MAintaing Drivig Skills in Semi-Autonomous Vehicles

Semi-Autonome Fahrzeuge stellen eine große Herausforderung für Autofahrer dar. Einerseits weil es zu vorhergesehenen und unvorhergesehenen Handover zwischen dem Fahrer und dem semi- autonomen Fahrzeug kommt; andererseits, weil es Risiko geben wird, dass das Fahrkönnen von Autofahrern sinken wird. Dieses Problem verschärft sich durch die Tatsache, dass bei steigender Anzahl an semi-autonomen Fahrzeugen es in absehbarer Zeit weiterhin eine große Anzahl von Fahrzeugen geben wird, die über keine oder wenig Autonomie verfügen. Die Kombination aus dem Rückgang fahrerischer Fähigkeiten, sowie die komplizierte Mischung von Fahrzeugen auf der Straße, wird zu einer Reihe sicherheitsrelevanter Herausforderungen führen. Zum Beispiel werden Fahrer von semi-autonome Fahrzeuge gezwungen werden, die Steuerung des Fahrzeugs in Ausnahmesituationen zu übernehmen, aber nicht über die Fähigkeiten verfügen schnell genug zu reagieren oder die richtige Entscheidung zu treffen. Daraus resultiert die Notwendigkeit Methoden zu entwickeln welche den Fahrer überzeugen seine Fahrkünste beizubehalten und maßgeschneidert sind auf die Bedürfnisse einzelner Fahrer. Dieses Projekt wird untersuchen, wie Profile von Fahrern und ihrer Fahrerleistung benutzt werden können, um persuasive Werkzeuge zu entwickeln, die zum Ziel haben sicheres Fahren mit semi-autonome Fahrzeugen zu ermöglichen.

Teilautonome Fahrzeuge stellen eine große Herausforderung für Fahrer dar, da anzunehmen ist, dass manuelle Fahrfähigkeiten über die Zeit unter Verwendung von Automatisierungssystemen kontinuierlich abnehmen (sogenanntes deskilling). Dieses Problem wird zusätzlich dadurch verstärkt, dass die Zahl der teilautonomen Fahrzeuge zwar zunehmen wird, jedoch auf absehbare Zeit immer noch eine große Zahl von Fahrzeugen ohne oder mit geringer autonomer Steuerung vorhanden sein wird. Diese Kombination aus Rückgang von Fahrfähigkeiten einem voraussichtlich komplexen "Fahrzeugmix" auf der Straße wird eine Reihe von Sicherheitsherausforderungen mit sich bringen. So können beispielsweise Fahrer von teilautonomen Fahrzeugen unter bestimmten Umständen gezwungen sein, die Kontrolle zu übernehmen, gleichzeitig aber nicht (mehr) über ausreichende Fahrfähigkeiten verfügen, schnell genug zu reagieren oder rasch die richtige Entscheidung zu treffen. Daher wird es für diese Übergangsphase notwendig sein, Methoden einzusetzen, die Menschen dabei helfen, ihre manuellen Fahrkünste aufrechtzuerhalten und dabei auf die unterschiedlichen Individualbedürfnisse der Fahrer abgestimmt und ausgerichtet sind. Der Fokus dieses Projektes lag auf der Messbarkeit von Fahrfähigkeiten sowie der Entwicklung von Werkzeugen für sichereres Fahren in teilautonomen Fahrzeugen. Kernpunkt der Untersuchung bildete die Frage nach dem Einfluss unterschiedlicher Aktivitäten während autonomer Fahrmodi auf unvorhergesehene Kontrollübergaben und anschließende Fahrperformance. wie sich unterschiedliche Aufgabenbelastungen auf ungeplante Übernahmen und nachfolgende Fahrleistungen auswirken. Weiters sollte untersucht werden, ob der Erhalt des Situationsbewusstseins des Fahrers in Phasen des autonomen Fahrens dazu beiträgt, negative Auswirkungen auf die Performance während und nach Kontrollübergaben zu mildern. Die Projektergebnisse beinhalten Erkenntnisse über den Einfluss von Situationsbewusstsein und anfänglichen Fahrfähigkeiten Deskilling-Effekte, eine Heim-Simulatorplattform zur Fahrperformancemessung direkt bei den Probanden zu Hause samt durchgeführter Initialstudie, sowie einer Taxonomie für Kontrollübergabesituationen und zusätzliche Arbeiten hinsichtlich Regulierungen für automatisierten Fahrzeuge der Stufen 3 und höher, die weiters zum Top Citizen Science Begleitprojekt GeFaBe (Gemeinsam Fahren wir Besser) führten.