Entwicklung und Test eines Lenkrads mit Grifferkennung

Beim Autofahren gilt die Sicherheitsmaxime „Hands on the wheel and eyes on the road“. Idealerweise sollte der Fahrer die Hände kaum vom Lenkrad nehmen müssen. Deshalb gibt es einer Reihe von Publikationen, die untersuchen, wie die Lenkradoberfläche zur Interaktion mit dem Fahrzeug verwendet werden kann.

Ziel dieser Arbeit ist es, zu erkennen, wie der Fahrer das Lenkrad hält, und diese Information zu nutzen um das Fahren sicherer zu machen. Zu diesem Zweck sollen Griff-Sensoren in ein Lenkrad eingebettet werden, mit Hilfe derer man erkennen kann, wo sich die Hände des Fahrers befinden, und wie dieser das Lenkrad greift. In einer Fahrsimulator-Studie werden Griffmuster und weitere Sensordaten (z.B. Muskelanspannung, Konzentration, Fahrfehler) gesammelt. Die so gewonnenen Informationen werden anschließend statistisch und mit Machine-Learning-Verfahren untersucht, um festzustellen, ob es Korrelationen zwischen bestimmten Griffmustern und dem Fahrverhalten gibt. Auf Basis dieser Erkenntnisse werden Empfehlungen gemacht, wie Grifferkennung im Lenkrad das Autofahren sicherer machen kann.

Erweiterungsmöglichkeiten für eine Masterarbeit oder ein Forschungprojekt wären z.B. Authentisierung durch Griffmuster und Interaktion mit dem Fahrzeug durch Griffmuster auf dem Lenkrad.

• Bau eines griff-sensitiven Lenkrads (unter Anleitung)
• Einrichten eines Fahrsimulator-Setups
• Planung, Durchführung und Auswertung einer Benutzerstudie
• Dokumentation der Ergebnisse

• Grundkenntnisse empirische Methoden
• Grundkenntnisse Elektronik/Sensoren
• Programmierkenntnisse
• idealerweise: Signalverarbeitung, Machine-Learning

• OpenDS driving simulator