Methoden für die Bewertung der Mensch-Maschine-Interaktion beim teilautomatisierten Fahren - Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen
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Methoden für die Bewertung der Mensch- Maschine-Interaktion beim teilautomatisierten Fahren Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen Fahrzeugtechnik Heft F 141
Methoden für die Bewertung der Mensch- Maschine-Interaktion beim teilautomatisierten Fahren von Nadja Schömig Katharina Wiedemann Ruth Julier Alexandra Neukum Würzburger Institut für Verkehrswissenschaften WIVW GmbH André Wiggerich Heike Hoffmann Bundesanstalt für Straßenwesen Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen Fahrzeugtechnik Heft F 141
Die Bundesanstalt für Straßenwesen veröffentlicht ihre Arbeits- und Forschungs ergebnisse in der Schriftenreihe Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen. Die Reihe besteht aus folgenden Unterreihen: A - Allgemeines B - Brücken- und Ingenieurbau F - Fahrzeugtechnik M- Mensch und Sicherheit S - Straßenbau V - Verkehrstechnik Es wird darauf hingewiesen, dass die unter dem Namen der Verfasser veröffentlichten Berichte nicht in jedem Fall die Ansicht des Herausgebers wiedergeben. Nachdruck und photomechanische Wiedergabe, auch auszugsweise, nur mit Genehmigung der Bundesanstalt für Straßenwesen, Stabsstelle Presse und Kommunikation. Die Hefte der Schriftenreihe Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen können direkt bei der Carl Ed. Schünemann KG, Zweite Schlachtpforte 7, D-28195 Bremen, Telefon: (04 21) 3 69 03 - 53, bezogen werden. Über die Forschungsergebnisse und ihre Veröffentlichungen wird in der Regel in Kurzform im Informationsdienst Forschung kompakt berichtet. Dieser Dienst wird kostenlos angeboten; Interessenten wenden sich bitte an die Bundesanstalt für Straßenwesen, Stabsstelle Presse und Kommunikation. Die Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) stehen zum Teil als kostenfreier Download im elektronischen BASt-Archiv ELBA zur Verfügung. https://bast.opus.hbz-nrw.de Impressum Bericht zum Forschungsprojekt 82.0708+82.0709 Methoden für die Bewertung der Mensch-Maschine-Interaktion beim teilautomatisierten Fahren Fachbetreuung André Wiggerich Heike Hoffmann Referat Automatisiertes Fahren Herausgeber Bundesanstalt für Straßenwesen Brüderstraße 53, D-51427 Bergisch Gladbach Telefon: (0 22 04) 43 - 0 Redaktion Stabsstelle Presse und Kommunikation Druck und Verlag Fachverlag NW in der Carl Ed. Schünemann KG Zweite Schlachtpforte 7, D-28195 Bremen Telefon: (04 21) 3 69 03 - 53 Telefax: (04 21) 3 69 03 - 48 www.schuenemann-verlag.de ISSN 0943-9307 ISBN 978-3-95606-591-0 Bergisch Gladbach, Juni 2021
3 Kurzfassung – Abstract Methoden für die Bewertung der Mensch- eine Befragung des Fahrers zu einzelnen MMS-An- Maschine-Interaktion beim teilautomatisierten zeigen und Systemreaktionen erfasst. Diese Be- Fahren wertungskategorien sind in anschaulicher Form in einer Tablet-Anwendung, der sog. S.A.D.E.-App Der Bericht stellt zwei standardisierte methodische (Standardized Application for Automated Driving Ansätze zur Bewertung der Effizienz und Sicherheit Evaluation), umgesetzt. Die Methode wurde in zwei der Mensch-Maschine-Interaktion (MMI) bei der Simulatorstudien und während einer Fahrt im Real- Nutzung von teilautomatisierten Fahrfunktionen vor. verkehr mit einem Seriensystem erprobt und vali- Dazu wurden Prüfkriterien definiert, welche die Er- diert. füllung der dazu notwendigen Anforderungen an die Vermittlung eines angemessenen Systemwissens, Für eine umfassende, standardisierte Bewertung eines adäquaten System- und Situationsbewusst- der Mensch-Maschine-Interaktion beim teilautoma- seins, einer wenig beanspruchenden Systembedie- tisierten Fahren wird empfohlen, beide Methoden in nung und einer sicheren Fahrerreaktion an System- Kombination zu verwenden. Das Verfahren kann grenzen erfassen sollen. um zusätzliche Methodenbausteine zur Erfassung der langfristigen Entwicklung von Systemvertrauen Mittels einer Expertenbewertung als erste Methode und -akzeptanz sowie Verhaltensanpassungen er- wird geprüft, ob die Mensch-Maschine-Schnittstelle weitert werden. (MMS, d. h. die Anzeigen, Systemausgaben und die Bedienelemente) die Mindestanforderungen be- züglich Wahrnehmbarkeit und Verständlichkeit von User studies for the evaluation of human- Systemzuständen erfüllt. Der Fokus liegt dabei auf machine-interaction with partial automated visuellen und akustischen Systemausgaben. Zu- driving functions sätzlich werden Aspekte der Vermittlung eines an- gemessenen Systemverständnisses über das Be- The report presents two standardized methodo- nutzerhandbuch sowie der Systembedienung be- logical approaches for evaluating the efficiency and wertet. Zur Überprüfung dieser Aspekte wurde eine safety of human-machine interaction in the use of Checkliste mit insgesamt 14 Anforderungen entwi- partially automated driving functions. For this ckelt. Das Verfahren kann auf Teststrecken oder im purpose, test criteria were defined to assess the Realverkehr angewendet werden. Dazu wird ein fulfilment of the necessary requirements for Set an Use Cases durchfahren, anhand derer die conveying adequate system knowledge, adequate Erfüllung der einzelnen Items abgeprüft wird. Die system and situation awareness, easy system Checkliste wurde im Rahmen von zwei Realfahrstu- operation and safe driver reaction at system dien und einer Fahrsimulatorstudie erprobt und wei- boundaries. terentwickelt. Dabei stand die Überprüfung der Vali- As a first method, an expert evaluation is used dität (d. h. kann die Checkliste unterschiedlich gute to check whether the human-machine interface Mensch-Maschine-Interaktionskonzepte voneinan- (HMI, i.e. displays, system outputs and operating der unterscheiden) sowie der Reliabilität (d. h. in- elements) meets the minimum requirements wieweit kommen unterschiedliche Rater bei der Be- regarding the perceptibility and comprehensibility of wertung eines Systems auf vergleichbare Ergebnis- system states. The focus is on visual and acoustic se) im Vordergrund. system outputs. In addition, aspects of conveying Als zweite Methode wurde ein standardisiertes, an appropriate understanding of the system via the szenarienbasiertes Beobachtungs- und Befra- user manual and system operation are evaluated. gungsinstrument zur Bewertung der Systeminterak- A checklist with a total of 14 requirements was tion entwickelt. Als Bewertungskriterien werden developed to check these aspects. The procedure Probleme bei der Systembedienung, im Fahrverhal- can be applied in a driving simulator, on test tracks ten sowie Einschränkungen des Überwachungsver- or in real traffic. For this purpose, a set of use cases haltens erfasst, die in ein übergeordnetes Versuchs- is experienced, on the basis of which the fulfilment leiterrating pro Use Case münden. Darüber hinaus of the individual items is checked. The checklist was werden Aspekte des Systemverständnisses über tested and further developed in two real-life driving
4 studies and one driving simulator study. The focus was on evaluating the validity (i.e. can the checklist distinguish between human-machine interaction concepts of different quality?) and the reliability (i.e. to what extent do different experts arrive at comparable results when evaluating a system?) As a second method, a standardized, scenario- based observation and survey tool for the evaluation of system interaction in the context of user studies was developed. As evaluation criteria, problems with system operation, driving behaviour and inadequacy of the monitoring behaviour are recorded, which lead to a superordinate examiner rating per use case. In addition, aspects of system understanding are recorded by questioning the driver about HMI-indicators and system reactions. These evaluation categories are implemented in a tablet application, the so-called S.A.D.E.-App (Standardized Application for Automated Driving Evaluation). The method was tested and validated in two simulator studies and under real traffic conditions with a series production vehicle. For a comprehensive, standardized evaluation of the human-machine interaction during partially automated driving, it is recommended to use both methods in combination. The procedure can be extended by additional methods to evaluate the long-term development of system trust and acceptance as well as behavioural adaptations.
