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

In the course of the current demographic change, the proportion of the population aged 65 and older is projected to steadily increase in many countries of the world (UN DESA Population Division, 2015). The ageing society is reflected in an increasing number of older road users (Koppel & Berecki-Gisolf, 2015), especially considering the growing need for older adults to maintain individual mobility (Eby & Molnar, 2012). This development raises new issues of transportation research, since age-related changes in mobility patterns as well as sensory, cognitive, and motor functions reduce older adults’ traffic safety (Polders, Vlahogianni, Leopold, & Durso, 2015). Accordingly, new strategies to aid older drivers and their mobility needs are required, which could potentially be provided by emerging in-vehicle technologies (Karthaus & Falkenstein, 2016). The overall aim of present dissertation project was to evaluate whether in-vehicle technologies that appear promising to support older drivers can actually contribute to their individual mobility, which requires an improvement in aspects related to driving performance as well as the acceptance of such systems in this age group. Therefore, contact-analogue head-up displays (also labelled as Augmented Reality Displays, ARDs) and highly automated driving were selected as two exemplary technologies, representing completely different levels of driving automation and accordingly different approaches to support drivers. The ARD-technology represents a technical implementation approach for IVIS and therefore an example for Automation Level 0 (no automation; SAE International, 2014) by helping the driver to execute the driving task manually through useful information. In contrast, the HAD-technology aims at supporting the driver by taking over the driving task, which corresponds to Automation Level 4 (high automation; SAE International, 2014). Despite these different approaches, both technologies were previously assumed to have a strong potential to support especially older drivers (Meyer & Deix, 2014; Polders et al., 2015; Rusch et al., 2013; Schall et al., 2013). Three empirical studies were conducted to examine performance- and acceptance-related aspects of both technologies. All studies were carried out with a group of older drivers (maximum age range: 65 85 years) and a younger comparison group (maximum age range: 25-45 years) representing the ‘average’ (i.e. young, but experienced) driver in order to identify age-specific results. Focusing on performance-related aspects of the ARD-technology, Study I represents a reaction time experiment conducted in a driving simulator. One age-specific beneficial function of such an ARD is to provide prior information about approaching complex traffic situations, which addresses older drivers’ tendency to process multiple information successively (serially) rather than simultaneously (parallel) (Davidse, Hagenzieker, van Wolffelaar, & Brouwer, 2009; Küting & Krüger, 2002). Therefore, the aim of this study was to examine the effects of an ARD providing prior information about approaching intersections on drivers’ speed and accuracy of perceiving these intersections, which is considered a necessary precondition for a safe driving performance (Crundall & Underwood, 2011). Based on concerns about the counterproductive effects of presenting information via an ARD, especially in cases of inaccurate information, system failures were included in this examination. The ARD-information aided drivers from both age groups in identifying more relevant aspects of the intersections without increasing response time, indicating the potential of the system to support both older and younger drivers in complex traffic situations. Experiencing system failures (i.e. inaccurate information) did offset this positive effect for the study’s duration, particularly for older drivers. This might be because it was difficult to ignore inaccurate prior information due to their presentation via an ARD. Study II represents a driving simulator study on acceptance-related aspects of an ARD providing prior information about approaching intersections. This study focused on the effects of system experience on drivers’ acceptance as well as on the identification of age-specific acceptance barriers that could prevent older drivers from using the technology. In summary, older and younger drivers’ evaluation of the ARD was positive, with a tendency to more positive evaluations with than without system experience in the driving simulator. Compared to the younger group, older drivers reported a more positive attitude towards using the ARD, even though they evaluated their self-efficacy in handling the system and environmental conditions facilitating its usage as less strong. Both performance- and acceptance-related aspects of HAD were addressed in Study III, a two-stage driving simulator study. The focus of the performance perspective shifted in parallel with the shift of the human role from driver to passenger due to the increasing driving automation. Accordingly, the examination of HAD was focused on the human evaluation of the automated system’s driving performance. In this context, affective components of human-automation interaction, such as comfort and enjoyment, are considered important for the acceptance and thus usage of automated vehicles (Tischler & Renner, 2007). It is assumed that the implemented driving style has an impact on such affective components in the context of HAD (Bellem, Schönenberg, Krems, & Schrauf, 2016). One theoretical approach to increase the comfort of HAD recommends the implementation of familiar, natural driving styles to mimic human control (Elbanhawi, Simic, & Jazar, 2015). Therefore, the effects of driving automation and the familiarity of the HAD-style on driving comfort and enjoyment were examined. Automation increased both age groups’ comfort, but decreased younger drivers’ enjoyment. For all dependent variables, driving style familiarity significantly interacted with drivers’ age the same way: while younger drivers preferred a familiar HAD-style, older drivers preferred an unfamiliar driving style in a highly automated context. Accordingly, the familiarity approach can be supported at least for younger drivers, but not for older drivers, whose manual driving styles are characterised by strategies to compensate for age-related impairments of sensory, cognitive, or motor functions. HAD-style preferences of this age group seem to be more influenced by the desire to regain a driving style free from these compensation strategies than by a need for familiar driving manoeuvres. In parallel with the evaluation of the ARD, acceptance-related issues in the context of HAD included the effects of system experience on drivers’ acceptance and potential age-specific acceptance barriers. Considering a system-specific design issue, it was additionally examined whether drivers’ acceptance of HAD is modifiable by the familiarity of the implemented driving style. In this driving simulator study, members of both age groups showed slightly positive a priori acceptance ratings, which significantly increased after the initial experience and remained stable afterwards. Similar to drivers’ acceptance of the ARD, older drivers reported a more positive attitude towards using HAD despite their lower self-assessed self-efficacy and environmental conditions facilitating HAD-usage compared to younger drivers. Regarding HAD-style, acceptance was subject to the same interaction between drivers’ age and driving style familiarity as driving comfort and enjoyment. These findings demonstrate that effective approaches to support the independent mobility of older adults are provided by emerging in-vehicle technologies on different levels of driving automation. The majority of the performance-related improvements did apply to both older and younger drivers, confirming that automotive technologies suggested for older drivers have the potential to support drivers of other age groups as well. Regarding drivers’ acceptance, findings suggest that both systems would be accepted by different age groups, which correspondents to the results from the performance perspective. The comparable acceptance patterns identified for two systems at different stages of driving automation, such as ARDs and HAD, indicate underlying general aspects of older adults’ acceptance of in-vehicle technologies. This includes their strong need to preserve their individual mobility as well as their lower self-efficacy in handling relevant technologies and insufficient access to a support infrastructure. These insights can enrich both theories of older drivers’ acceptance of in-vehicle technologies and measures to ensure the successful development and introduction of systems aiding them in maintaining a safe individual mobility. Considering the importance of driving for older adults’ physiological and psychological well-being (e.g. Adler & Rottunda, 2006; Lutin, Kornhauser, & Lerner-Lam, 2013), these results emphasise the potential of emerging in-vehicle technologies to improve both older drivers’ traffic safety and quality of life.:OVERVIEW 4 LIST OF FIGURES 5 LIST OF TABLES 7 LIST OF ABBREVIATIONS 8 SUMMARY 9 ZUSAMMENFASSUNG 12 1 INTRODUCTION 16 2 THEORETICAL BACKGROUND 18 2.1 The Driving Task 18 2.1.1 The Extended Control Model (ECOM) 18 2.1.2 Demands on the Driver 21 2.2 Characteristics of Older Drivers 22 2.2.1 Age-Related Functional Limitations 23 2.2.2 Compensatory Strategies 25 2.2.3 Accident Involvement and Consequences 25 2.2.4 The Relevance of Driving for Older Adults 27 2.3 Supporting Older Drivers through In-Vehicle Technologies 28 2.3.1 Taxonomy of In-Vehicle Technologies 29 2.3.2 Selected In-Vehicle Technologies Suitable for Older Drivers 31 2.3.3 Augmented Reality Display (ARD) 32 2.3.3.1 Support Potential for Older Drivers 33 2.3.3.2 Speed and Accuracy of Perceiving Traffic Situations 34 2.3.4 Highly Automated Driving (HAD) 34 2.3.4.1 Support Potential for Older Drivers 35 2.3.4.2 Driving Comfort and Driving Enjoyment 36 2.3.4.3 Automated Driving Style 38 2.3.5 System Acceptance 39 2.3.5.1 Definition 39 2.3.5.2 General Technology Acceptance of Older Adults 41 2.3.5.3 Acceptance of ARDs 41 2.3.5.4 Acceptance of HAD 42 3 OVERALL RESEARCH QUESTIONS 44 4 OVERALL METHODOLOGICAL CONSIDERATIONS 47 5 STUDY I: AUGMENTED REALITY DISPLAY – PERFORMANCE ASPECTS 48 5.1 Aims and Research Hypotheses 49 5.2 Method 50 5.2.1 Study Design 50 5.2.2 Participants 50 5.2.3 The Surrogate Complexity Method (SCM) 50 5.2.3.1 Basic Principle 50 5.2.3.2 Dependent Variables 51 5.2.4 Implementation of the SCM for the ARD-Evaluation 52 5.2.4.1 Trial Structure 52 5.2.4.2 Variation of ARD-Information 53 5.2.4.3 Visual Material 54 5.2.5 Setting 55 5.2.6 Procedure 55 5.3 Results 56 5.3.1 Data Preparation 56 5.3.2 Validity of the SCM 57 5.3.3 Response Accuracy 57 5.3.4 Response Time 58 5.4 Discussion 59 6 STUDY II: AUGMENTED REALITY DISPLAY – ACCEPTANCE ASPECTS 61 6.1 Aims and Research Questions 61 6.2 Method 62 6.2.1 Study Design 62 6.2.2 Participants 62 6.2.3 Facilities and Simulated Route 64 6.2.4 Assessment of Drivers’ Acceptance 65 6.2.5 Procedure 66 6.3 Results 66 6.3.1 Drivers’ Attitude towards the ARD 66 6.3.2 Determinants of Drivers’ Acceptance 67 6.4 Discussion 70 7 STUDY III: HIGHLY AUTOMATED DRIVING – PERFORMANCE AND ACCEPTANCE ASPECTS 72 7.1 Aims and Research Questions 72 7.2 Method 74 7.2.1 Study Design 74 7.2.2 Participants 74 7.2.3 Facilities and Simulated Route 75 7.2.4 Questionnaires and Online Assessment of Driving Comfort 75 7.2.5 Procedure 77 7.3 Results 79 7.3.1 Data Preparation 79 7.3.2 Effects of System Experience on Drivers’ Acceptance 81 7.3.3 Effects of Driving Automation on Driving Comfort and Enjoyment 83 7.3.4 Effects of Driving Style Familiarity on Driving Comfort, Enjoyment, and Acceptance 84 7.4 Discussion 90 8 GENERAL DISCUSSION AND CONCLUSIONS 96 8.1 Limitations 96 8.2 Theoretical and Practical Implications 97 8.2.1 Performance-Related Aspects 98 8.2.2 Acceptance-Related Aspects 100 8.3 Methodological Implications 103 REFERENCES 105 APPENDIX 128 ACKNOWLEDGEMENT OF FUNDING 134 CURRICULUM VITAE 135 PUBLICATIONS 137 / Im Zuge des aktuellen demografischen Wandels wird für zahlreiche Länder der Welt eine stetige Zunahme des Bevölkerungsanteils von Personen im Alter von 65 Jahren und älter prognostiziert (UN DESA Population Division, 2015). Die