Abgelenktes Fahren gehört zu den Hauptursachen von Verkehrsunfällen und kann auf visuelle, manuelle oder kognitive Ablenkungsquellen zurückgeführt werden. Jede dieser Ablenkungsquellen wurde bereits mit negativen Effekten auf die Fahrerleistung in Zusammenhang gebracht. Obschon ein weitgehender Konsens über negative Auswirkungen von visueller/visuell-manueller Ablenkung besteht, sind die Wirkungen kognitiver Ablenkung auf Fahrfehler und Unfälle noch immer umstritten. Viele experimentelle Studien haben negative Auswirkungen kognitiver Ablenkung auf die Fahrerleistung berichtet. Demgegenüber stehen jedoch die Ergebnisse der Mehrzahl vorliegender „naturalistic driving studies“, die kein erhöhtes Unfallrisiko oder sogar protektive Effekte in diesem Zusammenhang fanden. Die aktuelle Entwicklung hin zu Mensch-Fahrzeug-Schnittstellen, die die Bedienung diverser Anwendungen mittels Sprachsteuerung ermöglichen, führt zu einem Anstieg von kognitiver Beanspruchung beim Fahren. Es ist daher von entscheidender Bedeutung, die Auswirkungen kognitiver Ablenkung auf die Fahrerleistung zu erfassen, um den Verantwortungsträgern in der Gesellschaft, den Regierungen und der Industrie eine Risikoabschätzung dieser Funktionen zu ermöglichen und die Sicherheit von Mensch-Fahrzeug-Schnittstellen zu erhöhen. Das Hauptziel dieser Dissertation bestand darin, die Effekte von kognitiver Ablenkung auf die Fahrerleistung zu untersuchen. Verschiedene Arten kognitiver Ablenkung, die sich beim Fahren unter realen Bedingungen häufig auf die Fahrer auswirken, wurden in dieser Arbeit kodiert und analysiert: kognitiv ablenkende Nebenaufgaben (z.B. telefonieren, singen), Fahreremotionen (z.B. Freude, Wut/Frustration, Traurigkeit) und Kombinationen von Fahreremotionen und Nebenaufgaben (z.B. Streit mit dem Beifahrer oder am Telefon). Bei der Untersuchung von Effekten kognitiver Ablenkung auf das Fahren sind Umwelt-, Situations- und Personenfaktoren zu berücksichtigen, da sie Mediator- und Moderatorvariablen bei der Erfassung des relativen Risikos von Ablenkung beim Fahren im Straßenverkehr darstellen. Daher folgte diese Dissertation dem ganzheitlichen Ansatz, so viele relevante Variablen wie möglich zu betrachten, die mit der Ausführung kognitiv ablenkender Tätigkeiten interagieren. Zu diesem Zweck wurden Daten der derzeit umfangreichsten „naturalistic driving study“ (the second Strategic Highway Research Program, SHRP 2) kodiert und analysiert, um möglichst viele Situationen, in denen eine kognitive Beanspruchung die Fahrerleistung potenziell beeinflusste, umfassend zu bewerten. Gleichzeitig wurde eine große Zahl von Mediator- und Moderatorvariablen betrachtet, die beim Fahren im realen Straßenverkehr auftreten (z.B. Einfluss von Kreuzungen, Wetter, etc.). Dieser Ansatz sollte das Verständnis und die externe Validität der Ergebnisse erhöhen und stellt einen wichtigen Schritt hin zu einem vollständigen Modell jener Variablen dar, die entweder zu unangemessen Verhaltensweisen und Unfällen beitragen oder sie reduzieren. Im Rahmen der Dissertation wurden vier Studien durchgeführt, die auf der Grundlage von zwei SHRP 2 Datensätzen die Zusammenhänge zwischen kognitiven und anderen Ablenkungsquellen, Umwelt-, Situations- und Personenfaktoren und Fahrerleistung untersuchten. Weiterhin wurden Kausalfaktoren in 315 vom Fahrer verursachten Unfällen und Beinaheunfällen, die mit Fahrerablenkung, Fahrerbeeinträchtigung oder keinem dieser Faktoren assoziiert waren, analysiert. Die erste Studie untersuchte die Auswirkungen von Wut beim Fahren und Streit mit dem Beifahrer oder jemandem am Telefon auf die Fahrerleistung. Wut beim Fahren ging mit einer Häufung aggressiver Verhaltensweisen einher, jedoch nicht mit einer Erhöhung von Fahrfehlern. Streitgespräche mit dem Beifahrer oder einer Person am Telefon (das heißt, wenn mutmaßlich das höchste Maß an kognitiver Ablenkung vorlag), schienen darüber hinaus mit keiner Form von unangemessenen Verhaltensweisen im Zusammenhang zu stehen. Die zweite Studie untersuchte, wie sich kognitive, visuelle und manuelle Fahrerablenkung, emotionale Beeinträchtigung sowie Umwelt-, Situations- und Persönlichkeitsfaktoren auf die Fahrerleistung auswirken. Ein Zusammenhang zwischen kognitiver Ablenkung und einer Verschlechterung der Fahrerleistung konnte nicht festgestellt werden. Die dritte Studie replizierte und erweiterte Ergebnisse der zweiten Untersuchung auf der Grundlage eines größeren Datensatzes, bestehend aus Fahrsegmenten, die Unfällen, Beinaheunfällen und Baselines vorausgingen und weder emotionale noch andere Fahrerbeeinträchtigungen enthielten. In Übereinstimmung mit den Ergebnissen der ersten und zweiten Studie, wurde keine Assoziation zwischen kognitiver Ablenkung und einer verschlechterten Fahrerleistung festgestellt. Bei der vierten Studie handelte es sich um eine vergleichende Analyse von Risikofaktoren für Unfälle/ Beinaheunfälle, die mit verschiedenen Arten von Ablenkung, Beeinträchtigung oder keinem von beiden, assoziiert waren. Unfälle, denen eine kognitive Ablenkung vorausgegangen war, waren vor allem mit von Ablenkung unabhängigen Fahrfehlern verbunden - genau wie die Unfälle, denen keine beobachtbare Nebentätigkeit vorausgegangen war. Dieses Ergebnis lässt vermuten, dass in früheren „naturalistic driving studies“, das Unfallrisiko von kognitiv ablenkenden Nebentätigkeiten eventuell sogar überschätzt wurde. Zusammenfassend legen die Ergebnisse die Schlussfolgerung nahe, dass kognitive Ablenkung durch beobachtbare emotionale Beeinträchtigung, (überwiegend) kognitiv ablenkende Nebenaufgaben oder die Kombination dieser beiden Faktoren, nicht mit sichtbaren negativen Auswirkungen auf die Fahrerleistung im tatsächlichen Straßenverkehr assoziiert werden kann. Im Gegensatz dazu hatten ablenkende Tätigkeiten, die zu Blickabwendungen von der Straße führen, und solche, die mit einem besonders hohen Unfallrisiko assoziiert werden, die größte Wahrscheinlichkeit Fahrfehler und Unfälle zu verursachen. / Driver distractions are among the leading causes of motor vehicle accidents. Such distractions can stem from competing visual, manual, or cognitive resources, all of which have been associated with detrimental effects on driving performance. Although the negative impacts of visual/visual-manual distraction are widely agreed upon, the effects of cognitive load on driving errors and crash risk are still debated. On the one hand, numerous experimental studies have shown adverse effects of cognitive distraction on driving performance. In contrast, most existing naturalistic driving studies have either not revealed increased crash/near-crash risk due to cognitive distraction, or have even reported a safety benefit. The number of in-vehicle tasks placing cognitive load on the driver is increasing in recent years due to the development of auditory human–machine interfaces such as voice control for several functions. This has enhanced the need to assess how cognitive distraction affects driving performance. These results are necessary to provide society, government, and industry with valid risk estimates, which will affect decision making regarding how to enhance the safety of using in-vehicle human-machine interfaces while driving. Therefore, the main objective of this thesis was to investigate how cognitive distraction affects driving performance. Different types of cognitive distraction that commonly affect most drivers in naturalistic conditions were coded and analyzed in the present thesis, including: cognitively distracting secondary tasks (e.g., talking on the phone, singing), driver emotion (e.g., happiness, anger/frustration, sadness), and combinations of driver emotion and secondary task demand (e.g., arguing with a passenger or with someone on the phone). Environmental, situational, and individual factors cannot be ignored when investigating the effects of cognitive distraction on driving performance, as they are mediating and moderating variables for estimating distraction relative risk in naturalistic driving. Therefore, a holistic approach guided this thesis towards incorporating as many important variables as possible that interact with the engagement in cognitively distracting activities. Data from the largest naturalistic driving study ever conducted (the second Strategic Highway Research Program, SHRP 2) were coded and analyzed to comprehensively assess many situations in which cognitive load potentially affected driving performance. Further, the goal was to simultaneously consider many possible mediating and moderating variables existent in real-world traffic (such as intersection influences, weather, etc.). This approach should increase understanding and external validity of the results, as well as represent an important step towards building a complete model depicting variables that contribute to or mitigate aberrant driving behaviors and crash risk. Four different analyses focused on two SHRP 2 data subsets to assess the relationship between cognitive and other distraction sources, environmental, situational, and individual factors, as well as driving performance. In addition, contributing factors in 315 at-fault crash and near-crash events associated with driver distraction, driver impairment, or neither of the two were analyzed. The first study examined driving performance in relation to driving anger as well as arguing with a passenger or with someone on the phone. Results showed that driving anger was associated with more frequent aggressive driving behaviors without increasing driving error frequency. Furthermore, when a conflict arose with a passenger or with someone on the phone (i.e., when the level of cognitive distraction was expected to be highest), there did not appear to be a link to any type of aberrant driving behavior. The second study analyzed driving performance based on cognitive, visual, and manual driver distraction, emotional impairment, as well as environmental, situational, and individual factors. Cognitive distraction was not associated with any decline in driving performance. The purpose of the third analysis was to replicate and extend the second study’s effects based on a larger data sample of driving segments preceding crashes, near-crashes, and matched baselines, of drivers not exhibiting emotional or other impairment types. Corroborating the first and second study’s results, there was no association between cognitive distractions and impaired driving performance. Finally, the fourth study compared the risk factors of crashes/near-crashes associated with either different driver distraction types, impairment, or neither. Crashes preceded by cognitive distraction were mainly associated with driving errors unrelated to the secondary task demands, as were the crashes preceded by no observable secondary task. This finding suggests that previous studies analyzing naturalistic driving data may have even overestimated the crash risk of cognitively distracting secondary task engagement. In summary, this thesis provides compelling evidence that cognitive distraction, either through observable emotional impairment, (mainly) cognitively distracting secondary tasks, or the combination of both, has no apparent relation with poorer driving performance observable in real-world traffic. On the contrary, distracting activities requiring the driver’s gaze to move away from the forward roadway and those associated with a particularly high crash risk had the highest chances of causing driving errors and crashes.

De tekniska system som tävlar om förarens uppmärksamhet i bilar och lastbilar ökar både i antal och komplexitet. Detta kanske inte är ett problem på en rak, lugn motorväg men minskar fokus på själva körningen och om något oväntat skulle hända kan konsekvenserna bli allvarliga eftersom föraren är distraherad och kan behöva ta in för mycket information på en gång. Syftet med projektet var att utveckla ett system för att presentera endast relevant och önskad information till förare av lastbilar och bussar i kritiska trafiksituationer. Detta för att göra det möjligt för föraren att fokusera mer på körningen och därigenom göra den säkrare och bekvämare. Å ena sidan ska systemet upptäcka vilken typ av trafiksituation lastbilen befinner sig i. Å andra sidan ska det avgöra vilken typ av information som skulle vara relevant för föraren i den situationen. Med en litteraturstudie, insamlad statistik, intervjuer och författarnas åsikter som grund identifierades ett antal händelser (som telefonsamtal och förekommande varningar) som kan inträffa i förarhytten på en lastbil och hur mycket de vardera skulle öka förarens arbetsbörda (workload). Detsamma gjordes för ett antal vanliga trafiksituationer som kan betraktas som kritiska och kräver mer uppmärksamhet än att bara köra rakt fram. Dessa händelser och situationer betygsattes därefter utifrån hur mycket de skulle öka belastningen på de sinnen som används mest i en körsituation, nämligen: synen, hörseln, motoriken och kognitionen. Matriser gjordes i vilka uppgifter och situationer ställdes mot varje sinne med betyg vilket senare användes som grund för de tre koncept som utvecklades för systemet. Koncepten hette Jigsaw, Fever och Three’s a crowd och utvärderades i en workshop på Scania. De två första realiserades i form av prototyper som gjordes i programmet GUIDE. Logiken som byggdes upp i programmet bestod av tillståndsmaskiner och med boolsk logik samt if- och while-slingor. / The technical systems that compete for drivers’ attention in cars and trucks are increasing both in numbers and complexity. This may not be a problem on a straight and sound highway but definitely decreases the focus on the actual driving and if something unexpected was to happen there could be dangerous consequences, due to too much distraction and information overload. The purpose of the project was to develop a system to present only relevant and desired information to drivers of trucks and busses in critical traffic situations, for the Swedish truck manufacturer Scania. This will enable the driver to focus more on the driving thus creating a safer and more comfortable driving situation. On one hand the system had to detect what type of traffic situation the truck is in. On the other hand it had to determine what type of information would be suitable for the driver in that situation. With a literature study, statistics, interviews and the authors’ judgments as a basis the project first identified a number of tasks (like phone calls and occurring warnings) that can take place in the cab of a truck and then assess how much they respectively would raise the workload of the driver. The same was done for a number of common traffic situations that were considered as critical and demanded more attention than just driving straight ahead. All these tasks and situations were graded on how much they would raise the load on the senses most used in a driving situation: visual, auditory, motor and cognitive. Matrices were made cross-referencing the tasks and situations with the grades on each modality and was used as the basis for the three concepts for the system that was developed. The concepts called Jigsaw, Fever and Three’s a crowd were evaluated in a workshop at Scania and the first two were realized in the form of prototypes which were made in the software GUIDE. The logic was made up of state machines and Boolean operators and if- and while-conditions.

Advanced Vehicle Systems promise improved safety and comfort for drivers. Steady advancements in technology are resulting in increasing levels of vehicle automation capabilities, furthering safety benefits. In fact, some of these vehicle automation systems are already deployed and available, but with promised benefits, such systems can potentially change driving behaviors. There is evidence that drivers have increased secondary task engagements while driving with automated vehicle systems, but there is a need for a clearer scientific understanding of any potential correlations between the use of automated vehicle systems and potentially negative driver behaviors. Therefore, this thesis aims to understand the state of knowledge on automated vehicle systems and their possible impact on drivers’ distraction behaviors. I have conducted two systematic literature reviews to examine this question. This thesis reports these reviews and examines the effects of secondary task engagement on driving behaviors such as take-over times, visual attention, trust, and workload, and discusses the implications on driver safety.