5 Summary direct interaction with the system it must be checked to what extent the driver is able to understand the presented information and use them safely and effectively. It must be assured that the driver reaches User studies for the evaluation of human- a sufficient level of system, mode and situation machine-interaction with partial automated awareness and is not overloaded due to the driving functions interaction with the system. For these issues, it is necessary to directly observe the user’s interaction with the system and the HMI. For the assessment of the HMI of partial automated driving functions two Objective methods are proposed that should be used in By now many vehicle manufacturers offer vehicles combination. The subordinate goal is to develop a comprehensive, standardized evaluation concept with partial automation driving functions (so called for HMI in automated driving which contains all Level 2-systems) with continuously automated relevant evaluation tools and criteria for a safe and longitudinal and lateral vehicle control. In such efficient human-machine-interaction. systems, the driver remains responsible for supervising traffic and the automated system. The first tool is the heuristic evaluation of the HMI performed by experts. By means of a checklist, Empirical research in this field shows that there is a experts rate whether the minimal requirements on relatively high level of acceptance and trust in such the HMI regarding perceptibility and understandability systems. The driver perceives a relief at least in of system states are fulfilled. This is mainly focused some driving situations, such as driving in traffic on the design of the outputs of the HMI. In addition, jams. In general, however, the monitoring task is elements of system usage and the ability of the user perceived as exhaustive. During the usage of these manual to create an adequate system understanding systems drivers tend to direct their attention to other are included as evaluation items. The checklist non-driving-related tasks. Contradictory statements method was developed in a project running in exist regarding the ability of drivers to react to parallel to this project and is documented in a system limits in Level-2-systems. It seems less separate report. problematic in cases where system limits are expectable, full attention is at the road and a warning The second method proposed here are user studies is given. However, for most of the situations in L2- in which the interaction-related aspects of a safe systems this cannot be guaranteed. Drivers must human-machine-interaction of partial automated also be able to immediately intervene in sudden, driving functions are investigated. Beside the critical events. There are initial indications that an evaluation of HMI-aspects also effects of the system appropriate design of the Human-Machine-Interface design can be assessed. (HMI) might support drivers in this task. With this background a scenario-based, stand- ardized assessment tool was developed in this project. By means of a tablet-application it is Overall evaluation concept possible to assess observation and survey variables that can be used to derive aspects such as system To date, there are no standardized tools for the understanding and system awareness, situation assessment of the usability and safety of partial awareness, workload during the use of the system automated driving functions. The goal of the project and the ability for a safe and efficient behavior in was to develop approaches in order to evaluate case of system limits and system errors. The method whether drivers are able to adequately deal with is applied in relevant use cases during user studies such vehicles. in the driving simulation or in real vehicles. On the one hand, it must be evaluated whether the human-machine-interface (HMI) is able to support driver’s understanding of system functionality and a Demand on user studies safe management of system limits. This requires the definition of minimal requirements on the design As precondition of the usage of the tablet-based of HMI for automated systems. Furthermore, in the evaluation tool some basic, technical demands for
6 user studies in the driving simulation were defined. Development of the standardized They refer to the relevant characteristics of a prototypic L2-system and its HMI-elements that evaluation tool must be implemented in the simulation. These For the evaluation of interaction-related aspects of characteristics were derived from a benchmark- the safe human-machine-interaction of continuous analysis of existing serial L2-systems on the market. L2 automated driving functions the following They include the implementation of the following relevant evaluation criteria were formulated: First, features: an automated speed-and distance keeping aspects of the driver behavior which are assessed function, an automated lateral control function, a by observation of the driver in the interaction with lane-change assistance function, a hands-on the system via the human-machine-interface (HMI). detection in the steering wheel, a system logic on Several errors/problems in three areas of system the basis of a system state diagram and defined operation, driving behavior and monitoring behavior transitions between the system states (by which are defined which can separately be coded by the actions or events and under which conditions does test administrator. Based on predefined rules, a a transition from one to another state happen?), a generic rating about the ability of handling the use HMI-logic including the respective visual display case is then derived from the observed problems in elements and a system operation logic including the each scenario. Furthermore aspects of system respective control elements. Some parameters understanding should be assessed by a specific should be freely configurable in order to vary them survey to single HMI notifications and system in the context of an empirical study such as the way reactions (e.g. how clear was the system operation? of operating the system, the hands-off strategy, the How understandable were HMI outputs, how presence of warnings in case of system limits, the comprehensible was the system’s behavior?). quality of lateral control and the frequency of failures in lateral control (based on “simulated” sensor Those evaluation criteria were implemented in the problems). so called tablet-application S.A.D.E. The acronym stands for Standardized Application for Automated The test scenarios for the evaluation of the systems Driving Evaluations and is an application of the were derived from a use case catalogue. This driving simulation software SILAB® for the defines use cases as all possible steady system conduction of driver observations and driver surveys states (driving in a certain automation level or in partial automated driving on Level 2 via a tablet- specific system state, such as change of system PC. The test administrator can use the application settings or degraded system systems, e.g. due to for recording predefined error categories in system temporary failures in lateral control) and all operation (e.g. delayed, inadequate, operating transitions between these system states. The error, support necessary), driving behavior (e.g. transitions are further categorized according to delayed reaction, inadequate securing behavior, whether they are initiated by the system or the driver endangerment, collision, lane exceedance, and whether they are directed upwards (towards unprecise lane keeping) and monitoring behavior higher automation levels) or downwards (towards (insecure hands-on behavior, inadequate lower automation levels). Based on the system logic inattention, occurrence of hands-off warnings) via of the evaluated system and the respective research the touch interface, can rate the managing of the question test scenarios are derived which contain a scenario as a whole and can conduct a standardized specification of the concrete human-machine- interaction in a certain environmental condition. A questioning of the subject during a test drive. By the prototypic test layout created from the defined clearly arranged and vivid graphical presentation of requirements was implemented both in the driving the error categories and the questions including the simulator of the Würzburg Institute for Traffic rating scales as well as by the partially automated Sciences (WIVW GmbH) and in the simulator of the counting of driving errors for certain categories, the Federal Highway Research Institute (BASt). test administrator is supported in the observation and objectivity of the procedure is increased. The application provides a data output file in a text- format, which contains the data for each variable per scenario. The usage and the graphical user interface as well as the procedure of the test is
7 described in detail in the project report. For an The two designed HMI-variants were varied as a optimal training in the application of the tool training between-subjects factor in the study. A second materials are available. The tablet-app and its between-subject factor was the sequence of the two evaluation criteria were explored and validated critical situations “sharp bend” and “stationary within two simulator studies with different research vehicle”. In the two drive orders, these scenarios questions. were changed while the sequence of the other scenarios remained constant. N = 24 drivers participated in the study. They were recruited from the WIVW test driver panel. Application of the evaluation tool 11 from them were female. Mean age was 41.2 in a driving simulator study at the years (SD = 14.3 years). N = 12 drivers each WIVW facility experienced the HMI-variant A and B. Both groups were comparable with regard to charac- The first user study was conducted in the dynamic teristics such as age, driving performance, and prior driving simulator of the WIVW GmbH. The objective experience with assistance systems and automated was to evaluate whether HMI design issues defined systems (from other simulator studies). from a previous expert evaluation using a checklist are also reflected in the behavior and experience of The study procedure was the following: after a short real users. For this purpose, two HMI variants were manual introduction drive the subjects read a short designed that differed in mayor design aspects of user manual which was adapted to the two HMI- the HMI, e.g. regarding the system operation logic variants. Then, they received general instructions (way of activating ACC, location and labeling of for the simulator drive and the usage of the rating control elements), the visual display elements (way scales. This was followed by the test drive in the of displaying the active lateral