Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

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Datenkompetenz in kommunalen Verwaltungen

2023 , Sautter, Johannes , Henze-Sakowsky, Annika , Lödige, Michaela , Lindner, Maximilian , Schweigel, Henry , Dobrokhotova, Ekaterina , Seick, Jens-Peter , Schüle, Ralf , Kirchner, Joel , Braun, Steffen

In deutschen Kommunen geht mit der Digitalisierung von Daten, Dateninfrastrukturen und Verwaltungsverfahren auch der Bedarf einher, die bestehenden Organisations- und Managementstrukturen adäquat weiterzuentwickeln wie auch die digitalen Kompetenzen von Mitarbeitenden. Gleichzeitig verlangen Onlinezugangsgesetz (OZG) und Open Data Richtlinien von Kommunen und Regionen, sich bürgerfreundlich und digital transparent aufzustellen. Insbesondere stehen dabei kleinere und mittlere Kommunen vor der Herausforderung, diese Bedarfe adressieren zu müssen. Bisherige Ansätze erweisen sich häufig entweder auf einzelne Organisationseinheiten oder Fachverfahren begrenzt bzw. lassen eine fachbereichs-übergreifende strategische Herangehensweise vermissen. Die hier vorliegende Studie befasst sich mit der Fragestellung, wie Verwaltungen kleiner und mittlerer Kommunen auf diese Herausforderung reagieren können. Dabei wird in einem ersten Schritt versucht, sich definitorisch dem Themenfeld zu nähern. Ergänzend zu einer technischen (Daten-)Kompetenz in Verwaltungen beschreiben „Datenexzellenz“ und „Data Literacy“ dabei zwei miteinander verwobene Seiten einer Entwicklungsherausforderung, in der erstere die für kommunale Datenkompetenz notwendige Organisationsentwicklung adressiert, letztere die Notwendigkeit einer entsprechenden Personalentwicklung. Netzwerke von Akteurinnen und Akteuren helfen dabei, verwaltungsintern, innerhalb der Stadtgesellschaft aber auch interkommunal Entwicklungsprozesse zu unterstützen. In einem zweiten Schritt werden auf der Basis einer quantitativen Befragung und ergänzenden qualitativen Interviews mit Vertreterinnen und Vertretern von kleinen und mittleren Kommunen die Ausgangsbedingungen für die Entwicklung digitaler Datenkompetenz beleuchtet. Die Befragungen bestätigen Schlüssigkeit der Annahme, dass kommunale Datenkompetenz sowohl eine organisationale als auch eine persönliche Ebene umfasst und beide Ebenen für die Realisierung einer datenkompetenten Kommunalverwaltung adressiert werden müssen. Die Schaffung klarer Regeln und der technischen Grundlagen für eine verwaltungs-einheitenübergreifende Ablage und Nutzung von Daten haben aus Sicht der Befragten hierbei oberste Priorität. In Bezug auf die Umsetzung einer datenkompetenten Organisation und einer entsprechend kompetenten Belegschaft sehen die befragten Kommunen - auch die offensichtlich eher digitalaffineren – jeweils noch deutliches Verbesserungspotential. Auf der Ebene der persönlichen Datenkompetenz (Data Literacy) läge ein Haupthemmnis sowohl in einem mangelnden Bewusstsein Potentiale von Datenexzellenz als auch in einer Verwaltungskultur, die noch zu stark in fachlichen Zuständigkeitsbereichen verhaftet sei. Fachliche Bedarfe zeigen darüber hinaus, dass auch über die Grenzen der Verwaltung hinaus weitere Akteurinnen und Akteure der Stadtgesellschaft in ein kommunales Datenmanagement einbezogen werden müssen, z.B. über die Bildung eines Akteursnetzwerks. Ein Referenzrahmen für Aufbau und Verstetigung von Kommunaler Datenkompetenz wird in einem letzten Teil der Studie vorgeschlagen. Dieser dient Kommunen zur Ausgestaltung ihrer Datenkompetenz im Netzwerk entlang von Erkenntnissen aus Beratungsprozessen im Bereich Datenmanagement, Literaturanalysen und Best-Practices Mit seinen Komponenten (1) Netzwerk-Initialisierung, (2) Datenstrategie, (3) Data Governance, (4) Data Management und (5) Systeme bildet dieser Referenzrahmen die Grundlage für eine umfassendere Handlungsanleitung zur digitalen Datenkompetenz in Kommunen, die in einem Folgeschritt des Projektes entstehen wird. Denn was sich mit dieser Studie zur Datenkompetenz in kleineren und mittleren Kommunen als ein zentrales Ergebnis abzeichnet: Die strategische Befassung mit Fragen der Organisations-, Personal- und Netzwerkentwicklung wird selbst zu einem Schlüssel zur Entwicklung erfolgreicher datenkompetenter Verwaltungen.