As cars become more integrated into people’s lives, the design of in-car infotainment systems has become increasingly important. This thesis explores the user experience and Usability design principles of the calling functionality within the infotainment systems of five of the most common cars in Romania. The research examines the design principles that underpin these systems, using the European Statement of Principles on Human-Machine Interface (HMI) as a reference. The primary methodology involved two stages of surveys. The first survey gathered demographic information, car ownership details, and participants' experiences with their infotainment systems. This data was then used to identify the most common cars for the second survey, which further investigated user preferences for different infotainment interfaces. Analysis of the survey results reveals significant patterns in user preferences, with ease of use and convenience emerging as crucial factors in user satisfaction. The study highlights the importance of button placement, interface design, and layout in determining user experience. The most preferred interfaces were those which aligned with HMI principles, emphasizing simplicity, clarity of information, and ease of navigation. Despite certain limitations, such as the small sample size and potential for self-reporting bias, the research provides important insights into user preferences and the impact of design principles on user experience. The findings underscore the need for interface designs that are both user-friendly and align with established HMI guidelines. The implications of these findings extend to the broader fields of Human-Computer Interaction and Automotive User Interfaces, emphasizing the importance of user-centered design in enhancing user experience and satisfaction. Future research could expand upon these findings, exploring the impact of aesthetic design factors and the potential for personalized interface options.

Die Zunahme technologischer Innovationen in unserem Alltag bietet uns neue Chancen und Herausforderungen - auch als Autofahrer. Wenngleich die breitere Verfügbarkeit und Funktionsvielfalt von sowohl Fahrerinformations- (Human Machine Interface, HMI) und -assistenzsystemen als auch mobilen Endgeräten der Erfüllung von Nutzerbedürfnissen dienen und bestenfalls der Fahrerablenkung entgegenwirken sollen, wird der Fahrer durch diese nicht notwendigerweise bei der Fahraufgabe unterstützt. Die Anforderungen an die Informationsverarbeitung steigen hingegen, gleichzeitig besteht die Versuchung die Aufmerksamkeit nicht-fahrrelevanten Tätigkeiten zuzuwenden. Fahrerablenkung ist seit jeher Thema der Verkehrsforschung, denn die Ablenkung von der Fahraufgabe kann schwerwiegende Konsequenzen haben. Innerhalb der Interaktion von Fahrer, Fahrzeug und Umwelt spielt das HMI zur sicheren Erfüllung der primären Fahraufgabe hinsichtlich des Stabilisierens, Manövrierens und Navigierens eine essenzielle Rolle. Eine fahrsituationsabhängige Anpassung der dargestellten Informationen kann während dieser Interaktion variierender Anforderungen eine Unterstützung für den Fahrer darstellen. Die vorliegende Dissertation hatte die Identifikation einer Gestaltungslösung für zukünftige Fahrerinformationssysteme, welche eine sichere und komfortable Nutzung während des Fahrens erlauben, zum Ziel. Hierfür wurde der nutzerzentrierte Gestaltprozess (User-Centred Design, UCD, DIN EN ISO 9241-210, 2010) verfolgt. Im ersten Schritt, den Vor-Studien, wurden der Kontext und die Nutzeranforderungen in der Interaktion mit fahrfremden Tätigkeiten in einem explorativen Ansatz untersucht. Am häufigsten gaben die Fahrer an, ihr Smartphone während der Fahrt zur Navigation und Kommunikation zu nutzen. Die Bereitschaft sich einer fahrfremden Tätigkeit zuzuwenden, war maßgeblich von der Modalität dieser Tätigkeit in Interaktion mit dem aktuellen Fahrszenario abhängig. Insbesondere der Straßentyp beeinflusste die Entscheidung. Die berichtete Bereitschaft zu fahrfremden Tätigkeiten wurde im zweiten Schritt des UCDs in einer Fahrsimulatorstudie, Studie I, untersucht. Sowohl für visuell-manuelle als auch kognitiv- auditive Nebentätigkeiten war die zuvor berichtete Nutzungsbereitschaft Prädiktor für das Fahrererleben und -verhalten. In Fahrszenarien, in denen die Bereitschaft für Nebentätigkeiten gering war, wurde eine höhere Beanspruchung wahrgenommen. Die Reaktionszeiten für die visuell-manuelle Aufgabe stiegen in Fahrszenarien geringer Bereitschaft. Für kognitiv-auditive Aufgaben wurden geringere Spurabweichungen und Geschwindigkeitsvarianzen in Fahrszenarien hoher Bereitschaft gefunden. Diese Befunde flossen in die Gestaltung erster adaptiver HMIs ein, Schritt drei des UCDs, und wurden im vierten Schritt in einem Fahrsimulator gegen ein statisches sowie ein konfigurierbares HMI getestet, Studie II. Abhängig von der Komplexität des Fahrszenarios wurde die Informationsmenge der adaptiven HMIs erhöht bzw. reduziert. Keines der getesteten Konzepte beeinträchtigte die Bedienbarkeit des Systems oder das Fahrverhalten und Blickverhalten. Die adaptiven und das statische HMI unterschieden sich nicht hinsichtlich der subjektiven Beurteilungen und der Verhaltensmetriken. Das konfigurierbare HMI war den adaptiven und dem statischem hinsichtlich der User Experience (UX), Beanspruchung, dem Bedienkomfort und der Akzeptanz überlegen und zog weniger Aufmerksamkeit auf das Mittelkonsolendisplay. Im Rahmen des UCDs wurden die adaptiven HMIs in einem iterativen dritten und vierten Schritt auf Basis der Ergebnisse der Studie II modifiziert und in einer Realfahrtstudie evaluiert, Studie III. Die adaptiven HMIs wurden gegen ein reduziertes, ein informationsreiches, und ein kontrollierbares HMI getestet. Einhergehend mit den Ergebnissen aus Studie II beeinträchtigte keines der Konzepte die Systembedienbarkeit oder das Fahr- und Blickverhalten. Alle Konzepte wurden gleichermaßen hoch in der UX und dem Bedienkomfort bewertet. Die Akzeptanz für das kontrollierbare Konzept war höher als für die adaptiven Konzepte. Das informationsreiche HMI erzeugte eine höhere subjektive Beanspruchung, insbesondere durch die wahrgenommene visuelle Belastung. Ebenso wurden längere Blickabwendungen von der Straße gefunden. Das Adaptieren der Nutzeroberfläche ohne den direkten Einfluss des Nutzers birgt das Risiko ein Gefühl der Bevormundung hervorzurufen. Im Rahmen dieser Dissertation