Im Zuge des technischen Fortschritts ist das hochautomatisierte Fahren nach SAE Level 3 (SAE, 2018) in den vergangenen Jahren in greifbare Nähe gerückt. Es ist damit zu rechnen, dass Fahrzeuge in naher Zukunft zumindest bei Vorliegen einer Reihe strikter Rahmenbedingungen den Fahrer phasenweise von der Fahraufgabe entbinden können. Letzterer muss die Fahrzeugautomation während dieser Phasen nicht überwa chen und kann sich anderen Tätigkeiten zuwenden. An Systemgrenzen oder bei Systemfehlern (Gold, Naujoks, Radlmayr, Bellem & Jarosch, 2017) stellt er jedoch die Rückfallebene dar und muss die Fahrzeugkontrolle innerhalb eines angemessenen Zeitraumes übernehmen, sobald ihn das Fahrzeug dazu auffordert. Diese Rückübertragung der Fahraufgabe an den Fahrer stellt ein kritisches Nadelöhr für die Sicherheit und Akzeptanz automatisierter Fahrsysteme dar. Aus psychologischer Perspektive handelt es sich hierbei um Aufgabenwechsel. Diese gehen in Experimenten der kognitiven und angewandten Psychologie zuverlässig mit Kosten einher, welche sich in verlängerten Reaktionszeiten und erhöhten Fehlerraten bei der Aufgabenbearbeitung niederschlagen. Insbesondere im Bereich des automatisierten Fahrens liegen zahlreiche Belege vor, dass der Wechsel zwischen automatisiertem und manuellem Fahren zu einer Verschlechterung der Fahrleistungen gegenüber dem manuellen Fahren führen kann. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit diesen Übergängen und fokussiert dabei die Tätigkeiten, denen Fahrer während der hochautomatisierten Fahrabschnitte nachgehen können. Vier Experimente im Fahrsimulator betrachten die Auswirkungen unterschiedlicher Aspekte fahrfremder Tätigkeiten (FFT) in Übernahmesituationen sowie deren Zusammenwirken mit unterschiedlichen Übernahmeaufforderungen. Im ersten Experiment wird zunächst der Frage nachgegangen, inwiefern sich die Vielzahl denkbarer und zu erwartender FFT durch übergeordnete und damit systematisch untersuchbare Merkmale auszeichnet und welche dies gegebenenfalls sind. Im zweiten Experiment werden anschließend die relevantesten Merkmale, Unterbrechungsaufwand und Anreiz zur Weiterbearbeitung der Aufgabe daraufhin untersucht, welchen Ein- fluss sie auf Fahrerleistungen in Übernahmesituationen ausüben. Im dritten Experiment wird der Frage nachgegangen, welches Potenzial solche Übernahmeaufforderungen besitzen, deren Dringlichkeit adaptiv ist hinsichtlich des jeweiligen Aufwandes der Aufgabenunterbrechung sowie des jeweiligen Anreizes zur Weiterbearbeitung der Aufgabe. Im vierten Experiment wird ein Übernahmekonzept untersucht, bei dem der Zeitpunkt der Übernahmeaufforderung adaptiv ist hinsichtlich des jeweiligen Aufwandes der Aufgaben- unterbrechung. Die vorliegende Arbeit kann mit dem Unterbrechungsaufwand und dem Bearbeitungsanreiz zwei in L3-Übernahmesituationen wesentliche Merkmale fahrfremder Tätigkeiten identifizieren (Studien 1 und 2). Darüber hinaus wird eine experimentelle Variation des Unterbrechungsaufwandes erbracht und deren Effekte abgebildet (Studie 2). Durch den Vergleich adaptiver und nicht adaptiver Transitionskonzepte werden die Vorteile von Adaptivität im Rahmen von L3-Übernahmesituationen experimentell herausgearbeitet (Studien 3 und 4). / In the course of technological progress, highly automated driving according to SAE level 3 (SAE, 2018) has come within reach. It is to be expected that in the near future vehicles can temporarily dispense the driver from the driving task if a series of strict framework conditions are fulfilled. During highly automated phases the driver does not have to monitor vehicle automation and can dedicate himself to other activities. However, at system boundaries or in case of system failures (Gold, Naujoks, et al., 2017) he constitutes the fallback level and has to take over vehicle control within an appropriate timespan whenever the vehicle requests him to. This reassignment of the driving task to the driver is a critical bottleneck with regards to safety and acceptance of automated driving systems. From a psychological point of view this is an issue of task switching. In experiments of cognitive and applied psychology task switches regularly come along with costs that reflect in extended reaction times and augmented error rates in the tasks. Especially with regard to automated driving there is strong evidence that the switch between automated and manual driving may lead to a deterioration of driving performance in comparison to manual driving. The present work focuses on non-driving related tasks (NDRTs) that drivers may perform during phases of highly automated driving. Four driving simulator studies examine the effects of different aspects of NDRTs in takeover situations as well as their interaction with different takeover requests. The first experiment examines if the plethora of imaginable NDRTs do have superordinate and thereby systematically investigable features in common and which these features are. In another experiment, the most relevant features, effort of task interruption and incentive to continue the task, are examined in view of their influence on driving performance in takeover situations. The third experiment explores the potential of takeover requests whose urgency matches the respective task interruption effort and incentive to continue the task. The fourth experiment scrutinizes a transition concept in which the timing of the takeover request matches the respective effort of task interruption. With the effort of task interruption and the incentive to continue the task, the present work can identify two features of NDRT that are relevant in L3 takeover situations (study 1 and 2). Beyond that, the experimental variation of interruption effort and the illustration of its effects are provided (study 2). By comparing adaptive and non-adaptive transition concepts, the benefit of adaptiveness in the context of L3 takeover situations is experimentally demonstrated (studies 3 and 4).

