Entwicklung einer lichtbasierten Anzeige- und Interaktionsstrategie als Mensch-Maschine-Schnittstelle zur Fahrerunterstützung in unterschiedlichen Level des automatisierten Fahrens
Mit aufsteigendem Automationslevel übernimmt die Fahrzeugautomation zunehmend Aufgaben der dynamischen Fahraufgabe. In Abhängigkeit des aktuellen Automationslevels unterscheiden sich die Aufgaben des Fahrers und damit verbunden auch die Anforderungen an ihn. Um diesen neuen Anforderungen gerecht zu werden, benötigt er andere oder anders aufbereitete Informationen. Die Forschungsfrage der vorliegenden Arbeit beschäftigt daher mit der Entwicklung einer lichtbasierten Anzeigeund Interaktionsstrategie als Mensch-Maschine-Schnittstelle zwischen Fahrer und Fahrzeug über unterschiedliche Level des automatisierten Fahrens hinweg. Ziel des gestalteten Anzeige- und Interaktionskonzept ist es, den Nutzer in unterschiedlichen Automationsleveln durch aufgabenspezifische Informationen in unterschiedlichen Ebenen des Situationsbewusstseins optimal zu unterstützen. Im Fokus der Arbeit stehen hierbei die Automationslevel manuelles Fahren (SAE0), teilautomatisiertes Fahren (SAE2) und bedingt-automatisiertes Fahren (SAE3). Besonders bei Wechseln zwischen diesen Automationsleveln (Transitionen) muss die neue Rolle des Fahrers möglichst transparent und verständlich kommuniziert werden. Um dies zu gewährleisten, ist die erarbeitete Anzeige- und Interaktionsstrategie als ein holistisches und automationslevel-übergreifendes Interaktionskonzept designt. Abgeleitet aus bestehenden Prototypen und Erkenntnissen der Wahrnehmungstheorien wurde hierfür in einem iterativen Prozess eine lichtbasierte Anzeige- und Interaktionsstrategie entwickelt. Im Verlauf der Arbeit werden drei Nutzerstudien zur Evaluation des lichtbasierten Anzeige- und Interaktionskonzepts im Detail vorgestellt. Die erste Studie verfolgt das Ziel der Fahrerunterstützung und der Verbesserung der Verkehrssicherheit während des manuellen Fahrens (SAE0) im statischen Fahrsimulator. Die zweite Nutzerstudie beschäftigt sich mit der Fahrerunterstützung und der Unfallvermeidung bei Transitionen zwischen dem bedingt-automatisierten (SAE3) und dem teilautomatisierten Fahren (SAE2). Um den Realitätsgrad von Studie zu Studie zu steigern, wird diese Untersuchung im dynamischen Fahrsimulator durchgeführt. In der dritten Studie wird das Anzeige- und Interaktionskonzept während einer realen, bedingt-automatisierten Fahrt (SAE3) in einem Forschungsfahrzeug des DLR auf einem Testgelände untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass Fahrer während der manuellen Fahrzeugführung (SAE0) durch das entwickelte Anzeige- und Interaktionskonzept bei der Wahrnehmung wichtiger Informationen unterstützt werden können. Hieraus resultieren signifikant häufiger situationsangepasste Fahrerreaktionen, verglichen mit einer Kontrollgruppe. Während der teilautomatisierten Fahrt (SAE2) profitieren Fahrer in unterschiedlichen Verkehrssituationen von den zusätzlichen Informationen der Fahrzeugautomation hinsichtlich wahrgenommener Objekte mittels lichtbasiertem Anzeige- und Interaktionskonzeptes. Die direkte Adressierung der zweiten Ebene (Verständnis) des Situationsbewusstseins durch das Anzeige- und Interaktionskonzept scheint zur Förderung des System-Verständnisses und der Fahrerunterstützung imteilautomatisierten Fahren (SAE2) hervorragend geeignet. Durch die erhöhte Transparenz des Systemverhaltens kann ein verbessertes Verständnis der Fahrzeugautomation und damit auch eine bessere Antizipation ihres zukünftigen Verhaltens erzielt werden. Als Resultat zeigten Fahrer eine beschleunigte Reaktion im Falle von stillen Automationsfehlern und berichteten von höherem subjektivem Vertrauen und einer gesteigerten Akzeptanz in das Gesamtsystem. Im bedingtautomatisierten Automationslevel (SAE3) erhalten Nutzer der lichtbasierten Anzeigeund Interaktionsstrategie zusätzliche Informationen bezüglich des zukünftigen Systemverhaltens. Hieraus resultierten überdurchschnittlich hohe subjektive Bewertungen hinsichtlich des Verständnisses der Informationen für das aktuelle Verhalten als auch der Antizipation für eine zukünftige Entwicklung der Situation bzw. des zukünftigen Verhaltens der Fahrzeugautomation. Die Arbeit zeigt über alle drei Nutzerstudien hinweg eine erfolgreiche Fahrerunterstützung durch das lichtbasierte Anzeige- und Interaktionskonzeptes als Mensch-Maschine-Schnittstelle im manuellen als auch im automatisierten Fahren.
As the level of automation increases, vehicle automation takes over more and more parts of the dynamic driving task. Depending on the current level of automation, the driver's tasks differ and so do the demands placed on him. In order to meet these new requirements, the driver needs different information. Therefore, the research question of this thesis deals with the development of a light-based interaction strategy as a human-machine interface between driver and vehicle across different levels of automated driving. The goal of the designed interaction strategy is to offer a high level of driver support across different levels of automation by providing task-specific information to supporting the three levels of situation awareness. The present thesis deals with the following automation level: manual driving (SAE0), partial automated driving (SAE2) and conditional automated driving (SAE3). Especially when changing between these automation levels (transitions), the new role of the driver must be communicated as transparently and comprehensibly as possible to the user. Therefore, the developed interaction strategy is designed as a holistic and crossautomation level interaction concept. Derived from existing prototypes and insights from perception theories, a light-based interaction strategy is developed in an iterative process. The developed light-based interaction concept was evaluated in three user studies and described in detail. The first study aimed to provide driver support and improve road safety during manual driving (SAE0) in a static driving simulator. The second user study focused on driver support and accident avoidance during transitions between conditional-automated (SAE3) and partial-automated driving (SAE2). In order to increase the degree of realism from study to study, this study was conducted in a dynamic driving simulator. In the third study, the interaction concept was investigated using a DLR research vehicle during a real conditional automated driving (SAE3) on a test track.The results show that drivers can be supported in perceiving important information during manual driving (SAE0) by the developed light-based interaction concept. This results in significantly more situation-adapted driver reactions compared to a baseline. During partial automated driving (SAE2), drivers in different traffic situations benefit from the additional information of the light-based interaction concept with regard to perceived objects. The direct addressing of the second level of situation awareness (understanding) by the interaction concept is shown to be well suited for promoting system awareness and driver support in partial automated driving (SAE2). Increased transparency of system behavior can lead to improved understanding of vehicle automation and thus better anticipation of its future behavior. As a result, drivers show an accelerated reaction in case of silent automation failures and report higher subjective confidence and acceptance in the overall system. In the conditional automated automation driving (SAE3), users of the light-based interaction strategy receive additional information regarding future system behavior. This results in aboveaverage subjective ratings regarding the understanding of the information for the current behavior as well as the anticipation for a future development of the situation or the future behavior of the vehicle automation. Overall, results show successful driver support across all three user studies using the light-based interaction concept as a human-machine interface in both manual and automated driving.
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