Transparency Assessment of Automated Vehicle Human-Machine Interface

Liu, Yuan-Cheng

Yuan-Cheng Liu

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Original title:: Transparency Assessment of Automated Vehicle Human-Machine Interface
Translated title:: Transparenzbewertung der Mensch-Maschine-Schnittstelle in automatisierten Fahrzeugen
Author:: Liu, Yuan-Cheng
Year:: 2024
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: TUM School of Engineering and Design
Institution:: Lehrstuhl für Ergonomie (Prof. Bengler)
Advisor:: Bengler, Klaus (Prof. Dr.)
Referee:: Bengler, Klaus (Prof. Dr.); Happee, Riender (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: MAS Maschinenbau
TUM classification:: TEC 900
Abstract:: A new method (TRASS) was developed to evaluate how well people understand information from automated vehicles(AVs) by considering both understandability and mental effort. Multiple psychophysiological measures (EEG, ECG, and EDA) were explored to gauge mental effort in the driving simulator. TRASS effectively identified differences in HMI designs and pinpointed crucial information for optimal understanding. This paves the way for improved HMI design and objective evaluation methods for AVs.
Translated abstract:: Es wurde eine neue Methode (TRASS) entwickelt, um zu bewerten, wie gut Menschen Informationen von automatisierten Fahrzeugen (AVs) verstehen, indem sowohl Verständlichkeit als auch geistige Anstrengung berücksichtigt werden. Mehrere psychophysiologische Messungen (EEG, EKG und EDA) wurden untersucht, um die geistige Anstrengung im Fahrsimulator zu messen. TRASS identifizierte effektiv Unterschiede in HMI-Designs und identifizierte entscheidende Informationen für ein optimales Verständnis. Dies ebnet den Weg für ein verbessertes HMI-Design und objektive Bewertungsmethoden für AVs. «
Es wurde eine neue Methode (TRASS) entwickelt, um zu bewerten, wie gut Menschen Informationen von automatisierten Fahrzeugen (AVs) verstehen, indem sowohl Verständlichkeit als auch geistige Anstrengung berücksichtigt werden. Mehrere psychophysiologische Messungen (EEG, EKG und EDA) wurden untersucht, um die geistige Anstrengung im Fahrsimulator zu messen. TRASS identifizierte effektiv Unterschiede in HMI-Designs und identifizierte entscheidende Informationen für ein optimales Verständnis. Dies e... »
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1747783
Date of submission:: 19.07.2024
Oral examination:: 21.11.2024
File size:: 16135673 bytes
Pages:: 107
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241121-1747783-0-4
Last change:: 04.02.2025
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