The rise of automated driving will fundamentally change our mobility in the near future. This thesis specifically considers the stage of so called highly automated driving (Level 3, SAE International, 2014). At this level, a system carries out vehicle guidance in specific application areas, e.g. on highway roads. The driver can temporarily suspend from monitoring the driving task and might use the time by engaging in so called non-driving related tasks (NDR-tasks). However, the driver is still in charge to resume vehicle control when prompted by the system. This new role of the driver has to be critically examined from a human factors perspective. The main aim of this thesis was to systematically investigate the impact of different NDR-tasks on driver behavior and take-over performance. Wickens’ (2008) architecture of multiple resource theory was chosen as theoretical framework, with the building blocks of multiplicity (task interference due to resource overlap), mental workload (task demands), and aspects of executive control or self-regulation. Specific adaptations and extensions of the theory were discussed to account for the context of NDR-task interactions in highly automated driving. Overall four driving simulator studies were carried out to investigate the role of these theoretical components. Study 1 showed that drivers focused NDR-task engagement on sections of highly automated compared to manual driving. In addition, drivers avoided task engagement prior to predictable take-over situations. These results indicate that self-regulatory behavior, as reported for manual driving, also takes place in the context of highly automated driving. Study 2 specifically addressed the impact of NDR-tasks’ stimulus and response modalities on take-over performance. Results showed that particularly visual-manual tasks with high motoric load (including the need to get rid of a handheld object) had detrimental effects. However, drivers seemed to be aware of task specific distraction in take-over situations and strictly canceled visual-manual tasks compared to a low impairing auditory-vocal task. Study 3 revealed that also the mental demand of NDR-tasks should be considered for drivers’ take-over performance. Finally, different human-machine-interfaces were developed and evaluated in Simulator Study 4. Concepts including an explicit pre-alert (“notification”) clearly supported drivers’ self-regulation and achieved high usability and acceptance ratings. Overall, this thesis indicates that the architecture of multiple resource theory provides a useful framework for research in this field. Practical implications arise regarding the potential legal regulation of NDR-tasks as well as the design of elaborated human-machine-interfaces. / In den nächsten Jahren wird die Fahrzeugautomatisierung stufenweise immer weiter zunehmen. Im Fokus dieser Arbeit steht das Hochautomatisierte Fahren (HAF), bei dem ein System in definierten Anwendungsbereichen, z.B. auf Autobahnen, die Fahraufgabe vollständig übernehmen kann (Level 3; SAE International, 2014). Der Fahrer muss das Verkehrsgeschehen nicht mehr überwachen, jedoch bereit sein, nach Aufforderung durch das System die Fahraufgabe wieder zu übernehmen. Bisherige Forschung legt nahe, dass Fahrer die freigewordene Zeit oftmals zur Beschäftigung mit sog. fahrfremden Tätigkeiten (FFTs) nutzen werden. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Herausforderungen, die diese neue Rolle des Fahrers mit sich bringt. Der Fokus liegt auf dem Einfluss unterschiedlicher FFTs auf die Übernahmeleistung und der Frage, inwieweit Fahrer den Umgang mit FFTs an die situativen Bedingungen anpassen. Die Theorie der multiplen Ressourcen (Wickens, 2008) wurde dabei als Rahmenmodell gewählt und für den spezifischen Anwendungsfall von HAF-Systemen ausgelegt. In vier Fahrsimulatorstudien wurden die unterschiedlichen Komponenten der Theorie untersucht. Studie 1 beschäftigte sich mit dem Aspekt der Ressourcenallokation (Selbstregulation). Die Ergebnisse zeigten, dass Fahrer die Beschäftigung mit einer prototypischen FFT an die Verfügbarkeit des HAF-Systems anpassten. Die Tätigkeit wurde bevorzugt im HAF und nicht im manuellen Fahrbetrieb durchgeführt und vor Übernahmesituationen wurden weniger Aufgaben neu begonnen. Studie 2 betrachtete den Aspekt der Interferenz zwischen FFT und Fahraufgabe. Die Modalitäten einer FFT wurden dazu systematisch variiert. Dabei zeigte sich, dass insbesondere visuell-manuelle Tätigkeiten mit hoher motorischer Beanspruchung (z.B. ein in der Hand gehaltenes Tablet) die Übernahme erschwerten. Fahrer schienen sich der Ablenkung bewusst zu sein und brachen diese Art von Aufgaben bei der Übernahme eher ab. Studie 3 ergab Hinweise, dass neben den Aufgabenmodalitäten auch kognitive Beanspruchung die Übernahmeleistung beeinträchtigen kann. Studie 4 beschäftigte sich mit der Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) für HAF-Systeme. Die Ergebnisse ergaben, dass eine explizite Vorankündigung von Übernahmesituationen die Selbstregulation des Fahrers unterstützen kann. Die Arbeit zeigt die Eignung der multiplen Ressourcentheorie als Rahmenmodell für Forschung im Bereich HAF. Praktische Implikationen ergeben sich für mögliche gesetzliche Regelungen über erlaubte Tätigkeiten beim HAF, genauso wie konkrete HMI-Gestaltungsempfehlungen.