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Eliciting potential for positive UX using psychological needs: Towards a user-centered method to identify technologies for UX in the car interior

2022 , Bopp-Bertenbreiter, Valeria , Klein, Stefan , Engelhardt, Doreen , Rittger, Lena , Diederichs, Frederik , Widlroither, Harald , Peissner, Matthias

Positive user experiences (PUX) in the vehicle interior will be enabled by choosing the technologies with the potential to provide such experiences. Design for PUX in general exists, but methods to assess and compare technologies regarding their PUX potential are missing. Building on the insight that fulfillment of basic psychological needs may lead to PUX (Hassenzahl et al., 2010), this paper presents the first iteration of the user-centered method Tec4UXNeeds. Tec4UXNeeds combines VR representations of technologies and half-structured interviews to identify PUX potential of technologies: which basic psychological needs a technology may fulfill and in which use cases the technology could be used to enable need fulfillment. The method is applied for two display technologies in a standardized within-subjects study (n = 27). The study investigates whether the method Tech4UX enables participants to describe whether a technology has a potential to fulfill psychological needs for them and whether the method is specific enough to find differences in need fulfillment potential between technologies described by participants.Preliminary results identified distinct levels of need fulfillment for the first and second display technology (Display on Demand & Holography). Data will be analyzed further using qualitative content analysis. The method will be optimized iteratively in the future.

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Partizipations-Tools für Smart City Prozesse

2022 , Harles, Lynn , Heidingsfelder, Marie Lena , Henze-Sakowsky, Annika , Seick, Jens-Peter

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Auswirkungen der Coronapandemie auf die Entwicklung von Kommunen und Landkreisen in Deutschland

2021 , Ottendörfer, Eva , Bieker, Susanne , Kaiser, Urban , Frieling, Hendrik , Gölz, Sebastian , Neumann, Marcel , Guckenbiehl, Pascal , Henze-Sakowsky, Annika , Schmitt, Anna , Richter, Christine , Pollmer, Uta

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Are Drivers Allowed to Sleep?

2023 , Schwarze, Doreen , Diederichs, Frederik , Weiser, Lukas , Widlroither, Harald , Verhoeven, Rolf , Rötting, Matthias

Higher levels of automated driving may offer the possibility to sleep in the driver’s seat in the car, and it is foreseeable that drivers will voluntarily or involuntarily fall asleep when they do not need to drive. Post-sleep performance impairments due to sleep inertia, a brief period of impaired cognitive performance after waking up, is a potential safety issue when drivers need to take over and drive manually. The present study assessed whether sleep inertia has an effect on driving and cognitive performance after different sleep durations. A driving simulator study with n = 13 participants was conducted. Driving and cognitive performance were analyzed after waking up from a 10-20 min sleep, a 30-60 min sleep, and after resting without sleep. The study’s results indicate that a short sleep duration does not reliably prevent sleep inertia. After the 10-20 min sleep, cognitive performance upon waking up was decreased, but the sleep inertia impairment faded within 15 min. Although the driving parameters showed no significant difference between the conditions, participants subjectively felt more tired after both sleep durations compared to resting. The small sample size of 13 participants, tested in a within-design, may have prevented medium and small effects from becoming significant. In our study, take-over was offered without time pressure, and take-over times ranged from 3.15 min to 4.09 min after the alarm bell, with a mean value of 3.56 min in both sleeping conditions. The results suggest that daytime naps without previous sleep deprivation result in mild and short-term impairments. Further research is recommended to understand the severity of impairments caused by different intensities of sleep inertia.

