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TU Berlin

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Offene Abschlussarbeiten

Das FG MMS bietet die Möglichkeit an den Forschungsfeldern und den aktuellen Projekten aktiv mitzuarbeiten und an der eigenen Abschlussarbeit zu arbeiten. Bei Interesse können Sie sich auf dieser Seite über offene Themengebiete für Bachelor- und Masterarbeiten (ggf. auch noch Diplom- und Studienarbeiten) informieren. Bitte wenden Sie sich bei Fragen an die angegebenen Ansprechpartner.

Natürlich sind wir immer für Anfragen und Anregungen offen. Sprechen Sie uns an, wir werden für Sie eine individuelle Lösung finden. Bitte wenden Sie sich in diesem Fall an Prof. Dr.-Ing. Matthias Rötting oder tragen Sie sich für einen Termin in seiner Sprechstunde ein.

Konzeptfindung via Fokusgruppeninterview für ein Motorrad- Fahrerassistenzsystem

Motorradfahren ist gefährlich - auf 100.000 zugelassene Krafträder mit amtlichem Kennzeichen verunglückten 2016 laut Daten des Statistischen Bundesamts 13 Fahrer tödlich. Dies entspricht mehr als dem Vierfachen der Zahl der getöteten PKW-Fahrer.
Fahrerassistenzsysteme haben das Potential, Unfälle zu verhindern. Dies hat sich bei bereits etablierten Beispielen wie ABS deutlich gezeigt. Diese Systeme greifen allerdings aktiv in den Fahrzustand ein und haben keine Auswirkungen auf das menschliche Versagen des oder der Unfallbeteiligten.


Hier bietet sich ein neuartiges Fahrerassistenzsystem an, welches die Verbindung des Fahrers zum Fahrzeug erweitert und ihm bessere bzw. zusätzliche Sinne zur Verfügung stellt, mit denen er in der Lage ist, gefährliche Situationen schneller zu erkennen und sinnvoller zu reagieren.

Voraussetzung für die Entwicklung eines solches Systems ist die Kenntnis der relevanten Unfallszenarien, insbesondere von Alleinunfällen, welche von Motorradfahrern aus unterschiedlichen Gründen selten gemeldet und damit aufgezeichnet werden. Eine Befragung von Motorradfahrern im Zuge von Fokusgruppeninterviews schafft hier Abhilfe.

Ziel der Arbeit ist die Untersuchung von Unfallszenarien und der Akzeptanz von möglichen Assistenzsystemen anhand von Fokusgruppeninterviews. Die Inhalte der Arbeit gestalten sich folgendermaßen:

  • Literaturrecherche zum Thema Motorradfahrdynamik, -ergonomie, -assistenzsysteme und -sicherheit
  • Planung und Durchführung eines Fokusgruppeninterviews zum Bestimmen von in der Praxis häufig vorkommender
  • Unfall- bzw. Beinaheunfallszenarien und zur Akzeptanz von dem entgegenwirkenden Assistenzsystemen
  • Auswertung der im Rahmen der Interviews erstellten Aufzeichnungen
  • Interpretation der Ergebnisse und Ableitung von möglichen Ansätzen bzw. Konzepten für Fahrerassistenzsysteme

Anforderungen:

  • Grundlegende Kenntnisse im Bereich der Mensch-Maschine-Systeme im Kraftfahrzeug
  • Persönlicher Bezug zum Motorrad erwünscht

Ansprechpartner:
M.Sc. Richard Reisig, Tel.: +49 176 268 39 187, E-Mail:

Einfluss einer Datenschutzskala auf das Auswahlverhalten in einem App-Markt

Auf welche Kriterien wird beim Herunterladen von Smartphone-Applikationen geachtet? Bei den meist genutzten Plattformen wird kaum über den Datenaustausch und den Datenschutz informiert. Im Rahmen einer Forschungsarbeit wurde in einem App-Markt eine Datenschutzskala implementierten und deren Einfluss auf das Nutzerverhalten untersucht.Im Rahmen einer empirischen Studie wurden die Teilnehmenden gebeten, vorgegebene Aufgaben an einem Smartphone zu erfüllen und hierzu passende Apps aus dem App-Markt zu installieren. Das Auswahlverhalten der Versuchspersonen wurde aufgezeichnet und diese wurden im Anschluss befragt. Ziel dieser Arbeit ist es, auf Grundlage der aufgenommenen Interviews folgende Forschungsfragens zu beantworten:

  • Auf welchen Merkmalen liegt bei der Auswahl von Applikationen zur Absolvierung einer vorgegebenen Aufgabe der größte Fokus?
  • Wird die implementierte Datenschutzskala beachtet?
  • Welche Auswirkungen hat die Datenschutzskala auf die Applikationsauswahl?
  • Wird die Sortierfunktion, um die Applikationen nach Datenfreundlichkeit zu sortieren, genutzt?
  • Wird die Funktion der Übersicht über die eingeforderten Rechte und Weitergabe der Daten genutzt?
  • Welche Verbesserung müssten vorgenommen werden, um die Nutzer im Sinne der Wahrung ihrer persönlichen Daten zu sensibilisieren?

