Wie können Menschen und intelligente Assistenzsysteme besser zusammenarbeiten, um Energie effizient zu nutzen? Dieser Frage widmet sich das DFG-Forschungsprojekt AMORi 2.0.

Das DFG-Vorgängerprojekt AMORi hat gezeigt, dass optimierungsbasierte Darstellungen von Energieeffizienz Fahrende wirksam unterstützen können. Dabei wurde aber auch deutlich, dass Mensch und Assistenzsystem die Energiedynamik gleichzeitig regulieren, jeder auf Basis eigener Informationen und eigener Ziele. Es genügt daher nicht, das System allein zu optimieren. Beide Regulationsprozesse müssen zusammenfinden.

Genau das untersucht AMORi 2.0 unter dem Begriff der Co-Regulation. Im Gegensatz zu klassischen Assistenzsystemen, die vor allem Empfehlungen geben, erforscht das Projekt, wie Mensch und System ihre Informationen und Ziele gegenseitig berücksichtigen und so zu besseren Entscheidungen gelangen, ohne dass das System die Fahrzeugführung übernimmt. Die zentrale Annahme ist, dass eine solche abgestimmte Zusammenarbeit sowohl zu einer höheren Energieeffizienz als auch zu einem besseren Nutzererleben führt als rein optimierungsbasierte Unterstützungssysteme.

Ein gemeinsames Situationsverständnis entwickeln

AMORi 2.0 untersucht, wie Informationen über Energieverbrauch, Fahrzeugzustand und Fahrsituation so aufbereitet werden können, dass Mensch und Assistenzsystem die aktuelle Situation möglichst ähnlich einschätzen. Dazu wird sichtbar gemacht, worauf das System seine Einschätzung stützt. Das kann ein Stoppschild sein, das noch außer Sichtweite liegt, oder eine Ampel, die in wenigen Sekunden auf Rot springt. Im Fokus stehen Transparenz, Nachvollziehbarkeit und individuelle Unterschiede zwischen Fahrenden.

Zielvorstellungen zwischen Mensch und System abstimmen

Ein weiterer Schwerpunkt ist die Frage, wie die Ziele und Präferenzen von Fahrenden mit den Optimierungszielen des Assistenzsystems in Einklang gebracht werden können. Ein Ansatz dafür ist, dass Fahrende die Ziele des Systems und die eigenen nebeneinander sehen und anpassen können.

Fahrverhaltensmodellierung

Grundlage für beide Bereiche sind Fahrverhaltensmodelle, die sich an einzelne Fahrende anpassen und deren Empfehlungen nachvollziehbar bleiben. Diese entstehen gemeinsam mit dem Projektpartner