control and the driving simulator where subjects experienced all lane change, contrast between foreground and relevant use cases and where immediately asked background), and the warning concept (presence of after each use case. The test administrator recorded a visual and acoustic warning in situations with observed problems during system operation, driving detected system limits). These differences were behavior and monitoring behavior by using the deliberately designed that they result in different tablet-app for which they had received training ratings on the developed checklist items. One “high before. After the test drive subjects had to fill out a compliant” HMI-variant A and one “low-compliant questionnaire regarding different aspects about the HMI-variant B resulted from that procedure. The HMI derived from the items of the checklist. The test course in the simulation had a length of 36 km total duration of the study was 1 hour. and consisted of the following use case set: system Beside the tablet-data also objective driving data activation, longer driving with active L2-system were analyzed for the two critical scenarios. (several times during the route), driver-initiated lane change, temporary failures in lateral control due to The study showed that the designed differences missing lane markings, system failure at a broken- in the two HMI-variants did also affect driver’s down vehicle (a stationary vehicle is not detected by behavior and subjective experiences of the system. the sensors, system stays active, driver has to The warning strategy in case of the system limit at intervene) and a system limit (system is not able to the sharp bend had an influence. The absence of manage a sharp bend, lateral control is deactivated), a visual and acoustic warning resulted in a worse system deactivation by driver. The test course was lane keeping behavior and a worse system under- on a four lane highway (two lanes in each direction). standing. The differences in system operation The target speed was 120 km/h. Drivers should stay resulted in a higher frequency of problems, such as on the right lane with exceptions for the lane change a more frequent insecure or delayed activation and the avoidance maneuver at the stationary behavior or incomplete activation which required a vehicle. On the left lane there was moderate traffic. support by the test administrator. The variation in In the scenarios lane change and stationary object the distinctness of system states which were there was no other traffic present to create influenced by the visual contrast and the used comparable situations for all subjects. The complete indicators for the active lateral control function duration of the drive was 20 minutes. were also perceived as different by the two HMI-
8 variants although they had no effect on the driving Application of the evaluation tool performance (at least in the non-critical temporary failures in lateral control). Altogether however, due in a driving simulator study at the to the small sample size most effects only reached BASt facility a tendency in significance. A second user study had the objective to investi- The global rating of the test administrator per gate the effects of different system behavior scenario mainly reflected the subordinate categories characteristics, especially the quality of lane keeping which makes it very suitable to reach a fast and performance, on the behavior and experience of a efficient global impression of the system. The fact user. In the present report only the methodology of that the identified differences in the observed dri- the study is described. The conduction and results ving behavior on the dichotomous categories of the study will be documented in the final public correspond with the analysis of time-based objec- BASt report by the authors of the study. tive data (e.g. more frequent events of lane The user study was conducted in the static driving exceedances → higher maximum lateral deviation simulator of BASt. In advance a suitable control values, more frequent delayed braking reactions element, a hands-on detection and a second and endangerment → smaller minimum time-to- camera in order to observe the driver’s inputs at collision values) make the latter which are more the steering wheel had been implemented. The time and resource-intensive obsolete. This makes standardized evaluation tool S.A.D.E. was im- the evaluation tool especially useful for the plemented on a tablet-PC and integrated in the application in the real vehicle which does not network. As partial automated driving system the provide data about driving performance. same one was used as in the WIVW study. It In contrast to expectations the results showed a combines automated longitudinal and lateral vehicle difference in the two experimental conditions with a control. The system is operated via buttons at the worse driver behavior for the HMI-variant A in the steering wheel. scenario stationary vehicle although the system For answering the research question the quality of behavior and the HMI outputs were identical for lane keeping assistance was varied on two the two HMI-variants. This effect was independent dimensions: the extent of lane centering of the from scenario sequence or sample characteristics lateral control (perfect vs. within a range) and the such as age, gender, driving performance or prior frequency of “simulated” sensor problems (no vs. experience with assistance and automated systems. frequent). These two factors were combined to four At this point, it can only be speculated what the system variants and varied as between-subject- reasons for this difference are. Probably the factor. experience of a “good” HMI led to a higher system trust and to the impression of a higher system The driving course consisted of two 15-minutes performance. As a result subjects might have waited sections in which the subjects could drive with the longer before they realized that the system would automated system on Level 2, each condition with not manage the situation. However, the data of the its system variant of lateral control. After these study do not provide any more evidence for that longer sections a critical scenario followed. One test hypothesis. scenario was the system limit at the sharp bend where the lateral control was deactivated and the Beside the described content-related results also driver had to steer to avoid leaving the lane. The some methodological issues arose that can be other test scenario was the stationary object which used for further improvements of the tool. Some was announced by a warning sign at the road shortly recommendations were made by the test ad- before. The driver had to notice that the system will ministrator regarding the integration of single not detect the stationary vehicle and will stay active observation categories into one. In general, there so that they had to intervene by steering and/or was a low need for corrections of the error recordings braking (both scenarios where identical to those in and the test administrator had no problems in the WIVW study). Online driver behavior and survey creating the global ratings based on the single error were conducted by the S.A.D.E.-App. categories and the predefined rules. This makes the method and the unidimensional rating scale a very The results of the study will show whether aspects effective tool. of system behavior, such as the design of the lateral
9 control function will affect driver monitoring behavior Potential constraints of the method mainly refer to and the resulting take-over ability at system limits. the component of questioning the subjects. It can be expected that users are not very good in rating the relevant single HMI elements objectively and in the expected accuracy. For such design aspects it Application of the method in real seems more appropriate to use the expert-based traffic heuristic evaluation method. For the application of the method in real traffic the Further constraints refer to the application of the app was reconfigured so that it can also be used method in real traffic. Due to safety reasons it is not flexible in a less controlled environment as it is the possible to test potentially dangerous situations case in the real world. Some observation cate- such as unpredictable system limits or system gories were summarized, some were deleted. The failures and their effects on driving behavior (in the graphical user interface was adapted so that the sense of controllability testing). In addition, it is name of the current use case was placed in a problematic that it is not possible to guarantee prominent location and that it included the instruction controlled and comparable conditions for all subjects for the subjects how to behave in respective use experiencing the system. Due the named reason it cases. With regard to the operation of the app the is recommended to better use the method on test test administrator can now actively switch to a new tracks. use case and can also deviate from the given use Altogether, the user study and the checklist tool case sequence by using a forward and backward are recommended as two methods that should function. be used in combination. Those can be further ex- panded by other method-elements, e.g. a structured The app was tested in a real drive with the auto- interview for the evaluation of the mental model pilot function integrated in a Tesla Model 3. It helped developed during the usage of the system and to give useful recommendations for the usage naturalistic driving studies for the assessment of of the tool and the test procedure in real traffic. longterm-effects such as the developments of Furthermore, suggestions for the choice of a system trust, acceptance, intentions to use and suitable on-road test course are given. behavioral adaptations. Final evaluation of the method In summary, the developed instrument is considered as a valuable tool for the evaluation of the human- machine-interaction in partial automated driving within the scope of user studies. It can be flexibly applied in various test environments and provides an efficient data entry and analysis. The testing procedure, the test scenarios and the evaluation criteria are standardized. The ratings of the ob- served behavior and experiences of the drivers are based on defined guidelines and therefore objective and normative. In general, user studies have the advantage that not only hypothetical problems can be identified but also the real problems occurring in the direct interaction of a real user with the system. It allows the assessment of both the intuitive behavior in the first contact with the system and learning or sequence effects. By using realistic test scenarios the effects on driving safety can be estimated.
