Um die Fahrzeugsicherheit auch weiterhin zu verbessern, können Systeme der Aktiven Sicherheit ihren Beitrag leisten. Zu diesem Zweck werden u. a. Unfalldatenbanken mit precrash relevanten Parametern herangezogen, mit welchen der Systemnutzen frühzeitig auf das Unfallgeschehen analysiert wird. Aufgrund von Informationsdefiziten in der bisherigen Unfallrekonstruktion stellt das Treffen von fundierten Aussagen zur precrash Phase eine Schwierigkeit dar, wie z. B. die genaue Ausgangsgeschwindigkeit. Deshalb sind zum Teil ungesicherte Annahmen notwendig, um eine precrash Phase rekonstruieren zu können. Bisher ist in Unfalldatenbanken zu jeweils einem analysierten Unfall eine einzelne mögliche precrash Phase dokumentiert, so wie der Unfall möglicherweise ablief. Weitere mögliche Varianten der precrash Phasen, die ebenso zu selben Unfall geführt hätten bleiben unberücksichtigt. Um detaillierte Aussagen zum tatsächlichen Nutzungsgrad eines Systems in einem realen Unfall abzuleiten, wird ein automatisiertes Simulationstool vorgestellt, welches mit Hilfe stochastischer Methoden auf mögliche Varianten an precrash Phasen schließt, die zum selben realen Unfall führen. Für das Tool dienen als Eingangsgröße rekonstruierte Unfälle, die in den precrash Phasen zum Teil Informationsdefizite aufweisen. Hierbei variiert die Monte Carlo Methode, ein Zufallszahlengenerator, die unterschiedlichen Ausprägungen von ausgewählten Einflussparametern entsprechend deren Häufigkeit. Dieses Tool kompensiert somit die Informationsdefizite in precrash Phasen und baut zugleich eine synthetische Unfalldatenbank mit Varianten an precrash Phasen auf, mit dem Ziel, die Vorunfallphase statistisch repräsentativ und unabhängig von einer konkreten Rekonstruktionsvariante abzubilden. In anschließenden Simulationen jeweils mit den soeben variierten precrash Phasen werden die unterschiedlichen Auswirkungen eines vorausschauenden Systems ermittelt. Die verschiedenen Einflüsse eines Systems werden auch hier mit der Monte Carlo Methode berücksichtigt, wie z. B. die Reaktionszeit des Fahrers auf eine Warnung. Im Falle eines Systemeingriffes ist eine mögliche Veränderung der Unfallschwere bzw. wahrscheinlichen Verletzungsschwere zu betrachten. Mit dieser vorgestellten Methodik ist der tatsächliche Nutzen eines vorausschauenden Systems für die Unfallbeteiligten noch genauer feststellbar, da das Simulationstool ein breites mögliches Spektrum an precrash Phasen und Systemauswirkungen betrachtet.

Der Mensch erfasst die Umwelt mithilfe seiner Sinnessysteme. Licht macht die physikalische Welt sichtbar und liefert dem visuellen System dadurch wichtige Informationen über unsere Umgebung. Im Straßenverkehr wird die visuelle Wahrnehmung durch die Fahrzeugbeleuchtung unterstützt. Dabei erfüllen Heckleuchten zwei zentrale Funktionen: Zum einen wird die Sichtbarkeit des Fahrzeugs bei Dunkelheit und schlechter Sicht für andere Verkehrsteilnehmer erhöht. Das Schlusslicht übermittelt Informationen über die Anwesenheit eines Fahrzeugs, über den Fahrzeugtyp und über die Fahrzeugbreite. Diese Informationen sind notwendig, um während der Fahrt einen angemessenen Abstand zu einem vorausfahrenden Fahrzeug einschätzen und einhalten zu können. Die zweite zentrale Funktion von Heckleuchten ist die Kommunikation und Interaktion mit dem rückwärtigen Verkehr. Mithilfe von Lichtsignalen der Bremsleuchte und des Fahrtrichtungsanzeigers wird die Aufmerksamkeit auf das vorausfahrende Fahrzeug gelenkt und es werden gezielt Informationen an andere Verkehrsteilnehmer übertragen. So werden Verzögerungen in Längsrichtung, Fahrtrichtungsänderungen und der Hinweis auf eine mögliche Gefahrenquelle durch die Heckleuchte kommuniziert. Für alle Lichtfunktionen gilt, dass die ausgesendeten Signale in jeder Situation gut wahrnehmbar und intuitiv verständlich sein müssen. In dieser Arbeit wurde der mögliche Einfluss verschiedener Heckleuchtenattribute auf den Straßenverkehr untersucht. Eine Unfallanalyse ergab, dass der Großteil der Auffahrunfälle durch ein angemessenes Geschwindigkeits- und