Sonstige
Many safety-relevant tasks in control or diagnostics require binary choices such as "conflict versus separation" in air traffic control, "normal versus pathological" when interpreting x-ray pictures, or "permitted versus forbidden" when inspecting airport security scans. Deciders often are uncertain, but nevertheless required to decide between two alternatives, that is, they have not only to decide upon an action, but also about the admissible level of uncertainty. If the accepted level of judgment certainty is not taken into account, the sequence of decisions does not capture the full picture of the underlying decision process. Differences in judgment certainty are relevant, because they reflect not only the adequacy of the human-machine interface that is evaluated, but also the differences in expertise of the decider and the requirements of the actual situation or task. Therefore, capturing both judgment certainty and discrimination performance is essential. A comparison of different human-machine-interfaces (for air traffic control) is used to illustrate a methodological approach, which allows for integrated analyses of decision processes based on receiver-operator-characteristics and practical guidelines for the evaluation of human-machine-interfaces for safety-relevant operation procedures are provided.
Die Schwerpunkte dieses Projekts lagen in der Untersuchung der Fahrerverfügbarkeit und Müdigkeit sowie in der Herstellung natürlichen Verhaltens bei längeren hochautomatisierten Fahrten. Es konnte im Rahmen von zwei Fahrsimulationsversuchen mit 15 und 42 Probanden gezeigt werden, dass bei hochautomatisierten Fahrten von 60 Minuten Müdigkeit auftreten kann, bei Ausprägung und Zeitpunkt des Auftretens jedoch große individuelle Unterschiede bestehen. Da eine zu kleine Stichprobe sich zum Zeitpunkt der Übernahme in einem entsprechend müden Zustand befand, kann die Auswirkung von Müdigkeit auf das Übernahmeverhalten nicht abschließend beurteilt werden. Hierfür empfehlen sich für die Zukunft Studien mit einem zustandsabhängigen Versuchsdesign. Der Einsatz von natürlichen fahrfremden Tätigkeiten, mit denen die Probanden sich frei beschäftigen durften, zeigte sowohl in der Probandstudie im Fahrsimulator als auch bei einem Expertenworkshop im Realfahrzeug eine hohe Involviertheit der Probanden in die Tätigkeiten während der gesamten 60 Minuten hochautomatisierten Fahrens. Es wird vermutet, dass dies auf die hohe intrinsische Motivation und den hohen Unterhaltungswert der selbstgewählten Aktivitäten zurückzuführen ist. Es zeigte sich außerdem, dass die Wahl der Tätigkeit vom Alter der Probanden abhängig ist. Eine Fahrtdauer von 60 Minuten wurde aufgrund der Ergebnisse aus allen drei Versuchen als realistisches Zukunftsszenario eingestuft und besitzt daher eine hohe Relevanz. Sowohl für die Bewertung von Müdigkeit als auch von Ablenkung war das Blickverhalten am meisten aufschlussreich. Für die Bewertung von Müdigkeit während der Beschäftigung mit fahrfremden Tätigkeiten wird jedoch ein kopfbasiertes Blickerfassungssystem, welches in der Lage ist, den Augenöffnungsgrad zu erfassen, oder videobasierte Verhaltensbeobachtung empfohlen.
Nowadays human-created systems are increasing in complexity due to the interaction of humans and technology. Especially road traffic systems are composed of multitudinous resources (e.g. personnel, vehicles, organizations, etc.), which make it even harder to anticipate the positive and negative effects on safety. One key in achieving a significant reduction of fatalities is seen in driver assistant systems counterbalancing the lack of drivers' capabilities. But the actual outcome of implementing these sophisticated technologies especially on influencing driver's capabilities are yet unknown. Latest research exemplifies an increase of reaction times of drivers in case of dysfunctional driver assistant systems. This research paper applies STAMP/STPA (STAMP = systems-theoretic accident model and processes; STPA = systems-theoretic process analysis) to the German automobile traffic system focusing on the effects of driver assistant systems on drivers. By doing so, the potential hazards caused by technology can be identified.
