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Modellierung der Ausprägung und Auswirkungen mentaler Belastungszustände von Fernassistenten für hochautomatisierte Fahrzeuge

Walocha, Fabian und Schrank, Andreas Gottfried und Nguyen, Hoai Phuong und Ihme, Klas (2024) Modellierung der Ausprägung und Auswirkungen mentaler Belastungszustände von Fernassistenten für hochautomatisierte Fahrzeuge. In: Dokumentation des 70. Arbeitswissenschaftlichen Kongresses Stuttgart 06.03. - 08.03.2024, 42. GfA-Press. 70. GfA-Frühjahrskongress, 2024-03-06 - 2024-03-08, Stuttgart, Deutschland. ISBN 978-3-936804-34-8.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
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Kurzfassung

Wechselnde mentale Belastung bei Mitarbeitenden der technischen Aufsicht für automatisierte Fahrzeuge kann zu Performanzeinbußen führen. Eine Erfassung der Arbeitslast während der Aufgabenbearbeitung auf Basis physiologischer Methoden kann helfen, Phasen von Überlast und Unterlast zu erkennen und kritischen Situationen entgegenzuwirken. Zur Untersuchung mentaler Last in der Leitstelle führten wir eine Simulatorstudie durch, in der die Teilnehmenden (insgesamt 41, 35 männlich, 6 weiblich, Durchschnittsalter: 25,1 Jahre) die Aufgabe einer Fernassistenz ("Remote Assistance") erfüllen mussten. Währenddessen wurden verschiedene Stufen mentaler Arbeitsbelastung (niedrig vs. hoch) durch eine auditive n-back Sekundäraufgabe induziert. Während des Experiments wurden physiologische und leistungsbezogene Indikatoren der mentalen Arbeitsbelastung erfasst. Die Ergebnisse zeigen, dass eine hohe Arbeitsbelastung die Leistung der Assistenten tatsächlich beeinträchtigt. Darüber hinaus konnten wir signifikante physiologische Effekte in Bezug auf die Hautleitfähigkeit, die Herzfrequenz und die Pupillengröße zwischen den Arbeitsbelastungsbedingungen feststellen. Mithilfe eines Gradient-Boosting-Modells und einer wiederholten Kreuzvalidierung (leave-one-subject-out) konnten wir den Grad der Arbeitsbelastung mit einer durchschnittlichen Area-under-the-curve von 0,67 über alle Teilnehmer klassifizieren. Zusammengenommen tragen diese Ergebnisse dazu bei, die Auswirkungen mentaler Arbeitsbelastung auf die Leistung von Fernassistenten zu verstehen und ebnen den Weg zur Entwicklung von Methoden zur Echtzeiterfassung von Arbeitsbelastung als Grundlage für adaptive Unterstützungssysteme.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/204818/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Modellierung der Ausprägung und Auswirkungen mentaler Belastungszustände von Fernassistenten für hochautomatisierte Fahrzeuge
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Walocha, FabianFabian.Walocha (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0251-0157NICHT SPEZIFIZIERT
Schrank, Andreas GottfriedAndreas.Schrank (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8352-1052NICHT SPEZIFIZIERT
Nguyen, Hoai PhuongHoai.Nguyen (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4623-4764NICHT SPEZIFIZIERT
Ihme, KlasKlas.Ihme (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7911-3512NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:6 März 2024
Erschienen in:Dokumentation des 70. Arbeitswissenschaftlichen Kongresses Stuttgart 06.03. - 08.03.2024
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Band:42
Verlag:GfA-Press
ISBN:978-3-936804-34-8
Status:veröffentlicht
Stichwörter:mentale Arbeitsbelastung, Teleoperation, hochautomatisierter Verkehr
Veranstaltungstitel:70. GfA-Frühjahrskongress
Veranstaltungsort:Stuttgart, Deutschland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:6 März 2024
Veranstaltungsende:8 März 2024
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 - KoKoVI - Koordinierter kooperativer Verkehr mit verteilter, lernender Intelligenz
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik > Informationsflussmodellierung in Mobilitätssystemen, BS
Institut für Verkehrssystemtechnik > Kooperative Systeme, BS
Hinterlegt von: Walocha, Fabian
Hinterlegt am:18 Jun 2024 07:57
Letzte Änderung:18 Jun 2024 07:57

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