Fahrzeughersteller haben die Verfügbarkeit sogenannter hochautomatisierter Fahrfunktionen (SAE Level 3; SAE, 2018) in ihren Modellen angekündigt. Hierdurch wird der Fahrer in der Lage sein, sich permanent von der Fahraufgabe abzuwenden und fahrfremden Tätigkeiten nachzugehen. Allerdings muss er immer noch als Rückfallebene zur Verfügung stehen, um im Fall von Systemgrenzen oder -fehlern (siehe Gold, Naujoks, Radlmayr, Bellem & Jarosch, 2017), die Fahrzeugkontrolle zu übernehmen. Das Übernahmeerfordernis wird dem Fahrer durch die Ausgabe einer Übernameaufforderung vermittelt. Die Übernahme der manuellen Fahrzeugführung aus dem hochautomatisierten Fahren stellt aus psychologischer Sicht einen Aufgabenwechsel dar. Bei der Untersuchung von Aufgabenwechseln im Bereich der kognitiven und angewandten Psychologie zeigte sich vielfach, dass Aufgabenwechsel mit verlängerten Reaktionszeiten und erhöhten Fehlerraten assoziiert sind. Für den Anwendungsfall des automatisierten Fahrens liegen ebenfalls eine Reihe empirischer Studien vor, die darauf hinweisen, dass der Wechsel zum manuellen Fahren mit einer Verschlechterung der Fahrleistung gegenüber dem manuellen Fahren verbunden ist. Da Erkenntnisse vorliegen, dass eine Vorbereitung auf den Aufgabenwechsel die zu erwartenden Kosten verringern kann, ist das Ziel dieser Arbeit die Konzeption und empirische Evaluation einer Mensch-Maschine-Schnittstelle, die Nutzer hochautomatisierter Fahrzeuge durch frühzeitige Vorinformationen über Systemgrenzen auf die Kontrollübernahme vorbereitet. Drei Experimente im Fahrsimulator mit Bewegungssystem betrachteten jeweils unterschiedliche Aspekte frühzeitiger Vorinformationen über bevorstehende Übernahmen. Das erste Experiment untersuchte, ob Fahrer überhaupt von frühzeitigen Situationsankündigungen, beispielsweise im Sinne einer verbesserten Übernahmeleistung, profitieren. Das zweite Experiment befasste sich mit der Frage, wie solche Ankündigungen zeitlich und inhaltlich zu gestalten sind (d. h. wann sie präsentiert werden und welche Informationen sie enthalten sollten), und welchen Einfluss deren Gestaltung auf die Aufgabenbearbeitung (insbesondere deren Unterbrechung und spätere Wiederaufnahme) während der automatisierten Fahrt hat. Um herauszufinden, wie ein Anzeigekonzept zur längerfristigen Planung von fahrfremden Tätigkeiten während des automatisierten Fahrens beitragen könnte, fand im dritten Experiment ein Vergleich von Situationsankündigungen, die vor dem Erreichen einer Übernahmesituation ausgegeben wurden, mit kontinuierlich präsentierten Informationen über die verbleibende Distanz zur nächsten Systemgrenze statt. In allen Studien wurde neben den Auswirkungen frühzeitiger Vorinformationen auf die Übernahmeleistung und Bearbeitung von fahrfremden Tätigkeiten auch untersucht, welche Auswirkungen ein erweitertes Übernahmekonzept auf die Fahrerreaktion in Grenz- und Fehlerfällen, in denen Vorinformationen entweder nicht oder fehlerhaft angezeigt wurden, hat. Für die Gestaltung zukünftiger Übernahmekonzepte für hochautomatisierte Fahrzeuge kann basierend auf den Ergebnissen empfohlen werden, frühzeitige Anzeigen von Systemgrenzen zur Ermöglichung eines sicheren und komfortablen Wechsels zwischen dem manuellen und dem automatisierten Fahren in die Mensch-Maschine-Schnittstelle zu integrieren. Basierend auf den Ergebnissen dieser Arbeit liegt der empfohlene Zeitpunkt für diskrete Ankündigungen bei einer Reisegeschwindigkeit von 120 km/h bei etwa 1000 Meter (d. h. ca. 30 Sekunden) vor der Ausgabe der Übernahmeaufforderung. Zudem wird empfohlen zur Abschätzung der verbleibenden Zeit im automatisierten Modus eine Anzeige der Entfernung zur nächsten Systemgrenze in das Konzept zu integrieren, die dem Fahrer eine längerfristige Aufgabenplanung ermöglicht. Neben der reinen Anzeige des Übernahmeerfordernisses sollten dem Fahrer auch Informationen über das erforderliche Fahrmanöver nach der Kontrollübernahme übermittelt werden. / Vehicle manufacturers have announced the availability of so-called conditionally