Das Ziel dieser Arbeit ist die Konzeption und Validierung eines Systems, das die Ausgabe von Systemmeldungen im Fahrzeug zeitlich an die vorherrschende Situation anpasst. Auf Basis einer Simulatorstudie, welche die Reaktionsschemata auf Fahrzeugmeldungen untersucht, wird der Ansatz eines impliziten Workloadmanagements entwickelt. Hierbei handelt es sich um eine indirekte Abschätzung der benötigten Aufmerksamkeit zur Bewältigung der Fahraufgabe. Die Realisierung erfolgt über ein Bayes’sches Netz, das über logische Verknüpfungen und Inferenzwahrscheinlichkeiten aus den vorhandenen CAN-Daten eine hinreichend genaue Situationsbestimmung und daraus die benötigte Fahreraufmerksamkeit modelliert. Das System wird anhand einer Realfahrtstudie in einem Versuchsträger validiert und der potenzielle Nutzen ausgewiesen.      «

Das Ziel dieser Arbeit ist die Konzeption und Validierung eines Systems, das die Ausgabe von Systemmeldungen im Fahrzeug zeitlich an die vorherrschende Situation anpasst. Auf Basis einer Simulatorstudie, welche die Reaktionsschemata auf Fahrzeugmeldungen untersucht, wird der Ansatz eines impliziten Workloadmanagements entwickelt. Hierbei handelt es sich um eine indirekte Abschätzung der benötigten Aufmerksamkeit zur Bewältigung der Fahraufgabe. Die Realisierung erfolgt über ein Bayes’sches N...     »

The possibility of a system which adapts the readout of in-vehicle messages to the current situation is explored. Therefore, a study in a driving simulator delivers the knowledge of driver reaction on system messages. Based on these results, the concept of an implicit workload management is designed. So, an indirect approximation of the attention that is paid on the driving task is in the focus. A Bayesian net is used for modeling the system behavior. A real world study evaluates the concept and identifies the potential benefit of such a system.      «

The possibility of a system which adapts the readout of in-vehicle messages to the current situation is explored. Therefore, a study in a driving simulator delivers the knowledge of driver reaction on system messages. Based on these results, the concept of an implicit workload management is designed. So, an indirect approximation of the attention that is paid on the driving task is in the focus. A Bayesian net is used for modeling the system behavior. A real world study evaluates the concept...     »