daraus resultierende alternde Gesellschaft spiegelt sich auch in der steigenden Anzahl älterer Verkehrsteilnehmer wieder (Koppel & Berecki-Gisolf, 2015). Dieser Effekt wird durch das ebenfalls ansteigende Bedürfnis älterer Personen, ihre Individualmobilität auch bis ins hohe Alter hinein aufrecht zu erhalten, noch verstärkt (Eby & Molnar, 2012). Berücksichtigt man die Auswirkungen altersbedingter Veränderungen von Mobilitätsmustern und fahrrelevanten Fähigkeiten auf die Sicherheit älterer Verkehrsteilnehmer (Polders et al., 2015), stellt diese demographische Entwicklung neue Herausforderungen an die Verkehrsforschung. So bedarf es neuartiger Strategien zur Unterstützung älterer Fahrzeugführer und ihrer Mobilitätsbedürfnisse. Aufgrund aktueller technologischer Entwicklungen eröffnen vor allem durch neuartige Fahrzeugtechnologien zur Fahrerunterstützung innovative Möglichkeiten, diesem Bedarf gerecht zu werden (Karthaus & Falkenstein, 2016). An diesem Punkt setzt die vorliegende Dissertation an. Ziel des Dissertationsprojektes war es zu evaluieren, inwieweit aktuell in Entwicklung befindliche Fahrzeugtechnologien, die aus theoretischer Sicht als geeignete Mittel zur Unterstützung älterer Fahrer erscheinen, tatsächlich zu deren Individualmobilität beitragen können. Um das Potential derartiger Technologien abzuschätzen, wurde einerseits untersucht, inwieweit sie zur Verbesserung von Variablen, die in Beziehung zur Fahrleistung stehen, beitragen können. Anderseits wurde ihre Akzeptanz bei potentiellen zukünftigen Nutzern evaluiert. Für diese Untersuchungen wurden zwei exemplarische Technologien als Repräsentanten grundlegend unterschiedlicher Stufen der Fahrzeugautomatisierung ausgewählt: ein kontaktanaloge Head-up Display (auch Augmented Reality Display, ARD) und hochautomatisiertes Fahren. ARDs stellen einen technologischen Ansatz zur Implementierung von Fahrerinformationssystemen und dementsprechend ein Beispiel für Automatisierungsstufe 0 (no automation; SAE International, 2014) dar, indem sie den Fahrer durch die Bereitstellung verkehrsrelevanter Informationen bei der manuellen Ausführung der Fahraufgabe unterstützen. Im Gegensatz dazu zielt die Technologie des hochautomatisierten Fahrens auf eine Unterstützung des Fahrers durch die vollständige Übernahme der Fahraufgabe ab, was Automatisierungsstufe 4 (high automation; SAE International, 2014) entspricht. Trotz dieser grundlegend unterschiedlichen Ansätze wird beiden Technologien ein hohes Potential zur Unterstützung insbesondere älterer Fahrer zugesprochen (Meyer & Deix, 2014; Polders et al., 2015; Rusch et al., 2013; Schall et al., 2013). Die Untersuchung Performanz- und Akzeptanz-bezogener Aspekte beider Technologien erfolgte im Rahmen von drei empirische Studien. Um altersspezifische Befunde identifizieren zu können, wurden allen Studien mit Vertretern der Zielgruppe von älteren Fahrern (65-85 Jahre alt) sowie einer jüngeren Vergleichsgruppe ‚durchschnittlicher‘ (d.h. junger, erfahrener) Fahrer (25-45 Jahre alt) durchgeführt. Bei Studie I handelte es sich um eine im Fahrsimulator durchgeführte Reaktionszeitstudie, in deren Rahmen Leistungs-bezogene Aspekte von ARDs untersucht wurden. Unter den vielfältigen Möglichkeiten zur Anwendung dieser Technologie wird vor allem die Präsentation von Vorinformationen über bevorstehende komplexe Fahrsituationen während der Fahrt als gewinnbringend für ältere Fahrer eingestuft. Diese Strategie adressiert die Tendenz älterer Fahrer zu einer eher seriellen als parallelen Verarbeitung gleichzeitig verfügbarer Informationen während der Fahrt (Davidse et al., 2009; Küting & Krüger, 2002). Vor diesem Hintergrund lag der Fokus von Studie I auf den Effekten einer kontaktanalogen Präsentation von Vorinformationen über bevorstehende Kreuzungen auf die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Wahrnehmung dieser Kreuzungen durch den Fahrer, was eine Grundvoraussetzung für eine sichere Fahrleistung darstellt (Crundall & Underwood, 2011). Basierend auf bestehenden Befürchtungen über kontraproduktive Effekte einer kontaktanalogen Informationsdarstellung während der Fahrt, insbesondere im Falle inkorrekter Informationen, wurden zudem die Auswirkungen von Systemfehlern untersucht. Mit Hilfe der kontaktanalogen Vorinformationen gelang es sowohl älteren als auch jüngeren Fahrern, ohne erhöhten Zeitbedarf einen höheren Anteil relevanter Aspekte in Kreuzungssituationen wahrzunehmen. Allerdings wurde die positive Systemwirkung durch das Erleben von Systemfehlern (in diesem Fall inkorrekten Vorinformationen) zumindest für die Dauer der Untersuchung aufgehoben. Dieser Effekt war besonders ausgeprägt für ältere Fahrer und könnte auf die Schwierigkeit, inkorrekte Informationen auf Grund ihrer Darstellung im ARD zu ignorieren, zurückzuführen sein. Studie II stellte eine Fahrsimulatorstudie zu Akzeptanz-bezogenen Aspekten eines ARDs, welches dem Fahrer Vorinformationen über bevorstehende Kreuzungen zur Verfügung stellt, dar. Inhalt dieser Studie waren zum einen die Effekte von Systemerfahrung auf die Nutzerakzeptanz des Systems, zum anderen altersspezifische Akzeptanzbarrieren, welche ältere Fahrer potentiell von der Nutzung der Technologie abhalten könnten. Insgesamt bewerteten sowohl ältere als auch jüngere Fahrer das ARD positiv. Dabei fielen Bewertungen auf Basis von Systemerfahrung im Fahrsimulator tendenziell besser aus als Bewertungen ohne vorherige Systemerfahrung. Obwohl ältere Fahrer im Vergleich zu jüngeren Fahrern ihre Selbstwirksamkeit im Umgang mit dem ARD sowie Umgebungsfaktoren, welche dessen Nutzung unterstützen könnten, als geringer ausgeprägt wahrnahmen, war die positive Einstellung gegenüber der Nutzung des Systems bei ihnen im Durchschnitt stärker ausgeprägt. Leistungs- und Akzeptanz-bezogene Aspekte des hochautomatisierten Fahrens wurden in Studie III, einer zweistufigen Fahrsimulatorstudie, untersucht. Parallel zur Veränderung der Rolle des Menschen vom Fahrzeugführer zum Passagier im Zuge der zunehmenden Fahrzeugautomatisierung veränderte sich dabei auch der Fokus der Leistungsperspektive. Dem entsprechend stand die Bewertung der Fahrleistung des automatisierten Systems durch den mitfahrenden Menschen im Mittelpunkt dieser Untersuchung. Affektive Komponenten der Mensch-Automatisierungs-Interaktion wie Fahrkomfort und Fahrspaß werden in diesem Kontext als bedeutsam zur Gewährleistung der Nutzerakzeptanz und damit auch Nutzung automatisierter Fahrzeuge betrachtet (Tischler & Renner, 2007). Es wird angenommen, dass derartige affektive Komponenten im Kontext des hochautomatisierten Fahrens vor allem vom implementierten Fahrstil abhängen (Bellem et al., 2016). In einem theoretischen Ansatz zur Verbesserung des Fahrkomforts wird die Implementierung vertrauter (d.h. dem eigenen manuellen Fahrstil ähnlicher) Fahrstile empfohlen, um einen menschlichen Fahrzeugführer nachzuahmen und so Bedenken gegenüber einer automatisierten Fahrzeugführung abzubauen (Elbanhawi et al., 2015). Diesem Ansatz folgend wurden in Studie III die Effekte der Fahrzeugautomatisierung sowie der Ähnlichkeit des implementierten Fahrstils zum individuellen manuellen Fahrstil des jeweiligen Fahrers auf Fahrkomfort und Fahrspaß untersucht. Es konnte gezeigt werden, dass mit höherer Automatisierung der Fahrkomfort älterer und jüngerer Fahrer anstieg, der Fahrspaß jüngerer Fahrer sich jedoch verringerte. Alle abhängigen Variablen wurden von einer vergleichbaren Interaktion zwischen Fahreralter und Fahrstilähnlichkeit beeinflusst: Während jüngere Fahrer hochautomatisierte Fahrstile bevorzugten, die ihren jeweiligen manuellen Fahrstilen ähnelten, präferierten ältere Fahrer im hochautomatisierten Kontext eher unähnliche Fahrstile. Dem entsprechend kann der Vertrautheitsansatz basierend auf den Ergebnissen von Studie III zumindest für jüngere Fahrer unterstützt werden, nicht aber für die Zielgruppe älterer Fahrer, deren manuelle Fahrstile durch Kompensationsstrategien zum Ausgleich altersbedingter Einschränkungen ihrer sensorischen, kognitiven und motorischen Fähigkeiten geprägt sind. Fahrstilpräferenzen im hochautomatisierten Kontext scheinen in dieser Altersgruppe mehr von dem Wunsch, einen von diesen Kompensationsstrategien unbeeinträchtigten Fahrstil wiederzuerlangen, geprägt zu sein als von dem Bedürfnis nach vertraut gestalteten Fahrmanövern. Analog zur Evaluation des ARDs beinhaltete die Untersuchung Akzeptanz-bezogener Aspekte des hochautomatisierten Fahrens die Effekte von Systemerfahrung auf die Nutzerakzeptanz sowie potentielle altersspezifische Akzeptanzbarrieren. Einen systemspezifischen Designaspekt aufgreifend wurde zudem untersucht, ob die Nutzerakzeptanz des hochautomatisierten Fahrens ebenfalls durch den implementierten Fahrstil modifizierbar ist. Fahrer beider Altersgruppen berichteten tendenziell positive a priori Akzeptanzwerte, welche sich nach der Ersterfahrung mit dem System signifikant erhöhten und sich anschließend stabilisierten. Vergleichbar mit den Ergebnissen zum ARD war die positive Einstellung gegenüber der Nutzung eines hochautomatisierten Fahrzeuges bei älteren Fahrern im Durchschnitt stärker ausgeprägt als bei jüngeren, obwohl sie ihre Selbstwirksamkeit im Umgang mit dem System sowie unterstützende Umgebungsfaktoren als geringer ausgeprägt bewerteten. Bezüglich des hochautomatisierten Fahrstils unterlag die Systemakzeptanz derselben Interaktion zwischen Fahreralter und Fahrstilähnlichkeit wie Fahrkomfort und Fahrspaß. Diese Ergebnisse demonstrieren, dass Fahrzeugtechnologien auf verschiedenen Automatisierungsstufen effektive Ansätze zur Unterstützung der Individualmobilität älterer Personen liefern können. Die Mehrzahl der identifizierten Leistungs-bezogenen Verbesserungen zeigte sich sowohl für ältere als auch jüngere Fahrer. Diese Befunde weißen auf das Potential von Systemen, welche den Bedürfnissen älterer Fahrer entsprechen, zur Unterstützung verschiedener Altersgruppen hin. Die Ergebnisse der Akzeptanzperspektive deuten an, dass die evaluierten Systeme von Fahrern verschiedener Altersgruppen akzeptiert werden würden, was die Ergebnisse der Leistungsebene widerspiegelt. Die Vergleichbarkeit der Muster verschiedener Akzeptanzprädiktoren, welche für zwei Systeme auf grundlegend unterschiedlichen Automatisierungsstufen identifiziert werden konnten, legt die Existenz zugrundeliegender genereller Aspekte der Fahrzeugtechnologie-Akzeptanz älterer Fahrer nahe. Diese beinhalten deren stark ausgeprägtes Bedürfnis zur Erhaltung ihrer Individualmobilität sowie deren geringere Selbstwirksamkeit im Umgang mit relevanten Technologien und den unzureichenden Zugang zu unterstützenden Infrastrukturen. Diese Erkenntnisse liefern Implikationen für theoretische Modelle der Akzeptanz von Fahrzeugtechnologien durch ältere Fahrer sowie für Maßnahmen zur Absicherung einer erfolgreichen Entwicklung und Markteinführung von Systemen, die darauf abzielen, ältere Menschen beim Erhalt ihrer Individualmobilität zu unterstützen. Berücksichtigt man die Bedeutsamkeit des Fahrens eines eigenen Automobils für das physiologische und psychologische Wohlbefinden im Alter (Adler & Rottunda, 2006; Lutin et al., 2013; Whelan, Langford, Oxley, Koppel, & Charlton, 2006), unterstreichen diese Ergebnisse das Potential neu entstehender Fahrerunterstützungstechnologien für die Verbesserung der Verkehrssicherheit, aber auch Lebensqualität älterer Menschen.:OVERVIEW 4 LIST OF FIGURES 5 LIST OF TABLES 7 LIST OF ABBREVIATIONS 8 SUMMARY 9 ZUSAMMENFASSUNG 12 1 INTRODUCTION 16 2 THEORETICAL BACKGROUND 18 2.1 The Driving Task 18 2.1.1 The Extended Control Model (ECOM) 18 2.1.2 Demands on the Driver 21 2.2 Characteristics of Older Drivers 22 2.2.1 Age-Related Functional Limitations 23 2.2.2 Compensatory Strategies 25 2.2.3 Accident Involvement and Consequences 25 2.2.4 The Relevance of Driving for Older Adults 27 2.3 Supporting Older Drivers through In-Vehicle Technologies 28 2.3.1 Taxonomy of In-Vehicle Technologies 29 2.3.2 Selected In-Vehicle Technologies Suitable for Older Drivers 31 2.3.3 Augmented Reality Display (ARD) 32 2.3.3.1 Support Potential for Older Drivers 33 2.3.3.2 Speed and Accuracy of Perceiving Traffic Situations 34 2.3.4 Highly Automated Driving (HAD) 34 2.3.4.1 Support Potential for Older Drivers 35 2.3.4.2 Driving Comfort and Driving Enjoyment 36 2.3.4.3 Automated Driving Style 38 2.3.5 System Acceptance 39 2.3.5.1 Definition 39 2.3.5.2 General Technology Acceptance of Older Adults 41 2.3.5.3 Acceptance of ARDs 41 2.3.5.4 Acceptance of