TU Darmstadt / ULB / TUbiblio

Analysis of capacitive proximity sensing as basis for human vehicle interfaces

Frank, Sebastian (2021)
Analysis of capacitive proximity sensing as basis for human vehicle interfaces.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00018664
Dissertation, Erstveröffentlichung, Verlagsversion

Kurzbeschreibung (Abstract)

People spend a lot of time in vehicles. Driving involves risks that are mitigated by passive and active safety systems. Active safety systems prevent accidents from happening in the first place. Human machine interfaces (HMI) are needed to monitor the driver’s behavior and capture driver’s input. This presents challenges based on environmental, vehicle interior, and user characteristics. Vehicles are directly exposed to the environment. Sensors have to cope with both rapid light changes and complete darkness. Vehicle interiors contain geometries that obscure parts of the human body. Sensors that require a line of sight may therefore be at a disadvantage. Sensor positioning is also limited by vehicle geometry. Sensors that require additional mounting impact the design and result in an obtrusive system. Systems that can be integrated invisibly into existing vehicle structures are less obtrusive and have less impact on the design. Parts of the user must also be monitored in free air, which makes contact-based scanning systems unsuitable. Some sensor systems are capable of monitoring the entire body, but still have to deal with the requirements of vehicle users. People will wear different clothing or glasses. User monitoring must be enabled regardless of this condition. People are also becoming sensitive to their personal data. This can be crucial for the acceptance of systems. Systems must also comply with regulations such as "Privacy by Design" which is required in the European Union. Privacy must therefore be preserved. I argue that capacitive proximity sensors are capable of dealing with the above challenges. Due to the physical principle, illumination changes are not an issue, and they can sense through insulators. Capacitive proximity sensors (CAPS) can therefore be used in existing vehicle structures, both in close proximity and without contact with the object to be monitored. In addition, they are often said to maintain privacy. Based on the challenges and capabilities of CAPS, three research questions emerge:

• RQ1: How can we use existing vehicle structures to enhance or substitute vehicular HMI using CAPS? • RQ2: How can we use existing vehicle structures to provide new ways of human computer interaction using CAPS? • RQ3: Can CAPS contribute to the acceptance of vehicular HMI with regard to privacy concerns?

To find evidence to support these research questions, I focused on systems that help users drive safely. Cameras are commonly used in HMI. Because they require line of sight, affect interior design, and capture data that creates privacy concerns, they may not be the best choice. CAPS are therefore an opportunity to change the modality. Several applications are developed that provide evidence that the use of CAPS is beneficial for vehicle HMI. Each application is developed following a common process with the goal of meaningful uses. Each application is based on accident statistics and related research, so that real-world problems are addressed. This entails analysis of driving issues, prototype implementations of sensor topologies, and algorithms for attention monitoring, child monitoring, authentication, and gesture recognition in vehicles. One will additionally receive best practices for CAPS data labeling, which is crucial for supervised learning methods that are considered helpful. Privacy compliant behavior is analyzed in this thesis. Vehicle HMI are therefore analyzed with regard to privacy concerns and regulations. The user’s data protection perspective is also captured in a survey. This is necessary to find indications that CAPS is not only an alternative from a technical point of view. It is also an alternative that could be in the user’s favor.

Typ des Eintrags: Dissertation
Erschienen: 2021
Autor(en): Frank, Sebastian
Art des Eintrags: Erstveröffentlichung
Titel: Analysis of capacitive proximity sensing as basis for human vehicle interfaces
Sprache: Englisch
Referenten: Kuijper, Prof. Dr. Arjan ; Fellner, Prof. Dr. Dieter W. ; Van Laerhoven, Prof. Dr. Kristof
Publikationsjahr: 2021
Ort: Darmstadt
Kollation: xii, 199 Seiten
Datum der mündlichen Prüfung: 2 Juni 2021
DOI: 10.26083/tuprints-00018664
URL / URN: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/18664
Kurzbeschreibung (Abstract):

