Bedieneradaptive Systeme: Lernen vom Fahrer
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2004
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|---|---|
| adam_text | Titel: Bedieneradaptive Systeme
Autor: Holdgrewe, Kai
Jahr: 2004
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Motivation 1
1.2 Aufbau der Arbeit 3
2 Einführung in die bedieneradaptiven Systeme 5
2.1 Kontext und Problemstellung 5
2.1.1 Erläuterung der Problemstellung 5
2.1.2 Einordnung der Problemstellung 9
2.2 Begriffsklärung und Operationalisierung 11
2.2.1 Bedieneradaptives System 11
2.2.2 Lernen 14
2.2.3 Zufriedenheit 17
2.3 Benutzermodellbildung 18
2.4 Randbedingungen für ein bedieneradaptives System 23
3 Methoden der Bedieneradaption 25
3.1 Beispiele und Methoden adaptiver Mensch-Maschine-Systeme im Fahrzeug... 25
3.2 Formale Darstellung der Problematik 34
3.3 Situativer Algorithmus für die Adaption eines MMI-Systems 41
3.3.1 Identifikation eines Umgebungszustandes 42
3.3.2 Kontinuierliches Lernen des Benutzerverhaltens 50
3.3.3 Ähnlichkeit von Situationen 60
3.3.4 Automatische Vorgabe von Sollwerten 67
3.3.5 Analyse des situativen Algorithmus 69
3.4 Heuristischer Algorithmus für die Adaption eines MMI-Systems 78
3.4.1 Kohonen Netze 78
3.4.2 Heuristische Bedienermatrix (HBM) 80
3.4.3 Analyse der heuristischen Bedienermatrix 86
3.5 Vergleich der beiden Algorithmen zur Bedieneradaption 94
4 Verfahrensumsetzung im Fahrzeug. 99
4.1 Versuchsaufbau und Versuchsumgebung 99
4.1.1 Master PowerPC 99
4.1.2 Klimasteuergerät 100
4.1.3 Das Multi-Funktions-Display (MFD) 101
4.1.4 Echtzeit-Multitasking-Umgebung 102
Inhaltsverzeichnis
4.2 Systemgrößen 106
4.2.1 Randparameter 106
4.2.2 Sollwerte 110
5 Bedieneradaptive Algorithmen einer Kfz-KIimaanlage 111
5.1 Situativer Algorithmus für die Adaption einer Kfz-Klimaanlage 111
5.1.1 Identifikation von Klima-Umgebungszuständen 111
5.1.2 Kontinuierliches Lernen des Benutzerverhaltens 123
5.1.3 Automatische Vorgabe von Sollwerten 129
5.1.4 Simulation der situativen Algorithmen 130
5.1.5 Ressourcenaufwand für den situativen Algorithmus 132
5.2 Heuristische Bedienermatrix für die Adaption einer Kfz-Klimaanlage 134
5.2.1 Aufbau und Funktion der heuristischen Bedienermatrix 134
5.2.2 Simulation und Test der heuristischen Bedienermatrix 137
5.2.3 Ressourcenaufwand für die heuristische Bedienermatrix 140
6 Evaluierung und Akzeptanzuntersuchung 141
6.1 Hypothesen zur Evaluierung des Systems 141
6.2 Versuchsdesign 142
6.2.1 Eckdaten des Versuches 142
6.2.2 Versuchsstrecke 142
6.2.3 Befragung der Probanden 144
6.2.4 Versuchsdurchführung 146
6.2.5 Probanden 147
6.3 Auswertung und Analyse der Versuchsfahrt 150
6.3.1 Funktionsüberprüfung des Algorithmus 150
6.3.2 Deskriptive Auswertung der Versuchsfahrten 153
6.3.3 Analyse der manuellen und adaptiven Eingriffe 159
6.3.4 Analyse des situativen Analogietrainings 165
6.3.5 Analyse der gelernten Eingriffe 168
6.3.6 Analyse der Düsenverstellung 171
6.4 Ergebnisse der Fragebögen 172
6.4.1 Fragebogen zur Gesamtbeurteilung 172
6.4.2 Online-Fragebogen 176
6.5 Kommentare der Probanden aus dem Abschlußgespräch 181
6.6 Konventionelle Klimaanlage - bedieneradaptive Klimaanlage 182
Seite II
Inhaltsverzeichnis
7 Schlußbetrachtung 185