automated driving (SAE Level 3, SAE, 2018) in their upcoming vehicles. As a result, drivers will no longer have to permanently carry out the driving task and are free to pursue non-driving related activities while the vehicle is conditionally automated. However, they still have to be available as a fallback to take over vehicle control in the event of a system limit or error (see Gold, Naujoks, Radlmayr, Bellem & Jarosch, 2017). The requirement to take over driving is communicated via a so-called takeover request. From a psychological point of view, taking over manual vehicle control after driving with the automation represents a task switch. Studies from the field of cognitive and applied psychology have shown that task switches are associated with prolonged reaction times and increased error rates. Regarding the application of these findings to automated driving, there are also a number of empirical studies indicating that switching to manual driving takes considerable time and is associated with a deterioration of driving performance compared to continous manual driving. Since there is evidence that preparation for the task switch can reduce the expected costs, the aim of this work is the conception and empirical evaluation of a human-machine-interface (HMI), which prepares users of conditionally automated vehicles for the takeover by providing them with early information about system limits. Three experiments in a motion-based driving simulator considered different aspects of early information about an upcoming system limit. The first experiment examined whether drivers benefit from early situation announcements compared to imminent takeover requests, for example in terms of improved takeover performance. The second experiment dealt with the question of how such announcements are to be designed in terms of their timing and content (i. e., when they should be presented and what information they should contain), and how they influence the interruption and subsequent resumption of non-driving related tasks that are carried out during the automated drive. To find out how the HMI could contribute to longer-term planning of non-driving related activities during automated driving, a comparison of discrete situation announcements issued before reaching a takeover situation with continuously presented information about the remaining distance to the next system limit took place in the third study. In addition to the effects of early information on takeover performance and engagement in non-driving related tasks, all studies also examined the effects of the extended takeover concept on the driver’s reaction during system failures in which prior information is either not displayed or is displayed incorrectly. Based on the results, it may be recommended to integrate early indications of system limits to enable a safe and comfortable task switch between automated and manual driving. The recommended timing for discrete announcements at a cruising speed of 120 km/h is approximately 1000 meter (i. e., approximately 30 seconds) before issuing an imminent takeover request right before the system limit. It is also recommended to include an indication of the remaining distance to an upcoming system limit in the display concept, which allows for a longer-term planning of non-driving related task during the automated driving. In addition to the mere indication of the takeover requirement, the driver should also be provided with information about the required driving maneuver after the takeover of control.

Driving comfort is considered a key factor for broad public acceptance of automated driving. Based on continuous driver/passenger monitoring, potential discomfort could be avoided by adapting automation features such as the driving style. The EU-project MEDIATOR (mediatorproject.eu) aims at developing a mediating system in automated vehicles by constantly evaluating the performance of driver and automation. As facial expressions could be an indicator of discomfort, a driving simulator study has been carried out to investigate this relationship. A total of 41 participants experienced three potentially uncomfortable automated approach situations to a truck driving ahead. The face video of four cameras was analyzed with the Visage facial feature detection and face analysis software, extracting 23 Action Units (AUs). Situation-specific effects showed that the eyes were kept open and eye blinks were reduced (AU43). Inner brows (AU1) as well as upper lids (AU5) raised, indicating surprise. Lips were pressed (AU24) and stretched (AU20) as sign for tension. Overall, facial expression analysis could contribute to detect discomfort in automated driving.

