Modeling and Recognition of Contextual Information and User Intentions for In-Car Infotainment Systems

Aktuelle Fahrzeuginformationssysteme bieten ihren Nutzern eine Vielfalt an Funktionen, wie die Auswahl eines gewünschten Radiosenders, das Abspielen einer Musikplaylist oder das Starten einer Navigation. Aktuell steht Nutzern dabei zu jeder Zeit der volle Funktionsumfang des Systems zur Verfügung. Um die wachsende Anzahl an Funktionen für den Nutzer bedienbar zu halten, müssen zukünftige Fahrzeuginformationssysteme in der Lage sein, die vom Nutzer gewünschte Funktion zu erkennen und den Nutzer dabei zu unterstützen diese Funktion schnell zu erreichen. Die vom Nutzer gewünschte Funktion kann dabei von der aktuellen Situation in der sich der Nutzer befindet abhängen, weshalb das Fahrzeuginformationssystem in der Lage sein muss die aktuelle Situation zu erkennen und sein Systemverhalten entsprechend zu adaptieren. Im ersten Teil der vorliegenden Arbeit wird gezeigt, wie Fahrzeuginformationssysteme im Rahmen eines Modell-basierten Entwicklungsprozesses und unter Zuhilfenahme von Ontologien, basierend auf einer Vielzahl an Kontextinformationen ein Situationsverständnis erhalten können. Der zweite Teil der Arbeit zeigt anschließend auf, wie Bayes’sche Netze genutzt werden können um individuelle Bedürfnisse und Gewohnheiten der Nutzer dabei zu berücksichtigen. Die vorgestellten Ansätze und Technologien werden auf die zu Beginn erhobenen Anforderungen hin evaluiert. Die implementierten Verfahren werden hinsichtlich ihrer Leistung untersucht, mit dem Ziel die Leistungsfähigkeit der Modelle zu maximieren und so für ein bestmögliches Laufzeitverhalten zu sorgen.Current in-car infotainment systems offer their users a variety of functions such as selecting a radio station, playing music from a playlist, or starting a navigation. Currently, every feature the infotainment system may offer is available for a user at any time. Future in-car infotainment systems have to be able to recognize functions the user may want to use, to scale with an increasing amount of features. This recognition depends on the current situation of the user. Hence, the in-car infotainment has to be able to detect the current situation and adapt its behavior accordingly. The first part of this thesis shows how model-based development and ontologies can be used to develop context-aware in-car infotainment systems. The second part shows how Bayesian Networks can be used to consider individual needs and habits of users. Both parts will be evaluated by analyzing them with respect to beforehand identified requirements. Presented implementations will be analyzed with respect to their performance, to increase efficiency of the models