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MoFFa

Holistisches Modell zur Beschreibung der Aufgabenverteilung und der Aufgabenübergabe zwischen menschlichem Fahrer und Fahrassistenzsystemen beim automatisierten und vernetzen Fahren (MoFFa)

gefördert vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) 

Prof. Dr. Johannes Weyer, Marco Hellmann, Jan Schlüter,  TU Dortmund  
In Kooperation mit dem Lehrstuhl für Regelungssystemtechnik (RST) der TU Dortmund und dem Forschungs- und Technologiezentrum Ladungssicherung Selm gGmbH (LaSiSe)          
Laufzeit: 01.07.2017 - 30.06.2020

 

Forschungskontext

Das Auto wird durch Fahrassistenzsysteme zunehmend digitalisiert und automatisiert. War bislang der Mensch für nahezu alle Fahraufgaben verantwortlich, so gibt er nun immer mehr Zuständigkeiten an die Technik ab. Daher erfordert es neue Mechanismen, die eine klare Rollenverteilung im Fahrzeug gewährleisten sollen und das Zusammenspiel zwischen menschlichem Fahrer und Assistenzsystemen koordinieren:  

  • Wann kann oder darf der Mensch Fahraufgaben übernehmen bzw. an das Auto abgeben?

  • Wie wird der Mensch darauf aufmerksam gemacht, Aufgaben übernehmen zu müssen?

  • Wie muss eine solche Übergabe vonstattengehen, damit der Mensch die neue Technik akzeptiert und stressfrei einsetzen will?

Forschungsziele

Im Rahmen des Vorhabens wird ein holistisches Modell entwickelt, das die Übergabe und Übernahme von Aufgaben eindeutig mathematisch beschreibt. Daran gekoppelt werden Verantwortungen zwischen menschlichem Fahrer und Fahrassistenzsystem im Kontext des automatisierten Fahrens geregelt.

Das Modell wird auf Basis der Automationsstufen gemäß der Society of Automotive Engineers (sogenannte SAE-Level) entwickelt. Es eignet sich für eine systematische Prüfung der Funktionen zum automatisierten und vernetzten Fahren und soll

  • die Status des menschlichen Fahrers und des Fahrassistenzsystems überwachen und koordinieren
  • problematische Konstellationen der Interaktion zwischen dem MF und dem FAS in den verschiedenen SAE-Levels erkennen und analysieren
  • die Möglichkeit zur mathematisch exakten Beschreibung der automatisierten Fahrfunktionen aus Sicht der Nutzertransparenz und Erwartungskonformität bieten
  • dadurch bedingt einen erheblichen Erkenntniszugewinn für die Funktionssicherheit und gesellschaftliche sowie nutzerzentrierte Akzeptanz des automatisierten Fahrens liefern

 

Forschungsmethoden

Das holistische Modell wird über einen dreistufigen Prozess mithilfe verschiedener Forschungsmethoden (quantitativer Online-Fragebogen, Experimente, Interviews) entwickelt.

  1.  Erstens werden Fahrer-Fahrzeug-Interaktionen mithilfe eines Online-Fragebogens abgefragt, um verschiedene Fahrertypen zu klassifizieren und um Einflussvariablen zu identifizieren, die auf den Fahrerzustand bei der Fahrzeugnutzung wirken (z.B. Stress, Erfahrung, Aufmerksamkeit). Der Fragebogen dient auch der Erstellung eines Instruments, um Versuchspersonen in der späteren Projektphase einem bestimmten Fahrertypus zuzuordnen. So kann beispielsweise festgestellt werden, wie Fahrertypen bei der Übernahme bzw. Übergabe von Fahraufgaben unterschiedlich agieren und wie die jeweiligen Einflussvariablen gewichtet sind.

  2. In der zweiten Stufe wird ein statischer Fahrsimulator eingesetzt, um mit Hilfe von Probanden in „normalen“ und „kritischen“ Fahrsituationen die Beschreibung der Interaktionen und Interdependenzen im Rahmen des Übergabemodells weiter zu optimieren. Diese Experimente im Fahrsimulator werden durch Vorher-Nachher-Befragungen der Probanden unterstützt, um unter anderem die Nutzerakzeptanz der Fahrassistenzsysteme – getrennt nach Fahrertypen – zu untersuchen.

  3. In der dritten Stufe erfolgt die Evaluation des holistischen Modells über den Fahrversuch mit Probanden in realen Fahrsituationen, um diese mit den Ergebnissen unter Laborbedingungen (Fahrsimulator) zu vergleichen und zu interpretieren. Die Versuche werden auf einer Teststrecke des Forschungs- und Technologiezentrums Ladungssicherung Selm gGmbH durchgeführt. Auch hier erfolgt eine Analyse der Nutzerakzeptanz durch die jeweiligen Fahrertypen mittels einer Vorher-Nachher-Befragung.