7.1 Erkenntnisse 185
7.2 Ausblick 187
8 Zusammenfassung 189
9 Anhang 191
9.1 Fragebögen 192
9.2 Checkliste 198
9.3 Ergebnisse online-Fragebogen 199
9.4 Literaturverzeichnis 201
Abbildungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Bild 2.1: Das bedieneradaptive System 6
Bild 2.2: Verschiedene mentale Modelle 19
Bild 3.1: Situativer Algorithmus 42
Bild 3.2: Entscheidungs-/ Situationsbaum für den Entschluß: Klettern zu gehen 43
Bild 3.3: Beispiel für linguistische Terme und Zugehörigkeitsfunktionen [Stüber95] ...45
Bild 3.4: Fuzzifizierung der Außentemperatur 47
Bild 3.5: Fuzzifizierter Situationsbaum 48
Bild 3.6: Zweidimensionale Nachbarschaftsfunktion (// = 0,05, = 0,4, rx = 2, r2 =2)57
Bild 3.7: Flußdiagramm für das Lernen des Benutzerverhaltens 60
Bild 3.8: Situatives Analogietraining 64
Bild 3.9: Flußdiagramm für die Identifikation des Umgebungszustandes 66
Bild 3.10: Flußdiagramm für das automatische Stellen von Sollwerten 68
Bild 3.11: Speicherplatzbedarf des situativen Algorithmus 74
Bild 3.12: Speicherplatzbedarf des situativen Analogietrainings 74
Bild 3.13: Kohonen Netzstruktur [Zell96] 79
Bild 3.14: Schematische heuristische Bedienermatrix [Bierschenk99] 82
Bild 4.1: Klimasteuergerät der Mercedes-Benz S-Klasse 101
Bild 4.2: Das Multi-Funktions-Display im Fahrzeug 101
Bild 4.3: Datenstruktur der PowerPC-Software im Versuchsfahrzeug 103
Bild 4.4: Systemgrößen des technischen Systems bedieneradaptive Klimaanlage 110
Bild 5.1: Auszug aus dem Klimasituationsbaum 112
Bild 5.2: „Heizen-Kühlen -Funktion 113
Bild 5.3: Manuelle Bedieneingriffe in Abhängigkeit von der Zeit 117
Bild 5.4: Situationen einer realen Fahrt 118
Bild 5.5: Maximale Situationsgewichte der realen Fahrt 118
Bild 5.6: Situatives Analogietraining 122
Bild 5.7: Flußdiagramm für die Identifikation des Klima-Umgebungszustandes 123
Bild 5.8: Simulationsoberfläche für den situativen Algorithmus mit Analogietrainingl31
Bild 5.9: Schematische heuristische Bedienermatrix [Bierschenk99] 134
Bild 5.10: Simulationsoberfläche für die HBM [Bierschenk99] 138
Bild 5.11: Bedieneingriffe und HBM einer Testfahrt 139
Bild 6.1: Straßenkarte der Versuchsstrecke [FalkOl] 143
Bild 6.2: online-Fragebogen 145
Seite IV
Abbildungsverzeichnis
Bild 6.3: Funktionstest des Algorithmus 150
Bild 6.4: Verteilung der Gebläsestufe 156
Bild 6.5: Verteilung der Solltemperatur 157
Bild 6.6: Verteilung der Klimasituationen 158
Bild 6.7: Verteilung der manuellen Eingriffe in den Zeitfenstern 159
Bild 6.8: Verteilung der manuellen Temperatureingiffe in den Zeitfenstern 160
Bild 6.9: Verteilung der Eingriffe in die Temperatursteuerung 161
Bild 6.10: Verteilung der Eingriffe in die Gebläsesteuerung 162
Bild 6.11: Verteilung der Eingriffe in die Gebläsesteuerung von Nicht-Informierten .163
Bild 6.12: Manuelle Bedieneingriffe pro Streckenabschnitt 164
Bild 6.13: Analogiematrix des fünften Probanden 165
Bild 6.14: Analogiematrix des ersten Probanden 167
Bild 6.15: Theoretische Analogiematrix des fünften Probanden 168
Bild 6.16: Blitzlichter des Lernens des Bedienverhaltens (Solltemperatur) 169
Bild 6.17: Adaptierte Solltemperatur des fünften Probanden 170
Bild 6.18: Anzahl der Lernvorgänge des fünften Probanden 171
