Ökad förståelse och effektiv användning av automatiserade förarstödssystem i tunga lastbilar

Viktiga resultat som projektet gav

Projektet fokuserade på att undersöka hur AI-baserade röstagenter, i kombination med 6G, kan stödja lärande om fordonsautomation. Projektets mål uppfylldes genom utveckling av prototyper för olikas nivåer av röstinteraktion som sedan utvärderades i en studie med lastbilschaufförer. Resultaten visade att adaptiv tvåvägsdialog har särskild potential att förbättra både användarupplevelse och lärandestöd i tunga fordon. Arbetet har publicerats i form av en uppsats vid Linköpings universitet.

Långsiktiga effekter som förväntas

Projektet visar hur 6G och nya interaktionstekniker kan möjliggöra nya beslutsstöd och lärandestöd. På sikt bidrar projektet till utvecklingen av lösningar som gör det enklare och säkrare för användare att lära sig använda fordonsfunktioner, genomföra uppgifter och samverka med tekniska system. Vi förväntar oss att detta leder till ökad säkerhet, mer effektiv kompetensutveckling och lägre trösklar för att ta till sig ny teknik, både inom fordonsområdet och inom andra tillämpningar.

Upplägg och genomförande

Projektet genomfördes som ett examensarbete vid RISE och Linköpings universitet. Projektet kunde genomföras enligt plan. Arbetet omfattade en behovsanalys, utveckling av prototyper för olika typer av röstinteraktion samt ett användartest med yrkesförare i simulerade körsituationer. RISE och Scania gav inspel och feedback på prototyperna och utvärderingsmetod. Data samlades in och analyserades för att dra slutsatser och generera designrekommendationer.