With the advent of autonomous driving, concepts like road trains or platoons are becoming more popular. In these arrangements, vehicles travel at separations of only 5 to 10m between them. These short inter-vehicle distances allow compacting vehicle flows resulting in increased throughput on highways. In addition, there are also fuel/energy savings as the magnitude of aerodynamic resistance acting on vehicles is reduced. These benefits increase when reducing inter-vehicle separations to below 5m. However, it becomes extremely difficult to guarantee safety, especially, when braking in an emergency. The longitudinal and lateral control systems developed so far aim to achieve string stability in the cruise scenario, i.e., to prevent that small variations at the lead magnify towards the trail. Unfortunately, this has no relevance during emergency braking, since control systems incur saturation, i.e., the condition where computed output brake forces exceed those that can be applied by actuators. This is because all vehicles have to apply their maximum brake forces in order to minimize the stopping distance of the platoon and reach a complete standstill. As a result, emergency braking requires special attention and needs to be designed and verified independent of the cruise scenario. Braking in an emergency is mainly characterized by the problem of heterogeneous deceleration capabilities of vehicles, e.g., due to their type and/or loading conditions. As a result, a deceleration rate possible by one vehicle may not be achievable by its immediately leading or following vehicles. Not addressing this heterogeneity leads to inter-vehicle collisions. Moreover, transitions in the road profile increase the complexity of such brake maneuvers. Particularly, when there is a transition from a flat road to a steep downhill, an already saturated brake controller cannot counteract the effect of the downhill slope. Hence, its deceleration magnitude will be reduced, potentially leading to intra-platoon crashes that would otherwise not occur on a flat road. In this work, we first analyze the problem of emergency braking in platoons operating at inter-vehicle separations below 5m and under idealized conditions (i.e., flat road, instantaneous deceleration, etc.). For this case, we propose a cyber-physical approach based on exploiting space buffers that are present in the separations between vehicles, and compare it with straightforward schemes (such as Least Platoon Length and Least Stopping Distance) in terms of achieved aerodynamic benefits, overall platoon length, and stopping distance. We then consider realistic conditions (in particular, changing road profiles as mentioned before) and investigate how to design a brake-by-wire controller present at each vehicle that accounts for this. We further extend our proposed cyber-physical approach by adding cooperative behavior. In particular, if an individual vehicle is unable to track its assigned deceleration, it coordinates with all others to avoid inter-vehicle collisions, for which we propose a vehicle-to-vehicle (V2V) communication strategy. Finally, we present a detailed evaluation of the proposed cyber-physical approach based on high-fidelity vehicle models in Matlab/Simulink. Even though more work is needed towards a real-life implementation, our simulation results demonstrate benefits by the proposed approach and, especially, its feasibility.

This thesis presents significant advancements in the field of driver’s chest localization and breathing detection using FMCW radar. It introduces a neural network model for predicting the 3D location of the driver’s chest and a novel algorithm for detecting breathing patterns and localizing the chest position. These scientific breakthroughs contribute to the development of an adaptive safety system for level 3 and above autonomous driving within the IFAS project (FKZ 19A19009E).