Ansprechpartner:
M.Sc. Sven Bock, E-Mail:

Design and evaluation of gaze interfaces based on smooth pursuit eye movement

Gaze interaction is compelling for human-computer interaction because it provides a contactless and fast input modality. Many researchers devoted themselves to develop robust gaze interaction systems and evaluate user performance. In order to meet the needs of everyday use, Vidal et al. (2013) presented a pursuits-based interface, where users can spontaneously interact with moving targets . Although the pursuits-based interactions were regarded as flexible and calibration free for pervasive screens, user acceptance is still to be improved. In this study, we aim to explore how users can, want, or need to interact using gaze. We will measure users' perception, preference, physical and psychological responses that occur before, during and after use and find out proper design concepts for gaze interface to achieve a higher user acceptance.

Contact:

M.Sc. Zhe Zeng, E-Mail:

Requirements analysis for self-driving car and pedestrian communication approaches

It is critical for a self-driving car to work harmoniously with other traffic participants especially pedestrians in urban traffic system. As to normal cars, there are a lot of means to communicate with pedestrians to transmit their intention. For example, drivers in normal cars can tell pedestrians what they want to do by making eye-contact. They can also use hand gestures to tell pedestrians that it is safe to cross or that it is dangerous and they need to stop. A pedestrian can nod his/her head or use hand gestures to tell the driver that he/she will wait. Sometimes, even if pedestrians cannot see drivers clearly in the normal car, they also trust that the driver will wait for them.

However,a self-driving car is somehow just like a machine which is hard for a pedestrian to guess what it will do. The ways that normal car used to transmit their intentions are not jet available for self-driving cars. Self-driving cars still lack the capabilities to directly transmit its intention to pedestrians. Meanwhile, as there is still no generic method for pedestrians to delivery their intention to the automated car, pedestrians may confuse that what they can do to make the self-driving car understand their intention. In this context, this project expects to create approaches to support self-driving car and pedestrian communication in urban traffic environment.

In this thesis, it is expected to use focus group discussions, questionnaires, and some necessary experiments to analysis some questions, such as:

  • What is pedestrians’ attitude towards having self-driving car on road?
  • If we have self-driving cars on the road, is a kind of approach for self-driving car and pedestrian communication necessary for safety?
  • In what kind of situations do pedestrians ever experience difficulties in communicating with a normal cars? How do they finally do in such situations?

If you are interest, please contact: Prof. Dr.-Ing. Matthias Rötting and/or Ms. Yuan Liu

Telepräsenzroboter

Telepräsenzroboter (z.B. der Firma Double Robotics) erlauben entfernten Personen die Teilnahme an Veranstaltungen und Treffen an anderen Orten. In dem Kontext bieten sich verschiedene Fragestellungen für studentische Arbeiten an:

  • Welche Vor- und Nachteile haben Telepräsenzroboter im Vergleich zu "klassischen" Besprechungen (im Kontinuum direkte Anwesenheit - Telepräsenzroboter - Videokonferenz - Telefonkonferenz - online Chat)?
  • Mögliche Szenarien für den Einatz von Telepräsenzrobotern, z.B. im Rahmen der Unterstützung Älterer, des Kontakthaltens innerhalb der Familie und des Freundeskreises, Hilfestellung durch Experten bei Do-it-Yourself Aktivitäten.
  • Erweiterung von Telepräsenzrobotern um Manipilationsmöglichkeiten
  • Verbesserung der Software von Telepräsenzrobotern

Kontakt: Prof. Dr.-Ing. Matthias Rötting

Online-Datenanalyse von Blickbewegungen

In dieser Arbeit sollen Algorithmen entwickelt werden, die eine Analyse von Blickdaten anhand von online erfassten Daten erlauben. Besonderer Fokus liegt dabei auf der Extraktion von Merkmalen der Blickbewegungen im Kontext der Mensch-Maschine-Systeme. In diesem Projekt sind Programmierkenntnisse erforderlich. Eine Betreuung der Arbeit in Kooperation mit der Fakultät IV ist möglich.

Kontakt: Prof. Dr.-Ing. Matthias Rötting

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