11 Inhalt 1 Herleitung der Methoden zur 2.5.2 Erprobung im Rahmen einer Simula- Bewertung von teilautomatisierten torstudie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 Fahrfunktionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.5.3 Finale Erprobung im Realverkehr . . . . . 44 1.1 Definition und Beschreibung teilauto- 2.6 Gesamtbewertung und Limitationen matisierter Fahrfunktionen . . . . . . . . . . 13 des Verfahrens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 1.2 Potenzielle Problembereiche des teil- automatisierten Fahrens . . . . . . . . . . . . 15 3 Szenarienbasiertes Beobachtungs- 1.3 Bewertungsmethoden: Experten- instrument für die Bewertung der bewertung und Nutzerstudie . . . . . . . . . 18 Mensch-Maschine-Interaktion in 1.4 Definition von Anforderungen und Nutzerstudien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 Prüfkriterien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.1 Anforderungen an das Bewertungs- 1.5 Definition der zu testenden Use instrument . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 Cases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.2 Definition der Bewertungskategorien . . 48 1.6 Übersicht Methodenbeschreibung . . . . 24 3.2.1 Beobachtungskategorien . . . . . . . . . . . 48 3.2.2 Befragungskategorien . . . . . . . . . . . . . . 49 2 Checkliste für die Expertenbewer- tung der Mensch-Maschine- 3.2.3 Gesamturteil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 Schnittstelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.3 Umsetzung der Methode in eine 2.1 Aufbau der Checkliste . . . . . . . . . . . . . . 25 Tablet-Applikation . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 2.2 Definition der Bewertungskategorien 3.3.1 App-Oberfläche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 und -prinzipien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.3.2 Anwendung der App in der Fahr- 2.3 Itemherleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 simulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 2.3.1 Anforderung an das Benutzerhand- 3.3.3 Anwendung der App im Realverkehr . . 54 buch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.4 Prüfszenarien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 2.3.2 Anforderungen an die Ausgaben der Mensch-Maschine-Schnittstelle . . . . . . 31 3.4.1 Definition von Prüfszenarien für Simulatorstudien . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 2.3.3 Anforderungen an die System- bedienung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.4.2 Auswahl einer geeigneten Prüf- strecke im Realverkehr . . . . . . . . . . . . . 56 2.3.4 Anforderungen an das System . . . . . . . 35 3.5 Erprobung der Bewertungsmethode . . . 57 2.4 Anwendung der Checkliste . . . . . . . . . . 36 2.4.1 Anforderungen an die Rater . . . . . . . . . 36 3.5.1 Nutzerstudie zum Vergleich verschie- dener MMS-Konzepte im WIVW- 2.4.2 Zu prüfende Assistenzfunktion und Simulator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 MMS-Elemente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.5.2 Nutzerstudie zur Auswirkung der 2.4.3 Testumgebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 Spurhaltegüte im BASt-Simulator . . . . . 65 2.4.4 Benötigte Ausrüstung . . . . . . . . . . . . . . 37 3.5.3 Erprobung im Realverkehr . . . . . . . . . . 71 2.4.5 Testablauf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 3.6 Gesamtbewertung und Limitationen 2.5 Erprobung und Anpassung der des Verfahrens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 Checkliste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.5.1 Erste Erprobung im Realverkehr . . . . . . 38 4 Fazit Gesamtbewertungskonzept . . . 74
12 Literatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 Bilder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 Tabellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 Anhang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
13 1 Herleitung der Methoden zur muss bei Systemgrenzen oder -fehlern jederzeit in der Lage sein, korrigierend in die Fahrzeugführung Bewertung von teilautomati- einzugreifen (siehe Bild 1-1 mit Klassifikation der sierten Fahrfunktionen Automatisierungsstufen der SAE, 2018: für ähnli- che Kategorisierungen siehe GASSER et al., 2012; 1.1 Definition und Beschreibung teil NHTSA, 2017). automatisierter Fahrfunktionen Die Verantwortlichkeiten des Fahrers beim teilauto- Viele Hersteller bieten mittlerweile Fahrzeuge mit matisierten Fahren können demnach wie in Tabelle teilautomatisierten Fahrfunktionen (sog. Level-2- 1-1 zusammengefasst werden. Die Aufgabe des Systeme oder kurz L2-Systeme, gemäß SAE-Defi- Fahrers ist in der SAE-Definition als OEDR (Object nition, 2013, 2016, 2018) an, bei denen die Fahr- and event detection and response) bezeichnet und zeuge die kontinuierliche Längs- und Querführung meint die Objekt- und Eventerkennung, deren Klas- übernehmen. Gemäß der Klassifikation von Auto- sifikation, die Verhaltensplanung und schließlich die matisierungsstufen nach SAE ist der