In den letzten Jahren ist ein immer größerer Anstieg automatisierter Fahrfunktionen zu verzeichnen. Mit der Einführung von automatisierten Fahrzeugen (AF) gehen allerdings nicht nur Vorteile, sondern auch potentielle Herausforderungen hinsichtlich der Interaktion mit anderen Verkehrsteilnehmenden einher. Beispielsweise werden ein potentiell abweichender Fahrstil von AF, sowie die Veränderung der FahrerInnenrolle und daraus resultierende veränderte Interaktionen mit umgebenden Verkehrsteilnehmenden in der Literatur diskutiert. Besonders in Shared Spaces, wie auf Parkplätzen, in denen verschiedene Verkehrsteilnehmende auf beschränktem Raum miteinander agieren, es allerdings nur begrenzte gesetzliche Regelungen gibt, sind Interaktionen und die Koordination von Manövern notwendig. Hierfür setzen Verkehrsteilnehmende verschiedene Kommunikationssignale ein. Gegeben der genannten Herausforderungen ergibt sich für AF der Forschungsbedarf, wie zukünftige Interaktionen mit umgebenden Verkehrsteilnehmenden intuitiv und vorhersehbar gestaltet werden können. Das Ziel dieser Dissertation war es deshalb, wissenschaftliche Erkenntnisse zur Gestaltung solcher potentiellen Interaktionen beizutragen. Die Arbeit besteht aus drei wissenschaftlichen Artikeln, sowie einer vorangestellten Synopse, in der theoretische Grundlage dargelegt, wesentliche Ergebnisse der Artikel aufgegriffen und diskutiert, theoretische und praktische Implikationen abgeleitet werden. Interaktionen im Straßenverkehr werden häufig durch räumliche und zeitliche Lücken im Verkehrsfluss koordiniert. Spezifische Fahrparameter manueller Fahrzeuge (MF) könnten quantifiziert und als Orientierung für intuitive und vorhersehbare AF-Fahrfunktionen genutzt werden. Deshalb beschäftigte sich der erste Artikel mit akzeptierten Lücken im Verkehrsfluss als spezifischer Fahrparameter. In einer Laborstudie wurde die Lückenwahl für das Manöver vorwärts Einparken auf einem Parkplatz mit verschiedenen heranfahrenden Interaktionspartnern aus FahrerInnenperspektive untersucht. Die Ergebnisse der Studie zeigten, dass MF nicht die eine zeitliche Lücke für die Initiierung eines Parkmanövers im Verkehrsfluss wählten, sondern verschiedene Faktoren wie die Größe und Geschwindigkeit eines heranfahrenden Interaktionspartners diese Entscheidung beeinflussten. Zur Unterstützung von intuitiven und vorhersehbaren Interaktionen sollten solche spezifische Einflussfaktoren zukünftig auch in AF-Fahrfunktionen implementiert werden. Diese könnten eine verbesserte Antizipation von AF-Fahrverhalten durch umgebende Verkehrsteilnehmende ermöglichen. Außerdem könnten AF dadurch bevorstehende Manöver von MF verbessert antizipieren. Um potentiellen Interaktionsherausforderungen zu begegnen, beschäftigt sich die Forschung außerdem mit LED-Lichtleisten, die perspektivisch zusätzliche Kommunikationssignale in AF präsentieren könnten. Da diese Lichtleisten abstrakte Signale präsentieren, beschäftigt sich der zweite Artikel der Arbeit mit der Bewertung solcher Signale als zusätzliches Kommunikationsmittel in AF. Es wurde eine Feldstudie durchgeführt, in der ein AF simuliert wurde. Auf dem Dach des Testfahrzeuges war eine LED-Lichtleiste angebracht, die umgebenden FußgängerInnen verschiedene Kommunikationssignale präsentierte. Die ProbandInnen beurteilten die untersuchten Lichtsignale generell als unverständlich, wodurch diese Signale ohne bereitgestelltes Vorwissen keinen Mehrwert zur Vorhersehbarkeit der Verkehrssituation lieferten. Allerdings konnten die Ergebnisse der Studie ein allgemeines Potential für Lichtsignale als Kommunikationsmittel in AF aufzeigen, da die ProbandInnen deren generellen Einsatz in AF als nützlich bewerteten. Der dritte Artikel beschäftige sich mit dem Einfluss von Interaktionserfahrung und den Auswirkungen von Fehlfunktionen zusätzlicher Lichtsignale als potentielles Kommunikationsmittel in AF (d.h. ein Widerspruch zwischen den eingesetzten Lichtsignalen und den Fahrzeugbewegungen als Kommunikationssignal) auf deren Bewertung. In einer Laborstudie bewerteten die ProbandInnen die untersuchten Signale aus FußgängerInnenperspektive in einem Parkplatzsetting. Die Bewertungen des Systems stiegen nach kurzen Interaktionssequenzen an, nach erlebten Systemfehlern sanken diese ab. Die Ergebnisse verdeutlichen die Relevanz einer adäquaten Systembeurteilung. Einerseits sollte die Bewertung des Systems dessen Nutzung ermöglichen, um potentielle Vorteile auszuschöpfen. Andererseits sollten aber auch andere Kommunikationssignale, wie Fahrzeugbewegungen, weiterhin als Informationsquelle in Interaktionen berücksichtigt werden, um potentiell sicherheitskritischen Situationen im Fall von Systemfehlfunktionen vorzubeugen. Da FußgängerInnen