Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-11079
Authors: Schwalk, Matti
Title: Entwicklung und Untersuchung vibrotaktiler Muster im Kontext der Mensch-Maschine-Interaktion
Issue Date: 2020
Publisher: Stuttgart : Institut für Konstruktionstechnik und Technisches Design
metadata.ubs.publikation.typ: Dissertation
metadata.ubs.publikation.seiten: XII, 203
Series/Report no.: Bericht / Institut für Konstruktionstechnik und Technisches Design, Universität Stuttgart;694
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-110966
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/11096
http://dx.doi.org/10.18419/opus-11079
ISBN: 978-3-946924-10-4
Abstract: Die vorliegende Arbeit liefert einen systematischen Ansatz, um die Basis für eine taktile Sprache am Beispiel des Fahrzeugsitzes grundlegend zu erforschen. Dabei wird zunächst ein übertragbares, methodisches Vorgehensmodell generiert sowie die Taktile Sitz-Matrix (TSM) mit 25 Vibrationsmotoren in der Rückenlehne und 16 Vibrationsmotoren in der Sitzfläche als Prüfstand für die Realisierung entwickelt. Die Methode beschreibt im Kern die folgenden drei Schritte zur Generierung einer taktilen Sprache: Erkennbarkeit vibrotaktiler Muster (Syntax-Ebene); Bedeutung vibrotaktiler Muster (Semantik-Ebene); Lernen und Abrufen vibrotaktiler Muster (Pragmatik-Ebene). Jede dieser drei Ebenen wird in einer separaten Versuchsreihe behandelt und jeweils mit einem definierten Probandenkollektiv ohne Vorprägung evaluiert, wobei insgesamt 21 Hypothesen überprüft werden. Als Nutzungskontext wird die Fahrer-Fahrzeug-Interaktion im PKW gewählt. In Versuchsreihe 1 (N=24) wird systematisch und umfassend untersucht, welche taktilen Muster vom Menschen generell erkannt und unterschieden werden können. Die Untersuchung von insgesamt 146 Mustern mit unterschiedlichen Darbietungsarten und Motoranordnungen liefert grundlegende Aussagen zur Eignung von konkreten vibrotaktilen Mustern und Musterarten. Auf dieser Basis werden die Reizmuster für Versuchsreihe 2 (N=24) ausgewählt, welche erstmals in diesem Umfang semantische Verknüpfungen zwischen taktilen Mustern und expliziten Informationen auf Basis von intuitiven Zuordnungen der Versuchsteilnehmer liefert. Die Probanden bewerten die insgesamt 184 Muster-Informations-Kombinationen in „beiden Richtungen“. Dabei werden den einzelnen taktilen Mustern jeweils passende Informationen (aus einer definierten Auswahl) zugeordnet und umgekehrt, je nachdem was der Proband intuitiv als semantisch zugehörig bewertet. Dadurch werden geeignete Muster-Informations-Kombinationen identifiziert, die als Basis für Versuchsreihe 3 (N=30) dienen. Dabei werden 24 Informationen mit zugehörigen Mustern definiert, welche von den Probanden gelernt und anschließend in neun unterschiedlich großen Musterpools abgerufen werden. Durchschnittlich werden dabei alle Reizmuster 360-mal abgefragt und generell sehr hohe Erkennungsraten bis zu 100 % erreicht. Auf Basis der Ergebnisse wird davon ausgegangen, dass eine Anzahl von mindestens 14 vibrotaktilen Mustern in kurzer Zeit (ca. 1 min pro Muster) gelernt und in einem Nutzungskontext zuverlässig eingesetzt werden kann. Subjektiv kommt es dabei weder zu einer deutlichen Unter- noch zu einer Überschätzung bzgl. der Erkennung taktiler Hinweisreize seitens der Versuchsteilnehmer. Die Versuchsergebnisse zeigen, dass durch vibrotaktiles Feedback auch komplexe Informationen effektiv und effizient übermittelt werden können, um damit den Nutzer bei der Bewältigung seiner Aufgaben zu unterstützen. Vielversprechende Anwendungsmöglichkeiten werden dabei insbesondere in der multimodalen Kombination der taktilen Muster mit visuellen und/oder akustischen Reizen gesehen. The present work provides a systematic approach to explore the basis of tactile language development using the example of the vehicle seat. Initially, a transferable, methodical approach is generated and the Tactile Seat Matrix (TSM) with 25 vibration motors in the backrest and 16 vibration motors in the seating surface is developed as a test bench for realisation. In essence, the method describes the following three steps for the generation of a tactile language: recognisability of vibrotactile patterns (syntax level); meaning of vibrotactile patterns (semantic level); learning and retrieving vibrotactile patterns (pragmatic level). Each of these three levels is treated in a separate test series and evaluated with a defined group of participants without any preconditioning. In the process, a total of 21 hypotheses are tested and the driver-vehicle interaction in a passenger car is chosen as context of use. In test series 1 (N=24), it is systematically investigated which tactile patterns can be recognised and distinguished by humans in general. The investigation of a total of 146 patterns with different types of presentation and motor arrangements provides fundamental information on the suitability of specific patterns and pattern types. On this basis, the stimulus patterns for test series 2 (N=24) are selected, which for the first time to this extent provides semantic connections between specific tactile patterns and explicit information on the basis of intuitive assignments of test participants. The subjects evaluate 184 pattern-information combinations in "both directions". Thereby, for each specific tactile pattern they assign suitable pieces of information (from a defined selection) and vice versa, depending on what the participants intuitively determine as semantically suitable. In this way, suitable pattern-information combinations can be identified, which serve as the basis for test series 3 (N=30). This involves 24 defined pieces of information with associated patterns, which are learned by the test persons and then retrieved in nine sample pools of different sizes. On average, all stimulus patterns are presented 360 times and generally high recognition rates of up to 100 % are achieved. On the basis of the results, it is assumed that a minimum number of 14 vibrotactile patterns can be learned in a short period of time (approx. 1 min per pattern) and reliably used within one context of use. Subjectively, there is neither a significant under- nor overestimation regarding the recognition of tactile cues by the test participants. The test results show that vibrotactile feedback can be used to effectively and efficiently transmit complex information in order to support the user in accomplishing his tasks. Promising application possibilities are seen especially in the multimodal combination of tactile patterns with visual and/or acoustic stimuli.
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