HAD 42 3 OVERALL RESEARCH QUESTIONS 44 4 OVERALL METHODOLOGICAL CONSIDERATIONS 47 5 STUDY I: AUGMENTED REALITY DISPLAY – PERFORMANCE ASPECTS 48 5.1 Aims and Research Hypotheses 49 5.2 Method 50 5.2.1 Study Design 50 5.2.2 Participants 50 5.2.3 The Surrogate Complexity Method (SCM) 50 5.2.3.1 Basic Principle 50 5.2.3.2 Dependent Variables 51 5.2.4 Implementation of the SCM for the ARD-Evaluation 52 5.2.4.1 Trial Structure 52 5.2.4.2 Variation of ARD-Information 53 5.2.4.3 Visual Material 54 5.2.5 Setting 55 5.2.6 Procedure 55 5.3 Results 56 5.3.1 Data Preparation 56 5.3.2 Validity of the SCM 57 5.3.3 Response Accuracy 57 5.3.4 Response Time 58 5.4 Discussion 59 6 STUDY II: AUGMENTED REALITY DISPLAY – ACCEPTANCE ASPECTS 61 6.1 Aims and Research Questions 61 6.2 Method 62 6.2.1 Study Design 62 6.2.2 Participants 62 6.2.3 Facilities and Simulated Route 64 6.2.4 Assessment of Drivers’ Acceptance 65 6.2.5 Procedure 66 6.3 Results 66 6.3.1 Drivers’ Attitude towards the ARD 66 6.3.2 Determinants of Drivers’ Acceptance 67 6.4 Discussion 70 7 STUDY III: HIGHLY AUTOMATED DRIVING – PERFORMANCE AND ACCEPTANCE ASPECTS 72 7.1 Aims and Research Questions 72 7.2 Method 74 7.2.1 Study Design 74 7.2.2 Participants 74 7.2.3 Facilities and Simulated Route 75 7.2.4 Questionnaires and Online Assessment of Driving Comfort 75 7.2.5 Procedure 77 7.3 Results 79 7.3.1 Data Preparation 79 7.3.2 Effects of System Experience on Drivers’ Acceptance 81 7.3.3 Effects of Driving Automation on Driving Comfort and Enjoyment 83 7.3.4 Effects of Driving Style Familiarity on Driving Comfort, Enjoyment, and Acceptance 84 7.4 Discussion 90 8 GENERAL DISCUSSION AND CONCLUSIONS 96 8.1 Limitations 96 8.2 Theoretical and Practical Implications 97 8.2.1 Performance-Related Aspects 98 8.2.2 Acceptance-Related Aspects 100 8.3 Methodological Implications 103 REFERENCES 105 APPENDIX 128 ACKNOWLEDGEMENT OF FUNDING 134 CURRICULUM VITAE 135 PUBLICATIONS 137

In the near future, more vehicles will have automated functions. The traffic system will probably be a shared space of automated and manually driven vehicles for a long time. During this period of mixed traffic, communication between any types of road users will become an important demand for automated vehicles (AV). This PhD project focuses on vulnerable road users, namely pedestrians, in cooperative situations with AVs to establish comfortable interactions in the future. The first aim is to understand current pedestrian behaviour in cooperative negotiation situations with manual driven cars. Therefore, an observational study was conducted to explore interaction types and parameters that can be used to derive implications for automated driving. In this study, 121 interaction sequences were annotated using the type-building content analyses to identify specific interaction types. Those interaction types were distinguished by means of the parameters head movement and walking behaviour. As a result, three types of interaction (sufficient visual assurance, frequent visual assurance and poor visual assurance) were found. As a conclusion, the role of the parameters head movement and walking behaviour as well as the interaction types were discussed regarding their applicability for communication technologies and algorithms. Further, the AV has to be capable of communicating with pedestrians and therefore has to establish a suitable compensation for current pedestrian-driver communication. The implementation of additional external communication interfaces is supposed to challenge this problem, which leads to the second aim of this thesis: pedestrian needs, and design and assessment criteria for communication interfaces. A focus group discussion (n = 6) addressed the identification of pedestrian needs and concerns when interacting with Human-Machine Interfaces (HMI) in automated driving. Here, several communication interfaces were evaluated in order to implement smooth and comfortable communication. This qualitative approach was followed by an experimental video simulation study (n = 25) based on the results of the focus group discussion regarding design and assessment criteria. For the video simulation study, HMI designs were created with variations in position, type and coding of the message, and technology. These were assessed by 25 subjects according to evaluation criteria concluded from the focus discussion: recognisability, unambiguousness, interaction comfort and intuitive comprehensibility. The results showed that direct instructions to cross the street are preferred over status information about the vehicle, and that large-scale text-based messages from the vehicle to the pedestrian deliver better results. Design recommendations for HMIs for communication between automated vehicles are derived, and the extent to which external HMIs may supplement informal communication strategies such as vehicle movement or braking manoeuvres is discussed. As a conclusion, the third aim of this PhD project addressed whether informal communication cues in terms of vehicle movement could be suitable for pedestrian-AV communication. Therefore, the detection performance of different vehicle movements as well as several parameters such as deceleration rate were brought into focus. To address the applicability of informal pedestrian-AV communication, three experimental studies were carried out within this PhD project. The first study focused on the detection of both vehicle acceleration and deceleration. A video simulation was conducted regarding the independent variables vehicle speed (20 and 40 km/h), daylight (morning, dusk, evening), onset time regarding the change of movement (early, late) and acceleration rate (positive, negative, none) were varied. The task of the participants (n = 33) was to indicate by pressing a button when they detected changes in the approaching car movement. Furthermore, they had to decide what kind of movement it was (deceleration/acceleration). Results showed a bad detection performance for vehicle acceleration, so there were no further inferential analyses on that variable. For vehicle decelerations, significant results were revealed for deceleration rate and vehicle speed. The higher the deceleration rate and the lower the speed, the shorter detection times. The variable daylight did not reveal a significant influence on detection performance. The onset of deceleration showed significant results regarding the 20 km/h speed condition, which is however confounded by the interaction with deceleration rate. The discussion addressed methodological limitations, as well as perceptional constructs, such as the “Tau-Hypothesis” to explain the results. As recommendation, accelerations are probably not a suitable informal communication cue. The detection of deceleration showed better results, thus the subsequent studies focused in more detail on deceleration. The second video simulation study regarding informal communication cues addressed the detection of deceleration using only the lower speed condition (20 km/h). The deceleration rate was adjusted to a continuous variable ranging from -3.5 m/s² to -1.5 m/s². Further, the variable vehicle size (large, medium, and small) and the onset of deceleration (early, late) were varied. Participants (n = 25) had to indicate, when they perceived a deceleration. Results confirmed the significant influence of deceleration rate, as mentioned in the study before. Further, the onset of deceleration as well as an interaction of deceleration rate and onset of deceleration were again found to reveal significant results. Vehicle size also influenced the detection performance in a significant way. Nevertheless, this effect was mainly driven by the large vehicle. As a main conclusion, there is probably no “one-fits-all” solution for the AV deceleration algorithm that is always perceived properly. Limitations of the study as well as aspects of comfortable deceleration from the perspectives of both pedestrians and drivers were taken into account. The third study regarding informal communication addressed a major limitation of the video simulations mentioned above, namely the lack of realism. Therefore, a realistic field study using a vehicle with automated longitudinal control was conducted. The variables vehicle speed (20 km/h, 30 km/h), deceleration rate (-0.7 m/s², -1.4 m/s², -2.1 m/s²) and onset of deceleration (early, late) were manipulated. The participants (n = 23) again had to indicate when they perceived a deceleration manœuvre. Compared to both video simulations, a clear reduction of detection time was revealed, almost regardless of deceleration rate, vehicle speed or onset of deceleration. This result supports the assumption that realistic environments provide more information sources which can be used to detect vehicle deceleration compared to the simulation. Further, the study showed that deceleration was detected reliably (even for very low deceleration rates) and supports the use of this form of vehicle movement as the recommended informal communication cue. For AV technology it can be confirmed that smooth and early deceleration would be suitable for the perception of deceleration which also supports the aim of comfortable interactions both for pedestrians and drivers/passengers.:LIST OF FIGURES 6 LIST OF TABLES 9 LIST OF ABBREVIATIONS 10 ACKNOWLEDGEMENTS 11 SUMMARY 12 ZUSAMMENFASSUNG 15 1 INTRODUCTION 19 2 THEORETICAL BACKGROUND 21 2.1 Pedestrian Behaviour Studies 21 2.1.1 Demographics and Personality 22 2.1.2 Expectations and Past Experiences 23 2.1.3 Abilities 23 2.1.4 Social Factors 26 2.1.5 Environmental Factors 26 2.2 Current Communication and Interaction between Pedestrians and Vehicles 27 2.2.1 Definition of Communication and Interaction in Road Traffic 27 2.2.2 Formal and Informal Communication in Road Traffic 28 2.2.3 Behavioural Characteristics of Informal Communication between Pedestrians and Vehicles 29 2.3 Levels of Vehicle Automation 34 2.4 Communication with Pedestrians in the Context of Automated Driving 35 2.4.1 Explicit Communication between Pedestrians and Automated Vehicles 36 2.4.2 Implicit Communication between Pedestrians and Automated Vehicles 42 3 OVERALL RESEARCH QUESTIONS 45 4 OVERALL METHODOLOGICAL CONSIDERATIONS 48 4.1 Video Recording Session 48 4.2 Simulation Software and Video Editing 50 5 STUDY I: Observation of Interaction between Pedestrians and Vehicles 52 5.1 Aims and Research Questions 52 5.2 Data Collection 52 5.3 Annotation Procedure and Analysis 53 5.4 Results 55 5.4.1 Type: “sufficient frequency of visual assurance” 57 5.4.2 Type: “frequent visual assurance” 57 5.4.3 Type: “poor visual assurance” 58 5.5 Discussion 59 6 STUDY II: HMI Development and Evaluation 62 6.1 Aims and Research Questions 62 6.2 Method Study IIa: Focus Group Discussion 63 6.2.1 Participants 63 6.2.2 Research Design 63 6.2.3 Procedure 64 6.2.4 Material 65 6.3 Results Study IIa: Focus Group Discussion 65 6.3.1 Benefits and Disadvantages for each HMI category 65 6.3.2 General Concerns, Benefits and Design Criteria 66 6.4 Method Study IIb: Video Simulation 67 6.4.1 Participants 67 6.4.2 Research Design 68 6.4.3 Procedure 70 6.4.4 Material 70 6.5 Results Study IIb: Video Simulation 71 6.5.1 HMI Technology 72 6.5.2 Type of Information 72 6.5.3 Position of Information 72 6.5.4 Coding of Information 73 6.5.5 Intuitive Comprehensibility 73 6.5.6 Recognisability 74 6.5.7 Unambiguousness 76 6.5.8 Interaction Comfort 78 6.6 Discussion 80 7 STUDY III: Vehicle Movement as Implicit Communication 85 7.1 Aims and Research Questions 85 7.2 Method 86 7.2.1 Participants 86 7.2.2 Research Design 86 7.2.3 Procedure 87 7.2.4 Material 90 7.3 Results 90 7.3.1 Detection of Deceleration and Acceleration 90 7.3.2 Daylight 91 7.3.3 Vehicle Speed 91 7.3.4 Deceleration Rate 92 7.3.5 Onset of Deceleration 92 7.3.6 Inferential Analyses regarding Vehicle Speed, Deceleration Rate and Onset of Deceleration 93 7.3.7 Exploration of perceived comfort and safety of different deceleration patterns 96 7.4 Discussion 98 8 STUDY IV: Parameter of Braking for Implicit Communication 101 8.1 Aims and Research Questions 101 8.2 Method 101 8.2.1 Participants 101 8.2.2 Research Design 102 8.2.3 Procedure 103 8.2.4 Material 103 8.3 Results 103 8.3.1 Inferential Analysis regarding Vehicle Size, Deceleration Rate and Onset of Deceleration 104 8.4 Discussion 106 9 STUDY V: Field Study 108 9.1 Aims and Research Questions 108 9.2 Method 108 9.2.1 Participants 109 9.2.2 Research Design 109 9.2.3 