Unfälle im Straßenverkehr sind in aller Regel Konsequenzen normalen Fahrverhaltens, das an eine bestimmte Situation nicht angepasst war und daher zum Unfall beigetragen hat. Zur Klassifikation dieses mutmaßlich fehlerbehafteten Verhaltens wurde im hier berichteten Projekt eine Taxonomie entwickelt. Sie dient der Klassifizierung von Fahrerfehlverhalten und integriert Aspekte des menschlichen Informationsverarbeitungsprozesses sowie die drei Fehlertypen von RASMUSSEN (1983). Als Bestimmungsstücke beinhaltet die Taxonomie Fehlertypen (regel-/wissens-/fertigkeitsbasiert) und Entscheidungsknoten mit Fragen, deren Beantwortung den Analysten zum jeweiligen Fehler führt. Zusammengefasst bietet die erarbeitete Taxonomie eine breite Anwendbarkeit für die Klassifikation von Fahrfehlern und fehlerfreiem Verhalten bei Manövern, kritischen Situationen bis hin zu Beinaheunfällen oder Unfällen, z. B. zur Harmonisierung der (Video-)Auswertung von FOT- und NDS-Datensätzen oder für In-Depth-Unfallerhebungen. Die Taxonomie wird komplementiert durch eine Übersicht über Fehlervorläuferbedingungen, die im Sinne von Genotypen (HOLLNAGEL 1998) in ihrer jeweiligen Ausprägung auslösende und begünstigende Bedingungen für Fehler, Beinaheunfälle und Unfälle darstellen. Die Übersicht ist als erweiterbares strukturierendes Dokument zu sehen, welches je nach wissenschaftlichen Erkenntnissen verändert werden kann. Gemeinsam mit der Taxonomie bildet sie die Basis für die Ableitung von Fahrerassistenzbedarf und andere Maßnahmen, zur Generierung von Hypothesen und zur strukturierten Sammlung von Studienergebnissen. Der vorliegende Bericht adressiert die FOT- und NDS-Community sowie allgemein verkehrspsychologisch-wissenschaftlich Interessierte. In acht Kapiteln widmet er sich den Arbeitsschritten und Ergebnissen der Taxonomieentwicklung.
Aufgrund der Wichtigkeit individueller Mobilität nutzen viele Menschen heutzutage ein Auto zur Fortbewegung. Hierbei scheint es normal zu sein, neben dem Fahren zusätzliche, nicht fahrbezogene Aktivitäten auszuüben. Obwohl die Fahrzeugführung an sich bereits anspruchsvoll ist und die menschlichen Kognitionsressourcen begrenzt sind, geschehen relativ selten schwere Unfälle. Empirische Studien des fahrergesteuerten Fahrens deuten darauf hin, dass Fahrer Strategien besitzen, die es ihnen ermöglichen, auch im Mehrfachaufgabenkontext eine sichere Fahrleistung zu garantieren: Sie scheinen einen Fahrleistungszielwert zu besitzen, den sie im kontinuierlichen Abgleich mit der aktuellen Fahrleistung versuchen zu erreichen. Darüber hinaus scheinen Fahrer die Bearbeitung nicht fahrbezogener Aufgaben zu reduzieren, sobald sie sich einer kritischen Fahrsituation nähern. In den vergangenen Jahren machte die Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen deutliche Fortschritte. Dies führte zu tiefgreifenden Veränderungen der Fahrer-Fahrzeug-Interaktion, da Fahrer im Normalverkehr des automatisierten Fahrens (SAE Level 3) nicht mehr die Verantwortung für die Fahrzeugführung tragen und es ihnen freisteht, sich mit nicht fahrbezogenen Aufgaben zu beschäftigen. Hiervon ausgehend stellt sich die Frage, ob und wenn ja, welche Rolle die Fahrerstrategien im Kontext des automatisierten Fahrens spielen. Das aktuelle Forschungsvorhaben beschäftigt sich mit dieser Thematik: Basierend auf der Idee eines Fahrleistungszielwerts wurden Grenzwerte akzeptierter Fahrleistungsbereiche in Abhängigkeit verschiedener Personen- und Situationsfaktoren bestimmt. Des Weiteren wurde untersucht, inwiefern Fahrern ihre Strategien auch in Übernahmesituationen des automatisierten Fahrens in Abhängigkeit verschiedener Systemkonfigurationen zur Verfügung stehen. Abschließend wurden die Erkenntnisse dieser beiden Schritte zur Ableitung von Gestaltungsempfehlungen für zukünftige automatisierte Systeme genutzt.