Eintrag in der Universitätsbibliographie der TU Chemnitz
Volltext zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-210282
Hergeth, Sebastian
Krems, Josef F. (Prof. Dr.) ; Baumann, Martin (Prof. Dr.) (Gutachter)
Automation Trust in Conditional Automated Driving Systems: Approaches to Operationalization and Design
Kurzfassung in deutsch
Systeme zum automatisierten Fahren erlauben es, die Fahrzeugführung in einem gewissen Maß vom Fahrer an das Fahrzeug zu übertragen. Da der Fahrer auf diese Weise unterstützt, entlastet oder sogar ersetzt werden kann, werden Systeme zum automatisierten Fahren mit einem großen Potential für Verbesserungen hinsichtlich Straßenverkehrssicherheit, Fahrkomfort und Effizienz verbunden - vorausgesetzt, dass diese Systeme angemessen benutzt werden. Systeme zum hochautomatisierten Fahren stellen in diesem Zusammenhang eine besondere Herausforderung für die Mensch-Maschine-Interaktion dar: So wird es dem Fahrer bei diesem Automatisierungsgrad zwar zum ersten mal ermöglicht, das System nicht mehr permanent überwachen zu müssen und somit die Fahrtzeit potentiell für fahrfremde Tätigkeiten zu nutzen. Es wird jedoch immer noch erwartet, dass der Fahrer nach einer vorherigen angemessenen Übernahmeaufforderung die Fahrzeugführung im Bedarfsfall gewährleisten kann. Angemessenes Automatisierungsvertrauen stellt daher eine zentrale Komponente für die erfolgreiche Kooperation zwischen Fahrern und Systemen zum hochautomatisierten Fahren dar und sollte bei der Gestaltung derartiger Systeme berücksichtigt werden. Frühere Befunde weisen beispielsweise bereits darauf hin, dass unterschiedliche Informationen über automatisierte Systeme ein möglicher Ansatz sein könnten um das Automatisierungsvertrauen des Fahrers aktiv zu gestalten. Automatisierungsvertrauen als Variable in der Gestaltung von Fahrzeugtechnologie zu berücksichtigen erfordert jedoch zunächst auch in der Lage zu sein, Automatisierungsvertrauen adäquat messen zu können. In diesem Sinne war die Zielsetzung dieser Arbeit einerseits die Untersuchung verschiedener Methoden zur Messung des Automatisierungsvertrauens des Fahrers sowie andererseits die Identifikation, prototypische Umsetzung und Bewertung potentieller Ansätze zur Gestaltung von Automatisierungsvertrauen im Kontext von Systemen zum hochautomatisierten Fahren. Zu diesem Zweck wurden drei Fahrsimulatorstudien mit insgesamt N = 280 Probanden durchgeführt. Die vorliegenden Ergebnisse weisen darauf hin, dass (i) sowohl Selbstberichtsverfahren als auch Verhaltensmaße prinzipiell dazu verwendet werden können um das Automatisierungsvertrauen des Fahrers in Systeme zum hochautomatisierten Fahren zu operationalisieren, (ii) eine vorherige Auseinandersetzung mit funktionalen Grenzen von Systemen zum hochautomatisierten Fahren einen nachhaltigen Effekt auf das Automatisierungsvertrauen des Fahrers in das System haben kann und (iii) insbesondere Informationen über die Funktionsweise von Systemen zum hochautomatisierten Fahren das Automatisierungsvertrauen des Fahrers in derartige Systeme verbessern können. Damit liefert die vorliegende Arbeit sowohl wertvolle Ansatze zur Messbarmachung als auch Hinweise für die Gestaltung von Automatisierungsvertrauen im Kontext des hochautomatisierten Fahrens. Darüber hinaus können die Befunde dieser Arbeit in gewissem Maße auch auf andere Arten von Fahrzeugautomatisierung sowie unterschiedliche Domänen und Anwendungen von Automatisierung übertragen werden.
Kurzfassung in englisch
Automated driving systems allow to transfer a certain degree of vehicle control from the driver to a vehicle. By assisting, augmenting or even supplementing the driver, automated driving systems have been associated with enormous potential for improving driving safety, comfort, and efficiency - provided that they are used appropriately. Among those systems, conditional automated driving systems are particularly challenging for human-automation interaction: While the driver is no longer required to permanently monitor conditional automated driving systems, he / she is still expected to provide fallback performance of the dynamic driving task after adequate prior notification. Therefore, facilitating appropriate automation trust is a key component for enabling successful cooperation between drivers and conditional automated driving systems. Earlier work indicates that providing drivers with proper information about conditional automated driving systems might be one promising approach to do this. Considering the role of automation trust as a variable in the design of vehicle technology, however, also requires that drivers automation trust can be viably measured in the first place. Accordingly, the objectives of this thesis were to explore difffferent methods for measuring drivers automation trust in the context of conditional automated driving as well as the identification, implementation and evaluation of possible approaches for designing drivers automation trust in conditional automated driving systems. For these purposes, three driving simulator studies with N = 280 participants were conducted. The results indicate that (i) both self-report measures and behavioral measures can be used to assess drivers automation trust in conditional automated driving systems, (ii) prior familiarization with system limitations can have a lasting effffect on drivers automation trust in conditional automated driving systems and (iii) particularly information about the processes of conditional automated driving systems might promote drivers automation trust in these systems. Thus, the present research contributes much needed approaches to both measuring and designing automation trust in the context of conditional automated driving. In addition, the current findings might also be transferred to higher levels of driving automation as well as other domains and applications of automation.
| Universität: | Technische Universität Chemnitz | |
| Institut: | Professur Allgemeine Psychologie und Human Factors | |
| Fakultät: | Fakultät für Human- und Sozialwissenschaften | |
| Dokumentart: | Dissertation | |
| Betreuer: | Krems, Josef F. (Prof. Dr.) | |
| URL/URN: | http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-210282 | |
| SWD-Schlagwörter: | Psychologie , Fahrerverhalten , Mensch-Maschine-Kommunikation , Automation , Fahrsimulator | |
| Freie Schlagwörter (Deutsch): | Automatisierungsvertrauen , hochautomatisiertes Fahren , Mensch-Maschine Interaktion | |
| Freie Schlagwörter (Englisch): | Trust in automation , automated driving , human-automation interaction , SAE Level 3 , highly automated driving , take-over requests , eye tracking , vehicle design | |
| DDC-Sachgruppe: | Psychologie | |
| Tag der mündlichen Prüfung | 16.09.2016 |