Fahrer1 auf Verhaltensreaktion selbst. dieser Automationsstufe weiterhin für die Überwa- chung der Verkehrsumgebung verantwortlich und In Abgrenzung zum sog. teilautomatisierten Fahren, das Gegenstand dieses Berichts ist (im vorliegen- den Bericht auch Fahren mit Level-2-System oder L2-System/-Fahrzeug genannt), das aus der Kom- 1 bination einer kontinuierlichen Querführungsassis- Aus Gründen der einfachen Lesbarkeit wird im Text das gene- rische Maskulinum verwendet, die Angaben beziehen sich tenz (z. B. einem Spurhalteassistenten) mit einer jedoch auf alle Geschlechter. kontinuierlichen Längsführungsassistenz (z. B. Ad- Bild 1-1: Automatisierungsstufen nach SAE (2016) – Rot markiert ist Level 2, die sog. Teilautomation (partial driving automation)
14 L2 Verantwortlichkeiten Fahrer (kontinuierlich) Automatisiertes System (wenn aktiv) • Führt die Teilaufgaben der dynamischen Fahraufgabe aus, • Führt Teile der Fahraufgabe aus, indem es die laterale (Quer- die nicht vom automatisierten System ausgeführt werden. führung) und longitudinale (Längsführung) Fahrzeugkontrolle übernimmt. • Überwacht das automatisierte System und greift notfalls ein, • Deaktiviert sich sofort nach Eingriff durch den Fahrer. um die sichere Fahrzeugführung zu gewährleisten. • Entscheidet selbstständig, ob/wann das System aktiviert vs. deaktiviert werden sollte. • Übernimmt sofort die komplette Fahraufgabe, wenn erforder- lich oder gewünscht. Tab. 1-1: Verantwortlichkeiten des Fahrers und der Automation in L2-Systemen gemäß SAE (übersetzt aus SAE, 2018, Seite 21) aptive Cruise Control ACC) besteht und vom Fahrer 2018; analysiert wurden Volvo XC60 PILOT AS- weiterhin die Überwachungstätigkeit erfordert, sind SIST, Tesla Model S Lenkassistent, BMW Driving weitere sog. Automationsstufen nach SAE zu unter- Assistant Plus, Cadillac CT6 Supercruise, Merce- scheiden, die sich im Grad der Unterstützung in der des E-Klasse Lenk-Pilot, Audi Q7 Stauassistent, kontinuierlichen Fahraufgabe sowie in der Notwen- VW Passat Stauassistent) zeigt sich, dass in den digkeit zur Überwachung der Verkehrsumgebung meisten Systemen die Längs- und die Querführung unterscheiden (siehe Bild 1-1). als zwei voneinander getrennte Systeme betrachtet werden, die gemeinsam genutzt werden können, • Das sog. manuelle Fahren (ohne kontinuierliche aber nicht müssen. Häufig ist die Aktivierung des Assistenzsysteme, aber evtl. mit temporär ein- ACC-Systems (Adaptive Cruise Control) eine Vo greifenden Notfallsystemen, wie dem Notbrems raussetzung, um die Querführung aktivieren zu assistenten; im vorliegenden Bericht nach SAE können. Entsprechend können die Systeme auch auch Level 0 oder L0 genannt) über verschiedene Bedienelemente – in der Regel • Das sog. assistierte Fahren (d. h. entweder nur über Tasten am Lenkrad – aktiviert und deaktiviert kontinuierliche Querführungsassistenz oder nur werden. In einigen Systemen ist die Querführung kontinuierliche Längsführungsassistenz; im vor- standardmäßig aktiv und muss im Menü explizit de- liegenden Bericht nach SAE auch Fahren mit aktiviert werden, wenn sie nicht genutzt werden Level-1-System oder L1-System genannt) soll. Bei allen Systemen auf dem europäischen Markt handelt es sich um sog. Hands-on-Systeme, • Das sog. hochautomatisierte Fahren, bei dem d. h. der Fahrer ist aufgefordert, seine Hände wäh- der Fahrer von der kontinuierlichen Überwa- rend der Systemnutzung am Lenkrad zu lassen. Tut chungsaufgabe befreit ist, aber weiterhin als er dies nicht, wird nach einer bestimmten Zeit eine Rückfallebene im Fall einer Systemgrenze zur sog. Hands-Off-Warnung ausgegeben (siehe UN/ Verfügung stehen muss (im vorliegenden Be- ECE R 79, 2010 für eine genaue Spezifikation der richt nach SAE auch Fahren mit Level-3-System visuellen und akustischen Ausgaben). An System- oder L3-System genannt) grenzen ist häufig ein sofortiger Fahrereingriff erfor- derlich, wenn sich das System entweder unmittel- • Das sog. vollautomatisierte bzw. autonome Fah- bar abschaltet (z. B. in sehr scharfen Kurven) oder ren, bei dem der Fahrer nicht mehr als Rückfal- das System in Situationen, in denen beispielweise lebene benötigt wird (im vorliegenden Bericht aufgrund von Sensorproblemen Hindernisse nicht nach SAE auch Fahren mit L4-/L5-System oder erkannt werden, trotzdem aktiv bleibt. Bis auf weni- L4 bzw. L5 genannt). L4- und L5-Systeme unter- ge Ausnahmen geben die meisten Systeme an Sys- scheiden sich dahingehen, dass für L5-Systeme temgrenzen keine explizite Warnung aus. In Fällen, keinerlei Beschränkungen vorliegen, während in denen die Sensorik keine Fahrstreifenmarkierun- die Nutzung von L4-Systemen bestimmten ein- schränkenden Bedingungen unterliegt (z. B. be- gen erkennt, wechselt die Querführungsassistenz stimmte Straßentypen). häufig still, d. h. ohne eine Rückmeldung an den Fahrer in den Stand-by-Zustand, und aktiviert sich Bei einer Analyse der wesentlichen Systemcharak- selbstständig wieder, sobald die Voraussetzungen teristika von L2-Serienfahrzeugen (Stand: Frühjahr wieder erfüllt sind.
