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Forschungsgruppe Allgemeine & Arbeitspsychologie
Forschungsgruppe Allg. & Arbeitspsychologie

Mediator

MEdiating between Driver and Intelligent Automated Transport Systems on Our Roads

Partner

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INSTITUTE FOR ROAD SAFETY RESEARCH (SWOV) - THE NETHERLANDS ALTRAN ITALIA S.P.A AUTOLIV DEVELOPMENT AB BEN-GURION UNIVERSITY OF THE NEGEV CYGNIFY BV TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT (TUD) FIAT CHRYSLER AUTOMOBILES ITALY SPA KONGSBERG MARITIME AS NETHERLANDS AEROSPACE CENTER (NLR) SWEDISH NATIONAL ROAD AND TRANSPORT RESEARCH INSTITUTE (VTI) ZENUITY AB

Förderung

Logo von European Union

Förderkennzeichen: 814735

 

Laufzeit

05/2019-04/2023

Beschreibung

"Soll ich heute Abend nach Hause fahren, oder fährst du?" Eine Frage die zwischen zwei potenziellen Fahrern eines Fahrzeugs durchaus von Relevanz ist. Im Zuge der immer stärkeren Automatisierung im automobilen Kontext kann diese Frage aber auch in einem anderen Zusammenhang an Bedeutung gewinnen: "Soll ich jetzt fahren oder übernimmt mein Fahrzeug die Fahraufgabe?" Für die Beantwortung dieser Frage spielen zum einen motivationale Aspekte eine Rolle (Möchte ich gerade gern selbst fahren? Soll mein Fahrzeug die Fahraufgabe übernehmen, damit ich meine Mails checken kann?), aber vor allem auch Aspekte hinsichtlich der Systemgrenzen (Kann das System die vor ihm liegende Fahraufgabe bewältigen?) und der Fitness des Fahrers (Wäre das System gerade besser für die Fahraufgabe geeignet, da der Fahrer müde oder abgelenkt ist?). Ziel des Projekts MEDIATOR ist es ein intelligentes Assistenzsystem zu entwickeln, welches basierend auf den aktuellen und zu erwartenden motivationalen und leistungsbezogenen Aspekten von Fahrer und teilautomatisiertem Fahrzeug in Echtzeit zwischen beiden vermittelt. Bei der Entscheidung, wer geeigneter ist um die Fahraufgabe zu übernehmen, sollen auch Kontextvariablen mit einbezogen werden. Über eine Laufzeit von 4 Jahren und gegliedert in 6 Arbeitspakete wollen die 12 Partner gemeinsam einen ersten Prototyp eines solchen Mediator-Systems entwickeln und testen. Die Forschungsgruppe Allgemeine & Arbeitspsychologie beschäftigt sich im Rahmen des Projekts vor allem mit den motivationalen Aspekten als Voraussetzung für empfohlene oder notwendige Übergabe- und Übernahmeaktionen zwischen Fahrer und Fahrzeug. Aufbauend auf der bisherigen Forschung und Expertise auf diesem Gebiet, sollen z.B. Methoden zum Erfassen von Komfortempfinden und Emotionen untersucht, sowie Situationen identifiziert werden, bei denen Fahrer mit hoher Wahrscheinlichkeit eine Übernahme durch das automatisierte System bevorzugen würden. Als Leiter des Arbeitspakets 3 ("Testing und Evaluation") liegt die Verantwortung darin, die Testung der entwickelten Prototypen in Computersimulationen, Fahrsimulatoren und in Demonstratoren auf der Straße zu koordinieren. In Fahrsimulationsstudien, welche im Universitätsteil Erfenschlager Straße durchgeführt werden, wird das Mediatorsystem bzw. seine Funktionen hinsichtlich Akzeptanz und Nutzerfreundlichkeit evaluiert.

Kontakt: Dr. Matthias Beggiato
Mitarbeiterinnen: Dr. Nadine Rauh
Cornelia Hollander
Maria Kreußlein
Sabine Springer-Teumer
Weitere Informationen: https://mediatorproject.eu/

Publikationen, Vorträge, Poster

Beggiato, M., Rauh, N., Hollander, C., & Krems, J. (2022). Shall I drive you through the traffic jam? Vehicle automation as active team partner. In Bermeitinger, C. & Greve, W. (Eds.), DGPs 2022 - Abstracts of the 52nd Congress of the German Psychological Society (pp. 129-130). Lengerich: Pabst Science Publishers.

Beggiato, M., Rauh, N., & Krems, J. (2022). Multi-camera Face Tracking for Estimating User’s Discomfort with Automated Vehicle Operations. In W. Karwowski, T. Ahram, M. Milicevic, D. Etinger, & K. Zubrinic (Eds.), Proceedings of the 4th International Conference on Human Systems Engineering and Design (IHSED2021), 23.-25. September 2021. doi:10.54941/ahfe1001104.

Beggiato, M., Rauh, N., & Krems, J. (2020). Facial Expressions as Indicator for Discomfort in Automated Driving. In T. Ahram, W. Karwowski, A. Vergnano, F. Leali, & R. Taiar (Eds.). Intelligent Human Systems Integration 2020, pp 932–937. Springer, Cham. doi: 10.1007/978-3-030-39512-4_142