DriveGOMS - Fahrermodellierung und formale Beschreibung von Fahrerverhalten

Kurzfassung

Trotz der rasanten Fortschritte bei der Fahrzeugautomation, lässt der heutige Stand der Technik im Massenmarkt noch kein autonomes Fahren zu. Obwohl Teil- und Hochautomation zunehmend Aufgaben übernehmen, die vorher durch den Mensch ausgeführt wurden, wird er deshlab auf absehbare Zeit relevant für die Fahrzeugführung bleiben, zum Beispiel als Systemüberwacher oder als letzinstanzlicher Entscheider im Falle von Systemversagen. Die Bewertung von Verhalten, besonders in der Interaktion mit Technik, wird durch die komplexeren Systeme anspruchsvoller, und erfordert die Einführung neuer Methoden der Nutzermodellierung. Bisher hat sich die Verkehrspsychologie auf die Evaluation manuellen Fahrens konzentriert. Die hierfür entwickelten Metriken, zum Beispiel für Ablenkung oder Müdigkeit, sind für automatisiertes Fahren jedoch nur bedingt relevant. Ziel muss es sein, die Fahrer-Fahrzeug-Interaktion so zu modellieren, dass belastbare Aussagen über das Verhalten des Gesamtsystems getroffen werden können. Zu diesem Zweck wurde der Modellierungsansatz DriveGOMS entwickelt, mit dem sich beliebige reale oder hypothetische Szenarien der Mensch-Fahrzeug-Interaktion modellieren lassen. DriveGOMS kann als formale Sprache angesehen werden, die einen niedrigschwelligen Zugang zur Fahrermodellierung erlaubt und beruht auf dem dem Goals, Operators, Methods and Selection Rules-Framework (Card, Moran & Newell, 1983). Mit DriveGOMS wird ein Baukasten von Verhaltenseinheiten zur formalen Beschreibung von Fahrerverhalten bereitgestellt. Diese Verhaltenseinheiten wurden in empirischen Studien (Realfahrt- und Fahrsimulatorstudie) aus den Blick- und Verhaltensdaten realer Fahrer (N=12) extrahiert. Sie ermöglichen die Modellierung reiner Überwachungstätigkeiten, ebenso wie die Modellierung vollständiger Kontrollübergaben. Ergebnisse der Modellierung mit DriveGOMS können Sequenzdiagramme zur Abbildung des Fahrerverhaltens, Label für vorhandene Daten, oder Vorhersagen für mögliche oder notwendige Abfolgen von Fahreraktionen sein. Damit schafft das Framework DriveGOMS eine bisher nicht dagewesene Möglichkeit, Fahrerverhalten für ausgewählte Situationen in Bezug auf individuelle Fragestellungen zu modellieren. Um einen plastischen Eindruck der Möglichkeiten von DriveGOMS zu gewähren, wird im Vortrag eine Modellentwicklung an einem relevanten Szenario beispielhaft dargestellt.