Procedure 111 9.2.4 Material 112 9.3 Results 114 9.3.1 Inferential Analysis regarding Vehicle Speed, Deceleration Rate and Onset of Deceleration 114 9.4 Discussion 116 10 GENERAL DISCUSSION AND CONCLUSION 118 10.1 Theoretical and Practical Considerations 118 10.2 Limitations and Directions for Future Research 123 REFERENCES 126 APPENDIX 140 CURRICULUM VITAE AND PUBLICATIONS 143 / Bereits heute verfügen Fahrzeuge über hoch entwickelte Technologien und automatisierte Funktionen, die den Fahrer in verschiedensten Verkehrssituationen unterstützen (z.B. Spurhalteassistent). Der Trend zur Fahrzeugautomatisierung wird sich höchstwahrscheinlich fortsetzen und Fahrzeuge mit höheren Automationsgraden bis hin zur vollständigen Automatisierung werden einen bedeutenden Teil des zukünftigen Verkehrssystems repräsentieren. Das Verkehrssystem wird für lange Zeit ein gemeinsamer Raum von automatisierten und nicht-automatisierten Fahrzeugen sein. Während dieser Zeit des gemischten Verkehrs, wird die Kommunikation zwischen allen Arten von Verkehrsteilnehmern eine wichtige Herausforderung für automatisierte Fahrzeuge darstellen. Diese Dissertation konzentriert sich daher auf Kommunikationsszenarien zwischen Fußgänger und zukünftig automatisierten Fahrzeugen, mit dem Anspruch Interaktionen komfortabel zu gestalten. Das erste Ziel der Arbeit besteht darin, das aktuelle Fußgängerverhalten in kooperativen Verhandlungssituationen mit nicht-automatisierten Fahrzeugen zu analysieren. Daher wurde eine Beobachtungsstudie durchgeführt, um Interaktionstypen und Parameter zu untersuchen, die zur Ableitung von Implikationen für das automatisierte Fahren verwendet werden können. In dieser Studie wurden 121 Interaktionssequenzen annotiert und mittels typenbildender Inhaltsanalyse untersucht, um spezifische Interaktionstypen zu identifizieren. Diese Interaktionstypen wurden anhand der Parameter Kopfbewegung und Gehverhalten der Fußgänger unterschieden. Als Ergebnis wurden drei Arten der Interaktion gefunden (ausreichende visuelle Absicherung, häufige visuelle Absicherung und geringe visuelle Absicherung). Als Schlussfolgerung wurde die Rolle der Parameter Kopfbewegung und Gehverhalten sowie die Interaktionstypen bezüglich ihrer Implikationen für Kommunikationstechnologien (z.B. Sensoranforderungen) und Algorithmen für automatisierte Fahrzeuge diskutiert. Ein automatisiertes Fahrzeug muss zukünftig in der Lage sein, Fußgänger nicht nur sicher zu detektieren sondern zudem mit Fußgängern zu kommunizieren. Hierfür muss eine geeignete Kommunikationsschnittstelle (HMI) vorhanden sein, welche Mechanismen der gegenwärtigen Fußgänger-Fahrzeug-Kommunikation adressiert. Die Gestaltung zusätzlicher HMIs zur expliziten Kommunikation stellt das zweite Ziel dieser Arbeit dar. In einer Kombination aus qualitativen und experimentellen Methoden wurden zuerst die Fußgängerbedürfnisse an HMIs exploriert um darauf aufbauend Gestaltungs- und Bewertungskriterien abzuleiten und zu prüfen. Eine Fokusgruppendiskussion (n = 6) befasste sich mit der Identifizierung von Fußgängerbedürfnissen und -problemen bei der Interaktion mit externen HMIs für automatisierte Fahrzeuge. Hier wurden mehrere Kommunikationsschnittstellen recherchiert und evaluiert. Diesem qualitativen Ansatz folgte eine experimentelle Videosimulationsstudie (n = 25), basierend auf den Ergebnissen der Fokusgruppendiskussion zu Design- und Bewertungskriterien. Für die Videosimulationsstudie wurden HMI-Designs mit Variationen in Position (Windschutzscheibe, Kühlergrill, Straße), Inhalt (Anweisung weiter zugehen vs. Statusinformation des Fahrzeugs) und Codierung (Text vs. Symbol) der Nachricht an den Fußgänger und Art des HMIs (LED Lichtleiste, LED Display, Projektionen) erstellt. Diese wurden von 25 Probanden anhand der Kriterien Erkennbarkeit, Eindeutigkeit, Interaktionskomfort und intuitive Verständlichkeit bewertet. Die Ergebnisse zeigten, dass direkte Anweisungen zum Überqueren der Straße den Statusinformationen über das Fahrzeug vorgezogen werden und dass großflächige textbasierte Nachrichten vom Fahrzeug zum Fußgänger bessere Ergebnisse liefern. Es werden Gestaltungsempfehlungen für HMIs zur Kommunikation zwischen automatisierten Fahrzeugen abgeleitet und diskutiert, inwieweit externe HMIs informelle Kommunikationsmechanismen wie das Erkennen von Fahrzeugbremsungen ergänzen. Das dritte Ziel dieser Dissertation besteht darin, zu untersuchen, inwiefern informelle Kommunikationselemente wie Fahrzeugbewegungen für eine komfortable Interaktion zwischen Fußgängern und automatisierten Fahrzeugen genutzt werden könnten. Konkret wurde adressiert, welche Parameter einen Einfluss auf die Erkennung von verschiedenen Fahrzeugbewegungen haben. Dazu wurden im Rahmen dieses Promotionsvorhabens drei experimentelle Studien durchgeführt. Die erste Studie konzentrierte sich auf die Erkennung von Fahrzeugbeschleunigung und – Verzögerungen im Rahmen einer Videosimulation. Es wurden die unabhängigen Variablen Fahrzeuggeschwindigkeit (20 und 40 km/h), Tageslicht (morgens, abends, abends), Initiierungszeitpunkt der Bewegungsänderung (früh, spät) und Beschleunigungsrate (positiv, negativ, keine) manipuliert. Die Aufgabe der Probanden (n = 33) bestand darin, anzuzeigen, wenn sie Veränderungen in der Bewegung eines sich nähernden Fahrzeuges feststellten. Außerdem mussten die Probanden entscheiden, welche Art von Bewegungsänderung sie wahrgenommen haben (Verzögerung/Beschleunigung). Die Ergebnisse zeigten eine schlechte Erkennungsleistung für die Fahrzeugbeschleunigung. Für Fahrzeugverzögerungen wurden signifikante Ergebnisse für die Verzögerungsrate und die Fahrzeuggeschwindigkeit aufgezeigt. Je stärker die Verzögerung und je niedriger die Geschwindigkeit, desto kürzer die Erkennungszeiten. In der Tageslichtlichtbedingung zeigte sich kein signifikanter Einfluss auf die Detektionsleistung. Der Initiierungszeitpunkt der Verzögerung zeigte signifikante Ergebnisse, jedoch nur für die geringere Geschwindigkeitsbedingung. Die Diskussion befasste sich mit methodischen Einschränkungen sowie mit Wahrnehmungskonstrukten wie der „Tau-Hypothese“ zur Erklärung der Ergebnisse. Als Empfehlung kann abgleitet werden, dass Beschleunigungen für die informelle Kommunikation zwischen automatisierten Fahrzeugen und Fußgängern eher ungeeignet sind. Die Detektion der Verzögerungen zeigte insgesamt zuverlässigere Ergebnisse; daher wurden die Folgestudien auf das Erkennen von Abbremsungen limitiert. Die zweite Videosimulationsstudie zur informellen Kommunikation befasste sich mit der Erkennung von Bremsungen in der geringen Geschwindigkeitsbedingung (20 km/h). Die Verzögerungsrate wurde als kontinuierliche, unabhängige Variable im Bereich von -3,5 m/s² bis -1,5 m/s² implementiert. Zudem wurden die variable Fahrzeuggröße (groß, mittel, klein) und der Initiierungszeitpunkt der Verzögerung (früh, spät) als weitere unabhängige Variablen variiert. Die Probanden (n = 25) mussten angeben, wann sie eine Bremsung des Fahrzeugs wahrgenommen haben. Die Ergebnisse bestätigten den signifikanten Einfluss der Verzögerungsrate, wie bereits in der voran gegangenen Studie erwähnt. Die Fahrzeuggröße beeinflusste die Detektionsleistung ebenfalls in signifikanter Weise. Dieser Effekt wurde jedoch hauptsächlich durch das große Fahrzeug bedingt. Als eine zentrale Schlussfolgerung ist abzuleiten, dass es wahrscheinlich keine „one-fits-all“ -Lösung für Algorithmen zur Fahrzeugbewegung gibt. Im Umkehrschluss müssen die Variablen Fahrzeuggeschwindigkeit, -Größe und Verzögerungsrate, sowie deren Interaktionen in die Algorithmenentwicklung einbezogen werden, um zuverlässige Erkennungsleistungen und damit adäquate informelle Kommunikation zwischen Fußgängern und automatisierten Fahrzeugen zu gewährleisten. Um die fehlende Realitätsnähe in den Videosimulationen zu adressieren, wurde ein Feldexperiment zur Erkennung von Abbremsungen durchgeführt. Hierbei kam ein Testfahrzeug mit automatisierter Längsführung auf einer Teststrecke zum Einsatz. Die Variablen Fahrzeuggeschwindigkeit (20 km/h, 30 km/h), Verzögerungsrate (-0,7 m/s², -1,4 m/s², -2,1 m/s²) und Initiierungszeitpunkt der Verzögerung (früh, spät) wurden manipuliert. Die Teilnehmer (n = 23) mussten erneut angeben, wann sie ein Verzögerungsmanöver wahrnahmen. Im Vergleich zu beiden Videosimulationen zeigte sich eine deutliche Reduzierung der Detektionszeit, nahezu unabhängig von der Verzögerungsrate, der Fahrzeuggeschwindigkeit oder dem Beginn der Verzögerung. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass realistische Umgebungen mehrere Informationsquellen zur Verfügung stellen, anhand derer die Fahrzeugverzögerung im Vergleich zur Simulation ermittelt werden kann. Des Weiteren zeigte die Studie, dass die Verzögerung zuverlässig erkannt wurde (selbst bei sehr niedrigen Verzögerungsraten) und unterstützt die Empfehlung, Abbremsungen als informelle Kommunikationsmöglichkeit einzusetzen.:LIST OF FIGURES 6 LIST OF TABLES 9 LIST OF ABBREVIATIONS 10 ACKNOWLEDGEMENTS 11 SUMMARY 12 ZUSAMMENFASSUNG 15 1 INTRODUCTION 19 2 THEORETICAL BACKGROUND 21 2.1 Pedestrian Behaviour Studies 21 2.1.1 Demographics and Personality 22 2.1.2 Expectations and Past Experiences 23 2.1.3 Abilities 23 2.1.4 Social Factors 26 2.1.5 Environmental Factors 26 2.2 Current Communication and Interaction between Pedestrians and Vehicles 27 2.2.1 Definition of Communication and Interaction in Road Traffic 27 2.2.2 Formal and Informal Communication in Road Traffic 28 2.2.3 Behavioural Characteristics of Informal Communication between Pedestrians and Vehicles 29 2.3 Levels of Vehicle Automation 34 2.4 Communication with Pedestrians in the Context of Automated Driving 35 2.4.1 Explicit Communication between Pedestrians and Automated Vehicles 36 2.4.2 Implicit Communication between Pedestrians and Automated Vehicles 42 3 OVERALL RESEARCH QUESTIONS 45 4 OVERALL METHODOLOGICAL CONSIDERATIONS 48 4.1 Video Recording Session 48 4.2 Simulation Software and Video Editing 50 5 STUDY I: Observation of Interaction between Pedestrians and Vehicles 52 5.1 Aims and Research Questions 52 5.2 Data Collection 52 5.3 Annotation Procedure and Analysis 53 5.4 Results 55 5.4.1 Type: “sufficient frequency of visual assurance” 57 5.4.2 Type: “frequent visual assurance” 57 5.4.3 Type: “poor visual assurance” 58 5.5 Discussion 59 6 STUDY II: HMI Development and Evaluation 62 6.1 Aims and Research Questions 62 6.2 Method Study IIa: Focus Group Discussion 63 6.2.1 Participants 63 6.2.2 Research Design 63 6.2.3 Procedure 64 6.2.4 Material 65 6.3 Results Study IIa: Focus Group Discussion 65 6.3.1 Benefits and Disadvantages for each HMI category 65 6.3.2 General Concerns, Benefits and Design Criteria 66 6.4 Method Study IIb: Video Simulation 67 6.4.1 Participants 67 6.4.2 Research Design 68 6.4.3 Procedure 70 6.4.4 Material 70 6.5 Results Study IIb: Video Simulation 71 6.5.1 HMI Technology 72 6.5.2 Type of Information 72 6.5.3 Position of Information 72 6.5.4 Coding of Information 73 6.5.5 Intuitive Comprehensibility 73 6.5.6 Recognisability 74 6.5.7 Unambiguousness 76 6.5.8 Interaction Comfort 78 6.6 Discussion 80 7 STUDY III: Vehicle Movement as Implicit Communication 85 7.1 Aims and Research Questions 85 7.2 Method 86 7.2.1 Participants 86 7.2.2 Research Design 86 7.2.3 Procedure 87 7.2.4 Material 90 7.3 Results 90 7.3.1 Detection of Deceleration and Acceleration 90 7.3.2 Daylight 91 7.3.3 Vehicle Speed 91 7.3.4 Deceleration Rate 92 7.3.5 Onset of Deceleration 92 7.3.6 Inferential Analyses regarding Vehicle Speed, Deceleration Rate and Onset of Deceleration 93 7.3.7 Exploration of perceived comfort and safety of different deceleration patterns 96 7.4 Discussion 98 8 STUDY IV: Parameter of Braking for Implicit Communication 101 8.1 Aims and Research Questions 101 8.2 Method 101 8.2.1 Participants 101 8.2.2 Research Design 102 8.2.3 Procedure 103 8.2.4 Material 103 8.3 Results 103 8.3.1 Inferential Analysis regarding Vehicle Size, Deceleration Rate and Onset of Deceleration 104 8.4 Discussion 106 9 STUDY V: Field Study 108 9.1 Aims and Research Questions 108 9.2 Method 108 9.2.1 Participants 109 9.2.2 Research Design 109 9.2.3 Procedure 111 9.2.4 Material 112 9.3 Results 114 9.3.1 Inferential Analysis regarding Vehicle Speed, Deceleration Rate and Onset of Deceleration 114 9.4 Discussion 116 10 GENERAL DISCUSSION AND CONCLUSION 118 10.1 Theoretical and Practical Considerations 118 10.2 Limitations and Directions for Future Research 123 REFERENCES 126 APPENDIX 140 CURRICULUM VITAE AND PUBLICATIONS 143

