Vítáme Vás, můžete se přihlásit nebo vytvořit účet.

Cart

product (empty)

Košík je prázdný

Zboží celkem: 0 Kč

Termín obdržení zásilky
Dodací doba je ovlivněna statním svátkem ( 01.05 )
Česká pošta	Pátek 03.05
PPL	Pátek 03.05
Osobní odběr	Pondělí 06.05
Termíny jsou pouze orientační a mohou se lišit podle zvoleného typu platby. O Průběhu zásilky Vás budeme informovat e-mailem.
Při nákupu většího množství produktů negarantujeme dodání do zobrazeného data

Fusion von Tageskontext und Mobilitätsgewohnheiten als Enablersystem für Mobilitätsassistenten

1232 Kč 1 233 Kč

Sleva až 70% u třetiny knih

Popis knihy

Textprobe: Kapitel 2. Mobilitätsassistent In diesem Kapitel wird beschrieben, wie sich Nutzer eine mögliche Unterstützung durch einen digitalen Assistent vorstellen könnten. Einige Inhalte dieser Forschungsarbeit sind bereits in [82] veröffentlicht. 2.1. Einleitung In der heutigen Gesellschaft ist es für viele Menschen wichtig und fast unabdingbar, digital vernetzt zu sein. Die weitreichende Verfügbarkeit von vernetzten Geräten, wie zum Beispiel Smartphones, erlaubt den Nutzern Zugriff auf eine Vielzahl an Informationen. So ist es möglich, sich unter anderem über das Wetter und den Verkehr zu informieren sowie Informationen über anstehende Termine und den Status seines Fahrzeugs einzuholen. Je mehr Informationsquellen in Betracht gezogen und je intelligenter diese kombiniert werden, desto aktiver kann der Tagesverlauf beeinflusst werden. So könnte beispielsweise ein existierender Verkehrsstau rechtzeitig umfahren werden oder auch, anstatt mit dem Fahrrad in einen Regenschauer zu kommen, direkt auf einen Regenschirm und öffentliche Verkehrsmittel zurückgegriffen werden. Um überraschende Alltagssituationen weitestgehend zu vermeiden, kann der Nutzer oder die Nutzerin weitere Informationsquellen konsultieren. Je nach Komplexitätsgrad der Informationen und Anzahl der Informationsquellen kann es zeitintensiv werden, jegliche Eventualitäten eines möglichen Tagesverlaufs zu bedenken. Aktuell existieren verschiedene Smartphone-basierte Assistenten, die in Form von Apps versuchen, den Nutzer bereits in seinem Alltag mit verschiedenen Funktionalitäten zu unterstützen. Neben Google Now gibt es beispielsweise noch Apples Kombination aus Siri und HomeKit-App, die einen Assistenten aus dem Smarthome-Umfeld formen. Amazon hat mit Echo ein assistierendes Gerät für den Heimgebrauch veröffentlicht, das via Spracheingabe bestimmte Aufgaben erledigen kann. Die Forschungsarbeit im Bereich der humanoiden Roboter, die dem Menschen im Alltags assistieren, steigt aktuell weiter an. Holistisch gesehen kann jedoch eine Vielzahl von möglichen Assistenten überfordern und zusätzlichen Stress erzeugen, obwohl genau das Gegenteil erreicht werden soll. Um dennoch eine Entlastung im Alltag für den Nutzer erreichen zu können, wäre ein domänenübergreifender persönlicher Assistent eine mögliche Lösungsvariante. Dazu sollten Informationen und Steuerungen aus unterschiedlichen Quellen kombiniert und auf die Bedürfnisse und Gewohnheiten des Nutzer angepasst werden, um eine verlässliche und proaktive Unterstützung des Nutzers bewerkstelligen zu können. Mit Google Now wurde ein erster Schritt in Richtung tägliche Mobilitätsplanung und proaktive Notifikation getätigt. Basierend auf den Google bekannten Daten und Mobilitätsgewohnheiten eines Nutzers versucht die App situationsgerecht Vorschläge zu unterbreiten, wie z.B. zum Umfahren eines Staus, rechtzeitigen Aufbruch zum Flughafen oder Lieferzeitpunkt einer Paketsendung. BMW hat im Jahr 2016 den ConnectedMirror vorgestellt, der eine Mischung aus einem persönlichen Assistenten und einem Spiegel darstellt, wie in Abbildung 1.1 auf Seite 13 zu sehen ist. Je nach Situation werden dem Nutzer proaktiv die benötigten Informationen angezeigt und Aktoren gesteuert. So werden beispielsweise beim Verlassen des Hauses am Morgen die Tagesagenda angezeigt, die besten Mobilitätsoptionen dargestellt sowie das Fahrzeug autonom aus der Garage gefahren und die Heizungstemperatur im Haus gesenkt. Dennoch sind solche Assistenten in ihrem Funktionsumfang heute noch beschränkt. Zudem können die Nutzer oft nicht genau sagen, welche spezifischen Anforderungen sie an so einen Assistenten haben. Dieser Umstand erschwert die Erforschung der Bedürfnisse. Fragebogen-basierte Studien können daher nur bedingt hilfreich sein, da theoretische Aussagen mit der Realität divergieren. Deswegen bieten sich Prototyp-basierte Studien an. Diese sind jedoch begrenzt auf bereits existierende Ide