wurde ein Verfahren zur Erfassung der Bevormundung durch Technologie mittels eines kombinierten Experten- und Novizenansatzes durch Interviews, Onlineumfragen und eines psycho- lexikalischen Ansatzes entwickelt. Die Ergebnisse des finalen Fragebogens (Technology Paternalism Questionnaire, TPaQ) zeigten eine höhere wahrgenommene Bevormundung der adaptiven Systeme im Vergleich zu den konfigurierbaren und kontrollierbaren. Kein Unterschied bestand hingegen zu den statischen Systemen, was für ein allgemein erhöhtes Bevormundungsgefühl durch vordefinierte Systeme spricht. Die Befunde dieser Dissertation liefern eine Gestaltungslösung zur Unterstützung des Fahrers in der Interaktion mit dem Fahrzeug und der Umwelt. Informationen im HMI konnten reduziert und situationsabhängig adaptiv dargestellt werden, ohne das Fahrererleben und -verhalten zu beeinträchtigen. Um dem Gefühl der Bevormundung entgegenzuwirken und die UX zu erhöhen, sollte der Inhalt des HMIs für den Nutzer konfigurierbar, bzw. kontrollierbar sein.:1 INTRODUCTION 2 THEORETICAL BACKGROUND 2.1 Driving Models and Driving Tasks 2.1.1 Information Processing 2.1.2 Driver Distraction 2.2 System Attitude Model 2.2.1 User Experience 2.2.2 Behavioural Adaptations 2.2.3 Driver Capabilities 2.2.4 Driving Task Demands 2.3 HMI Design Solutions 2.3.1 Indication of Adaptation 2.3.2 Adaptation Contexts 2.3.3 Adaptive User Interfaces 2.3.4 Challenges for Adaptive User Interfaces 3 AIM OF THE THESIS AND RESEARCH QUESTIONS 4 PRE-STUDIES: USER REQUIREMENTS AND NEEDS 4.1 Creativity Workshops 4.1.1 Background and Research Questions 4.1.2 Method 4.1.3 Results 4.1.4 Summary 4.2 Focus Group 4.2.1 Background and Research Questions 4.2.2 Method 4.2.3 Results 4.2.4 Summary 4.3 Online Survey 4.3.1 Background and Research Questions 4.3.2 Method 4.3.3 Results 4.3.4 Summary 4.4 Discussion 5 STUDY I: INTERACTION OF DRIVING SCENARIOS AND NON-DRIVING-RELATED TASKS 5.1 Background and Aim of the Study 5.1.1 Driver Distraction Effects under different NDRT Modalities 5.1.2 Driving Scenarios 5.2 Method 5.2.1 Independent Variables 5.2.2 Dependent Variables 5.2.3 Study Procedure 5.3 Results 5.3.1 Manipulation Check 5.3.2 Subjective Perceptions 5.3.3 Behavioural Adaptations 5.4 Discussion 6 TECHNOLOGY PATERNALISM 6.1 Theoretical Background 6.1.1 Paternalism 6.1.2 Previous Research 6.1.3 Research Questions 6.2 Methodological Approach 6.3 Expert Approach 6.3.1 Method 6.3.2 Results 6.3.3 Summary 6.4 Novice Approach 6.4.1 Interviews: Perception of (Technology) Paternalism 6.4.2 First Online Survey: Psycholexical Approach 6.4.3 Second Online Survey: Experiences with Patronisation by Technology 6.5 Technology Paternalism Model 6.5.1 Identified Definition 6.5.2 Model Assumptions 6.6 First Validation 6.7 Test Statistics 6.7.1 Psychometric Criteria 6.7.2 Factor Structure 6.7.3 Moderation and Mediation Analyses 6.8 Conclusion and Implications 6.9 Final Questionnaire 7 STUDY II: ADAPTIVE HUMAN MACHINE INTERFACES 7.1 Background and Aim of the Study 7.1.1 Needed Information in an Automotive HMI 7.1.2 HMI Designs for the Simulator Study 7.1.3 Adaptive, static and configurable HMI Concepts in the Simulator Study 7.2 Method 7.2.1 Independent Variables 7.2.2 Dependent Variables 7.2.3 Study Procedure 7.3 Results 7.3.1 Manipulation Check 7.3.2 Subjective Perceptions 7.3.3 Behavioural Adaptations 7.3.4 Configuration of the HMI 7.4 Discussion 8 STUDY III: ADAPTIVE HUMAN MACHINE INTERFACES IN THE FIELD 8.1 Background and Aim of the Study 8.1.1 HMI Designs for the Field Study 8.1.2 Adaptive, non-adaptive and controllable HMI Concepts in the Field Study 8.2 Method 8.2.1 Independent Variables 8.2.2 Dependent Variables 8.2.3 Study Procedure 8.3 Results 8.3.1 Manipulation Check 8.3.2 Subjective Perceptions 8.3.3 Behavioural Adaptations 8.3.4 Controllable HMI 8.4 Discussion 9 GENERAL DISCUSSION 9.1 Effects of the Driving Scenario on NDRT Engagement Willingness and Driver Behaviour 9.2 Impacts of Adaptive HMI Concepts 9.3 Evaluation of Configurable and Controllable HMI Concepts 9.4 Patronisation through Technology 9.5 Limitations 9.6 Future Research and Theoretical Implications 9.7 Practical Implications 10 CONCLUSION BIBLIOGRAPHY APPENDIX CURRICULUM VITAE PUBLICATIONS LIST / As technology increases throughout our daily lives we are faced with new chances and challenges, also as car drivers. Extended availability and functionalities of in-vehicle information systems (IVIS) and driver assistance systems (ADAS) in addition to mobile device features tempt the driver into distraction from the driving task. Although the intent of the integration of new technologies is the fulfilment of drivers’ needs, it does not necessarily truly support the driver or counteract driver distraction. Driver distraction is an everlasting topic in driving research as failures in managing the driving task can have severe effects. Within the interaction of the driver, the vehicle and the environment, in-vehicle information systems are crucial in guaranteeing a fulfilment of the primary driving tasks of navigating, stabilizing and manoeuvring. To support the driver in this interaction of varying demands a contextual, driving scenario-based adaptation of the content in the information system poses an opportunity. The present doctoral thesis aimed at identifying a potential design solution for an IVIS to provide a safe and comfortable usage while maintaining safe driving behaviour. Therefore, an iterative user-centred design approach (UCD, DIN EN ISO 9241-210, 2010) was pursued. As a first step, the context and user requirements in interacting with non-driving-related tasks (NDRTs) were identified in the Pre-Studies following an explorative approach. Most prevalently, drivers engaged in using their smartphones for navigation and communication. The willingness to engage in an NDRT was reported to be dependent on the modality of the task in interaction with the driving scenario, where the road type had the highest impact. As the second step, the reported engagement willingness was evaluated in a driving simulator, Study I. For both visual-manual and cognitive-auditory NDRTs the reported engagement willingness predicted the perceived workload. A higher workload was perceived in driving scenarios of a lower reported engagement willingness for NDRTs. This finding was supported by the driving behaviour. For the visual-manual task, behavioural data showed an increase in reaction