15 Die Mensch-Maschine-Schnittstelle (MMS; d. h. die level erhöht. BIONDI, LOHANI, HOPMAN, MILLS, Anzeigen, Systemausgaben und Bedienelemente), COOPER & STRAYER (2018) konnten während ei- unterscheidet sich ebenfalls zwischen den Syste- ner Realfahrt mit einem teilautomatisierten Fahr- men. Die Anzeige eines Lenkrads als Symbol für zeug eine verringerte physiologische Aktivierung die Querführungsassistenz (Visualisierung der ver- der Fahrer sowie eine verschlechterte Reaktion auf schiedenen Systemzustände, d. h. aktiv vs. Stand- eine periphere visuelle Entdeckungsaufgabe (PDT) by, durch unterschiedliche Farbigkeit) wird weitge- messen, was sie als Out-of-the-Loop Phänomen in- hend in allen Systemen verwendet. Zum Teil findet terpretierten. eine Ergänzung durch die Visualisierung der er- kannten Fahrstreifenmarkierung statt. Die Aktivität Hinsichtlich der Reaktion auf Systemgrenzen gibt der Längsregelung wird häufig durch Querbalken es unterschiedliche Befunde dahingehend, wie gut angezeigt, die gleichzeitig den eingestellten Folge- sie vom Fahrer gelöst werden können. In Notbrems- abstand zu Vorderfahrzeugen kodieren. Ein voraus- situationen beispielsweise besteht im Vergleich fahrendes Fahrzeug wird eingeblendet, wenn die- zum manuellen Fahren und assistierten Fahren mit ses erkannt, oder wenn auf dieses geregelt wird. ACC die Gefahr, dass Fahrer mit teilautomatisier- Neben der automatischen Quer- und Längsführung ten Systemen verzögert reagieren (STANTON, bieten einige Hersteller auch eine integrierte Spur- YOUNG, WALKER, TURNER & RANDLE, 2001). wechselassistenz an, die allerdings immer vom Auch bei SCHALLER, SCHIEHLEN & GRADEN Fahrer initiiert und überwacht werden muss. In der EGGER (2008) zeigten sich verzögerte Reaktionen Regel wird diese Assistenz durch Betätigung des in kritischen Situationen im Vergleich zum manuel- Blinkers (z. B. Blinkerhebel muss länger gedrückt len Fahren, jedoch kam es mit Systemwarnung nie gehalten werden) aktiviert. Daraufhin unterstützt zu Kollisionen. LARGE, BANKS, BURNETT, BA- das System den Fahrer bei der Lenkung des Fahr- VERSTOCK & SKRYPCHUK (2017) fanden beim zeugs auf den benachbarten Zielfahrstreifen. teilautomatisierten Fahren ein geringes Maß an subjektiv wahrgenommenem Situationsbewusst- sein sowie eine Beeinträchtigung der Leistung in der primären Fahraufgabe (Spurhaltung) und der 1.2 Potenzielle Problembereiche des sekundären Nebenaufgabe unmittelbar nach einer teilautomatisierten Fahrens akustischen Übernahmesituation. De WINTER, Teilautomatisierte Fahrfunktionen sollen den Fahr- STANTON, PRICE & MISTRY (2016) konfrontierten komfort erhöhen, bringen aus Sicht der Human-Fac- Fahrer auf verschiedenen Automationsstufen (von tors-Forschung jedoch spezielle Herausforderun- manuell bis hochautomatisiert) mit Situationen, die gen mit sich, da dem Fahrer auf der einen Seite Tei- eine Fahrerreaktion erforderten. Auf besonders auf- le der Fahraufgabe abgenommen werden, er je- fällige Reize (Stoppschilder, Fußgänger oder brem- doch weiterhin in der Verantwortung der Fahrzeug- sendes Vorderfahrzeug) reagierten die Fahrer führung bleibt und jederzeit bereit sein muss, in rechtzeitig, gerade bei geringen Geschwindigkeiten zeitkritischen Situationen einzugreifen. hatten sie aber häufiger Probleme, auf einen unvor- hersehbaren Systemausfall zu reagieren. Generell In den oft zitierten „Ironies of Automation“ beschrieb führte eine fehlerbehaftete Automation zu hoher LISANNE BAINBRIDGE (1983) schon in den 80er Frustration, während der physische Aufwand und Jahren, dass der Mensch kein guter Überwacher die Beanspruchung sich verringerten. KIRCHER, von Automationssystemen sei. Dies gilt besonders LARSSON & HULTGREN (2014) berichten hinge- dann, wenn ihm in einem Mensch-Maschine-Sys- gen, dass Fahrer in Situationen, die das System er- tem die Aufgabe zufällt, plötzlich eingreifen zu müs- wartungsgemäß nicht selbst bewältigen konnte, sen, wenn die Automation an ihre Grenzen stößt. rechtzeitig die Kontrolle übernahmen. Auch NAU- GREENLEE, DELUCIA & NEWTON (2018) fanden JOKS, PURUCKER & NEUKUM (2016) fanden in heraus, dass das Fahren mit einem teilautomatisier- Realfahrstudien ebenfalls keine Beeinträchtigung ten System zu einer Vigilanzminderung beiträgt, die der subjektiven und objektiven Sicherheit beim as- zu einer Verschlechterung der Entdeckungsrate sistierten Fahren mit ACC vs. L2-System (im Ver- von potenziellen Gefahren mit zunehmender Fahrt- gleich zum manuellen Fahren). KLEEN (2014) dauer und zunehmender Anforderung an die Über- konnte in einer Realfahrstudie zeigen, dass die wachungsleistung führt. Zudem waren die subjektiv Fahrer beim Fahren mit einem L2-System sehr gut wahrgenommene Beanspruchung und das Stress- und verhältnismäßig zügig auf eine nicht zurückge-
16 meldete Deaktivierung der Querführung, zum Bei- dauern auf das Display gar als potenziell sicher- spiel an einer Baustelleneinfahrt oder in Kurvensze- heitsgefährdend in unerwarteten kritischen Situatio- narien, mit einem Lenkeingriff reagierten. Auch sub- nen beurteilt. Ein sog. „Driver Safety Device“ (eine jektiv bewerteten die Fahrer die Situationen als gut Art Totmann-Schalter, der nach Ablauf einer vorge- beherrschbar. Allerdings geben die Autoren zu be- gebenen Zeit regelmäßig gedrückt werden musste) denken, dass die Fahrer sich bewusst waren, an ei- führte im Vergleich zu einer schnelleren Reaktions- ner Untersuchung teilzunehmen, was gegenüber fähigkeit (weil bereits eine Hand am Lenkrad gehal- Alltagsfahrten eine höhere Aufmerksamkeit erwar- ten wurde), hatte aber keine positiven Auswirkun- ten lässt. gen auf das Situationsbewusstsein (gemessen über das SAGAT-Verfahren, siehe ENDSLEY, 1988). Studien zeigen ebenfalls, dass Fahrer dazu neigen, sich vermehrt Nebentätigkeiten zuzuwenden und Eine weitere Gefahr des teilautomatisierten Fah- die Überwachung der Fahraufgabe zu vernachläs- rens besteht in der potenziellen Verwechslung mit sigen, wenn sie durch die entstehende Monotonie höheren Automationsstufen. Endkonsumenten sind aufgrund der Wegnahme der Fahrtätigkeit unter sich der immer noch währenden Verantwortung für fordert sind (LLANERAS, SALINGER & GREEN, die Fahraufgabe bei der Nutzung dieser neuen 2013). GASPAR & CARNEY (2019) untersuchten in Technologien möglicherweise nicht bewusst, falls einer Naturalistic Driving Studie das