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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.
This work describes the results of the experimental activity, illustrating the driving behavior observed in different conditions, relating them to the different methods of ADAS intervention and comparing the driver behavior without ADAS. In the present study, driver behavior was studied in road accidents involving elderly pedestrians, with different ADAS HMIs, as a base to develop a driver model in near missing pedestrian accidents. A literature research was conducted with the aim of finding out the main influencing factors, including environment, boundary conditions, configuration of impact, pedestrian and driver information, when pedestrian fatalities occur and an analysis of frequent road accidents was conducted to get more detailed information about the driver- behavior. In order to obtain more detailed information about pedestrian accidents, real road accidents were reconstructed with multibody simulations on PC-Crash and, by the comparison between literature findings and reconstructions, a generic accident scenario was defined. The generic accident scenario was implemented on the full scale dynamic driving simulator in use at the Laboratory for Safety and Traffic Accident Analysis (LaSIS, University of Florence, Italy) in order to analyse the driving behaviors of volunteers, also considering the influence of ADAS devices. Forty-five young volunteers were enrolled for this study, resulting in forty valid tests on different testing scenarios. Two different scenarios consisted in driving with or without ADAS in the vehicle. Different kinds of ADAS, acoustic and optical, with different time of intervention were tested in order to study the different reactions of the driver. The tests showed some interesting differences between driver's behavior when approaching the critical situation. Drivers with ADAS reacted earlier, but more slowly, depending also on the type of alarm, and often with double reaction when braking. In fact, the results of the activity showed that with ADAS intervention the time to collision (TTC) increases, but the reaction time and braking modality change: a) there is a sort of "latency" time between the accelerator pedal release and the brake pressure; b) the brake pressure is initially less intense. So the driver only partially takes advance from the TTC increase. These differences were valued not only qualitatively, but quantitatively as well. This work revealed to be useful to improve the knowledge of drivers" behavior, in order to realize a driver model that can be implemented to help attaining and assessing higher levels of automation through new technology.
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.