Im Diskurs um automatisierte Fahrzeuge spielt die Nutzerakzeptanz eine immer größer werdende Rolle. Es konnte gezeigt werden, dass bei einem zu geringen Vertrauen in die Technik die Nutzungsabsicht sinkt. Um eine adäquate Techniknutzung ermöglichen zu können, ist es demnach wichtig, das Vertrauen in automatisierte Fahrzeuge zu erhöhen. Die vorliegende Studie widmet sich dieser Thematik, indem durch blickanalytische Verfahren die Veränderungen der Aufmerksamkeitsverteilung von Fahrern durch Fahrautomatisierung untersucht wird. Dabei wurden im Rahmen einer Fahrsimulator-Studie der Einfluss des Automatisierungsgrades (manuell vs. hochautomatisiert) sowie die Auswirkung des Alters (junge vs. ältere Fahrer) auf das Blickverhalten gemessen.
Hierfür wurden die Probanden in zwei Altersgruppen eingeteilt (25-45 Jahre vs. 65-85 Jahre) und absolvierten zu Beginn eine manuelle und nachfolgend eine hochautomatisierte Fahrt. Die 9 km lange Versuchstrecke war für beide Fahrten identisch und beinhaltete unterschiedliche Innerorts-, Landstraßen- und Autobahn-Szenarien. Das Blickverhalten der Probanden (N = 26) wurde während beider Fahrten mittels SMI Eyetracking Glasses 2 aufgezeichnet und anschließend mit dem Analyseprogramm SMI BeGazeTM aufbereitet. Hierzu wurde das Video Material in acht unterschiedliche Areas of Interest (AOI) eingeteilt, welche aus Frontscheibe, linkem und rechtem Fenster, Innenraum des Fahrzeuges, Rückspiegel, Kombiinstrument sowie linkem und rechtem Seitenspiegel bestanden. Im Anschluss wurden die Blickdaten mittels SPPS (Version 25.0) ausgewertet.
Es ergaben sich folgende Forschungshypothesen: 1. Während der hochautomatisierten Fahrt zeigen Fahrer ein weniger aktives Kontrollblickverhalten im Verkehrsgeschehen als beim manuellen Fahren. 2. Ältere Fahrer zeigen ein ineffektiveres Blickverhalten im manuellen und somit auch im hochautomatisierten Fahren.
Inhaltsverzeichnis
Einleitung
1 Theorie
1.1 Blickverhalten
1.1.1 Bedeutung des menschlichen Auges für die Fahraufgabe
1.1.2 Parameter des Blickverhaltens
1.2 Blickverhalten beim hochautomatisiertes Fahren
1.3 Altersunterschiede im Blickverhalten
1.3.1 Hochautomatisiertes Fahren als Unterstützung älterer Personen
1.3.2 Blickverhalten älterer Fahrer
1.4 Fragestellung und Hypothesen
2 Methoden
2.1 Design
2.2 Versuchsteilnehmer
2.3 Erhebungsmaterial
2.4 Versuchsdurchführung
3 Ergebnisse
3.1 Aufbereitung der Daten
3.2 Statistische Hypothesen
3.3 Auswertung der Daten
3.3.1 Ergebnisse für die Anzahl an Kontrollblicken
3.3.2 Ergebnisse für die Fixationsdauer
3.3.3 Ergebnisse für die Fixationsanzahl
4 Diskussion
4.1 Diskussion in Bezug auf die Ergebnisse der Kontrollblicke
4.2 Diskussion in Bezug auf die Ergebnisse der Fixationsdauer
4.3 Diskussion in Bezug auf die Ergebnisse der Fixationsanzahl
4.4 Fazit
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht mittels einer Fahrsimulator-Studie, wie sich der Automatisierungsgrad des Fahrzeugs (manuell vs. hochautomatisiert) sowie das Alter der Fahrer auf das Blickverhalten auswirkt, um Rückschlüsse auf die Aufmerksamkeitsverteilung und das Situationsbewusstsein zu ziehen.
- Analyse des Blickverhaltens bei unterschiedlichen Automatisierungsstufen.
- Vergleich der Aufmerksamkeitsmuster zwischen jüngeren und älteren Fahrern.
- Untersuchung der Auswirkungen von Fahrautomatisierung auf das Vertrauen in technische Systeme.
- Bedeutung der Mensch-Maschine-Interaktion für die zukünftige Gestaltung hochautomatisierter Systeme.
Auszug aus dem Buch
1.1.1 Bedeutung des menschlichen Auges für die Fahraufgabe
Visuelle Informationen sind für das Führen eines Kraftfahrzeugs unabdingbar. Ein Großteil der Informationen wird beim Fahren über den Sehsinn wahrgenommen. Das menschliche Auge ist jedoch nur in einem kleinen Bereich von ca. 2° in der Lage scharf zu sehen (Hristov, 2009). Daher wird die Umwelt kontinuierlich durch Blickbewegungen nach neuen Informationen abgetastet, wodurch der Autofahrer seine Blickbewegung und dadurch auch seine Informationsaufnahme gezielt an die aktuelle Verkehrslage anpassen muss (Schweigert, 2003). Größtenteils werden die Informationen beim Fahren visuell aufgenommen, (z.B. Hills, 1980), die restliche Informationsaufnahme erfolgt durch auditive, haptische sowie vestibuläre Wahrnehmung.