times in the scenarios where engagement willingness was reported to be lower. For cognitive-auditory tasks lower lane departures and speed variances were observed in the driving scenarios with a higher reported engagement willingness. These results fed into the third and fourth steps of the user-centred design process, Study II, in which first designs of an adaptive Human Machine Interface (HMI) were realised and tested in a driving simulator against a static and a configurable HMI. Based on the complexity of the driving scenario the information content in the HMI was reduced or increased. None of the HMI concepts adversely affected system usability, driving performance, or eye glance behaviour. The adaptive and the static concepts did not differ in subjective perceptions and behavioural adaptations. The configurable HMI was superior to the adaptive and static HMI concepts in user experience (UX), perceived usability, subjective workload, as well as acceptance, and attracted less glances to the centre stack display (CSD). Iteratively, the results of Study II were integrated in the adaptive HMI concepts and then tested in an on-road study, Study III. Two adaptive HMI concepts of higher adaptation degrees, a reduced, a loaded and a controllable HMI concept were evaluated regarding subjective perceptions and behavioural adaptations. Supporting the findings of Study II, the HMI concepts did not adversely affect system usability and driver behaviour. All concepts were equally high in UX and perceived usability. The controllable HMI showed some advances, as acceptance was higher than for the adaptive concepts. The loaded HMI provoked a higher workload, especially due to the visual load, and longer glances away from the road scene. Changing the user interface (UI) without the users’ direct control poses responsibility on the system designer: Users can feel patronised by the technical system. A method to assess Technology Paternalism was developed applying a combined expert and novice approach, including interviews, online surveys and a psycholexical approach. The final questionnaire, the Technology Paternalism Questionnaire (TPaQ), showed good reliability and validity. The results of the TPaQ indicated that the adaptive HMI concepts were perceived more patronising than the configurable and controllable HMI concepts. Though, the adaptive concepts did not differ to the static concepts, speaking for a general feeling of patronisation through pre-defined concepts. Solely the control over the visualisation reduced the perceived patronisation by a technical system. The findings within this doctoral thesis provide a design solution to face the issue of driver distraction and support the interaction of the driver, vehicle and environment. Information content in the HMI could be reduced and contextually adapted, as no adverse effects on drivers’ subjective perceptions and behavioural adaptations were found. In order to counteract a feeling of patronisation and increase the UX, the information content in the HMI should be configurable or controllable.:1 INTRODUCTION 2 THEORETICAL BACKGROUND 2.1 Driving Models and Driving Tasks 2.1.1 Information Processing 2.1.2 Driver Distraction 2.2 System Attitude Model 2.2.1 User Experience 2.2.2 Behavioural Adaptations 2.2.3 Driver Capabilities 2.2.4 Driving Task Demands 2.3 HMI Design Solutions 2.3.1 Indication of Adaptation 2.3.2 Adaptation Contexts 2.3.3 Adaptive User Interfaces 2.3.4 Challenges for Adaptive User Interfaces 3 AIM OF THE THESIS AND RESEARCH QUESTIONS 4 PRE-STUDIES: USER REQUIREMENTS AND NEEDS 4.1 Creativity Workshops 4.1.1 Background and Research Questions 4.1.2 Method 4.1.3 Results 4.1.4 Summary 4.2 Focus Group 4.2.1 Background and Research Questions 4.2.2 Method 4.2.3 Results 4.2.4 Summary 4.3 Online Survey 4.3.1 Background and Research Questions 4.3.2 Method 4.3.3 Results 4.3.4 Summary 4.4 Discussion 5 STUDY I: INTERACTION OF DRIVING SCENARIOS AND NON-DRIVING-RELATED TASKS 5.1 Background and Aim of the Study 5.1.1 Driver Distraction Effects under different NDRT Modalities 5.1.2 Driving Scenarios 5.2 Method 5.2.1 Independent Variables 5.2.2 Dependent Variables 5.2.3 Study Procedure 5.3 Results 5.3.1 Manipulation Check 5.3.2 Subjective Perceptions 5.3.3 Behavioural Adaptations 5.4 Discussion 6 TECHNOLOGY PATERNALISM 6.1 Theoretical Background 6.1.1 Paternalism 6.1.2 Previous Research 6.1.3 Research Questions 6.2 Methodological Approach 6.3 Expert Approach 6.3.1 Method 6.3.2 Results 6.3.3 Summary 6.4 Novice Approach 6.4.1 Interviews: Perception of (Technology) Paternalism 6.4.2 First Online Survey: Psycholexical Approach 6.4.3 Second Online Survey: Experiences with Patronisation by Technology 6.5 Technology Paternalism Model 6.5.1 Identified Definition 6.5.2 Model Assumptions 6.6 First Validation 6.7 Test Statistics 6.7.1 Psychometric Criteria 6.7.2 Factor Structure 6.7.3 Moderation and Mediation Analyses 6.8 Conclusion and Implications 6.9 Final Questionnaire 7 STUDY II: ADAPTIVE HUMAN MACHINE INTERFACES 7.1 Background and Aim of the Study 7.1.1 Needed Information in an Automotive HMI 7.1.2 HMI Designs for the Simulator Study 7.1.3 Adaptive, static and configurable HMI Concepts in the Simulator Study 7.2 Method 7.2.1 Independent Variables 7.2.2 Dependent Variables 7.2.3 Study Procedure 7.3 Results 7.3.1 Manipulation Check 7.3.2 Subjective Perceptions 7.3.3 Behavioural Adaptations 7.3.4 Configuration of the HMI 7.4 Discussion 8 STUDY III: ADAPTIVE HUMAN MACHINE INTERFACES IN THE FIELD 8.1 Background and Aim of the Study 8.1.1 HMI Designs for the Field Study 8.1.2 Adaptive, non-adaptive and controllable HMI Concepts in the Field Study 8.2 Method 8.2.1 Independent Variables 8.2.2 Dependent Variables 8.2.3 Study Procedure 8.3 Results 8.3.1 Manipulation Check 8.3.2 Subjective Perceptions 8.3.3 Behavioural Adaptations 8.3.4 Controllable HMI 8.4 Discussion 9 GENERAL DISCUSSION 9.1 Effects of the Driving Scenario on NDRT Engagement Willingness and Driver Behaviour 9.2 Impacts of Adaptive HMI Concepts 9.3 Evaluation of Configurable and Controllable HMI Concepts 9.4 Patronisation through Technology 9.5 Limitations 9.6 Future Research and Theoretical Implications 9.7 Practical Implications 10 CONCLUSION BIBLIOGRAPHY APPENDIX CURRICULUM VITAE PUBLICATIONS LIST

