Der Faktor Mensch in quantitativen Fahrermodellen des Folgefahrens: Ein Modellvergleich

Kurzfassung

Anderen Fahrzeugen zu folgen ist eine Aufgabe, die wir als Autofahrer regelmäßig ausführen müssen. Die Art und Weise, wie wir diese Aufgabe lösen, beeinflusst z.B. die Entstehung von Staus oder Auffahrunfällen. Um diese Ereignisse analysieren und Vorhersagen ableiten zu können, wurden (zumeist in den Ingenieurwissenschaften) quantitative Fahrermodelle entwickelt, die Folgefahrverhalten simulieren können. Allerdings lösen die meisten dieser Modelle die Folgefahraufgabe nicht auf eine psychologisch plausible Weise, da sie z.B. eine exakte Distanz oder Geschwindigkeit des Vorderfahrzeugs als Eingangssignal nutzen. In ersten Ansätzen wurde jedoch versucht, psychologische Erkenntnisse in diese Modelle zu integrieren. Einer dieser Ansätze ist die Entwicklung des Driving-by-Visual-Angle-Modells (DVA-Modell) von Andersen und Sauer (2007). Hier wird als einziges Eingangssignal der Sehwinkel genutzt. Die Frage ist, ob sich dadurch Folgefahrverhalten besser vorhersagen lässt. Zur Beantwortung dieser Frage wurde in dieser Arbeit das DVA-Modell mit den zwei etablierten Modellen von Helly (1959) und Gipps (1981) verglichen. Als viertes Modell wurde eine hier vorgenommene Erweiterung des DVA-Modells in den Vergleich mitaufgenommen. Diese Erweiterung enthält eine Wahrnehmungsschwelle. Damit soll der Einfluss einer weiteren psychologischen Komponente auf die Vorhersagegüte quantitativer Fahrermodelle getestet werden. Es wurden Realfahrtdaten von zwölf Probanden während einer Folgefahrt in drei verschiedenen Fahrsituationen gewonnen: auf der Autobahn, Landstraße und in der Stadt. Für alle drei Streckentypen wurden Modellvorhersagen für das Folgeverhalten generiert und mit den empirischen Daten verglichen. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass das DVA-Modell und seine Erweiterung schlechtere Vorhersagen machten als die anderen beiden Modelle. Dies galt für die Vorhersagen aller drei Streckentypen. Dennoch hat der Faktor Streckentyp in dieser Stichprobe einen Einfluss auf das allgemeine Niveau der Vorhersagengüte. Es stellte sich weiterhin heraus, dass alle Modelle vielmehr das Vorderfahrzeug synchronisieren, als dass sie das Profil des Folgefahrzeugs wiedergeben. Einzelne Maßnahmen, Modelle in ihrer psychologischen Plausibilität zu erhöhen, wie mit der Nutzung des Sehwinkels oder der Wahrnehmungsschwelle, scheinen für die Vorhersagen demnach noch keinen erkennbaren Mehrwert zu bieten. Nichts desto trotz zeigt diese Arbeit Chancen auf, wie die quantitative Modellierung als Methode die psychologische Forschung bereichern kann und wo derzeit noch ihre Grenzen liegen.