Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10216/106510
Author(s): Tiago Miguel Moreira Ferreira
Title: Chatbot Automóvel Adaptável
Issue Date: 2017-07-14
Abstract: With the increasing number of everyday objects having an Internet connection and being able to send and receive data, the so called IoT (Internet of Things) -- the need to have systems that interact with such objects has also grown. This need has grown so much that at this time most manufacturers already ship software designed to interact with their products. However, this typically requires the user to install a separate application for each product and, most of the times, to navigate through complicated menus just to perform some simple tasks.The advent of chat bots has proven to be a worthy topic of research and development, with general acceptance from the target audiences, who view them as a replacement to standard mobile applications, one of the reasons being that bots can be used in their favorite messaging application. Most of the bots available in the market respond only to specific user input; however, with the recent advances in Artificial Intelligence and Natural Language Processing, this approach is being shifted towards engaging conversations with the users, serving as a way to engage the user with the product. This has been proven with the creation of personal assistants by some big companies like Google or Apple.This dissertation aims to create a chat bot that extends the relationship of the users with their cars, allowing a user to easily make location-aware operations, check the car current status and perform operations on the car just by talking with the bot. For instance, the user can locate where the car is parked or even get notified when there is a problem with the mechanical system of the car. This is done by sending the car data through an OBD-II dongle with permanent 4G connectivity to an application server. The server receives user input that is processed using state of the art natural language processing systems as a service such as Amazon Lex, and sends commands back to the car if necessary. The bot learns user patterns by modeling past trips using the ARIMA statistical model. This being a bot that must be able to be used while driving using voice to communicate, raises some challenges mainly on how to interact and direct the conversational flow, understanding the differences between texting and talking, along with accurately and at the right time make proactive suggestions to the user.To evaluate this work, the application was tested with usability tests both internally and externally, where at the end, the participants were asked to fill a questionnaire regarding their experience. The pattern recognition and predictions were also tested against real data.
Description: Com o crescente número de objetos do dia-a-dia que contêm uma ligação à Internet sendo capazes de enviar e receber dados, a chamada \textit{Internet of Things} (IoT) -- a necessidade de ter sistemas que interajam com esses mesmos objetos também cresceu. Esta necessidade cresceu tanto que nesta altura muitos dos fabricantes destes objetos já distribuem software desenhado para interagir com os seus produtos. No entanto, isto requer que o utilizador instale uma aplicação diferente para cada produto que queira utilizar e que, na maior parte das vezes, seja obrigado a navegar por interfaces e menus complicados para realizar uma simples tarefa.O advento de \textit{chatbots} provou ser um digno tópico de estudo e desenvolvimento, com a aceitação por parte do publico alvo como uma substituição relativamente a aplicações móveis \textit{standard}, sendo uma das principais razões o facto de bots poderem ser usados nas suas aplicações de troca de mensagens preferidas. A maior parte dos \textit{bots} existentes atualmente no mercado, apenas respondem a input especifico por parte do utilizador; no entanto, com os avanços recentes nas áreas de Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural, esta abordagem tem sido alterada para uma conversacional, servindo como uma maneira de envolver o utilizador no produto. Este conceito foi provado através da criação de assistentes pessoais por grandes empresas como a Google ou Apple.Esta dissertação tem como objetivo criar um \textit{chatbot} que extenda a relação do utilizador com o seu carro, permitindo que este realize operações que tenham em conta a sua localização, verificar o estado do seu carro e realizar operações sobre este, apenas falando com o \textit{bot}. Por exemplo, o utilizador pode localizar onde é que o carro está estacionado, realizar ações baseadas na sua localização, ou até ser notificado quando existe algum problema mecânico com mensagens do tipo O sistema da transmissão avariou, deveria visitar um mecânico''. Isto é obtido através da transmissão de dados a partir do carro com um adaptador OBD-II com ligação 4G permanente para um servidor aplicacional. O servidor recebe input do utilizador que é processado usado sistemas atuais de processamento de linguagem natural \textit{as a service}, tal como o Amazon Lex. O bot aprende com o utilizador modelando as suas viagens através do modelo estatístico ARIMA.Para avaliar este trabalho, a aplicação foi testada com testes de usabilidade quer internamente quer externamente, onde no fim, os participantes convidados a fazer uma avaliação da sua experiência através de um questionário. O reconhecimento de padrões e previsões foram também testados com dados reais.
Subject: Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Scientific areas: Ciências da engenharia e tecnologias::Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Engineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
TID identifier: 201803747
URI: https://repositorio-aberto.up.pt/handle/10216/106510
Document Type: Dissertação
Rights: openAccess
License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Appears in Collections:FEUP - Dissertação

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