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Artificial Intelligence for Adaptive, Responsive, and Level-Compliant Interaction in the Vehicle of the Future (KARLI)

2022 , Diederichs, Frederik , Wannemacher, Christoph , Faller, Fabian , Schmidt, Eike , Engelhardt, Doreen , Mikolajewski, Martin , Rittger, Lena , Voit, Michael , Widlroither, Harald , Martin, Manuel , Hashemi, Vahid , Sahakyan, Manya , Romanelli, Massimo , Kiefer, Bernd , Fäßler, Victor , Rößler, Tobias , Großerüschkamp, Marc , Kurbos, Andreas , Bottesch, Miriam , Immoor, Pia , Engeln, Arnd , Fleischmann, Marlis , Schweiker, Miriam , Pagenkopf, Anne , Daniela Piechnik , Mathis, Lesley-Ann

The KARLI project consortium investigates and develops monitoring systems for drivers and other occupants with new artificial intelligence approaches, based on high quality labeled data that is collected in real vehicles. The project’s target applications are integrated in vehicles that enable various levels of automation and transitions of control. Level-compliant occupant behavior is assessed with AI algorithms and modulated with responsive and adaptive human machine interface (HMI) solutions. The project also targets the prediction and prevention of motion sickness in order to improve the user experience, enabling productivity and maintaining an adequate driver state. The user-centered approach is represented by defining five KARLI User Roles which specify the driving related behavior requirements for all levels of automation. The project results will be evaluated at the end of the project. The KARLI applications will be evaluated regarding user experience benefits and AI performance measures. The KARLI project is approaching two main challenges that are ambitious and have a high potential: First, raising and investigating the potential of AI for driver monitoring and driver-vehicle interaction, and second, accelerating the transfer from research to series production applications.

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Improving Driver Performance and Experience in Assisted and Automated Driving with Visual Cues in the Steering Wheel

2022 , Diederichs, Frederik , Muthumani, Arun , Feierle, Alexander , Galle, Melanie , Mathis, Lesley-Ann , Bopp-Bertenbreiter, Anja Valeria , Widlroither, Harald , Bengler, Klaus

In automated driving it is important to ensure drivers’ awareness of the currently active level of automation and to support transitions between those levels. This is possible with a suitable human-machine interface (HMI). In this driving simulator study, two visual HMI concepts (Concept A and B ) were compared with a baseline for informing drivers about three modes: manual driving, assisted driving, and automated driving. The HMIs, consisting of LED strips on the steering wheel that differed in luminance, color, and pattern, provided continuous information about the active mode and announced transitions. The assisted mode was conveyed in Concept A using a combination of amber and blue LEDs, while in Concept B only amber LEDs were used. During automated driving Concept A displayed blue LEDs and Concept B, turquoise. Both concepts were compared to a baseline HMI, with no LEDs. Thirty-eight drivers with driving licence were trained and participated. Objective measures (hands-on-wheel time, takeover time, and visual attention) are reported. Self-reported measures (mode awareness, trust, user experience, and user acceptance) from a previous publication are briefly repeated in this context (Muthumani et al.). Concept A showed 200 ms faster hands-on-wheel times than the baseline, while in Concept B several outliers were observed that prevented significance. The visual HMIs with LEDs did not influence the eyes-on-road time in any of the automation levels. Participants preferred Concept B, with more prominent differentiation between the automation levels, over Concept A.

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Deutsche Normungsroadmap Künstliche Intelligenz

2022-12-09 , Adler, Rasmus , Bunte, Andreas , Burton, Simon , Großmann, Jürgen , Jaschke, Alexander , Kleen, Philip , Lorenz, Jeanette Miriam , Ma, Jackie , Markert, Karla , Meeß, Henri , Meyer, Olga , Neuhüttler, Jens , Philipp, Patrick , Poretschkin, Maximilian , Rennoch, Axel , Roscher, Karsten , Sperl, Philip , Usländer, Thomas , Weicken, Eva , Wrobel, Stefan , Zidowitz, Stephan , Ziehn, Jens , Kläs, Michael , Cheng, Chih-Hong , Heinrich, Jana , Knoblauch, Dorian , Heidrich, Jens , Görge, Rebekka , Kolomiichuk, Sergii , Lämmel, Philipp , Plinge, Axel , Rauh, Lukas , Tcholtchev, Nikolay Vassilev , Wahlster, Wolfgang , Winterhalter, Christoph

