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Evaluation of a Human-Machine Interface for Motion Sickness Mitigation Utilizing Anticipatory Ambient Light Cues in a Realistic Automated Driving Setting

Hainich, Rebecca und Drewitz, Uwe und Ihme, Klas und Lauermann, Jan und Niedling, Mathias und Oehl, Michael (2021) Evaluation of a Human-Machine Interface for Motion Sickness Mitigation Utilizing Anticipatory Ambient Light Cues in a Realistic Automated Driving Setting. Information, 12 (4). Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/info12040176. ISSN 2078-2489.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
2MB

Offizielle URL: https://www.mdpi.com/2078-2489/12/4/176/htm

Kurzfassung

Motion sickness (MS) is a syndrome associated with symptoms like nausea, dizziness, and other forms of physical discomfort. Automated vehicles (AVs) are potent at inducing MS because users are not adapted to this novel form of transportation, are provided with less information about the own vehicle’s trajectory, and are likely to engage in non-driving related tasks. Because individuals with an especially high MS susceptibility could be limited in their use of AVs, the demand for MS mitigation strategies is high. Passenger anticipation has been shown to have a modulating effect on symptoms, thus mitigating MS. To find an effective mitigation strategy, the prototype of a human–machine interface (HMI) that presents anticipatory ambient light cues for the AV’s next turn to the passenger was evaluated. In a realistic driving study with participants (N = 16) in an AV on a test track, an MS mitigation effect was evaluated based on the MS increase during the trial. An MS mitigation effect was found within a highly susceptible subsample through the presentation of anticipatory ambient light cues. The HMI prototype was proven to be effective regarding highly susceptible users. Future iterations could alleviate MS in field settings and improve the acceptance of AVs.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/141899/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Evaluation of a Human-Machine Interface for Motion Sickness Mitigation Utilizing Anticipatory Ambient Light Cues in a Realistic Automated Driving Setting
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Hainich, RebeccaRebecca.Hainich (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Drewitz, UweUwe.Drewitz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6542-9698NICHT SPEZIFIZIERT
Ihme, KlasKlas.Ihme (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7911-3512NICHT SPEZIFIZIERT
Lauermann, Janjan.lauermann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Niedling, MathiasHellaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Oehl, MichaelMichael.Oehl (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0871-2286NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:April 2021
Erschienen in:Information
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:12
DOI:10.3390/info12040176
Verlag:Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
ISSN:2078-2489
Status:veröffentlicht
Stichwörter:HMI, MMI, motion sickness; kinetosis; automated vehicles; human–machine interface; realistic driving study on test track
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrssystem
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VS - Verkehrssystem
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - Energie und Verkehr (alt)
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik > Kooperative Systeme, BS
Hinterlegt von: Oehl, Dr. Michael
Hinterlegt am:23 Apr 2021 15:09
Letzte Änderung:23 Okt 2023 09:52

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