In diesem Studienprojekt war des die Aufgabe der Teilnehmer als interdisziplinär gemischtes Team ein Forschungsthema aus verschiedenen disziplinären Perspektiven zu betrachten und empirisch zu untersuchen. Unser Team wählte dabei die Erforschung eines multimodalen HMIs zu Fahrerwarnung im Fahrzeugs. Dieses HMI soll mithilfe einer visuellen und akustischen Warnung Hinweise über mögliche Kollisionen mit sogenannten "Verletzlichen Verkehrsteilnehmern" (VRUs), also z.B. Fußgängern oder Fahradfahrern geben. Zum Einsatz kommt dabei ein vonm Daimler entwickelter, kamerabasierter Machine Learning Algorithmus, der die Fußgänger erkennt und ihre weitere Bewegungsrichtung in Relation zum eigenen Fahrzeug berechnet. Deutet diese Bewegungsrichtung darauf hin, dass eine Kollision wahrscheinlicher wird, so leuchtet auf dem selbst entwickelten LED-Band in der Windschutzscheibenwurzel eine LED an der betreffenden Stelle auf und ein Warnton wird abgespielt. Ein Prototyp dieses Systems wurde von unserem Team gebaut und zu einer Evaluation in ein Realfahrzeug eingebaut. Mit diesem Prototyp erfolgte daraufhin eine Evaluationsrunde, bei dem mehrere Testfahrer verschiedene typische Einsatzszenarien testweise durchfuhren und das System bewerteten.