Im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz haben DIN und DKE im Januar 2022 die Arbeiten an der zweiten Ausgabe der Deutschen Normungsroadmap Künstliche Intelligenz gestartet. In einem breiten Beteiligungsprozess und unter Mitwirkung von mehr als 570 Fachleuten aus Wirtschaft, Wissenschaft, öffentlicher Hand und Zivilgesellschaft wurde damit der strategische Fahrplan für die KI-Normung weiterentwickelt. Koordiniert und begleitet wurden diese Arbeiten von einer hochrangigen Koordinierungsgruppe für KI-Normung und -Konformität. Mit der Normungsroadmap wird eine Maßnahme der KI-Strategie der Bundesregierung umgesetzt und damit ein wesentlicher Beitrag zur "KI - Made in Germany" geleistet. Die Normung ist Teil der KI-Strategie und ein strategisches Instrument zur Stärkung der Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit der deutschen und europäischen Wirtschaft. Nicht zuletzt deshalb spielt sie im geplanten europäischen Rechtsrahmen für KI, dem Artificial Intelligence Act, eine besondere Rolle. Die vorliegende Normungsroadmap KI zeigt die Erfordernisse in der Normung auf, formuliert konkrete Empfehlungen und schafft so die Basis, um frühzeitig Normungsarbeiten auf nationaler, insbesondere aber auch auf europäischer und internationaler Ebene, anzustoßen. Damit zahlt sie maßgeblich auf den Artificial Intelligence Act der Europäischen Kommission ein und unterstützt dessen Umsetzung.

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PersonalAIzation - Exploring concepts and guidelines for AI-driven personalization of in-car HMIs in fully automated vehicles

2022 , Sundar, Shrivaas Madapusi , Bopp-Bertenbreiter, Valeria , Ziegler, Daniel , Kosuru, Ravi Kanth , Knecht, Christian , Pfleging, Bastian , Widlroither, Harald , Diederichs, Frederik

The role of the driver changes to that of a passenger in autonomous cars. Thus, the vehicle interior transforms from a cockpit into a multimedia station and workspace. This work explores concepts for Artificial Intelligence (AI) to provide a personalized user experience for the passengers in the form of Contextual Personalized Shortcuts and Personalized Services in the infotainment system. The two use cases were iteratively developed based on literature research and surveys. We evaluated AI- Personalized Services and compared AI-generated to the manually configurable shortcuts. AttrakDiff (Hassenzahl et al., 2003) and Car Technology Acceptance Model (CTAM; Osswald et al., 2012) were used to evaluate UX and user acceptance. The AI-Personalized interface obtained positive scores and reactions in the user testing and shows potential. Based on the insight from the user studies and literature review, we present and human-AI interaction guidelines to build effective AI-personalized HMIs.

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Watch Out Car, He’s Drunk! How Passengers of Vehicles Perceive Risky Crossing Situations Based on Situational Parameters

2022 , Bopp-Bertenbreiter, Anja Valeria , Bähr, Sabina , Albrecht, Simon , Freudenmann, Thomas , El-Haji, Mohanad , Martin, Manuel , Anh, Natalya , Rauber, Stephan

Automated vehicles promise enhanced road safety for their passengers, other vehicles, and vulnerable road user (VRU). To do so, automated vehicles must be designed to reliably detect potentially critical situations. Humans can detect such situations using context cues. Context cues allow humans drivers to anticipate unexpected crossings, e.g., of intoxicated night owls in a street full of bars and clubs on a Friday night and, consequently, to decelerate in advance to prevent critical incidents. We used the “Incident Detector” to identify possible context cues that human drivers might use to assess the criticality of traffic situations in which a car encounters a VRU. Investigated potential predictors include VRUs’ mode of transport, VRUs’ speed, VRUs’ age, VRUs’ predictability of behavior, and visibility obstruction of VRUs by parked cars. In an online study, 133 participants watched videos of potentially risky crossing situations with VRUs from the driver’s point of view. In addition, the participants’ age, gender, status of driver’s license, sense of presence, and driving style were queried. The results show that perceived risk correlates significantly with age, speed, and predictability of VRUs behavior, as well as with visibility obstruction and participants’ age. We will use the results to include detected influence factors on perceived subjective risk into virtual test scenarios. Automated vehicles will need to pass these virtual test scenarios to be deemed acceptable regarding objective and subjective risk. These test scenarios can support road safety and thus, greater acceptance of automated vehicles.

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