Der Mensch verbringt viel Zeit in Fahrzeugen. Das Fahren birgt Risiken, die durch passive und aktive Sicherheitssysteme gemildert werden. Aktive Sicherheitssysteme sorgen dafür, dass Unfälle gar nicht erst passieren. Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMI) werden benötigt, um das Verhalten des Fahrers zu überwachen und die Eingaben des Fahrers zu erfassen. Dies stellt eine Herausforderung dar, die auf den Eigenschaften der Umgebung, des Fahrzeuginnenraums und des Benutzers basiert. Fahrzeuge sind der Umwelt direkt ausgesetzt. Die Sensoren müssen sowohl mit schnellen Lichtwechseln als auch mit völliger Dunkelheit zurechtkommen. Fahrzeuginnenräume enthalten Geometrien, die Teile des menschlichen Körpers verdecken. Sensoren, die eine Sichtlinie benötigen, können daher im Nachteil sein. Auch die Positionierung der Sensoren wird durch die Fahrzeuggeometrie eingeschränkt. Sensoren, die eine zusätzliche Montage erfordern, beeinträchtigen das Design und führen zu einem aufdringlichen System. Systeme, die unsichtbar in bestehende Fahrzeugstrukturen integriert werden können, sind weniger auffällig und haben weniger Einfluss auf das Design. Teile des Benutzers müssen auch in freier Luft überwacht werden, was berührungsbasierte Abtastsysteme ungeeignet macht. Einige Sensorsysteme sind in der Lage, den gesamten Körper zu überwachen, müssen aber dennoch mit den Anforderungen der Fahrzeugnutzer umgehen. Menschen werden unterschiedliche Kleidung oder Brillen tragen. Die Überwachung des Benutzers muss unabhängig von dieser Bedingung ermöglicht werden. Außerdem werden die Menschen immer sensibler für ihre persönlichen Daten. Dies kann entscheidend für die Akzeptanz von Systemen sein. Systeme müssen auch Vorschriften wie "Privacy by Design" einhalten, die in der Europäischen Union gefordert werden. Die Privatsphäre muss also gewahrt bleiben. Ich argumentiere, dass kapazitive Näherungssensoren in der Lage sind, mit den oben genannten Herausforderungen umzugehen. Aufgrund des physikalischen Prinzips stellen Beleuchtungsänderungen kein Problem dar, und sie können durch Isolatoren hindurch tasten. Kapazitive Näherungssensoren (CAPS) können daher in bestehenden Fahrzeugstrukturen eingesetzt werden, sowohl in unmittelbarer Nähe als auch ohne Kontakt zum zu überwachenden Objekt. Darüber hinaus wird ihnen oft nachgesagt, dass sie die Privatsphäre wahren. Ausgehend von den Herausforderungen und Möglichkeiten von CAPS ergeben sich drei Forschungsfragen:

- RQ1: Wie können wir bestehende Fahrzeugstrukturen nutzen, um die HMI in Fahrzeugen durch CAPS zu verbessern oder zu ersetzen? - RQ2: Wie können wir bestehende Fahrzeugstrukturen nutzen, um mit CAPS neue Möglichkeiten der Mensch-Computer-Interaktion zu schaffen? - RQ3: Kann CAPS zur Akzeptanz von HMI in Fahrzeugen im Hinblick auf Datenschutzbedenken beitragen?

Um Belege für diese Forschungsfragen zu finden, habe ich mich auf Systeme konzentriert, die dem Benutzer helfen, sicher zu fahren. Kameras werden häufig in HMI eingesetzt. Da sie eine Sichtverbindung erfordern, die Innenraumgestaltung beeinflussen und Daten erfassen, die Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre hervorrufen, sind sie möglicherweise nicht die beste Wahl. CAPS sind daher eine Möglichkeit, die Modalität zu ändern. Es werden mehrere Anwendungen entwickelt, die den Beweis erbringen, dass der Einsatz von CAPS für die Fahrzeug-HMI von Vorteil ist. Jede Anwendung wird nach einem gemeinsamen Prozess mit dem Ziel einer sinnvollen Nutzung entwickelt. Jede Anwendung basiert auf Unfallstatistiken und verwandten Forschungen, so dass Probleme aus der realen Welt angesprochen werden. Dies beinhaltet die Analyse von Fahrproblemen, prototypische Implementierungen von Sensortopologien und Algorithmen zur Aufmerksamkeitsüberwachung, Kinderüberwachung, Authentifizierung und Gestenerkennung in Fahrzeugen. Zusätzlich erhält man Best Practices für die Beschriftung von CAPS-Daten, die für als hilfreich erachtete Methoden des überwachten Lernens entscheidend sind. In dieser Arbeit wird datenschutzkonformes Verhalten analysiert. Fahrzeug-HMI werden daher im Hinblick auf Datenschutzbelange und -bestimmungen analysiert. Auch die Datenschutzperspektive der Nutzer wird in einer Umfrage erfasst. Dies ist notwendig, um Hinweise darauf zu finden, dass CAPS nicht nur aus technischer Sicht eine Alternative ist. Es ist auch eine Alternative, die im Sinne des Anwenders sein könnte.