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2020 | Buch

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Fehlertolerante Anzeigengestaltung für Augmented Reality Head-up-Displays

Bewertung und Kompensation von Registrierungsfehlern im automobilen Kontext

verfasst von: Vitalij Sadovitch

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Buchreihe : AutoUni – Schriftenreihe

Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

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Über dieses Buch

Vitalij Sadovitch untersucht Auswirkungen von Registrierungsfehlern, die aufgrund technischer Limitationen bei einem Augmented Reality Head-up-Display auftreten können. Die Ergebnisse zeigen, dass derartige Fehler bei der Positionierung virtueller Anzeigeelemente die Systemakzeptanz der Nutzer maßgeblich beeinflussen. Des Weiteren werden fehlertolerante Gestaltungsmerkmale zur Kompensation von Registrierungsfehlern konzipiert und evaluiert. Die Erkenntnisse weisen darauf hin, dass eine fehlertolerante Anzeigengestaltung eine sinnvolle Ergänzung zu weiteren technischen Maßnahmen der Registrierungsoptimierung darstellt.

​Der Autor:

Vitalij Sadovitch studierte Wirtschaftsinformatik und Human Factors. Anschließend hat er berufsbegleitend mit der vorliegenden Schrift an der TU Berlin promoviert und ist jetzt im Bereich der Entwicklung von Anzeige- und Bedienkonzepten für Augmented-Reality-Technologien in der technischen Entwicklung eines Automobilkonzerns tätig.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter
Kapitel 1. Einleitung
Zusammenfassung
Der Fahrer eines Personenkraftwagens (Pkw) wird in modernen Fahrzeugen durch eine Vielzahl von Fahrerassistenzsystemen (FAS) und Fahrerinformationssystemen (FIS) bei der Ausführung der komplexen Fahraufgabe unterstützt. Die Systeme beinhalten sowohl Komfortfunktionen als auch Informations- und Kommunikationsfunktionen (Ablaßmeier, 2009). Aufgrund der Vielzahl von dargestellten Informationen ist eine ergonomische Auslegung des Fahrerarbeitsplatzes von hoher Bedeutung.
Vitalij Sadovitch
Kapitel 2. Theoretischer Hintergrund
Zusammenfassung
In diesem Kapitel werden theoretische Grundlagen erörtert, auf denen die Überlegungen dieser Dissertation basieren. Als Ausgangspunkt für eine kognitionswissenschaftliche Betrachtung der Mensch-Maschine-Interaktion bei der Führung eines Personenkraftwagens wird zunächst die menschliche Informationsverarbeitung grundlegend beschrieben. Für ein tiefergehendes Verständnis der Aufnahme und Verarbeitung von Informationen werden ferner die Mechanismen der visuellen Wahrnehmung und die kognitiven Konstrukte Aufmerksamkeit sowie Situationsbewusstsein erläutert.
Vitalij Sadovitch
Kapitel 3. Zielsetzung der Arbeit
Zusammenfassung
In dem vorhergehenden Kapitel wurden zunächst die menschliche Informationsverarbeitung sowie die Führung eines Personenkraftwagens aus kognitionswissenschaftlicher Sicht dargestellt (vgl. Abschnitt 2.1). Die manuelle Fahraufgabe besteht aus vielen Teilaufgaben und erfordert vom Fahrer die parallele Anwendung von fertigkeits-, regel- und wissensbasiertem Verhalten. Hierzu muss der Fahrer Umgebungsinformationen erfassen, selektieren und weiterverarbeiten, um basierend darauf Handlungen auswählen und ausführen zu können.
Vitalij Sadovitch
Kapitel 4. Betrachtung und Modellierung von Registrierungsfehlern
Zusammenfassung
In Kapitel 2 wurde die korrekte Registrierung virtueller Objekte in einer realen Umgebung als eine wesentliche Herausforderung von Augmented Reality Anwendungen herausgearbeitet. Dieses Kapitel befasst sich mit der Kategorisierung und objektiven Bewertung von Registrierungsfehlern im Kontext eines Augmented Reality Head-up-Displays im Pkw. Des Weiteren wird in diesem Kapitel der Aufbau einer Testumgebung beschrieben, die in den darauffolgenden Kapiteln für empirische Untersuchungen zur weiteren Bewertung von Registrierungsfehlern und fehlertoleranten Anzeigen zum Einsatz kommt.
Vitalij Sadovitch
Kapitel 5. Empirische Untersuchung zur subjektiven Fehlerbewertung
Zusammenfassung
In Ergänzung zu der theoretischen Kategorisierung und objektiven Bewertung von Registrierungsfehlern in Kapitel 4 wird in diesem Kapitel eine Untersuchung zur subjektiven Fehlerbewertung beschrieben, die in einem Konferenzpaper vorveröffentlicht wurde (Sadovitch & Wittkämper, 2018). Im Folgenden werden die Fragestellung sowie die Methode und die Ergebnisse vorgestellt und anschließend diskutiert.
Vitalij Sadovitch
Kapitel 6. Entwicklung fehlertoleranter Gestaltungsmerkmale
Zusammenfassung
Die bisherigen Kapitel dieser Arbeit zeigen die zentrale Bedeutung der geometrischen Registrierung in Augmented Reality Systemen wie dem AR-HUD auf. Technische Einschränkungen bei der Erfassung der virtuellen Szene, dem Tracking sowie der Bildgenerierung und -ausgabe als auch die dabei entstehende Latenz führen zu störenden Registrierungsfehlern in der Anzeige.
Vitalij Sadovitch
Kapitel 7. Empirische Untersuchung fehlertoleranter Gestaltungsmerkmale
Zusammenfassung
Im vorhergehenden Kapitel wurde das Potenzial fehlertoleranter Augmented Reality Anzeigen in zwei Vorstudien, die in einem realen Versuchsträger durchgeführt wurden, aufgezeigt. Ferner wurden Expertenworkshops zur Generierung von Gestaltungsansätzen durchgeführt. Die Ergebnisse wurden anschließend konsolidiert und mit Bezug auf theoretische Grundlagen der visuellen Wahrnehmung zu generischen Gestaltungsmerkmalen für fehlertolerante Anzeigen weiterentwickelt.
Vitalij Sadovitch
Kapitel 8. Abschließende Diskussion
Zusammenfassung
Augmented Reality Head-up-Displays ermöglichen die kontaktanaloge Darstellung virtueller Inhalte im primären Sichtfeld des Fahrers eines Pkw. Die Positionierung der Anzeige führt im Vergleich zu herkömmlichen Displaypositionen im Fahrzeugcockpit zu reduzierten Blickabwendungen vom Fahrgeschehen (Milicic, 2010). Ferner kann der Fahrer bei der Ausführung der komplexen Fahraufgabe durch die räumliche Nähe der virtuellen Inhalte zu der realen Umgebung kognitiv entlastet werden (Gabbard et al., 2014).
Vitalij Sadovitch
Backmatter
Metadaten
Titel
Fehlertolerante Anzeigengestaltung für Augmented Reality Head-up-Displays
verfasst von
Vitalij Sadovitch
Copyright-Jahr
2020
Electronic ISBN
978-3-658-29520-2
Print ISBN
978-3-658-29519-6
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-29520-2

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    Bildnachweise