Blickverhalten diese nicht eindeutig als Fahrerunterstützung ge- von Fahrern beim teilautomatisierten Fahren. Dabei kennzeichnet sind. Hersteller wie Tesla, die ihre teil beobachteten sie, dass Fahrer eher bereit waren, automatisierte Fahrzeugfunktion unter dem Namen einzelne, besonders lange Blickabwendungen von „Autopilot“ vermarkten, könnten dem Benutzer – der Straße zuzulassen und ihre Aufmerksamkeit etwa aufgrund eines subjektiven Vergleichs mit Sys- insgesamt länger auf Bereiche außerhalb der Fahr- temen aus der Luftfahrt – ein falsches Verständnis bahn richteten als ohne Teilautomation. LOUW, über das tatsächliche Unterstützungsniveau des KUO, ROMANO, RADHAKRISHNAN, LENNÉ & Systems und die eigene Verantwortlichkeit sugge- MERAT (2019) konfrontierten Fahrer insgesamt rieren (IIHS, 2019) und ein übermäßiges Vertrauen sechsmal in einer Simulationsstudie mit sog. „stil- in dessen Leistungsfähigkeit bewirken (siehe bei- len“ Systemausfällen (d. h. ohne Rückmeldung an spielsweise der Unfall eines Tesla mit einem Truck den Fahrer) auf Geraden und in Kurven und stellten im Mai 2016 in Florida; NTSB-Bericht, 2017). In den dabei fest, dass die Fahrer, wenn sie durch eine vi- Medien wurde in der Vergangenheit bereits von kriti- suelle Nebenaufgabe zusätzlich abgelenkt waren, schen Fahrsituationen und Unfällen mit teilautomati- zwar alle Ausfälle bemerkten und auf diese reagier- sierten Funktionen berichtet, die mit einem Fehlver- ten, dabei aber verzögert übernahmen und häufiger ständnis der Fähigkeiten der Automation in Zusam- den Fahrstreifen verließen. menhang zu stehen scheinen (BANKS, PLANT & Darüber hinaus scheint die Gestaltung der System STANTON, 2018). Wissenschaftliche Untersuchun- anzeigen wesentlich dazu beizutragen, inwieweit gen stützen diese Annahme (LLANERAS, SALIN- diese als zusätzliche Ablenkung wirken. KRAFT, GER & GREEN, 2013; ABRAHAM, SEPPELT, MEH- NAUJOKS, WÖRLE & NEUKUM (2018) konnten LER & REIMER, 2017; NAUJOKS, PURUCKER, zeigen, dass ein kritischer Grad der Ablenkung WIEDEMANN, NEUKUM, WOLTER & STEIGER, durch die Systemanzeigen bei einer angemesse- 2017). Aus Sicht potenzieller Nutzer teilautomati- nen, d. h. reduzierten Gestaltung der MMS verhin- sierter Fahrfunktionen kommt für das Systemver- dert werden kann. WULF, ZEEB, RIMINI-DÖRING, ständnis erschwerend hinzu, dass unter anderem in ARNON & GAUTERIN (2013) untersuchten, ob den Medien verschiedene Bezeichnungen für sol- spezifische Strategien der Mensch-Maschine-Inter- che L2-Funktionen kommuniziert werden. So wer- aktion das Situationsbewusstsein des Fahrers und den die Begriffe „autonom“, „selbstfahrend“ und „tei- dessen Fahrsicherheit verbessern können. Vorteil- lautomatisiert“ mitunter für dieselben teilautomati- haft in Bezug auf ein erhöhtes Situationsbewusst- sierten Funktionen verwendet. Auch in der Wissen- sein erwies sich ein Videobild, über das der Fahrer schaft gab es lange keine einheitliche Definition, während der Beschäftigung mit einer visuellen Ne- obwohl die Forschung zur Mensch-Maschine-Inter- benaufgabe die Fahrszenerie peripher beobachten aktion (MMI) im Kontext des automatisierten Fah- konnte. Allerdings hatte diese Variante vernachläs- rens bis in die 90er Jahre des letzten Jahrhunderts sigbare Auswirkungen auf die Fahrsicherheit und zurückgeht (z. B. DESMOND, HANCOCK & MO- wurde von den Autoren durch die längeren Blick- NETTE, 1998). Zudem ist davon auszugehen, dass
17 die wissenschaftliche Definition und Abgrenzung Fahraufgabe zeigte sich auch bei STANTON et von Automationsstufen, wie z. B. die Klassifikation al. (2001). BEGIATTO, HARTWICH, SCHLEINITZ, nach SAE (siehe Bild 1-1) den Verbrauchern nicht KREMS, OTHERSEN & PETERMANN-STOCK geläufig ist. Eine Einweisung oder Erklärung der in (2015) berichten allerdings davon, dass im direkten Fahrzeugen vorhandenen Assistenzsysteme findet Vergleich zwischen manuellem, teilautomatisiertem außerdem nicht systematisch statt (ABRAHAM, und hochautomatisiertem Fahren das teilautomati- MCANULTY, MEHLER & REIMER, 2018; CASNER sierte Fahren am anstrengendsten bewertet wurde, & HUTCHINS, 2019), obwohl sich in der Literatur weil dort permanent überwacht werden muss (hö- gezeigt hat, dass die Vorerfahrung und das Vorwis- here Anzahl an Kontrollblicken in die Spiegel und sen über die automatisierte Fahrfunktion das Sys- auf das Kombi-Instrument-Display; ähnliche Befun- temverständnis und die Art und Weise, wie Fahrer de auch von LARGE et al., 2017). Fahrer wünschen mit der Automation interagieren, beeinflussen kön- sich hier insbesondere Informationen, die die Über- nen (FORSTER, HERGETH, NAUJOKS, KREMS & wachung unterstützen (BEGGIATO et al., 2015). KEINATH, 2019b; HERGETH, LORENZ & KREMS, STAPEL, MULLAKKAL-BABU & HAPPEE (2017) 2017; GOLD, KÖRBER, HOHENBERGER; LECH- konnten zeigen, dass die wahrgenommene Bean- NER & BENGLER, 2015; KÖRBER; BASELER & spruchung von der Erfahrung mit derartigen Syste- BENGLER, 2018; BEGGIATO & KREMS, 2013; men abhängt: Während Fahrer, die bereits Erfah- ZHOU, ITOH & KITAZAKI, 2019). rung mit automatisierten Fahrzeugen gemacht ha- ben, eine Reduktion des Workloads wahrnehmen, Dabei kann die selbst erworbene Vorerfahrung mit ist dieser Aspekt bei unerfahrenen Fahrern sogar ähnlichen Systemen und Assistenzfunktionen eine erhöht. Die Anforderungen an die visuelle Aufmerk- Rolle spielen (WRIGHT, SAMUEL, BOROWSKI, samkeit reduzierten sich während des Fahrens mit ZILBERSTEIN & FISHER, 2016). Dies ist auch des- Teilautomation im Vergleich zum manuellen Fahren halb relevant, da vielen Fahrern oft nicht bewusst nicht. ist, über welche Funktionen sie in ihrem oder einem geliehenen Fahrzeug verfügen, und sie deren Zusammenfassend zeigt sich für die Nutzung von Funktionsweise durch Erfahrung im Umgang mit L2-Systemen eine relativ hohe Akzeptanz und Ver- den Funktionen erlernen (VIKTOROVÁ & SUCHA, trauen. Der Fahrer nimmt zumindest in manchen 2018). Die Erfahrung von Systemgrenzen während Fahrsituationen, wie dem Fahren im Stau, eine Ent- der Nutzung und die vorhandene Systemauslegung lastung wahr. Generell wird die Überwachungsauf- (bspw. maximal möglicher Lenkwinkel oder Querbe- gabe aber als erschöpfend bewertet. Während der schleunigung) des Systems kann das mentale Mo- Nutzung der Systeme besteht die Gefahr von er- dell entscheidend beeinflussen (PRICE, VENKAT- höhter Ablenkung durch die