Die Nutzung von Mobiltelefonen während des Fahrens, vor allem das Lesen und Verfassen von Textnachrichten („Texting“), hat in den letzten Jahren drastisch zugenommen und stellt ein wachsendes Risiko für die Verkehrssicherheit dar. Es ist bekannt, dass visuell-manuelle Zweitaufgaben wie Texting die Fahrleistung negativ beeinträchtigen und das Unfallrisiko erheblich erhöhen. Gleichzeitig gibt es jedoch auch Hinweise darauf, dass Fahrer eine Reihe von selbstregulatorischen Verhaltensweisen nutzen, um die erhöhten Anforderungen durch die Zweitaufgabenbearbeitung beim Fahren auszugleichen. Die meisten Befunde zur selbstregulatorischen Verhaltensanpassung während der Zweitaufgabenbearbeitung beim Fahren beruhen allerdings auf experimentellen Studien, in denen die Versuchspersonen in künstlichen Verkehrsumgebungen fahren und oftmals nicht frei entscheiden können, ob und wann sie eine Zweitaufgabe aufnehmen. Ziel der vorliegenden Dissertation war es, selbstregulatorisches Verhalten basierend auf Daten aus sogenannten Naturalistic Driving Studies zu untersuchen und damit das Verständnis über ein Themengebiet zu verbessern, welches lange Zeit vernachlässigt wurde. Der Fokus lag dabei auf mobiltelefonbezogenen Aufgaben. Die Dissertation besteht aus fünf empirischen Artikeln sowie einer kurzen Synopse, in der theoretische Grundlagen zum Thema betrachtet sowie die Ergebnisse übergreifend zusammengefasst und diskutiert werden. Für die Studien, die den empirischen Artikeln zugrunde liegen, wurden Daten aus zwei großangelegten Naturalistic Driving Studies kodiert und analysiert – der US-amerikanischen SHRP 2 (Second Strategic Highway Research Program) Naturalistic Driving Study sowie der europäischen UDRIVE (European naturalistic Driving and Riding for Infrastructure & Vehicle safety and Environment) Naturalistic Driving Study. Das erste Forschungsziel der Dissertation bestand darin, selbstregulatorisches Verhalten in Form von Geschwindigkeitsanpassung zu untersuchen. Der Fokus lag dabei auf Fahrten, bei denen die Fahrer auf der Autobahn und im freien Verkehrsfluss fuhren. Für das Telefonieren mit dem Mobiltelefon ergab die Analyse der SHRP 2 Daten, dass Fahrer ihre Geschwindigkeit während des Telefonierens nicht reduzieren. Für Texting zeigten sich kleine Hinweise für eine Geschwindigkeitsanpassung, vor allem während des Fahrens mit höheren Geschwindigkeiten. Bei der Analyse der UDRIVE Daten konnten hingegen deutlichere Ergebnisse gefunden werden. Fahrer reduzierten ihre Geschwindigkeit nach dem Initiieren von Texting und erhöhten ihre Geschwindigkeit nach dem Beenden von Texting – in beiden Fällen um mehr als 2 km/h. Europäische Fahrer scheinen also „mehr“ selbstregulatorisches Verhalten zu zeigen als US-amerikanische Fahrer. Gründe für diese unterschiedlichen Befunde könnten in der Verkehrsinfrastruktur, der Fahrzeugausstattung sowie in den Stichprobencharakteristiken liegen. Das zweite Forschungsziel bezog sich auf die Identifikation der Orte, an denen das Mobiltelefon vor Beginn der mobiltelefonbezogenen Aufgabe verstaut wird, sowie deren Einfluss auf das Blickverhalten der Fahrer. Die Analyse der UDRIVE Daten zeigte, dass vor Beginn des Textings das Mobiltelefon zumeist offen und in Reichweite lag. Ähnliche Ergebnisse wurden bei der Analyse der SHRP 2 Daten für das Telefonieren gefunden. Die meisten Fahrer verstauten das Mobiltelefon in unmittelbarer Reichweite (z.B. auf dem Schoß). Bei einem Großteil dieser Fälle wurde darüber hinaus der Anruf vom Fahrer selbst initiiert. Dies lässt vermuten, dass sich Fahrer auf selbstinitiierte Anrufe vorbereiten und ihr Mobiltelefon in der Nähe verstauen, um den Aufwand des Suchens bzw. Greifens nach dem Mobiltelefon so gering wie möglich zu halten. Wenn sich das Mobiltelefon auf dem Beifahrersitz oder in der Tasche befand, war der Anruf zumeist eingehend. Die Analysen des Blickverhaltens in der Initiierungsphase eines Telefonats (d.h. wenn nach dem Mobiltelefon gesucht und gegriffen wird) zeigten, dass die Dauer der auf die Straße gerichteten Blicke tendenziell (allerdings nicht signifikant) zunimmt je weiter weg das Mobiltelefon verstaut wird, während kein Unterschied zwischen den Ablageorten hinsichtlich der Dauer der Blickabwendungen von der Straße erkennbar war. Dieser Befund legt nahe, dass Fahrer die Aufmerksamkeit, welche sie auf die primäre Fahraufgabe richten, in Abhängigkeit der Zweitaufgabenanforderung anpassen. Im Rahmen des dritten Forschungsziels der Dissertation wurden die Verkehrskontexte identifiziert, in denen Fahrer mobiltelefonbezogene Aufgaben vermehrt aufnehmen. Mit Ausnahme des Telefonierens initiierten die Fahrer mobiltelefonbezogene Aufgaben signifikant häufiger, wenn das Fahrzeug stand (z.B. an einer roten Ampel). Darüber hinaus wurde signifikant weniger getextet, wenn die Fahrer in einem konstanten Verkehrsfluss fuhren oder abbogen. Folglich scheinen Verkehrskontexte mit geringen Anforderungen an die primäre Fahraufgabe für die Aufnahme mobiltelefonbezogener Aufgaben präferiert zu werden. Dieser Befund konnte ebenfalls in einer weiteren Untersuchung bestätigt werden, bei welcher der Fokus auf Ampelsituationen lag. Texting wurde im Vergleich zum Telefonieren signifikant häufiger während des Stehens an der Ampel begonnen als auch beendet. Dies deutet daraufhin, dass Fahrer versuchen, die Dauer des Textings auf die Rotlichtphase zu beschränken. Aus den Blickanalysen ging hervor, dass Fahrer, die an der Ampel texteten, mehr als die Hälfte der Zeit auf das Mobiltelefon und somit nicht auf die Straße schauten. Es gab zudem einen beachtenswerten Teil an Fahrern, die Texting erst nach dem Wiederlosfahren beendeten, was das Situationsbewusstsein erheblich beeinträchtigen und sich damit negativ auf die Verkehrssicherheit auswirken kann. Die Ergebnisse dieser Dissertation zeigen, dass Daten aus Naturalistic Driving Studies nicht nur verwendet werden können, um bereits bestehende Befunde aus experimentellen Studien zu validieren, sondern auch um neue Erkenntnisse bezüglich selbstregulatorischen Verhaltens während der Zweitaufgabenbearbeitung beim Fahren unter natürlichen Verkehrsbedingungen zu gewinnen. Die vorliegende Arbeit leistet damit einen Forschungsbeitrag im Bereich der Fahrerablenkung. In zukünftigen Untersuchungen sollte das Zusammenspiel zwischen strategischen und operationalen Verhaltensweisen sowie der Einfluss von individuellen Faktoren auf die selbstregulatorische Verhaltensanpassung thematisiert werden. Darüber hinaus stellen die Befunde einen Ausgangspunkt für die Ableitung praktischer Maßnahmen