People spend a lot of time in vehicles. Driving involves risks that are mitigated by passive and active safety systems. Active safety systems prevent accidents from happening in the first place. Human machine interfaces (HMI) are needed to monitor the driver’s behavior and capture driver’s input. This presents challenges based on environmental, vehicle interior, and user characteristics. Vehicles are directly exposed to the environment. Sensors have to cope with both rapid light changes and complete darkness. Vehicle interiors contain geometries that obscure parts of the human body. Sensors that require a line of sight may therefore be at a disadvantage. Sensor positioning is also limited by vehicle geometry. Sensors that require additional mounting impact the design and result in an obtrusive system. Systems that can be integrated invisibly into existing vehicle structures are less obtrusive and have less impact on the design. Parts of the user must also be monitored in free air, which makes contact-based scanning systems unsuitable. Some sensor systems are capable of monitoring the entire body, but still have to deal with the requirements of vehicle users. People will wear different clothing or glasses. User monitoring must be enabled regardless of this condition. People are also becoming sensitive to their personal data. This can be crucial for the acceptance of systems. Systems must also comply with regulations such as "Privacy by Design" which is required in the European Union. Privacy must therefore be preserved. I argue that capacitive proximity sensors are capable of dealing with the above challenges. Due to the physical principle, illumination changes are not an issue, and they can sense through insulators. Capacitive proximity sensors (CAPS) can therefore be used in existing vehicle structures, both in close proximity and without contact with the object to be monitored. In addition, they are often said to maintain privacy. Based on the challenges and capabilities of CAPS, three research questions emerge:

• RQ1: How can we use existing vehicle structures to enhance or substitute vehicular HMI using CAPS? • RQ2: How can we use existing vehicle structures to provide new ways of human computer interaction using CAPS? • RQ3: Can CAPS contribute to the acceptance of vehicular HMI with regard to privacy concerns?

To find evidence to support these research questions, I focused on systems that help users drive safely. Cameras are commonly used in HMI. Because they require line of sight, affect interior design, and capture data that creates privacy concerns, they may not be the best choice. CAPS are therefore an opportunity to change the modality. Several applications are developed that provide evidence that the use of CAPS is beneficial for vehicle HMI. Each application is developed following a common process with the goal of meaningful uses. Each application is based on accident statistics and related research, so that real-world problems are addressed. This entails analysis of driving issues, prototype implementations of sensor topologies, and algorithms for attention monitoring, child monitoring, authentication, and gesture recognition in vehicles. One will additionally receive best practices for CAPS data labeling, which is crucial for supervised learning methods that are considered helpful. Privacy compliant behavior is analyzed in this thesis. Vehicle HMI are therefore analyzed with regard to privacy concerns and regulations. The user’s data protection perspective is also captured in a survey. This is necessary to find indications that CAPS is not only an alternative from a technical point of view. It is also an alternative that could be in the user’s favor.

Alternatives oder übersetztes Abstract:
Alternatives AbstractSprache

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.

Deutsch
Status: Verlagsversion
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-186648
Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau
Fachbereich(e)/-gebiet(e): 20 Fachbereich Informatik
20 Fachbereich Informatik > Graphisch-Interaktive Systeme
Hinterlegungsdatum: 22 Jun 2021 10:03
Letzte Änderung: 28 Jun 2021 07:13
PPN:
Referenten: Kuijper, Prof. Dr. Arjan ; Fellner, Prof. Dr. Dieter W. ; Van Laerhoven, Prof. Dr. Kristof
Datum der mündlichen Prüfung / Verteidigung / mdl. Prüfung: 2 Juni 2021
Export:
Suche nach Titel in: TUfind oder in Google
Frage zum Eintrag Frage zum Eintrag

Optionen (nur für Redakteure)
Redaktionelle Details anzeigen Redaktionelle Details anzeigen