Zuwendung zu anderen RAMAN, GIBSON, LEE & MUTLU, 2016). Häufige- Tätigkeiten, aber auch durch die Systemanzeigen re Systemausfälle führen beispielsweise zu stärke- selbst. Aktuell noch widersprüchliche Befunde gibt rem Überwachungsverhalten und früherem Eingrei- es dazu, wie gut Fahrer an Systemgrenzen reagie- fen im Falle einer Systemgrenze (SCHWARZ, GAS- ren. Es scheint, dass Fahrer eher dann keine Pro PAR & BROWN, 2019). Das Vertrauen in die Funk- bleme erfahren, wenn Situationen antizipierbar tion und damit die adäquate Verwendung kann sich sind, eine hohe Aufmerksamkeit auf der Fahrsituati- ebenfalls auf das Eingreifen im Falle einer System- on liegt und das System zusätzlich eine Warnung grenze auswirken(ZEEB, BUCHNER & SCHRAUF, ausgibt. Davon ist aber in L2-Systemen nicht immer 2015). auszugehen, da die Fahrer in der Lage sein müs- sen, bei unerwarteten Situationen unmittelbar ein- Im Kontrast zu den genannten Einschränkungen zugreifen. Es gibt erste Anhaltspunkte dafür, dass zeigt die empirische Forschung mit L2-Systemen je- eine angemessene MMS-Gestaltung dies unterstüt- doch ein hohes Vertrauen (KIRCHER et al., 2014) zen kann. Die potenzielle Verwechslungsgefahr mit sowie eine hohe Akzeptanz solcher Systeme, zu- höheren Automationsstufen und damit einherge- mindest bei geringen Geschwindigkeiten, wie bei- hendem übermäßigen Vertrauen in teilautomatisier- spielsweise im Stau, weil der Fahrer eine deutliche tes Fahren muss durch die Vermittlung eines aus- Entlastung erlebt (nachgewiesen sowohl über Be- reichenden Systemwissens und eines angemesse- fragung als auch über die Bereitschaft, die Querfüh- nen mentalen Modells erfolgen. rung im Stau dem System zu überlassen; SCHAL- LER et al., 2008). Eine Verringerung der wahrge- nommenen kognitiven Beanspruchung durch die
18 1.3 Bewertungsmethoden: Experten- verschiedene Prüfkriterien und Prüfverfahren für bewertung und Nutzerstudie eine effiziente und sichere MMI definiert sind. Vor dem Hintergrund der dargestellten zu erwarten- In der Usability-Forschung werden im Rahmen des den Probleme im Umgang mit teilautomatisierten Produktentwicklungszyklus zur Bewertung von As- Systemen ist zu fordern, dass abgesichert werden pekten der MMS zwei grundsätzliche Ansätze vor- sollte, ob Nutzern von teilautomatisierten Systemen geschlagen (NIELSEN, 1994): ein adäquates Verständnis der Automation vermit- • Die expertenbasierte Bewertung durch Human- telt wird. Ziel ist die Entwicklung einer ganzheit Factors Spezialisten (z. B. im Rahmen einer lichen Methode, die unabhängig von verschiede- heuristischen Evaluation, d. h. der Sammlung nen Systemausgestaltungen Aussagen über die von potenziell auftretenden Problemen durch Gebrauchstauglichkeit (engl. Usability) und Ge- selbstständiges Erproben und/oder anhand von brauchssicherheit machen kann. Während erste bestehenden Guidelines und Ableitung eines Ansätze zur Überprüfung der Gebrauchstaug Expertenurteils) und lichkeit für hochautomatisiertes Fahren (SAE L3; NHTSA, 2017; NAUJOKS, HERGETH, WIEDE- • die empirische Bewertung, d. h. die Durchfüh- MANN, SCHÖMIG, FORSTER & KEINATH, 2019a; rung einer Nutzerstudie mit einer repräsentati- NAUJOKS, WIEDEMANN, SCHÖMIG, HERGETH ven Stichprobe potenzieller Endnutzer des Sys- & KEINATH, 2019c) sowie der Kontrollierbarkeit tems (NIELSEN & MOLICH, 1990). (NAUJOKS, WIEDEMANN, SCHÖMIG, JAROSCH & GOLD, 2018a, sog. TOC-Rating) bereits existie- Die Methoden ergänzen sich in optimaler Weise ren, gibt es bisher noch keine standardisierte und darin, Usability- und Verständnisprobleme aufzu ganzheitliche Bewertungsmethodik dieser Aspekte decken, die in der Interaktion mit dem Produkt von Fahrzeugen mit teilautomatisierten Fahrfunktio- über die MMS bestehen (JEFFRIES & DESURVIRE nen. Diesbezüglich müssen Ansätze entwickelt 1992). Während die Bewertung durch Experten werden, mit deren Hilfe geprüft werden kann, ob die in der Lage ist, potenzielle Probleme in einem frü- MMS die Voraussetzungen für eine sichere und hen Entwicklungsstadium zu identifizieren, und ein- dem Automationslevel angemessene Interaktion er- fach anzuwenden ist, ist die Nutzerstudie in der Re- füllt, sodass Fahrer dementsprechend mit den Fahr- gel besser dafür geeignet, reale Probleme in der zeugen umgehen können. tatsächlichen Nutzung des Produkts aufzudecken, wobei sie allerdings wesentlich aufwendiger in Zum einen ist hierbei zu bewerten, inwieweit die der Planung und Durchführung ist. Nachdem die MMS geeignet ist, den Fahrer beim Verständnis der beiden Methoden unterschiedliche Arten von Systemfunktionalität und einem sicheren Umgang Usability-Aspekten aufdecken, ist es empfehlens- mit Systemgrenzen zu unterstützen. Hierzu müssen wert, beide Methoden im Rahmen eines umfassen- entsprechende Mindestanforderungen an die Ge- den Bewertungskonzepts einzusetzen (JEFFRIES, staltung der MMS von automatisierten Systemen MILLER WHARTON & UYEDA, 1991; IS0 9241 definiert werden (NAUJOKS, 2019c). Darüber hi 2018). naus ist zu prüfen, inwieweit der Fahrer in der direk- ten Interaktion mit dem System die ihm dargebote- Als Methode für die Bewertung der MMI von L3- nen Informationen verstehen und effektiv und sicher Fahrfunktionen haben NAUJOKS et al. (2019a) sich nutzen kann (NAUJOKS, HERGETH, WIEDE- bereits auf dieses Vorgehen verständigt und einen MANN, SCHÖMIG & KEINATH, 2019b). Es sollte zweistufigen, konsekutiven Bewertungsansatz vor- sichergestellt sein, dass der Fahrer über ein ausrei- geschlagen. Als heuristische Evaluation empfehlen chendes Maß an Systemverständnis, System- und die Autoren die Anwendung einer Checkliste durch Situationsbewusstsein verfügt und dabei nicht in Human Factors Experten, anhand derer die Erfül- übermäßigem Grad beansprucht wird. Für diese lung von bestehenden Standards und Guidelines Fragen ist die Beobachtung der Interaktion des Nut- einer MMS überprüft werden kann. Zusätzlich wird zers mit dem System und der MMS notwendig. ein Testprotokoll für Nutzertest im Fahrsimulator vorgestellt. In Anlehnung an diese Vorgehensweise Das übergeordnete Ziel ist die Entwicklung eines werden die folgenden zwei Bausteine für eine Ge- umfassenden, standardisierten Bewertungskon- samtbewertung von teilautomatisierten Fahrfunktio- zepts für MMS beim automatisierten Fahren, in dem nen vorgeschlagen.
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