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An Integrated Model for User State Detection of Subjective Discomfort in Autonomous Vehicles

Niermann, Dario und Trende, Alexander und Ihme, Klas und Drewitz, Uwe und Hollander, Cornelia und Hartwich, Franziska (2021) An Integrated Model for User State Detection of Subjective Discomfort in Autonomous Vehicles. Vehicles, 3 (4), Seiten 764-777. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/vehicles3040045. ISSN 2624-8921.

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

Offizielle URL: https://www.mdpi.com/2624-8921/3/4/45

Kurzfassung

The quickly rising development of autonomous vehicle technology and increase of (semi-) autonomous vehicles on the road leads to an increased demand for more sophisticated human–machine-cooperation approaches to improve trust and acceptance of these new systems. In this work, we investigate the feeling of discomfort of human passengers while driving autonomously and the automatic detection of this discomfort with several model approaches, using the combination of different data sources. Based on a driving simulator study , we analyzed the discomfort reports of 50 participants for autonomous inner city driving. We found that perceived discomfort depends on the driving scenario (with discomfort generally peaking in complex situations) and on the passenger (resulting in interindividual differences in reported discomfort extend and duration). Further, we describe three different model approaches on how to predict the passenger discomfort using data from the vehicle’s sensors as well as physiological and behavioral data from the passenger. The model’s precision varies greatly across the approaches, the best approach having a precision of up to 80%. All of our presented model approaches use combinations of linear models and are thus fast, transparent, and safe. Lastly, we analyzed these models using the SHAP method, which enables explaining the models’ discomfort predictions. These explanations are used to infer the importance of our collected features and to create a scenario-based discomfort analysis. Our work demonstrates a novel approach on passenger state modelling with simple, safe, and transparent models and with explainable model predictions, which can be used to adapt the vehicles’ actions to the needs of the passenger.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/145297/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:An Integrated Model for User State Detection of Subjective Discomfort in Autonomous Vehicles
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Niermann, Dariodario.niermann (at) offis.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Trende, Alexanderalexander.trende (at) offis.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ihme, KlasKlas.Ihme (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7911-3512NICHT SPEZIFIZIERT
Drewitz, UweUwe.Drewitz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6542-9698NICHT SPEZIFIZIERT
Hollander, Corneliacornelia.hollander (at) psychologie.tu-chemnitz.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hartwich, Franziskafranziska.hartwich (at) psychologie.tu-chemnitz.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:10 November 2021
Erschienen in:Vehicles
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:3
DOI:10.3390/vehicles3040045
Seitenbereich:Seiten 764-777
Verlag:Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
ISSN:2624-8921
Status:veröffentlicht
Stichwörter:User-focused automation; user monitoring; human computer interaction; human modelling; human-centered computing; HCI models; acceptance of automated vehicles
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Straßenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V ST Straßenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - NGC KoFiF (alt)
Standort: Berlin-Adlershof , Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik > Informationsflussmodellierung in Mobilitätssystemen, BS
Institut für Verkehrsforschung > Leitungsbereich VF
Hinterlegt von: Ihme, Klas
Hinterlegt am:18 Nov 2021 10:27
Letzte Änderung:15 Sep 2023 08:26

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