über 65 Jahren im Straßenverkehr durch altersbedingte Beeinträchtigungen besonders gefährdet sind, untersuchte die Studie außerdem Unterschiede in der Bewertung des Systems zwischen jüngeren (18 – 40 Jahren) und älteren ProbandInnen (≥ 65 Jahren). Generell bewerteten ältere ProbandInnen das System positiver als Jüngere. Allerdings passten Ältere ihre Systembewertung im Fall von erlebten Fehlfunktion auch weniger an, was besonders hohe sicherheitskritische Auswirkungen haben könnte, z.B. hinsichtlich längerer Reaktionszeiten auf nicht erwartete Fahrzeugbewegungen bei fehlerhaften Lichtsignalen. Insgesamt unterstreichen die Ergebnisse der Dissertation die Notwendigkeit einer menschzentrierten Produktenwicklung in Bezug auf die Implementierung spezifischer Fahrparameter, sowie potentieller zusätzlicher Lichtkommunikationssignale in AF. Konkret zeigen die Ergebnisse, dass verschiedene Einflussfaktoren für vorhersehbare und intuitive AF-Fahrparameter berücksichtigt werden sollten. Außerdem konnte gezeigt werden, dass zusätzliche Lichtsignale in AF ein generelles Potential zur Unterstützung zukünftiger Interaktionen im Straßenverkehr haben. Nachfolgende Forschung sollte weitere Verkehrsszenarien und Einflussfaktoren auf Interaktionen im Straßenverkehr und AF untersuchen, sowie die Bedürfnisse spezifischer NutzerInnengruppen genauer beleuchten. Insgesamt kann die Arbeit dazu beitragen, Anforderungen und Voraussetzungen für vorhersehbare und intuitive Interaktionen in AF besser zu verstehen. Verschiedene theoretische Konzepte und Annahmen der Mensch-Maschine-Interaktion im Allgemeinen können auch auf AF und Lichtsignale als potentielles zusätzliches Kommunikationsmittel angewendet werden. Weiterhin können aus den Ergebnissen der Dissertation verschiedene Strategien und praktische Maßnahmen für die Gestaltung von vorhersehbaren und intuitiven AF-Interaktionsverhalten mit manuellen Verkehrsteilnehmenden abgeleitet werden, welche sich positiv auf die Nutzung und Akzeptanz von AF auswirken könnten.:Danksagung Zusammenfassung Summary Table of contents Synopsis 1 Introduction 2 Interactions in road traffic 2.1 Defining interactions in road traffic 2.2 Joint activities in road traffic 2.3 Situation awareness in road traffic 2.4 Shared spaces as interactional space for different traffic participants 3 Communication in road traffic 3.1 Models for describing communication in road traffic 3.2 Implicit communication in road traffic 3.3 Explicit communication in road traffic 4 Vehicle automation 4.1 Levels of vehicle automation 4.2 Challenges in automated driving 5 Enabeling AVs for predictable interactions in mixed road traffic 5.1 HMI framework in AVs 5.2 Dynamic human-machine interfaces (dHMIs) 5.3 External human-machine interfaces (eHMIs) 6 Research objectives of the dissertation 6.1 Research objective 1: Examining and deriving manual drivers’ gap acceptance parameters when initiating parking actions as a basic orientation for intuitively initiating parking maneuvers in AVs 6.2 Research objective 2: Assessing abstract eHMI signals as additional means of communication in AVs by incidental users in a shared space setting 6.3 Research objective 3: Investigating participants’ eHMI assessment considering interaction experience with the system and multiple malfunctions of the system 6.4 Research objective 4: Examining differences in eHMI assessment between younger and elderly pedestrians 6.5 Integration of conducted studies of the thesis into the HMI framework by Bengler et al. (2020) 7 Overview of the applied methodology 7.1 Laboratory studies 7.2 Wizard-of-Oz study 8 Main results and discussion 8.1 Main findings and discussion regarding gaps in traffic flow for coordinating encounters 8.2 Main findings and discussion regarding eHMIs as potential additional means of communication in AVs 9 Implications 9.1 Theoretical considerations 9.2 Practical implications 10 Conclusion 11 References Paper I Paper II Paper III Curriculum Vitae Publications

Bei der Anwendung von Radarsensoren zur Fahrzeug-Umfelderfassung müssen verwendete Blenden (Radome), welche den Sensor vor externen Einflüssen schützen und das Fahrzeugdesign unterstützen, die hochfrequente elektromagnetische Welle ohne Beeinflussung transmittieren. Allerdings werden beim Durchstrahlen eines Bauteils unterschiedliche Anteile der Welle absorbiert, reflektiert oder transmittiert. Mit dem Ziel die Transmission von Materialien zu erhöhen, werden im Rahmen dieser Arbeit die Einflüsse auf den Materialparameter Permittivität von Kunststoffen und Lacken untersucht. Dadurch kann auch die praktische Umsetzbarkeit der theoretisch hergeleiteten Kompensationsmethoden für hochreflektierende Lacke nachgewiesen werden. Zur Absicherung