Bild 6.19: Einfluß der Fahrtdauer/Erfahrung auf die Gesamtbeurteilung 172
Bild 6.20: Einfluß des Systemwissens auf die Gesamtbeurteilung 173
Bild 6.21: Einfluß des Fahrertypes auf die Gesamtbeurteilung 175
Bild 6.22: online-Fragebogen: Wünsche und Reaktionen 177
Bild 6.23: online-Fragebogen: unverständlich und störend 178
Bild 6.24: online-Fragebogen: Temperatur- und Zugempfindungen 179
Bild 6.25: Einfluß des Fahrertypes auf die online-Beurteilung des Systems 180
Bild 6.26: Vergleich W220-W140: Wünsche-Reaktionen 183
Bild 6.27: Vergleich W220-W140: Störend-Unverständlich 183
Bild 6.28: Vergleich W220-W140: Zug- und Temperaturempfmden 184
Seite V
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Tabelle 3.1: Vergleich der Anwendungen 33
Tabelle 3.2: Lernmethoden beim Lernen des iterativen Benutzermodells 54
Tabelle 3.3: Lernumgebung für r, = 2, r2 = 2 57
Tabelle 3.4: Bewertung des situativen Algorithmus 73
Tabelle 3.5: Rechenaufwand der Situationserkennung 76
Tabelle 3.6: Rechenaufwand der Adaption mit l — l = 2 und ry =2 76
Tabelle 3.7: Bewertung der heuristischen Bedienermatrix 91
Tabelle 3.8: Speicherbedarf (ohne Wortbreite) derHBM mit a = 5 und q =5 92
Tabelle 5.1: Situationszuordnung 112
Tabelle 5.2: Analogie-Gewichte 120
Tabelle 5.3: Vergleich der Gewichte für die Analogiematrix 121
Tabelle 5.4: Lernumgebung für die Anwendung Fahrzeug-Klimaanlage 126
Tabelle 5.5: Zugeordnete Elemente des Ähnlichkeitsvektors zum Zustandsvektor 136
Tabelle 6.1: Versuchsstrecke 144
Tabelle 6.2: Demographische Merkmale der Probanden 148
Tabelle 6.3: Präferenzen der Probanden 148
Tabelle 6.4: Deskriptive Auswertung 153
Tabelle 6.5: Fahrertypklassifikation 154
Tabelle 6.6: Korrelation von Sonnenintensität, Solltemperatur und Gebläsestufe 155
Tabelle 6.7: T-Test für den Einfluß des Systemwissens auf die Gesamtbeurteilung ....174
Tabelle 6.8: T-Test für den Einfluß des Systemwissens beim online-Fragebogen 177
Tabelle 6.9: T-Test für den Einfluß des Fahrertypes beim online-Fragebogen 180
Seite VI
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| spelling | Holdgrewe, Kai Verfasser aut Bedieneradaptive Systeme Lernen vom Fahrer von Kai Holdgrewe 2004 IX, 211 S. Ill., graph. Darst. 21 cm txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Paderborn, Univ., Diss., 2004 Benutzeroberfläche - Adaptives System - Lernendes System - Benutzerverhalten - Anpassung Kraftfahrzeug - Klimaanlage - Benutzeroberfläche - Adaptives System - Lernendes System Adaptives System (DE-588)4247928-9 gnd rswk-swf Klimaanlage (DE-588)4120572-8 gnd rswk-swf Kraftfahrzeug (DE-588)4073757-3 gnd rswk-swf Benutzeroberfläche (DE-588)4131424-4 gnd rswk-swf Anpassung (DE-588)4128128-7 gnd rswk-swf Lernendes System (DE-588)4120666-6 gnd rswk-swf Benutzerverhalten (DE-588)4122898-4 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Benutzeroberfläche (DE-588)4131424-4 s Adaptives System (DE-588)4247928-9 s Lernendes System (DE-588)4120666-6 s Benutzerverhalten (DE-588)4122898-4 s Anpassung (DE-588)4128128-7 s DE-604 Kraftfahrzeug (DE-588)4073757-3 s Klimaanlage (DE-588)4120572-8 s HBZ Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=013064567&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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