Bei der Entwicklung neuartiger und innovativer Fahrerassistenzsysteme kommt der Positions- und Ausrichtungsbestimmung von Fahrzeugen eine Schlüsselrolle zu. Dabei entscheidet die Güte der Positionsbestimmung über die Qualität, die Robustheit und den Einsatzbereich des Gesamtsystems. Verbesserungen in der Positionsbestimmung führen zu einer besseren Performanz bzw. sind die Grundvoraussetzung für die Realisierung dieser Fahrerassistenzsysteme. Ein Beispiel für solch ein neuartiges Fahrerassistenzsystem, welches auf eine hochgenaue Positionsbestimmung baut, ist der BMW TrackTrainer. Dieses Assistenzsystem soll den "normalgeübten" Autofahrer beim schnellen Erlernen der Ideallinie auf Rennstrecken unterstützen, indem das Fahrzeug die Rennstrecke völlig autonom auf einer vorher aufgezeichneten Ideallinie umrundet, während der Teilnehmer sich die Strecke aus Fahrerperspektive einprägt. Für die Realisierung eines derartigen Assistenzsystems ist eine hochgenaue Positionsbestimmung im cm-Bereich notwendig. Bisher wurde dafür eine GPS-gestützte Inertialplattform eingesetzt, welche unter guten GPS-Empfangsbedingungen die Anforderungen an die Positionierung erfüllt. Bei schlechten GPS-Empfangsbedingungen, wie sie beispielsweise auf der international bekannten Rennstrecke Nürburgring Nordschleife aufgrund von Verdeckung und Abschattung der Satellitensignale durch stark bebautes oder bewaldetes Gebiet auftreten, liefert das Positionierungssystem keine ausreichend genauen Werte, wodurch das autonome Fahren verhindert wird. Zwar gibt es neben GPS auch weitere Positionsbestimmungssysteme, die aber für den Einsatz auf Rennstrecken entweder zu ungenau sind, oder einen zu hohen Rüstaufwand erfordern würden. Um diese Lücke zu schließen, wurde im Rahmen dieser Arbeit ein hochgenaues Positionsbestimmungssystem entwickelt und evaluiert, welches auch unter schlechten GPS-Empfangsbedingungen den Anforderungen des autonomen Fahren auf Rennstrecken genügt und auf einer Fusion verschiedener Signalquellen in einem Positionsfilter beruht. Folgende Signalquellen wurden hinsichtlich Genauigkeit sowie Praxistauglichkeit für den Einsatz auf Rennstrecken experimentell untersucht: - GPS-gestützte Inertialplattform (GPS/INS) - Fahrzeugsensoren mit erweitertem Fahrzeugmodell - Digitaler Kompass - Laser-Reflexlichtschranken - Servo-Tachymeter - LIDAR-basierte Randbebauungserkennung - Videobasierte Spurerkennung - Digitale Karte. Obwohl eine GPS-gestützte Inertialplattform (GPS/INS) unter schlechten GPS-Empfangsbedingungen keine ausreichend genauen Positionswerte im cm-Bereich liefert, besitzt dieses System dennoch eine hohe Robustheit und Langzeitstabilität und stellt damit eine sehr gute Grundlage für die Positionsbestimmung auf Rennstrecken dar. Fahrzeugsensoren, bestehend aus Raddrehzahl- und Gierratensensor, schreiben die Fahrzeugposition mit Hilfe der Koppelnavigationsgleichung relativ für ca. 10s ohne eine Messung absoluter Positionswerte fort. Um die bestehenden Genauigkeitsanforderungen zu erfüllen, muss jedoch ab einer Geschwindigkeit von 30km/h das Fahrzeugmodell um eine Schwimmwinkelschätzung erweitert werden. Ein digitaler Kompass eignet sich nachweislich nicht für die Positionsbestimmung auf Rennstrecken. Hier treten aufgrund von magnetischen Interferenzen zu große Messfehler der Fahrzeugausrichtung auf, die eine Positionsstützung ungeeignet machen. Bei Referenzmessungen mit einem Servo-Tachymeter konnte die geforderte Genauigkeit dieser Messeinrichtung bei Fahrzeuggeschwindigkeiten kleiner 30km/h nachgewiesen werden. Bei höheren Geschwindigkeiten liefert das System jedoch keine Ergebnisse, was den Einsatz auf Rennstrecken ausschließt. Auf den Boden gerichtete Laser-Reflexlichtschranken können sehr präzise die Überfahrt über eine Bodenmarkierung detektieren. Da diese Überfahrten beim autonomen Fahren auf Rennstrecken nur sehr selten auftreten, ist diese Positionierungsmethode nicht geeignet. Mit Hilfe einer LIDAR-basierten Randbebauungserkennung kann die Fahrzeugposition in Kombination mit einer hochgenauen digitalen Karte der Randbebauung auf ca. 20-30cm genau geschätzt werden. Schwierigkeiten bereiten hier jedoch Unregelmäßigkeiten in der Geometrie der Randbebauung. Während parallel verlaufende Leitplanken neben der Strecke sehr gut erfasst werden können, liefern Sträucher, Erdwälle, etc. ungenaue Messergebnisse. Somit ist die LIDAR-basierte Randbebauungserkennung ein bedingt geeignetes System zur Positionsstützung auf Rennstrecken. Als vielversprechendster Ansatz zur Verbesserung der Positions- und Ausrichtungsbestimmung auf Rennstrecken konnte der Einsatz einer visuellen Spurerkennung in Verbindung mit einer hochgenauen digitalen Karte der Spurmarkierungen identifiziert werden. Hierfür wurde eine sich in Vorserie befindliche Bildverarbeitungseinheit der Firma MobileEye mit einer eigens entwi-ckelten Spurerkennung verglichen. Letztere bietet den Vorteil, Systemwissen über den Verlauf der Fahrspurmarkierung sowie negative Effekte der Fahrzeugeigendynamik mit in den Signalver-arbeitungsprozess einfließen zu lassen. Bei Vergleichsfahrten auf dem BMW eigenem Testgelände in Aschheim konnte der Vorteil der Spurdatenrückführung nachgewiesen werden. Die erwei-terte Spurerkennung hatte nachweislich gegenüber der Vorserienbildverarbeitung eine höhere Verfügbarkeit von gültigen Messwerten. Bei Messfahrten auf der Nordschleife stellte sich jedoch das Vorseriensystem von MobileEye als das deutlich robustere Spurerkennungssystem heraus. Hier führten verschmutzte Fahrbahnmarkierungen, schnell wechselnde Lichtverhältnisse sowie sonstige Straßenbeschriftungen dazu, dass die erweiterte Spurerkennung weitaus weniger gültige Messwerte lieferte als das Vorseriensystem. Aus diesem Grund fiel für Fahrten mit schlechten visuellen Bedingungen die Wahl auf das Vorserienbildverarbeitungssystem. Für den Entwurf des Positionsfilters wurden letztlich folgende Signalquellen verwendet: - GPS-gestützte Inertialplattform (GPS/INS) - Fahrzeugsensoren mit erweitertem Fahrzeugmodell - Videobasierte Spurerkennung in Kombination mit einer selbst aufgezeichneten hochge-nauen Karte der Spurmarkierungen der Teststrecke. Als Fusionsalgorithmus wurde ein erweiterter Kalman-Filter eingesetzt, da sich dieser besonders für die Zusammenführung unterschiedlicher Sensormessdaten eignet. Um eine optimale Zustandsschätzung der Fahrzeugposition und Ausrichtung zu erhalten, mussten die verwendeten Signalquellen zunächst zeitlich synchronisiert sowie auf Plausibilität geprüft werden. Als Synchronisationspunkt wurde der Messzeitpunkt der Signalquelle mit der größten Latenz verwendet. Dieser wurde mit 163ms durch für die videobasierte Spurerkennung bestimmt. Da jedoch eine verzögerte Positionsschätzung für eine stabile Reglung des Fahrzeugs für das autonome Fahren ungenügend ist, wurde die geschätzte Fahrzeugposition am Ausgang des Kalman-Filters mit Hilfe der Koppelnavigationsgleichung sowie der Fahrzeugsensoren auf den aktuellen Zeitpunkt (Latenz = 0s) prädiziert. Für die Detektion systematischer Fehler wie Radschlupf, falsch erkannte Spurmarkierung und GPS-Mehrwegeausbreitung kamen robuste Signalplausibilisierungsalgorithmen zum Einsatz. So erfolgte die Plausibilisierung der Spurerkennung unter anderem über die selbst aufgezeichnete hochgenaue Karte der Spurmarkierungen, da eine Spurerkennung nur da sinnvoll ist, wo Spurmarkierungsstützpunkte in hinterlegt sind. Für die Gültigkeitsüberprüfung der GPS-Messwerte wurde ein GPS-Offset-Beobachter entwickelt und angewendet. Die Evaluierung des entwickelten Positionsfilters wurde im Rahmen der Arbeit am Beispiel des BMW TrackTrainers auf drei ausgewählten Teststrecken mit steigendem Schwierigkeitsniveau (Verschlechterung der GPS-Empfangsbedingungen) durchgeführt. Hierfür wurde die in Echtzeit geschätzte Fahrzeugposition mit einer durch Post-Processing korrigierten Positionslösung referenziert. Die Auswertung der Ergebnisse bewies, dass der entwickelte Positionsfilter durch die Fusion einer GPS-gestützten Inertialplattform, den Fahrzeugsensoren zur Messung von Gierrate und Raddrehzahlen sowie einer visuellen Spurerkennung in Kombination mit einer hochgenauen Karte der Fahrspurmarkierungen die Anforderungen des autonomen Fahrens auch unter schlechten GPS-Empfangsbedingungen erfüllt. Mit diesem, im Rahmen der Arbeit entwickelten, hoch-genauen Positionsbestimmungssystem konnte erstmalig am 21.10.2009 das autonome Fahren auf der Nürburgring Nordschleife nachgewiesen werden.:1. Einleitung 1 1.1. Bedeutung der Positionsbestimmung für moderne Fahrerassistenzsysteme 1 1.2. Kernaufgaben des autonomen Fahrens 3 1.3. Hochgenaue Positionsbestimmung für das autonome Fahren auf Rennstrecken 5 1.4. Zielsetzung der Arbeit und gewählter Lösungsweg 8 2. Grundlagen zur Positionsbestimmung 9 2.1. Allgemeines 9 2.1.1. Definitionen 9 2.1.2. Klassifikationen 9 2.1.3. Koordinatensysteme 11 2.1.4. Transformationen 13 2.2. Ortungsprinzipien 15 2.2.1. Koppelnavigation 16 2.2.2. Inertialnavigation 19 2.2.3. Trilateration/Pseudorange 23 2.2.4. Hyperbelnavigation 24 2.2.5. Triangulation 25 2.2.6. Zellortung 26 2.2.7. Map-Matching 26 2.2.8. Sensordatenfusion mit Erweitertem Kalman-Filter 27 2.3. Existierende Positionsbestimmungssysteme 29 2.3.1. GPS/Glonass/Galileo 29 2.3.2. GPS-gestützte Inertialplattform 33 2.3.3. Mobilfunkortung 34 2.3.4. WLAN-Ortung 34 2.3.5. Tachymeter 35 2.3.6. CAIROS 36 2.4. Sensorik im Fahrzeug 37 2.4.1. RADAR 38 2.4.2. LIDAR 38 2.4.3. Videokamera 39 2.4.4. Raddrehzahlsensor 39 2.4.5. Sensorcluster aus Beschleunigungs- und Gierratensensoren 39 2.4.6. Gierratensensor 40 2.4.7. Beschleunigungssensor 40 2.4.8. Kompass 41 2.5. Positionsbestimmung autonom fahrender Systeme 41 2.5.1. Transportwesen 42 2.5.2. Landwirtschaft 42 2.5.3. Öffentlicher Personennahverkehr 42 2.5.4. Militär 43 2.5.5. Automobilindustrie 43 2.6. Schlussfolgerung und Konkretisierung der Aufgabestellung 45 3. Ausgangssituation 46 3.1. Bewertung einer GPS-gestützten Inertialplattform auf ausgewählten Teststrecken 46 3.2. Rahmenbedingungen der Rennstrecke 49 3.3. Präzisierung der Genauigkeitsanforderungen 50 3.4. Vorauswahl potenzieller Signalquellen 51 3.5. Schlussfolgerung 54 4. Experimentelle Untersuchung und Bewertung potenzieller Signalquellen 56 4.1. GPS/INS 56 4.2. Fahrzeugsensoren und erweitertes Fahrzeugmodell 63 4.3. Digitale Karte 68 4.4. Digitaler Kompass 69 4.5. Videokamera mit Spurerkennung 72 4.6. Laser-Reflexlichtschranke 75 4.7. Servotachymeter 77 4.8. LIDAR-basierte Randbebauungserkennung 81 4.9. Schlussfolgerung und Auswahl geeigneter Signalquellen für die Fusion 84 5. Optimierung eines Ortungsverfahrens mittels visueller Spurerkennung 86 5.1. Hochgenaue digitale Karte für Spurmarkierungen 86 5.1.1. Straßenmodellierung 86 5.1.2. Vermessung der Spurmarkierungen 87 5.1.3. Aufbereitung der Spurmarkierungen 89 5.1.4. Map-Matching 98 5.2. Erweiterte Spurerkennung 99 5.2.1. Prädiktion des Spurverlaufs im Videobild 99 5.2.2. Kantendetektion im Videobild 101 5.2.3. Berechnung der Parameter des Spurmodells 105 5.2.4. Rollwinkelschätzung und Korrektur der erweiterten Bildverarbeitung 107 5.2.5. Vergleich zweier Spurerkennungssysteme 108 5.3. Schlussfolgerung 111 6. Fusion der Signalquellen 112 6.1. Messdatensynchronisierung 112 6.2. Signalplausibilisierung 114 6.3. Sensordatenfusion 117 6.4. Schnittstelle für das Autonome Fahren 120 6.5. Zusammenfassung 124 7. Validierung des Gesamtsystems 125 7.1. Referenzsystem 125 7.2. Experimentelle Ergebnisse auf ausgewählten Teststrecken 126 7.3. Schlussfolgerung 133 8. Zusammenfassung und Ausblick 134 Literaturverzeichnis 136 Abkürzungsverzeichnis 142 Liste der Formelzeichen 143

