Personalisierte Interaktion im autonomen Fahrzeug

© Dominik Schreiner – Fraunhofer IAO

Das eigentliche Fahrerlebnis mit der Entwicklung des autonomen Fahrens entfällt zunehmend. Gleichzeitig steigt dadurch die Relevanz einer individuell abgestimmten User Experience bei der Interaktion im Fahrzeug. Damit stellt sich die Frage, wie sich die interaktiven Systeme des Fahrzeugs intelligent auf die persönlichen Bedürfnisse und Präferenzen der wechselnden Mitfahrenden anpassen können.

Um auch mit wenigen vorhandenen Daten über die individuellen Präferenzen eine flexible Interaktionsgestaltung im selbstfahrenden Fahrzeug zu ermöglichen, wird ein regelbasierter Ansatz mit maschinellem Lernen kombiniert. Damit wird vorhandenes, generalisiertes Regelwissen nutzbar gemacht. Gleichzeitig ist das intelligente System in der Lage, aufbauend auf diesem Vorwissen, neue Zusammenhänge zu lernen und die angebotenen Interaktionsmechanismen und User Interfaces immer passgenauer auf einzelne Nutzende abzustimmen.

Dieser Ansatz lässt sich auf vielen Bereichen übertragen, in denen interaktive Systeme allgegenwärtig sind, aber allenfalls unvollständige Informationen über die individuellen Interaktionspräferenzen der Nutzenden vorliegen. Überall dort kann er dazu beitragen, ein »Cold-Start-Problem« bei der Personalisierung der Interaktionsgestaltung zu vermeiden und damit eine persönliche User Experience zu schaffen.