der Radarfunktion müssen darüber hinaus auch Einflussfaktoren aus Design, Fertigungsprozess und Umgebung bekannt sein.:1 Einleitung 2 Problemstellung und Zielsetzung 3 Stand der Wissenschaft 4 Elektromagnetische Eigenschaften von Kunststoffen 5 Einfluss elektromagnetischer Eigenschaften von Lacken 6 Radome im Gesamtaufbau 7 Zusammenfassung und Ausblick Anhang / When radar sensors are used for vehicle environment scanning, the cover (radome) used to protect the sensor from external influences and support the vehicle design must transmit the high-frequency electromagnetic wave without interference. However, when the wave passes through a component it is absorbed, reflected or transmitted. The range of the radar sensor can be reduced, the sensor can be blinded by reflections and inhomogeneous reflection distributions can lead to angular errors. To increase the transmission of materials, the influences on the material parameter permittivity of plastics and paints are investigated. Furthermore, the practical feasibility of the theoretically derived compensation methods for highly reflective paints can be demonstrated. To ensure the radar function, influencing factors, including the design, the manufacturing process and environment, must also be known.:1 Einleitung 2 Problemstellung und Zielsetzung 3 Stand der Wissenschaft 4 Elektromagnetische Eigenschaften von Kunststoffen 5 Einfluss elektromagnetischer Eigenschaften von Lacken 6 Radome im Gesamtaufbau 7 Zusammenfassung und Ausblick Anhang

New automated vehicles have the chance of high improvements to road safety. Nevertheless, from today's perspective, accidents will always be a part of future mobility. Following the “Vision Zero”, this thesis proposes the quantification of the driving situation's criticality as the basis to intervene by newly integrated safety systems. In the example application of trajectory planning, a continuous, real-time, risk-based criticality measure is used to consider uncertainties by collision probabilities as well as technical accident severities. As result, a smooth transition between preventative driving, collision avoidance, and collision mitigation including impact point localization is enabled and shown in fleet data analyses, simulations, and real test drives. The feasibility in automated driving is shown with currently available test equipment on the testing ground. Systematic analyses show an improvement of 20-30 % technical accident severity with respect to the underlying scenarios. That means up to one-third less injury probability for the vehicle occupants. In conclusion, predicting the risk preventively has a high chance to increase the road safety and thus to take the “Vision Zero” one step further.:Abstract Acknowledgements Contents Nomenclature 1.1 Background 1.2 Problem statement and research question 1.3 Contribution 2 Fundamentals and relatedWork 2.1 Integral safety 2.1.1 Integral applications 2.1.2 Accident Severity 2.1.2.1 Severity measures 2.1.2.2 Severity data bases 2.1.2.3 Severity estimation 2.1.3 Risk assessment in the driving process 2.1.3.1 Uncertainty consideration 2.1.3.2 Risk as a measure 2.1.3.3 Criticality measures in automated driving functions 2.2 Operational motion planning 2.2.1 Performance of a driving function 2.2.1.1 Terms related to scenarios 2.2.1.2 Evaluation and approval of an automated driving function 2.2.2 Driving function architecture 2.2.2.1 Architecture 2.2.2.2 Planner 2.2.2.3 Reference planner 2.2.3 Ethical issues 3 Risk assessment 3.1 Environment model 3.2 Risk as expected value 3.3 Collision probability and most probable collision configuration 4 Accident severity prediction 4.1 Mathematical preliminaries 4.1.1 Methodical approach 4.1.2 Output definition for pedestrian collisions 4.1.3 Output definition for vehicle collisions 4.2 Prediction models 4.2.1 Eccentric impact model 4.2.2 Centric impact model 4.2.3 Multi-body system 4.2.4 Feedforward neural network 4.2.5 Random forest regression 4.3 Parameterisation 4.3.1 Reference database 4.3.2 Training strategy 4.3.3 Model evaluation 5 Risk based motion planning 5.1 Ego vehicle dynamic 5.2 Reward function 5.3 Tuning of the driving function 5.3.1 Tuning strategy 5.3.2 Tuning scenarios 5.3.3 Tuning results 6 Evaluation of the risk based driving function 6.1 Evaluation strategy 6.2 Evaluation scenarios 6.3 Test setup and simulation environment 6.4 Subsequent risk assessment of fleet data 6.4.1 GIDAS accident database 6.4.2 Fleet data Hamburg 6.5 Uncertainty-adaptive driving 6.6 Mitigation application 6.6.1 Real test drives on proving ground 6.6.2 Driving performance in simulation 7 Conclusion and Prospects References List of Tables List of Figures A Extension to the tuning process