Die Bedeutung innovativer Geschäftsmodelle als Bestimmungsfaktor für den Unternehmenserfolg steht weitestgehend außer Frage. Aufgrund der hohen Komplexität von Geschäftsmodellen hat sich jedoch bislang kein praktisch anwendbares Bewertungskonzept etablieren können, welches Geschäftsmodellinnovationen in Hinblick auf deren Erfolgsentwicklung untersucht. Zur Adressierung dieser Problemstellung wird unter Anwendung des systemdynamischen Ansatzes ein Simulationsmodell entwickelt, welches den Wertbeitrag einer Geschäftsmodellinnovation ausweist. Neben dem Kapitalwert als finanzielle Wertgröße des Geschäftsmodells werden ferner der Kundenwert sowie der Wert der unternehmerischen Fähigkeiten als wichtige Wertgrößen explizit gemacht, da sie die zukünftige Leistungs- und Wettbewerbsfähigkeit des Geschäftsmodells determinieren. Damit liefert das Bewertungsmodell einen Ansatz zur ganzheitlichen Geschäftsmodellbewertung, die die Anwendung finanzieller Standardkalkulationen mit der Messbarmachung nicht-finanzieller Erfolgsgrößen kombiniert.:1 Einführung 2 Geschäftsmodelle und Geschäftsmodellbewertung 3 Entwicklungsprozess des systemdynamischen Geschäftsmodells bedarfsabhängiger Funktionserweiterungen 4 Aufbau des systemdynamischen Geschäftsmodells bedarfsabhängiger Funktionserweiterungen 5 Simulation des systemdynamischen Geschäftsmodells bedarfsabhängiger Funktionserweiterungen 6 Schlussbetrachtung / Business model innovations provide powerful levers for creating sustainable competitive advantage and thus have a positive impact on the value of an enterprise. However, due to the complexity of business models, no practically applicable framework, evaluating an innovative business model with regard to its effect on a company’s success, has been established. Hence, a simulation model assessing the value contribution of a business model innovation is developed. Using the mathematical modeling technique ‘System Dynamics’ to frame the value drivers of a business allows for simulation experiments that reveal the effect of the business model’s design on its profitability, therewith guiding policymakers towards better decisions. As a result, the simulation model reports the net present value of a business model. In addition, the success indicators customer lifetime value and the value of the enterprises’ capabilities are identified as important assets that have to be monitored closely as they determine the company’s prospective performance. In combining financial standard calculations with the operationalization of non-financial measures, the simulation model represents a comprehensive approach for business model evaluation.:1 Einführung 2 Geschäftsmodelle und Geschäftsmodellbewertung 3 Entwicklungsprozess des systemdynamischen Geschäftsmodells bedarfsabhängiger Funktionserweiterungen 4 Aufbau des systemdynamischen Geschäftsmodells bedarfsabhängiger Funktionserweiterungen 5 Simulation des systemdynamischen Geschäftsmodells bedarfsabhängiger Funktionserweiterungen 6 Schlussbetrachtung

Vor dem Hintergrund des Klimawandels ist die Senkung der von Menschen hervorgerufenen CO2-Emissionen in den letzten Jahren zu einem der weltweit zentralen Themenfelder geworden. In diesem Kontext werden Elektrofahrzeuge als ein vielversprechender Lösungsansatz zur Verringerung der CO2-Emissionen im Transportsektor diskutiert und ihr Einsatz im Straßenverkehr im Rahmen zahlreicher nationaler Initiativen vorangetrieben. Elektrofahrzeuge weisen eine Reihe von Spezifika gegenüber konventionellen Fahrzeugen auf, aus denen verschiedene Herausforderungen für den Fahrer entstehen. Eine in diesem Zusammenhang zentrale Eigenschaft ist die vor dem Hintergrund von vergleichsweise langen Ladedauern und einer eingeschränkten Verfügbarkeit von Lademöglichkeiten begrenzte Reichweite. Zudem wird mit der Elektrifizierung des Verkehrs auch das im Fahrkontext bisher ungewohnte Konzept der Elektrizität mit seinen elektrischen Einheiten wie Watt und Ampere eingeführt. Zusätzlich steht mit der Rekuperationsfunktion ein neues System zur Verfügung, das dem Fahrer eine aktive Energierückgewinnung während Verzögerungsvorgängen ermöglicht. Die Aufgabe der Verkehrspsychologie ist es dabei, die aus diesen spezifischen Eigenschaften und neuen Systemen entstehenden Bedürfnisse und Anforderungen der Fahrer im Zusammenspiel mit dem Fahrzeug und der Fahrumgebung in den Mittelpunkt zu stellen. Aus den gewonnenen Erkenntnissen können entsprechende Empfehlungen und Maßnahmen abgeleitet werden, die der Verbreitung sowie der sicheren und effizienten Nutzung dieser Technologie dienlich sind. In diesem Sinne leistet auch die vorliegende Arbeit einen Beitrag, indem vor dem Hintergrund der spezifischen Eigenschaften und neuen Systeme von Elektrofahrzeugen Implikationen für die Nutzerschnittstelle, die veränderte Fahraufgabe sowie motivationale Aspekte abgeleitet werden. Dies geschieht vor allem im Hinblick auf die Energieeffizienz, die im Elektrofahrzeug einen besonderen Stellenwert besitzt. Das erste Forschungsziel der Dissertation bestand in der nutzerzentrierten Untersuchung der Nutzerschnittstelle im Elektrofahrzeug sowohl generell vor dem Hintergrund der besonderen Merkmale dieses neuen Transportmittels als auch spezifisch basierend auf der Interaktion der Fahrer mit der begrenzten Reichweite dieser Fahrzeuge. Aus den Ergebnissen wurden konkrete Informationsbedarfe der Nutzer jenseits eines gewissen Informationsstandards deutlich, die in einem Anforderungskatalog zusammengefasst wurden, dessen Inhalte vor allem die Bedeutsamkeit der energieeffizienten Interaktion mit dem Elektrofahrzeug unterstreichen. Zudem zeigten sich Probleme der Nutzer hinsichtlich der Verständlichkeit des Konzepts von Elektrizität im Fahrkontext, besonders im Hinblick auf elektrische Einheiten, die eine Darstellung des Energieverbrauchs in der vertrauten und handlungsrelevanten Einheit Kilometer nahelegen. Ausgehend von den Ergebnissen der Evaluation der Anzeigen durch die Nutzer wurden diejenigen Prinzipien der Schnittstellengestaltung (Wickens, Lee, Liu, & Gordon-Becker, 2004) identifiziert, die im Kontext von Elektrofahrzeugen besondere Relevanz besitzen. Eine transparente und zuverlässige Darstellung der Wirkfaktoren auf den Energieverbrauch sowie konkreter Handlungsmöglichkeiten des Fahrers zur Senkung des Energieverbrauchs kann helfen, Nutzer in ihrem Anpassungsprozess an das elektrische Fahren zu unterstützen und Unsicherheitsgefühle in der Interaktion mit der begrenzten Reichweite zu reduzieren. Die Untersuchung der Kompetenz zum energieeffizienten Fahren und assoziierter Lern- und Transferprozesse beim Fahren eines Elektrofahrzeugs waren Gegenstand des zweiten Forschungsziels. Aufeinander aufbauende Untersuchungen zeigten, dass unerfahrene Elektrofahrzeugnutzer ihr Wissen über energieeffiziente Fahrstrategien beim Wechsel vom Verbrenner- zum Elektrofahrzeug anpassen und dieses Wissen mit zunehmender Elektrofahrzeugerfahrung weiter zunimmt. Sowohl unerfahrene als auch erfahrene Elektrofahrzeugnutzer waren in der Lage, durch die Anwendung effektiver Verhaltensstrategien, wie etwa einer moderaten Beschleunigung und einer effizienten Nutzung der Rekuperationsfunktion, den Energieverbrauch des Elektrofahrzeugs zu senken. Dies weist auf die Übertragung von Fertigkeiten im Umgang mit dem Verbrenner- auf das Elektrofahrzeug im Sinne eines positiven Transfers (Fitts & Posner, 1967) hin. Die Wirksamkeit einer wissensbasierten Intervention blieb auf einen positiven Effekt hinsichtlich des Wissens über energieeffiziente Strategien sowie positivere Einschätzungen der Kompetenz zum energieeffizienten Fahren beschränkt. Um die Kompetenz zum energieeffizienten Fahren auch hinsichtlich einer verbesserten Umsetzung energiesparender Verhaltensstrategien und einer daraus resultierenden besseren Perfomanz, also einem niedrigeren Energieverbrauch, zu unterstützen, kann die zusätzliche Implementierung von fertigkeitsbasierten, praktischen Komponenten hilfreich sein. Neben der Kompetenz eines Fahrers, energieeffizient zu fahren, sind für das tatsächliche Fahrverhalten vor allem auch motivationale Faktoren relevant (Hatakka, Keskinen, Gregersen, Glad, & Hernetkoski, 2002; Rothengatter, 1997; Summala, 2007). Diese motivationalen Aspekte energieeffizienten Fahrens mit dem Elektrofahrzeug wurden im Rahmen des dritten Forschungsziels näher beleuchtet. Dabei unterstreichen die gefundenen mittleren bis starken Zusammenhänge zwischen den untersuchten rationalen (Ajzen, 1991) und hedonischen, also spaßbetonten, Motiven und dem beobachteten Fahrerverhalten die Bedeutung der motivationalen Komponente im Kontext energieeffizienten Fahrens. Zudem implizieren die Ergebnisse eine teilweise höhere Motivation zum energieeffizienten Fahren mit dem Elektro- im Vergleich zum Verbrennerfahrzeug; ein Potenzial, das möglichst voll ausgeschöpft werden sollte. Neben wichtigen rationalen Motivatoren kann hier vor allem das hedonische Motiv, also die Betonung von Spaß und Freude, beispielsweise bei der Gestaltung von Nutzerschnittstellen genutzt werden, um energieeffizientes Fahren nicht nur als zweckdienlich hinsichtlich der potenziellen Verlängerung der Reichweite, sondern auch als für den Nutzer positiv erlebbar zu machen. Die Ergebnisse der Dissertation verdeutlichen aus verkehrspsychologischer Sicht eine zentrale Bedeutung der Monitoringebene der Fahraufgabe (Hollnagel & Woods, 2005) im Elektrofahrzeug, also eine hohe Relevanz des Abgleichs von Informationen aus der Umwelt mit dem aktuellen Betriebszustand des Fahrzeugs. Hier kommt der Gestaltung der Nutzerschnittstelle als einem zentralen Stellglied zur Vermittlung situationsspezifischer, transparenter sowie handlungsrelevanter Informationen für den Fahrer eine besondere Bedeutung zu. Zusammenfassend unterstreichen die Befunde der Dissertation die zentrale Bedeutung einer energieeffizienten Interaktion mit dem Elektrofahrzeug. Unter diesem Fokus weisen die Ergebnisse konkrete Möglichkeiten auf, wie der Fahrer durch eine geeignete Gestaltung der Nutzerschnittstelle beim energieeffizienten Fahren unterstützt und die Verständlichkeit der Darstellung von Informationen zum Energieverbrauch erhöht werden kann. Zudem zeigen die Ergebnisse, dass Anpassungsprozesse hinsichtlich der Kompetenz zum energieeffizienten Fahren notwendig sind und wie sich diese zu Beginn der Elektrofahrzeugnutzung sowie mit zunehmender Elektrofahrzeugerfahrung entwickeln. Gleichzeitig weisen die Untersuchungen zur motivationalen Komponente energieeffizienten Fahrens auf ein erhöhtes Potenzial von Elektrofahrzeugen hin und betonen sowohl rationale und hedonische Motive als wichtige Faktoren im Zusammenhang mit energieeffizientem Fahren, die zugleich auch vielversprechende Ansatzpunkte für eine weitere Steigerung der Nachhaltigkeit dieser „grünen“ Technologie darstellen. / Against the background of climate change, the reduction of human-induced CO2 emissions has become one of the key issues world-wide during the last years. In this context, battery electric vehicles are discussed as a promising solution for the reduction of CO2 emissions in the transportation sector and their use in road traffic is expedited through numerous national initiatives. Battery electric vehicles exhibit a number of specific features compared to conventional vehicles which pose new challenges to the driver. In this connection, the most specific feature of battery electric vehicles is the limited range, which is specifically important given the limited availability of charging stations and currently long charging durations. Moreover, with the electrification of transportation the concept of electricity with its unfamiliar units like Watt and Ampere is introduced in the driving context. Additionally, the regenerative braking system offers the possibility to actively regain energy during deceleration manoeuvers. One task of traffic psychology is to focus on and investigate the drivers’ needs and requirements related to these specific features and the interaction with the vehicle and the environment. Based on the acquired knowledge, recommendations and measures can be derived, which could facilitate the adoption of battery electric vehicles as well as the efficient and safe usage of this technology. In that sense the contribution of the present dissertation is to derive implications for the design of the user interface, the changed driving task, and regarding motivational aspects based on the specific features and new systems incorporated in battery electric vehicles. These issues are specifically considered in the light of energy efficiency which is of particular importance in the context of battery electric vehicles. The first research objective of the present dissertation was the user-centred evaluation of a driver interface generally against the background of the specific characteristics of battery electric vehicles as well as specifically based on drivers‘ interaction with the limited range. Based on the results, users’ needs for additional information became apparent, which were compiled in a taxonomy of user requirements and further highlight the relevance of energy-efficient interaction with battery electric vehicles. Furthermore, the results revealed difficulties for users’ in comprehending the concept of electricity in the driving context, specifically regarding