Likelihoodalarme im Fahrzeug: Strategien zur Vorbereitung des Fahrers auf Automationsfehlverhalten bei automationsunterstütztem Fahren

Abstract

Der Grad an Fahrzeugautomation nimmt stetig zu. Die zunehmende Fahrzeugautomation erfordert eine zunehmende Genauigkeit der sensorischen Umwelterfassung, die jedoch nicht immer gewährleistet ist. Eine Verschlechterung der Umfelderkennung kann zu einem Fehlverhalten des Assistenzsystems führen. Allerdings ist dies nicht zwangsläufig. Das Problem besteht somit darin, den Fahrer so über ein mögliches Fehlverhalten des Assistenzsystems zu informieren, dass er beim tatsächlichen Fehlverhalten vorbereitet ist, dass die Effektivität der Warnung nicht beeinträchtigt wird, wenn es nicht zum Ausfall des Assistenzsystems kommt und dass der Fahrer insgesamt das Vertrauen in das Assistenzsystem nicht verliert. Der Ansatz der Likelihoodalarme berücksichtigt die unreliable Natur solcher Warnungen. Auf Basis dieses Ansatzes wurde eine Warnung gestaltet, die den möglichen Ausfall der Automation an den Fahrer rückmeldet. Dies wurde in einem between subjects Fahrsimulatorexperiment mit 40 Versuchspersonen hinsichtlich Folgsamkeit des Alarms und Automationsvertrauen untersucht. Die Likelihood Warnung wurde mit einer konventionellen Warnung vergleichen, und die Reliabilität des Alarms variiert.