dar. Zur Erhöhung der Verkehrssicherheit könnten beispielsweise sogenannte Workload-Management-Systeme den Fahrer während einer Zweitaufgabenbearbeitung in kritischen (z.B. während des Fahrens mit hohen Geschwindigkeiten) oder in vermeintlich einfachen Verkehrsumgebungen (z.B. während des Stehens an einer roten Ampel) unterstützen, sodass die Aufmerksamkeit (rechtzeitig) auf die primäre Fahraufgabe gelenkt wird.:Danksagung i Zusammenfassung iii Table of Contents vii Synopsis 1 1 Introduction 1 2 Cell phone related driver distraction 2 2.1 Prevalence of cell phone usage while driving 3 2.2 Effects of cell phone usage while driving on driving performance 4 3 Self-regulatory behavior adaptation 5 3.1 Trying to find a definition of self-regulatory behavior adaptation 6 3.2 Theoretical frameworks to explain drivers’ self-regulatory behavior adaptation 6 3.2.1 Task Difficulty Homeostasis (Fuller, 2005, 2008, 2011) 7 3.2.2 Behavioural Adaptation Model (Young, Regan, & Lee, 2009) 8 3.3 Types of self-regulatory behavior adaptation 9 3.3.1 Operational self-regulatory behavior adaptation 10 3.3.2 Strategic self-regulatory behavior adaptation 12 4 Naturalistic driving study – A useful method to investigate driving behavior? 13 4.1 SHRP 2 naturalistic driving study 17 4.2 UDRIVE naturalistic driving study 17 5 Research objectives 17 5.1 Assessing drivers’ speed behavior 18 5.2 Identifying cell phone storage location before initiating a cell phone task and assessing its impact on drivers’ glance behavior 18 5.3 Assessing the driving contexts that encourage drivers to initiate a cell phone task and getting some indications about potential safety implications associated with this behavior strategy 19 5.4 Integration of the research objectives into the theoretical frameworks 19 6 Summary and conclusion 20 6.1 Main findings of the dissertation 20 6.1.1 Drivers’ speed behavior when engaged in cell phone tasks 20 6.1.2 Drivers’ cell phone storage location before initiating a cell phone task and its impact on drivers’ glance behavior 21 6.1.3 Driving contexts that encourage drivers to initiate a cell phone task and potential safety implications associated with this behavior strategy 22 6.2 Overall discussion 23 6.2.1 Methodological considerations 23 6.2.2 Theoretical implications 25 6.2.3 Practical implications 28 6.3 Conclusion 30 7 References 31 Paper I 43 Paper II 55 Paper III 73 Paper IV 83 Paper V 93 Curriculum Vitae 105 Publications 109

Fahrerablenkung ist ein Begriff, der in den vergangen Jahren verstärkt in das Blickfeld der Öffentlichkeit geraten ist. Dies ist im Wesentlichen zurückzuführen auf die deutlich steigende Verbreitung und Nutzung von Fahrerinformationssystemen. Gleichzeitig führt die steigende Automatisierung im Fahrzeug dazu, dass dem Fahrer in seiner subjektiven Wahrnehmung mehr Ressourcen zur Verfügung stehen, um sich anderen Aktivitäten wie etwa Essen, Rauchen oder Telefonieren zuzuwenden. Die steigende Aktualität dieser Problematik wirft viele Fragen auf. Wie häufig tritt Fahrerablenkung auf? Welche Konsequenzen hat sie? Welche kognitiven Prozesse zeichnen für diese Konsequenzen verantwortlich? Und wie kann man Fahrerablenkung messen? Die vorliegende Dissertation besteht aus drei empirischen Beiträgen, sowie einer kurzen Einführung, die die grundlegenden Fragen und Befunde zum Thema Fahrerablenkung betrachtet. Das Augenmerk des ersten Beitrags liegt auf der Überprüfung theoretischer Annahmen zur Fahrerablenkung. Eine Vielzahl von Untersuchungen zeigt, dass sich kognitiv beanspruchende Zweitaufgaben negativ auf die Fahrleistung auswirken. Im vorliegenden Beitrag wird davon ausgegangen, dass dieser Effekt eine Folge von Interferenzen zwischen den Funktionen des Arbeitsgedächtnisses, die dazu dienen das Situationsmodell der Verkehrssituation aktuell zu halten, und den bearbeiteten Zweitaufgaben ist. Im Rahmen einer Simulatorstudie wurde diese Annahme überprüft. Es zeigte sich, dass die Probanden, die eine Zweitaufgabe ausführten, die speziell die Integration von neuen Informationen in das bestehende Situationsmodell behindern sollte, später auf antizipierbare kritische Ereignisse reagierten als Vergleichsgruppen. Im Gegensatz dazu ergaben sich für unvorhersehbare Ereignisse keine Unterschiede. Diese Ergebnisse weisen darauf hin, dass die negativen Effekte kognitiver Belastung tatsächlich auf Interferenzen mit spezifischen Arbeitsgedächtnisprozessen zurückzuführen sind. Die beiden weiteren Beiträge befassen sich mit messmethodischen Fragen in Bezug auf Fahrerablenkung. In Beitrag zwei wird die Lane Change Task (LCT) thematisiert, eine Labormethode zur Erfassung von Ablenkung. Aufgabe der Probanden ist die Steuerung eines virtuellen Fahrzeuges mittels Lenkrad, und dabei konkret die Ausführung von Spurwechseln, bei gleichzeitiger Bearbeitung von Zweitaufgaben. Trotz eines standardisierten Versuchsaufbaus sind allerdings starke Messvarianzen zwischen verschiedenen Testreihen zu beobachten. Der Übungsgrad der Versuchsteilnehmer wurde dabei als eine mögliche Ursache identifiziert. In zwei Experimenten wurde dieser Vermutungnachgegangen. Probanden bearbeiteten parallel zur LCT Zweitaufgaben verschiedener Schwierigkeitsstufen, nachdem sie zuvor trainiert wurden. Es konnte gezeigt werden, dass der Grad der Übung tatsächlich einen Einfluss auf die Spurwechselperformanz hat, und dass dieser Einfluss auch Monate später noch zu finden ist. Es ist jedoch zweifelhaft, dass dieser Effekt allein ursächlich für die zu beobachtenden Messvarianzen ist. Im dritten Beitrag wird die Critical Tracking Task (CTT) betrachtet, ein Verfahren, das im Kontext Fahrerablenkung bisher kaum Beachtung fand. Die CTT ist eine einfache Trackingaufgabe, welche vom Nutzer die Stabilisierung eines dynamischen, instabilen Elementes auf einem Bildschirm fordert. Die zur Bearbeitung der Aufgabe auszuführenden Tätigkeiten der kontinuierlichen visuellen Überwachung und manuellen Kontrolle sind grundsätzlich vergleichbar mit basalen Anforderungen der Fahraufgabe. Ziel war es, das Potenzial der CTT als Messverfahren von Fahrerablenkung durch Fahrerinformationssysteme zu überprüfen. Die Ergebnisse der vier durchgeführten Experimente, in denen sowohl künstliche als auch reale Aufgaben und Systeme bearbeitet und bedient wurden, legen den Schluss nahe, dass die CTT in der Tat in der Lage ist, das Ausmaß von Ablenkung ausgelöst durch Fahrerinformationssysteme zu quantifizieren.