electric units of measurement. Hence a presentation of energy consumption using the familiar unit kilometres, which has also practical relevance for the driving task, is recommended. Based on the evaluation results of the displayed information, design principles (Wickens, Lee, Liu, & Gordon-Becker, 2004) which are specifically important in the context of battery electric vehicles are derived. A transparent and trustworthy presentation of influencing factors on energy efficiency as well as drivers’ concrete opportunities for actions may support users in the adaptation process initiated when starting to use an electric vehicle and reduce feelings of uncertainty when interacting with the limited range. The eco-driving competence and associated processes of learning and transfer when driving a battery electric vehicle were examined within the scope of the second research objective. Investigations revealed an adaptation of eco-driving knowledge when starting to use a battery electric vehicle instead of a conventional vehicle. Additionally, the eco-driving knowledge increased with battery electric vehicle use. Both inexperienced and experienced battery electric vehicle drivers were able to reduce the energy consumption of the battery electric vehicle by applying effective eco-driving strategies, such as accelerating moderately or using regenerative braking for deceleration manoeuvers. That implies the transfer of drivers’ eco-driving skills from conventional to battery electric vehicles in terms of a positive transfer (Fitts & Posner, 1967). The effectiveness of an implemented knowledge-based intervention to enhance the eco-driving competence of inexperienced battery electric vehicle users was limited to an increase in drivers’ eco-driving knowledge and more positive subjective assessments of their eco-driving competence. In order to enhance users’ eco-driving competence also regarding eco-driving behaviour and performance (i.e. reduced energy consumption) the implementation of supplemental skill-based components might be effective. Beside a driver’s eco-driving competence, motivational aspects are important determinants of driving behaviour (Hatakka, Keskinen, Gregersen, Glad, & Hernetkoski, 2002; Rothengatter, 1997; Summala, 2007). The third research objective aimed to shed light on motivational aspects of battery electric vehicle eco-driving. In this regard the obtained medium-sized to strong correlations between rational (Ajzen, 1991) and hedonic (i.e. fun-oriented) motives and normal driving behaviour underline the relevance of motivational components in the context of eco-driving. Moreover, results indicate a to some extent higher motivation to drive efficiently with battery electric compared to conventional vehicles – a potential which should be fully exploited. Beside important rational motivators, hedonic values – i.e. feelings of pleasure or joy – could be used to experience eco-driving positively in terms of enjoying to efficiently interact with battery electric vehicles rather than merely prolonging the vehicle‘s range. From the perspective of traffic psychology the results of the dissertation emphasise the relevance of the monitoring layer of the driving task (Hollnagel & Woods, 2005) in battery electric vehicle use, which is characterised by a permanent comparison of the environment and the vehicle state. In this connection the design of the user interface is of specific relevance in terms of providing transparent, situation-specific, and action-oriented information to the driver. In sum, findings of the dissertation highlight the specific relevance of an energy-efficient interaction with battery electric vehicles. Focussing on this issue, results show concete possibilities to design the user interface of battery electric vehicles in a way to support the driver in eco-driving and to improve the comprehensibility of associated energy consumption information. Moreover, results reveal that adapation processes in terms of eco driving competence from internal combustine engine vehicles to battery electric vehicles occur and shed light on the deveopment of eco-driving competence with battery electric vehicle experience. Additionally, investigations concerning motivational aspects of eco-driving imply an increased potential of battery electric compared to conventional vehicles. Both rational and hedonic motives are important factors that are linked to battery electric vehicle eco-driving, which supplementary represent promising possibilities to further enhance the sustainability of this inherently „green“ technology.

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.

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.

Vor dem Hintergrund des Klimawandels ist die Senkung der von Menschen hervorgerufenen CO2-Emissionen in den letzten Jahren zu einem der weltweit zentralen Themenfelder geworden. In diesem Kontext werden Elektrofahrzeuge als ein vielversprechender Lösungsansatz zur Verringerung der CO2-Emissionen im Transportsektor diskutiert und ihr Einsatz im Straßenverkehr im Rahmen zahlreicher nationaler Initiativen vorangetrieben. Elektrofahrzeuge weisen eine Reihe von Spezifika gegenüber konventionellen Fahrzeugen auf, aus denen verschiedene Herausforderungen für den Fahrer entstehen. Eine in diesem Zusammenhang zentrale Eigenschaft ist die vor dem Hintergrund von vergleichsweise langen Ladedauern und einer eingeschränkten Verfügbarkeit von Lademöglichkeiten begrenzte Reichweite. Zudem wird mit der Elektrifizierung des Verkehrs auch das im Fahrkontext bisher ungewohnte Konzept der Elektrizität mit seinen elektrischen Einheiten wie Watt und Ampere eingeführt. Zusätzlich steht mit der Rekuperationsfunktion ein neues System zur Verfügung, das dem Fahrer eine aktive Energierückgewinnung während Verzögerungsvorgängen ermöglicht. Die Aufgabe der Verkehrspsychologie ist es dabei, die aus diesen spezifischen Eigenschaften und neuen Systemen entstehenden Bedürfnisse und Anforderungen der Fahrer im Zusammenspiel mit dem Fahrzeug und der Fahrumgebung in den Mittelpunkt zu stellen. Aus den gewonnenen Erkenntnissen können entsprechende Empfehlungen und Maßnahmen abgeleitet werden, die der Verbreitung sowie der sicheren und effizienten Nutzung dieser Technologie dienlich sind. In diesem Sinne leistet auch die vorliegende Arbeit einen Beitrag, indem vor dem Hintergrund der spezifischen Eigenschaften und neuen Systeme von Elektrofahrzeugen Implikationen für die Nutzerschnittstelle, die veränderte Fahraufgabe sowie motivationale Aspekte abgeleitet werden. Dies geschieht vor allem im Hinblick auf die Energieeffizienz, die im Elektrofahrzeug einen besonderen Stellenwert besitzt. Das erste Forschungsziel der Dissertation bestand in der nutzerzentrierten Untersuchung der Nutzerschnittstelle im Elektrofahrzeug sowohl generell vor dem Hintergrund der besonderen Merkmale dieses neuen Transportmittels als auch spezifisch basierend auf der Interaktion der Fahrer mit der begrenzten Reichweite dieser Fahrzeuge. Aus den Ergebnissen wurden konkrete Informationsbedarfe der Nutzer jenseits eines gewissen Informationsstandards deutlich, die in einem Anforderungskatalog zusammengefasst wurden, dessen Inhalte vor allem die Bedeutsamkeit der energieeffizienten Interaktion mit dem Elektrofahrzeug unterstreichen. Zudem zeigten sich Probleme der Nutzer hinsichtlich der Verständlichkeit des Konzepts von Elektrizität im Fahrkontext, besonders im Hinblick auf elektrische Einheiten, die eine Darstellung des Energieverbrauchs in der vertrauten und handlungsrelevanten Einheit Kilometer nahelegen. Ausgehend von den Ergebnissen der Evaluation der Anzeigen durch die Nutzer wurden diejenigen Prinzipien der Schnittstellengestaltung (Wickens, Lee, Liu, & Gordon-Becker, 2004) identifiziert, die im Kontext von Elektrofahrzeugen besondere Relevanz besitzen. Eine transparente und zuverlässige Darstellung der Wirkfaktoren auf den Energieverbrauch sowie konkreter Handlungsmöglichkeiten des Fahrers zur Senkung des Energieverbrauchs kann helfen, Nutzer in ihrem Anpassungsprozess an das elektrische Fahren zu unterstützen und Unsicherheitsgefühle in der Interaktion mit der begrenzten Reichweite zu reduzieren. Die Untersuchung der Kompetenz zum energieeffizienten Fahren und assoziierter Lern- und Transferprozesse beim Fahren eines Elektrofahrzeugs waren Gegenstand des zweiten Forschungsziels. Aufeinander aufbauende Untersuchungen zeigten, dass unerfahrene Elektrofahrzeugnutzer ihr Wissen über energieeffiziente Fahrstrategien beim Wechsel vom Verbrenner- zum Elektrofahrzeug anpassen und dieses Wissen mit zunehmender Elektrofahrzeugerfahrung weiter zunimmt. Sowohl unerfahrene als auch erfahrene Elektrofahrzeugnutzer waren in der Lage, durch die Anwendung effektiver Verhaltensstrategien, wie etwa einer moderaten Beschleunigung und einer effizienten Nutzung der Rekuperationsfunktion, den Energieverbrauch des Elektrofahrzeugs zu senken. Dies weist auf die Übertragung von Fertigkeiten im Umgang mit dem Verbrenner- auf das Elektrofahrzeug im Sinne eines positiven Transfers (Fitts & Posner, 1967) hin. Die Wirksamkeit einer wissensbasierten Intervention blieb auf einen positiven Effekt hinsichtlich des Wissens über energieeffiziente Strategien sowie positivere Einschätzungen der Kompetenz zum energieeffizienten Fahren beschränkt. Um die Kompetenz zum energieeffizienten Fahren auch hinsichtlich einer verbesserten Umsetzung energiesparender Verhaltensstrategien und einer daraus resultierenden besseren Perfomanz, also einem niedrigeren Energieverbrauch, zu unterstützen, kann die zusätzliche Implementierung von fertigkeitsbasierten, praktischen Komponenten hilfreich sein. Neben der Kompetenz eines Fahrers, energieeffizient zu fahren, sind für das tatsächliche Fahrverhalten vor allem auch motivationale Faktoren relevant (Hatakka, Keskinen, Gregersen, Glad, & Hernetkoski, 2002; Rothengatter, 1997; Summala, 2007). Diese motivationalen Aspekte energieeffizienten Fahrens mit dem Elektrofahrzeug wurden im Rahmen des dritten Forschungsziels näher beleuchtet. Dabei unterstreichen die gefundenen mittleren bis starken Zusammenhänge zwischen den untersuchten rationalen (Ajzen, 1991) und hedonischen, also spaßbetonten, Motiven und dem beobachteten Fahrerverhalten die Bedeutung der motivationalen Komponente im Kontext energieeffizienten Fahrens. Zudem implizieren die Ergebnisse eine teilweise höhere Motivation zum energieeffizienten Fahren mit dem Elektro- im Vergleich zum Verbrennerfahrzeug; ein Potenzial, das möglichst voll ausgeschöpft werden sollte. Neben wichtigen rationalen Motivatoren kann hier vor allem das hedonische Motiv, also die Betonung von Spaß und Freude, beispielsweise bei der Gestaltung von Nutzerschnittstellen genutzt werden, um energieeffizientes Fahren nicht nur als zweckdienlich hinsichtlich der potenziellen Verlängerung der Reichweite, sondern auch als für den Nutzer positiv erlebbar zu machen. Die Ergebnisse der Dissertation verdeutlichen aus verkehrspsychologischer Sicht eine zentrale Bedeutung der Monitoringebene der Fahraufgabe (Hollnagel & Woods, 2005) im Elektrofahrzeug, also eine hohe Relevanz des Abgleichs von Informationen aus der Umwelt mit dem aktuellen Betriebszustand des Fahrzeugs. Hier kommt der Gestaltung der Nutzerschnittstelle als einem zentralen Stellglied zur Vermittlung situationsspezifischer, transparenter sowie handlungsrelevanter Informationen für den Fahrer eine besondere Bedeutung zu. Zusammenfassend unterstreichen die Befunde der Dissertation die zentrale Bedeutung einer energieeffizienten Interaktion mit dem Elektrofahrzeug. Unter diesem Fokus weisen die Ergebnisse konkrete Möglichkeiten auf, wie der Fahrer durch eine geeignete Gestaltung der Nutzerschnittstelle beim energieeffizienten Fahren unterstützt und die Verständlichkeit der Darstellung von Informationen zum Energieverbrauch erhöht werden kann. Zudem zeigen die Ergebnisse, dass Anpassungsprozesse hinsichtlich der Kompetenz zum energieeffizienten Fahren notwendig sind und wie sich diese zu Beginn der Elektrofahrzeugnutzung sowie mit zunehmender Elektrofahrzeugerfahrung entwickeln. Gleichzeitig weisen die Untersuchungen zur motivationalen Komponente energieeffizienten Fahrens auf ein erhöhtes Potenzial von Elektrofahrzeugen hin und betonen sowohl rationale und hedonische Motive als wichtige Faktoren im Zusammenhang mit energieeffizientem Fahren, die zugleich auch vielversprechende Ansatzpunkte für eine weitere Steigerung der Nachhaltigkeit dieser „grünen“ Technologie