Technische Hochschule Ingolstadt

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CHI '25荣誉提名可解释人工智能（XAI） +2

《当两个错误不能成为一个正确》- 在计算病理学中的人工智能协作过程中，探讨确认偏误和时间压力的作用

Rosbach 等人通过对28名病理学家实验发现，AI建议强化人类错误判断引发确认偏差，时间压力反削弱此效应，揭示AI在临床决策中的潜在风险。

AUTO_UI '24自动驾驶界面与接管设计 +2

共享自动驾驶车辆中临界情境下旁观者效应对个人责任的重要性

Escher 等人研究发现共享自动驾驶车辆中其他乘客的存在虽未显著改变行为，但可触发旁观者效应心理过程，强调在SAV设计中需考虑群体效应对安全的影响。

AUTO_UI '23车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信 +1

混合现实中骑行者危险通知研究：与测试跑道的比较分析

Sawitzky 等人通过混合实境模拟与真实测试跑道对比，验证MR技术用于自行车安全系统危险通知测试的有效性，发现MR对用户体验和感知安全完全有效，对工作负荷等部分指标相对有效。

AUTO_UI '23自动驾驶界面与接管设计 +1

共享自动驾驶汽车感知安全量表（PSSAVS）的开发及其在哥伦比亚和德国的验证

Schuß 等人开发共享自动驾驶汽车感知安全量表，在德国和哥伦比亚验证发现信任、隐私和控制是关键影响因素，具有良好的信度和效度。

AUTO_UI '23自动驾驶界面与接管设计 +1

合作式自动驾驶中不确定信息的沟通：不同模态的比较研究

Peintner 等人通过VR驾驶模拟研究发现，听觉和触觉模态传达自动驾驶不确定性信息可提升用户体验、信任度及感知安全，并减少关键驾驶场景中的非驾驶任务干扰。

IUI '22自动驾驶界面与接管设计 +2

自动驾驶移动办公室中语音转文本的多模态错误纠正：远程研究结果

Schartmüller 等人研究自动驾驶车辆中语音转文本错误纠正的多模态交互，发现手势愉悦但不适合高效文本纠正，语音和触控板方法评分相当。

IUI '22车辆外部人机接口（eHMI）——与行人/骑车人的通信 +2

骑行者危险通知：混合现实研究中感知消息模式的比较

Sawitzky等人通过24人自行车模拟器研究比较不同危险通知模式，发现视觉加听觉提示最受青睐，验证混合现实模拟适用于自行车安全系统测试。

AUTO_UI '21车内触觉、声音、多模态反馈 +1

基于智能可穿戴设备的驾驶员疲劳检测系统性能和接受度评估

Kundinger 等人提出基于智能可穿戴设备的疲劳检测系统，达到 82.72% 准确率，两个年龄组均显示高接受度，老年用户接受度更高。

CHI '21自动驾驶界面与接管设计 +2

让我们共同驶向未来：一项比较自动化车辆潜在实施场景的定性研究。

Schuß 等人研究自动驾驶汽车公共态度（N=11），显示人们认可共享出行的环境社会效益，但情感因素和女性安全担忧可能抑制其接受度。

AUTO_UI '19自动驾驶界面与接管设计

用于自动驾驶中用户-车辆过渡管理的新型人机界面

Burnett 等人提出两种新型HMI界面——责任面板和驾驶就绪测试系统，分别解决SAE 4级自动驾驶中控制权归属判定和驾驶员能力验证问题。

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自动驾驶界面与接管设计

人工智能与机器学习交互

AI 辅助决策与自动化系统

语音交互与对话系统

语音用户界面（VUI）设计

城市、交通与社会计算

行人与骑行者安全

研究方法与设计实践

用户研究方法（访谈、调查、观察）