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Automation mit Durchblick – Blickverhalten in SAE Level 2 und 3

Dingler, Lea (2015) Automation mit Durchblick – Blickverhalten in SAE Level 2 und 3. Bachelor's, Technische Universität Carolo-Wilhelmina zu Braunschweig.

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Abstract

In dieser Arbeit wurde das Blickverhalten von Autofahrern in SAE Level 2 (Teilautomation) und SAE Level 3 (bedingte Automation) untersucht. Dieses sowie allgemein die Interaktion von Automation und Fahrer gewinnen vor dem Hintergrund der fortschreitenden technischen Umsetzungsmöglichkeiten von automatisierten Fahrzeugen zunehmend an Relevanz. Die Interaktion mit dem Fahrer stellt nämlich einen entscheidenden Faktor dafür dar, ob automatisiertes Fahren zu einer Erhöhung der Verkehrssicherheit führen wird. Ziel war es mit Hilfe des Blickverhaltens ein Fahrerassistenzsystem hinsichtlich seiner Effektivität als Kommunikationsmedium zu bewerten. Dieses Assistenzsystem bestand aus einer 360°-Lichtleiste, die dem Fahrer Informationen über den Zustand der Automation vermitteln sollte, um so eine Kooperation von Mensch und Maschine zu ermöglichen. Es sollte deshalb zum einen in dieser Arbeit geklärt werden, ob sich das Blickverhalten der Probanden nach der Unsicherheitsrückmeldung (SAE Level 2) vom Blickverhalten in SAE Level 3 unterscheidet. Aufgrund vorangegangener Forschungsergebnisse (Utesch, 2012; Wickens et al., 2003) wurde angenommen, dass sowohl das Attention Ratio als auch die Blickhäufigkeit und die mittlere Blickdauer sich in SAE Level 2 erhöhen. Neben dem Vergleich von SAE Level 2 und SAE Level 3 in der ersten Fragestellung wurden auch die Bedingung „mit Automationssicht“ und die Bedingung „ohne Automationssicht“ miteinander verglichen. Der Unterschied zwischen diesen beiden Bedingungen bestand darin, dass die Probanden, die das System „mit Automationssicht“ fuhren, zusätzlich zu der Unsicherheitsrückmeldung der Automation und der Richtung der Unsicherheit noch angezeigt bekamen, welche Autos in der Fahrsituation von der Automation erkannt werden. Bei dieser Gegenüberstellung sollte herausgefunden werden, ob die Probanden der Bedingung „mit Automationssicht“ häufiger auf die Lichtleiste schauen als die Probanden der Bedingung „ohne Automationssicht“. Den Probanden gelang mit Hilfe der Lichtleiste ein erfolgreicher Übergang zwischen den Fahreraufgaben aus SAE Level 2 und SAE Level 3. Sie fokussierten ihre Aufmerksamkeit in SAE Level 2 mehr auf die Straße und wären so theoretisch jederzeit in der Lage auf Fehler der Automation zu reagieren. Es wurde hingegen kein Unterschied in der Blickhäufigkeit auf die Lichtleiste zwischen den beiden Bedingungen „mit Automationssicht“ und „ohne Automationssicht“ gefunden. Hier zeigte sich jedoch ein höheres Attention Ratio der Lichtleiste für die Bedingung „mit Automationssicht“ in zwei Szenarien. Einen Einfluss durch die Komplexität der Lichtleiste bzw. Transparenz der Automation auf die Automation mit Durchblick – Blickverhalten in SAE Level 2 und 3 6 Aufmerksamkeitszuwendung konnte dementsprechend nicht zweifelsfrei nachgewiesen werden und sollte mit

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/110818/
Document Type:Thesis (Bachelor's)
Title:Automation mit Durchblick – Blickverhalten in SAE Level 2 und 3
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthors ORCID iD
Dingler, LeaUNSPECIFIEDUNSPECIFIED
Date:2015
Refereed publication:No
Open Access:No
Gold Open Access:No
In SCOPUS:No
In ISI Web of Science:No
Number of Pages:70
Status:Published
Keywords:Ambient Light Display, Gaze behaviour, automated driving
Institution:Technische Universität Carolo-Wilhelmina zu Braunschweig
Department:Abteilung für Ingenieur- und Verkehrspsychologie
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Transport
HGF - Program Themes:Terrestrial Vehicles (old)
DLR - Research area:Transport
DLR - Program:V BF - Bodengebundene Fahrzeuge
DLR - Research theme (Project):V - Fahrzeugintelligenz (old)
Location: Braunschweig
Institutes and Institutions:Institute of Transportation Systems > Automotive
Deposited By: Dziennus, Marc
Deposited On:23 Jan 2017 09:28
Last Modified:23 Jan 2017 09:28

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