darstellen.:I Synopse 1 1 Einleitung 3 2 Die Nutzerschnittstelle im Elektrofahrzeug 7 2.1 Spezifika von Elektrofahrzeugen und ihre Bedeutung für die Gestaltung der Nutzerschnittstelle 7 2.2 Designprinzipien für die Gestaltung von Nutzerschnittstellen 9 2.3 Nutzerzentriertes Design 10 3 Energieeffizientes Fahren im Elektrofahrzeug als Fahrerkompetenz 11 3.1 Energieeffizientes Fahren – Definition und theoretische Überlegungen 11 3.2 Die Kompetenz zum energieeffizienten Fahren – Einordnung in psychologische Modelle des Fahrerverhaltens 12 3.3 Besondere Eigenschaften von Elektrofahrzeugen und ihre Relevanz für energieeffizientes Fahren 15 3.4 Die Wirksamkeit von Interventionen zur Steigerung der Kompetenz zum energieeffizienten Fahren 16 4 Energieeffizientes Fahren im Elektrofahrzeug - die motivationale Komponente 18 4.1 Motivationale Faktoren des Fahrerverhaltens 18 4.2 Motivationale Faktoren und ihre Eingliederung in psychologische Modelle des Fahrerverhaltens 18 5 Forschungsziele der Dissertation 21 5.1 Forschungsziel 1: Evaluation der Nutzerschnittstelle vor dem Hintergrund spezifischer Eigenschaften von Elektrofahrzeugen 21 5.2 Forschungsziel 2: Untersuchung der Kompetenz zum energieeffizienten Fahren mit dem Elektrofahrzeug 22 5.3 Forschungsziel 3: Untersuchung motivationaler Aspekte energieeffizienten Fahrens mit dem Elektrofahrzeug 23 6 Überblick über die Methodik der Dissertation 24 6.1 Der MINI E-Feldversuch 24 6.2 Studie im Realverkehr im Rahmen des Projekts EVERSAFE 25 7 Diskussion und kritische Reflexion der Ergebnisse 26 7.1 Forschungsziel 1: Evaluation der Nutzerschnittstelle vor dem Hintergrund spezifischer Eigenschaften von Elektrofahrzeugen 28 7.2 Forschungsziel 2: Untersuchung der Kompetenz zum energieeffizienten Fahren bei der Nutzung von Elektrofahrzeugen 31 7.3 Forschungsziel 3: Untersuchung motivationaler Aspekte energieeffizienten Fahrens mit dem Elektrofahrzeug 36 8 Implikationen und Schlussfolgerungen 37 8.1 Implikationen für die Gestaltung der Nutzerschnittstelle im Elektrofahrzeug 37 8.2 Implikationen für die Kompetenz zum energieeffizienten Fahren bei der Nutzung von Elektrofahrzeugen 38 8.3 Implikationen für die motivationale Komponente energieeffizienten Fahrens 39 9 Literatur 41 II Artikel 1: Battery Electric Vehicles – Implications for the Driver Interface 53 III Artikel 2: Eco-Driving Strategies in Battery Electric Vehicle Use – How Do Drivers Adapt over Time? 85 IV Artikel 3: Experiencing Range in an Electric Vehicle – Understanding Psychological Barriers 109 V Artikel 4: BEV Eco-Driving – Competence, Motivational Aspects, and the Effectiveness of Eco-Instructions 137 VI Lebenslauf 179 VII Publikationen 181 / Against the background of climate change, the reduction of human-induced CO2 emissions has become one of the key issues world-wide during the last years. In this context, battery electric vehicles are discussed as a promising solution for the reduction of CO2 emissions in the transportation sector and their use in road traffic is expedited through numerous national initiatives. Battery electric vehicles exhibit a number of specific features compared to conventional vehicles which pose new challenges to the driver. In this connection, the most specific feature of battery electric vehicles is the limited range, which is specifically important given the limited availability of charging stations and currently long charging durations. Moreover, with the electrification of transportation the concept of electricity with its unfamiliar units like Watt and Ampere is introduced in the driving context. Additionally, the regenerative braking system offers the possibility to actively regain energy during deceleration manoeuvers. One task of traffic psychology is to focus on and investigate the drivers’ needs and requirements related to these specific features and the interaction with the vehicle and the environment. Based on the acquired knowledge, recommendations and measures can be derived, which could facilitate the adoption of battery electric vehicles as well as the efficient and safe usage of this technology. In that sense the contribution of the present dissertation is to derive implications for the design of the user interface, the changed driving task, and regarding motivational aspects based on the specific features and new systems incorporated in battery electric vehicles. These issues are specifically considered in the light of energy efficiency which is of particular importance in the context of battery electric vehicles. The first research objective of the present dissertation was the user-centred evaluation of a driver interface generally against the background of the specific characteristics of battery electric vehicles as well as specifically based on drivers‘ interaction with the limited range. Based on the results, users’ needs for additional information became apparent, which were compiled in a taxonomy of user requirements and further highlight the relevance of energy-efficient interaction with battery electric vehicles. Furthermore, the results revealed difficulties for users’ in comprehending the concept of electricity in the driving context, specifically regarding electric units of measurement. Hence a presentation of energy consumption using the familiar unit kilometres, which has also practical relevance for the driving task, is recommended. Based on the evaluation results of the displayed information, design principles (Wickens, Lee, Liu, & Gordon-Becker, 2004) which are specifically important in the context of battery electric vehicles are derived. A transparent and trustworthy presentation of influencing factors on energy efficiency as well as drivers’ concrete opportunities for actions may support users in the adaptation process initiated when starting to use an electric vehicle and reduce feelings of uncertainty when interacting with the limited range. The eco-driving competence and associated processes of learning and transfer when driving a battery electric vehicle were examined within the scope of the second research objective. Investigations revealed an adaptation of eco-driving knowledge when starting to use a battery electric vehicle instead of a conventional vehicle. Additionally, the eco-driving knowledge increased with battery electric vehicle use. Both inexperienced and experienced battery electric vehicle drivers were able to reduce the energy consumption of the battery electric vehicle by applying effective eco-driving strategies, such as accelerating moderately or using regenerative braking for deceleration manoeuvers. That implies the transfer of drivers’ eco-driving skills from conventional to battery electric vehicles in terms of a positive transfer (Fitts & Posner, 1967). The effectiveness of an implemented knowledge-based intervention to enhance the eco-driving competence of inexperienced battery electric vehicle users was limited to an increase in drivers’ eco-driving knowledge and more positive subjective assessments of their eco-driving competence. In order to enhance users’ eco-driving competence also regarding eco-driving behaviour and performance (i.e. reduced energy consumption) the implementation of supplemental skill-based components might be effective. Beside a driver’s eco-driving competence, motivational aspects are important determinants of driving behaviour (Hatakka, Keskinen, Gregersen, Glad, & Hernetkoski, 2002; Rothengatter, 1997; Summala, 2007). The third research objective aimed to shed light on motivational aspects of battery electric vehicle eco-driving. In this regard the obtained medium-sized to strong correlations between rational (Ajzen, 1991) and hedonic (i.e. fun-oriented) motives and normal driving behaviour underline the relevance of motivational components in the context of eco-driving. Moreover, results indicate a to some extent higher motivation to drive efficiently with battery electric compared to conventional vehicles – a potential which should be fully exploited. Beside important rational motivators, hedonic values – i.e. feelings of pleasure or joy – could be used to experience eco-driving positively in terms of enjoying to efficiently interact with battery electric vehicles rather than merely prolonging the vehicle‘s range. From the perspective of traffic psychology the results of the dissertation emphasise the relevance of the monitoring layer of the driving task (Hollnagel & Woods, 2005) in battery electric vehicle use, which is characterised by a permanent comparison of the environment and the vehicle state. In this connection the design of the user interface is of specific relevance in terms of providing transparent, situation-specific, and action-oriented information to the driver. In sum, findings of the dissertation highlight the specific relevance of an energy-efficient interaction with battery electric vehicles. Focussing on this issue, results show concete possibilities to design the user interface of battery electric vehicles in a way to support the driver in eco-driving and to improve the comprehensibility of associated energy consumption information. Moreover, results reveal that adapation processes in terms of eco driving competence from internal combustine engine vehicles to battery electric vehicles occur and shed light on the deveopment of eco-driving competence with battery electric vehicle experience. Additionally, investigations concerning motivational aspects of eco-driving imply an increased potential of battery electric compared to conventional vehicles. Both rational and hedonic motives are important factors that are linked to battery electric vehicle eco-driving, which supplementary represent promising possibilities to further enhance the sustainability of this inherently „green“ technology.:I Synopse 1 1 Einleitung 3 2 Die Nutzerschnittstelle im Elektrofahrzeug 7 2.1 Spezifika von Elektrofahrzeugen und ihre Bedeutung für die Gestaltung der Nutzerschnittstelle 7 2.2 Designprinzipien für die Gestaltung von Nutzerschnittstellen 9 2.3 Nutzerzentriertes Design 10 3 Energieeffizientes Fahren im Elektrofahrzeug als Fahrerkompetenz 11 3.1 Energieeffizientes Fahren – Definition und theoretische Überlegungen 11 3.2 Die Kompetenz zum energieeffizienten Fahren – Einordnung in psychologische Modelle des Fahrerverhaltens 12 3.3 Besondere Eigenschaften von Elektrofahrzeugen und ihre Relevanz für energieeffizientes Fahren 15 3.4 Die Wirksamkeit von Interventionen zur Steigerung der Kompetenz zum energieeffizienten Fahren 16 4 Energieeffizientes Fahren im Elektrofahrzeug - die motivationale Komponente 18 4.1 Motivationale Faktoren des Fahrerverhaltens 18 4.2 Motivationale Faktoren und ihre Eingliederung in psychologische Modelle des Fahrerverhaltens 18 5 Forschungsziele der Dissertation 21 5.1 Forschungsziel 1: Evaluation der Nutzerschnittstelle vor dem Hintergrund spezifischer Eigenschaften von Elektrofahrzeugen 21 5.2 Forschungsziel 2: Untersuchung der Kompetenz zum energieeffizienten Fahren mit dem Elektrofahrzeug 22 5.3 Forschungsziel 3: Untersuchung motivationaler Aspekte energieeffizienten Fahrens mit dem Elektrofahrzeug 23 6 Überblick über die Methodik der Dissertation 24 6.1 Der MINI E-Feldversuch 24 6.2 Studie im Realverkehr im Rahmen des Projekts EVERSAFE 25 7 Diskussion und kritische Reflexion der Ergebnisse 26 7.1 Forschungsziel 1: Evaluation der Nutzerschnittstelle vor dem Hintergrund spezifischer Eigenschaften von Elektrofahrzeugen 28 7.2 Forschungsziel 2: Untersuchung der Kompetenz zum energieeffizienten Fahren bei der Nutzung von Elektrofahrzeugen 31 7.3 Forschungsziel 3: Untersuchung motivationaler Aspekte energieeffizienten Fahrens mit dem Elektrofahrzeug 36 8 Implikationen und Schlussfolgerungen 37 8.1 Implikationen für die Gestaltung der Nutzerschnittstelle im Elektrofahrzeug 37 8.2 Implikationen für die Kompetenz zum energieeffizienten Fahren bei der Nutzung von Elektrofahrzeugen 38 8.3 Implikationen für die motivationale Komponente energieeffizienten Fahrens 39 9 Literatur 41 II Artikel 1: Battery Electric Vehicles – Implications for the Driver Interface 53 III Artikel 2: Eco-Driving Strategies in Battery Electric Vehicle Use – How Do Drivers Adapt over Time? 85 IV Artikel 3: Experiencing Range in an Electric Vehicle – Understanding Psychological Barriers 109 V Artikel 4: BEV Eco-Driving – Competence, Motivational Aspects, and the Effectiveness of Eco-Instructions 137 VI Lebenslauf 179 VII Publikationen 181

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