Made available in DSpace on 2016-12-12T20:22:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RAFAEL ALCESTE BERRI.pdf: 28428368 bytes, checksum: 667b9facc9809bfd5e0847e15279b0e6 (MD5) Previous issue date: 2014-02-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In this work, three proposals of systems have been developed using a frontal camera to monitor the driver and enabling to identificate if a cell phone is being used while driving the vehicle. It is estimated that 80% of crashes and 65% of near collisions involved drivers who were inattentive in traffic for three seconds before the event. Five videos in real environment were generated to test the systems. The pattern recognition system (RP) uses adaptive skin segmentation, feature extraction, and machine learning to detect cell phone usage on each frame. The cell phone detection happens when, in periods of 3 seconds, 60% (threshold) of frames or more are identified as a cell phone use, individually. The average accuracy on videos achieved was 87.25% with Multilayer Perceptron (MLP), Gaussian activation function, and two neurons of the intermediate layer. The movement detection system (DM) uses optical flow, filtering the most relevant movements of the scene, and three successive frames for detecting the movements to take the phone to the ear and take it off. The DM proposal was not demonstrated as being an effective solution for detecting cell phone use, reaching an accuracy of 52.86%. The third solution is a hybrid system. It uses the RP system for classification and the DM for choosing the RP parameters. The parameters chosen for RP are the threshold and the classification system. The definition of these two parameters occurs at the end of each period, based on movement detected by the DM. Experimentally it was established that, when the movement induces to use cell phone, it is proper to use the threshold of 60%, and the classifier as MLP/Gaussian with seven neurons of the intermediate layer; otherwise, it is used threshold 85%, and MLP/Gaussian with two neurons of the intermediate layer for classification. The hybrid solution is the most robust system with average accuracy of 91.68% in real environment. / Neste trabalho, são desenvolvidas três propostas de sistemas que permitem identificar o uso de celular, durante o ato de dirigir um veículo, utilizando imagens capturadas de uma câmera posicionada em frente ao motorista. Estima-se que 80% das colisões e 65% das quase colisões envolveram motoristas que não estavam prestando a devida atenção ao trânsito por três segundos antes do evento. Cinco vídeos em ambiente real foram gerados com o intuito de testar os sistemas. A proposta de reconhecimento de padrões (RP) emprega segmentação de pele adaptativa, extração de características e aprendizado de máquina (classificador) na detecção do celular em cada quadro processado. A detecção do uso do celular ocorre quando, em períodos de 3 segundos, ao menos em 60% dos quadros (corte) são identificados com celular. A acurácia média nos vídeos alcançou 87, 25% ao utilizar Perceptron Multi-camadas (MLP) com função de ativação gaussiana e dois neurônios na camada intermediária como classificador. A proposta de detecção de movimento (DM) utiliza o fluxo ótico, filtragem dos movimentos mais relevantes da cena e três quadros consecutivos para detectar os momentos de levar o celular ao ouvido e o retirá-lo. A aplicação do DM, como solução para detectar o uso do celular, não se demostrou eficaz atingindo uma acurácia de 52, 86%. A terceira proposta, uma solução híbrida, utiliza o sistema RP como classificador e o de DM como seu parametrizador. Os parâmetros escolhidos para o sistema de RP são o corte e o sistema classificador. A definição desses dois parâmetros ocorre ao final de cada período, baseada na movimentação detectada pela DM. Com experimentações definiu-se que, caso a movimentação induza ao uso do celular, é adequado o uso do corte de 60% e o classificador MLP/Gaussiana com sete neurônios na camada intermediária, caso contrário, utiliza-se o corte de 85% e classificador MLP/Gaussiana com dois neurônios na mesma camada. A versão híbrida é a solução desenvolvida mais robusta, atingindo a melhor acurácia média de 91, 68% em ambiente real.

Modern vehicles are designed to protect occupants in the event of a crash with some vehicles better at this than others. However, passenger protection during an accident has shown to be not enough in many high impact crashes. Statistics have shown that the human error is the number one contributor to road accidents. This research study explores how driver error can be reduced through technology which observes driver behaviour and reacts when certain unwanted patterns in behaviour have been detected. Finally a system that detects driver fatigue and driver distraction has been developed using non-invasive machine vision concepts to monitor observable driver behaviour. / Electrical Engineering / M. Tech. (Electrical Engineering)

Fahrerablenkung ist ein Begriff, der in den vergangen Jahren verstärkt in das Blickfeld der Öffentlichkeit geraten ist. Dies ist im Wesentlichen zurückzuführen auf die deutlich steigende Verbreitung und Nutzung von Fahrerinformationssystemen. Gleichzeitig führt die steigende Automatisierung im Fahrzeug dazu, dass dem Fahrer in seiner subjektiven Wahrnehmung mehr Ressourcen zur Verfügung stehen, um sich anderen Aktivitäten wie etwa Essen, Rauchen oder Telefonieren zuzuwenden. Die steigende Aktualität dieser Problematik wirft viele Fragen auf. Wie häufig tritt Fahrerablenkung auf? Welche Konsequenzen hat sie? Welche kognitiven Prozesse zeichnen für diese Konsequenzen verantwortlich? Und wie kann man Fahrerablenkung messen? Die vorliegende Dissertation besteht aus drei empirischen Beiträgen, sowie einer kurzen Einführung, die die grundlegenden Fragen und Befunde zum Thema Fahrerablenkung betrachtet. Das Augenmerk des ersten Beitrags liegt auf der Überprüfung theoretischer Annahmen zur Fahrerablenkung. Eine Vielzahl von Untersuchungen zeigt, dass sich kognitiv beanspruchende Zweitaufgaben negativ auf die Fahrleistung auswirken. Im vorliegenden Beitrag wird davon ausgegangen, dass dieser Effekt eine Folge von Interferenzen zwischen den Funktionen des Arbeitsgedächtnisses, die dazu dienen das Situationsmodell der Verkehrssituation aktuell zu halten, und den bearbeiteten Zweitaufgaben ist. Im Rahmen einer Simulatorstudie wurde diese Annahme überprüft. Es zeigte sich, dass die Probanden, die eine Zweitaufgabe ausführten, die speziell die Integration von neuen Informationen in das bestehende Situationsmodell behindern sollte, später auf antizipierbare kritische Ereignisse reagierten als Vergleichsgruppen. Im Gegensatz dazu ergaben sich für unvorhersehbare Ereignisse keine Unterschiede. Diese Ergebnisse weisen darauf hin, dass die negativen Effekte kognitiver Belastung tatsächlich auf Interferenzen mit spezifischen Arbeitsgedächtnisprozessen zurückzuführen sind. Die beiden weiteren Beiträge befassen sich mit messmethodischen Fragen in Bezug auf Fahrerablenkung. In Beitrag zwei wird die Lane Change Task (LCT) thematisiert, eine Labormethode zur Erfassung von Ablenkung. Aufgabe der Probanden ist die Steuerung eines virtuellen Fahrzeuges mittels Lenkrad, und dabei konkret die Ausführung von Spurwechseln, bei gleichzeitiger Bearbeitung von Zweitaufgaben. Trotz eines standardisierten Versuchsaufbaus sind allerdings starke Messvarianzen zwischen verschiedenen Testreihen zu beobachten. Der Übungsgrad der Versuchsteilnehmer wurde dabei als eine mögliche Ursache identifiziert. In zwei Experimenten wurde dieser Vermutungnachgegangen. Probanden bearbeiteten parallel zur LCT Zweitaufgaben verschiedener Schwierigkeitsstufen, nachdem sie zuvor trainiert wurden. Es konnte gezeigt werden, dass der Grad der Übung tatsächlich einen Einfluss auf die Spurwechselperformanz hat, und dass dieser Einfluss auch Monate später noch zu finden ist. Es ist jedoch zweifelhaft, dass dieser Effekt allein ursächlich für die zu beobachtenden Messvarianzen ist. Im dritten Beitrag wird die Critical Tracking Task (CTT) betrachtet, ein Verfahren, das im Kontext Fahrerablenkung bisher kaum Beachtung fand. Die CTT ist eine einfache Trackingaufgabe, welche vom Nutzer die Stabilisierung eines dynamischen, instabilen Elementes auf einem Bildschirm fordert. Die zur Bearbeitung der Aufgabe auszuführenden Tätigkeiten der kontinuierlichen visuellen Überwachung und manuellen Kontrolle sind grundsätzlich vergleichbar mit basalen Anforderungen der Fahraufgabe. Ziel war es, das Potenzial der CTT als Messverfahren von Fahrerablenkung durch Fahrerinformationssysteme zu überprüfen. Die Ergebnisse der vier durchgeführten Experimente, in denen sowohl künstliche als auch reale Aufgaben und Systeme bearbeitet und bedient wurden, legen den Schluss nahe, dass die CTT in der Tat in der Lage ist, das Ausmaß von Ablenkung ausgelöst durch Fahrerinformationssysteme zu quantifizieren.