HERMES – Human-centered Methodology for Evaluation of Scenarios and Tool Development

Projektbeschreibung

Ziel des Vorhabens ist es, Erkenntnisse zu den Zusammenhängen zwischen unterschiedlichen Fahrsituationen und -szenarien, der Erfüllung der Fahraufgabe sowie der subjektiven Wahrnehmung von Menschen beispielsweise im Hinblick auf Sicherheits- und Komfortgefühl zu erlangen. Die zentrale Forschungsfrage ist, wie vom Menschen Szenarien wahrgenommen werden und sich in diesem Zusammenhang automatisch fahrende Autos in den verschiedenen Fahr- und Verkehrsszenarien –insbesondere im Mischverkehr – angenehm, komfortabel und sicher anfühlen. 

Werden die Menschen mit dem situativen Fahrstil der automatisierten Funktionen zufrieden sein oder wird dieser als zu defensiv, zu offensiv, aggressiv oder zu wenig vorausschauend wahrgenommen? An welchen Merkmalen und in welchem Kontext machen die Menschen einen angepassten Fahrstil in verschiedenen Szenarien fest? Gibt es regionale und kulturelle Unterschiede? Welche Anforderungen ergeben sich daraus an die Entwicklung zukünftiger automatisierter Fahrfunktionen, um eine hohe Kundenzufriedenheit und einen hohen Nutzungsgrad zu erreichen?

Die Zusammenhänge zwischen Situationen und Szenarien, der Erfüllung der Fahraufgabe und der Wahrnehmung von Menschen in unterschiedlichen Regionen ist bis heute noch weitestgehend unbekannt. Ein verändertes Umfeld – z.B. mehr oder weniger Fahrbahnen, LKW vs. PKW als nebenan fahrende Verkehrsteilnehmer*innen, Randbebauung, Sichtverhältnisse etc. – können bei scheinbar gleichen Manövern zu komplett anderen Sicherheits- und Komfortwahrnehmung von Insassen führen. Außerdem ist heute noch nicht völlig klar, wie sich das Sicherheits- und Komfortgefühl ändert, wenn die Insassen einer Nebenaufgabe (z.B. Lesen, Videoschauen) nachkommen und nur kurzzeitig die Situation wahrnehmen. 

Damit ist es äußerst schwierig, Fahrfunktionen und deren Eigenschaften situationsbedingt so auszulegen oder zu adaptieren, dass sich die Insass*innen zu jeder Zeit wohl fühlen. Entwicklungen von automatischen Fahrfunktionen – sei es regelbasiert oder Machine-Learing-basiert – stoßen aufgrund dieser fehlende Information hier an Grenzen. Aus den Problem- und Fragestellungen leiten sich die zentralen Forschungsfragen ab, die im vorliegenden Forschungsvorhaben beantwortet werden sollen. Diese sind für den zukünftigen Erfolg des automatisierten Fahrens von entscheidender Bedeutung. 

Ein wichtiges Ziel ist es Erkenntnisse für die Zusammenhänge zwischen Situationen/Szenarien, Erfüllung der Fahraufgabe und der subjektiven Wahrnehmung von Menschen in unterschiedlichen Regionen, z.B. im Hinblick auf Sicherheits- und Komfortgefühl von Level 2 - 4 Fahrfunktionen zu erarbeiten. Damit soll es möglich werden, diese Fahrfunktionen und deren Fahreigenschaften basierend auf objektiven Entwicklungszielen situationsbedingt und regional auszulegen oder zu adaptieren. Für die effektive und effiziente Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen sollen geeignete Entwicklungsmethoden und Entwicklungswerkzeuge entstehen. Hierbei sollen verstärkt Methoden der Künstlichen Intelligenz zur Anwendung kommen.