Grundsätzlich lässt sich die optische Informationsaufnahme in gesteuerte (willkürliche) und getriggerte (unwillkürliche) Blickbewegungen unterscheiden (Schweigert, 2003). Gesteuerte Blickbewegungen sind das Resultat so genannter Top-Down Prozessen und verlaufen kognitionsgesteuert, da sie sowohl von der Erwartungshaltung des Fahrers abhängig sind, als auch durch Faktoren wie Erfahrung und Aufmerksamkeit beeinflusst werden (Schulz, 2012). Im Kontext des Autofahrens sei als Beispiel für eine willkürliche Blickbewegung eine Autobahnzufahrt aufgeführt: Der Fahrer möchte auf die Autobahn fahren, vergewissert sich jedoch zuvor durch einen willentlich gesteuerten Blick, dass er auf die Autobahn fahren kann ohne ein ankommendes Fahrzeug bzw. sich selbst zu gefährden oder zu behindern.
Unwillkürliche Blickbewegungen hingegen sind das Resultat so genannter Bottom-Up-Prozesse, welche durch reizgesteuerte Verarbeitungen gekennzeichnet sind (Goldstein, 2008). Eine getriggerte Blickbewegung im Kontext des Autofahrens wäre beispielsweiße ein reflexartiger Blick zum Kombiinstrument aufgrund eines aufleuchtenden Warnsymbols. Sowohl die willkürlichen als auch die unwillkürlichen Blickbewegungen sind für das erfolgreiche erfüllen der primären Fahraufgabe unabdingbar. Der Prozess der optischen Informationsaufnahme spielt somit eine zentrale Rolle beim Führen eines Kraftfahrzeuges und kann als Grundlage des Fahrverhalten betrachtet werden (Hristov, 2009).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Theorie: Dieses Kapitel legt die wissenschaftlichen Grundlagen dar, erläutert die Funktionsweise des menschlichen Auges und definiert die Mechanismen des Blickverhaltens im Kontext der Fahrzeugautomatisierung und des Alterns.
2 Methoden: Hier wird der Versuchsaufbau der Fahrsimulator-Studie beschrieben, einschließlich des Studiendesigns, der Stichprobenauswahl sowie der technischen Instrumente wie Eye-Tracking zur Datenerhebung.
3 Ergebnisse: Dieses Kapitel präsentiert die statistische Auswertung der Blickdaten, wobei die Auswirkungen von Automatisierungsstufe und Alter auf Kontrollblicke, Fixationsdauer und Fixationsanzahl detailliert untersucht werden.
4 Diskussion: Das letzte Kapitel interpretiert die erhobenen Daten, diskutiert sie im Kontext bestehender Forschung und leitet daraus Schlussfolgerungen für die Gestaltung zukünftiger Mensch-Maschine-Schnittstellen ab.
Schlüsselwörter
Blickverhalten, Hochautomatisiertes Fahren, Fahrsimulator, Fahrerassistenzsysteme, Altersunterschiede, Nutzerakzeptanz, Eye-Tracking, Fixation, Kontrollblicke, Situationsbewusstsein, Aufmerksamkeitsverteilung, Mensch-Maschine-Interaktion, Automatisierungseffekt.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht, wie sich das Blickverhalten von Autofahrern verändert, wenn sie von manueller Fahrt zu hochautomatisiertem Fahren wechseln, und ob es dabei Altersunterschiede zwischen jüngeren und älteren Probanden gibt.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Kerngebiete sind die kognitive Psychologie in Bezug auf die visuelle Aufmerksamkeit, die Auswirkungen von Fahrautomatisierung auf das Verhalten des Fahrers und die Herausforderungen für ältere Verkehrsteilnehmer.
Was ist das primäre Ziel der Studie?
Ziel ist es zu ermitteln, ob die Automatisierung der Fahraufgabe zu einer Verschiebung der visuellen Aufmerksamkeit führt und wie sich dies auf das Situationsbewusstsein und das Vertrauen in die Technik auswirkt.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Es wurde eine quantitative Fahrsimulator-Studie mit 26 Probanden durchgeführt, wobei die Blickdaten mittels Eye-Tracking-Brillen (SMI Eyetracking Glasses 2) erfasst und anschließend statistisch (Mixed-Design-ANOVA) ausgewertet wurden.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Herleitung der Blickparameter, die detaillierte Beschreibung der experimentellen Methode und die darauffolgende Analyse der Blickdaten hinsichtlich Kontrollblicken, Fixationsdauer und Fixationsanzahl.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind unter anderem Blickverhalten, hochautomatisiertes Fahren, Eye-Tracking, Altersunterschiede, Situationsbewusstsein und Mensch-Maschine-Interaktion.
Warum spielt das Alter der Fahrer bei dieser Untersuchung eine besondere Rolle?
Da sich visuelle Fähigkeiten und Aufmerksamkeitsprozesse im Alter verändern, ist es für eine nutzerorientierte Gestaltung von Assistenzsystemen kritisch zu verstehen, ob ältere Fahrer beim automatisierten Fahren andere Unterstützung benötigen als jüngere.
Welche Schlussfolgerung zieht die Autorin bezüglich des Kontrollblicks?
Die Studie zeigt, dass Fahrer bei hochautomatisiertem Fahren signifikant weniger Kontrollblicke (z.B. in Spiegel oder Kombiinstrument) tätigen, was als Zeichen einer Entlastung von der Fahraufgabe, aber auch als Risiko für das Situationsbewusstsein in Gefahrensituationen gewertet wird.
- Citation du texte
- Katharina Schuler (Auteur), 2018, Unterschiede im Blickverhalten jüngerer und älterer Fahrer beim manuellen und hochautomatisierten Fahren, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/520944
