jeweiligen individuellen persönlichen Hintergründen und Ereignissen orientieren können. Die Ergebnisse der Arbeiten zeigen, dass die vorgestellten Strategien hierfür in der Tat in der Lage sind, innerhalb dieser Einschränkungen valide Ergebnisse zu erzielen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Gestaltung von HMIs zum Ziel der effektiven Nutzbarkeit in beiden Domänen Optimierungspotentiale aufweist. Die beschriebenen Arbeiten präsentieren hierfür Konzepte, die Nutzenden einen positiveren Umgang mit HMIs ermöglichen soll. Die experimentellen Arbeiten in diesem Projekt zeigen, dass jene Konzepte tatsächlich einen positiven Einfluss für Nutzende von HMIs darstellen könnten. Aufbauend hierauf kann nun in zukünftigen Arbeiten die technische Integration in bestehende Prozesse überprüft werden und schließlich die Wirksamkeit solcher Systeme auch über die jeweiligen Domänen hinaus validiert werden.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Explainable Reinforcement Learning: A Survey. Lecture Notes in Computer Science, 77-95. Springer International Publishing.
Puiutta, Erika & Veith, Eric M. S. P.
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Facilitating participatory design for automotive interfaces by modeling user experience in real time. AutomotiveUI 2021 - Doctoral Colloquium, 9.-14. Sep. 2021
Walocha, Fabian
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Frustration oder Freude? Erkenntnisse aus und Herausforderungen für die multimodale Erfassung von Nutzerzuständen im Fahrzeug, 16. Dortmunder AutoTag, Technische Universität Dortmund, 02 Sep 2021.
Ihme, Klas, Bosch Esther, Käthner David, Zhang Meng, Walocha Fabian & Drewitz Uwe
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Advances in the Boolean Domain (ISBN13: 978-1-5275-8872-1).
Steinbach, Bernd; Thornton, Mitch; Houngninou, David; Miller, D.; Stankovic, Radomir; Stankovic, Milena; Moraga, Claudio; Astola, J.; Mahzoon, Alireza; Drechsler, Rolf; Veith, Eric; Puiutta, Erika & Lukac, Martin
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"Classifying and predicting energy sector tasks based on mental load". Poster presented at: NSF PIRE: Science of Design for Societal Scale Cyber-Physical Systems Workshop. 04.-05. June, 2023. Garching, Munich.
Puiutta, Erika, Veith, Eric & Lehnhoff, Sebastian.
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Involving users in Automotive HMI design: Design evaluation of an interactive simulation based on participatory design. AHFE International. AHFE International.
Hai, Le Duc; Ihme, Klas & Köster, Frank
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“Analyzing Crowd Behavior on Train Station Platforms Using Different Information Designs”. Poster presented at: NSF PIRE: Science of Design for Societal Scale Cyber-Physical Systems Workshop. 04.-05. June, 2023. Garching, Munich.
Le Duc, Hai & Aarna Bhuptani
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“Introducing Intelligent Design Techniques in Virtual Reality (VR) to accelerate Development of Human-Machine Interactions in Highly Automated Vehicles”. Poster presented at: NSF PIRE: Science of Design for Societal Scale Cyber-Physical Systems Workshop. 04.-05. June, 2023. Garching, Munich.
Le Duc, Hai & Walocha, Fabian