Abstandsverhalten sowie eine adäquate Aufmerksamkeitsverteilung vermieden werden könnte. Adaptive Schlusslichtfunktionen weisen das Potenzial auf, bei schlechter Sicht die Erkennbarkeit des Fahrzeugs zu erhöhen, ohne dabei den Hinterherfahrenden zu blenden. In der Literatur finden sich Hinweise darauf, dass die Anbauhöhe und Position von Heckleuchten sowie die Helligkeit des Schlusslichts die Entfernungsschätzung zwischen zwei Fahrzeugen beeinflussen können. Im Rahmen von verkehrspsychologischen Untersuchungen wurde der Einfluss einer adaptiven Helligkeitssteuerung im Schlusslicht auf die Wahrnehmung untersucht. Es zeigte sich, dass eine kontinuierliche Helligkeitsanpassung des Schlusslichts an den Abstand zum Hinterherfahrenden die Entfernungsschätzung nicht beeinflusste. Um die Bedeutung der Gestaltungsform einer Heckleuchte für die Güte der Entfernungsschätzung beurteilen zu können, wurden zwei psychophysikalische Experimente durchgeführt. Diese Experimente zeigten, dass der Abstand zwischen zwei Elementen durch das Hinzufügen einer Verbindungslinie minimal verändert wahrgenommen wurde. Auf Heckleuchten übertragen könnte man daher von einer leichten Überschätzung der Breite des Fahrzeughecks bei verbundenen Schlussleuchten ausgehen. Dies könnte das Abstandsverhalten eines Hinterherfahrenden tendenziell positiv beeinflussen, indem der Fahrer durch diese Wahrnehmungstäuschung den Abstand zum Fahrzeug minimal unterschätzen würde. Da Licht und Bewegung durch ihre Salienz ein großes Potenzial zur Aufmerksamkeitslenkung aufweisen, beschäftigte sich eine weitere Versuchsreihe mit der Wirkung dynamischer Lichtfunktionen. Die Reaktionszeiten auf die Deaktivierung eines Bremslichts konnten durch eine Dynamik im Bremslicht nicht weiter verbessert werden. Die Untersuchung von Dynamiken im Schlusslicht zeigte jedoch, dass in Abhängigkeit bestimmter Umgebungsbedingungen, der Bewegungsart und -geschwindigkeit unterschiedliche Reaktionen hervorgerufen werden können. Durch die Entwicklung salienter und intuitiv verständlicher Lichtfunktionen könnten somit die Kommunikationsmöglichkeiten im Straßenverkehr erweitert und differenziert werden. Die gezielte Steuerung der Aufmerksamkeit durch Heckleuchtenfunktionen in kritischen Situationen kann zur Erhöhung der Verkehrssicherheit führen. Ziel der automobilen Lichtentwicklung ist eine innovative, allgemein akzeptierte und sicherheitsfördernde Heckleuchtengestaltung. Die Arbeit zeigte im Rahmen einer Unfallanalyse und verschiedenen wahrnehmungspsychologischen Experimenten die sicherheitsrelevanten Anforderungen an Heckleuchten auf. Dabei weisen verschiedene Heckleuchtenattribute und -funktionen das Potenzial auf, positiven Einfluss auf die Verkehrssicherheit nehmen zu können. / Humans perceive the world through their senses. Light makes the world visible and provides the visual system with important information about our environment. On the road, visual perception is supported by automotive lighting. Tail lights have two main functions: firstly, they improve the visibility of the vehicle for other road users at night time and in bad weather conditions. The tail light gives information about the presence of a car and the type and width of the vehicle. This information is necessary to assess and keep the appropriate distance to a vehicle in front. The second important function of tail lights is the communication and interaction with the following traffic. The lighting signals of the brake light and the turn signal draw attention to the car in front and specific information can be transmitted to other road users. In this manner, the tail light communicates decelerations in the longitudinal direction, changes in the driving direction and the indication of a possible source of danger. It is essential for every lighting signal that it is detectable in all situations and that it is highly intuitive at any time. This doctoral thesis studied the potential influence of distinct attributes of tail lights on the road traffic. Accident analysis showed that the majority of rear end crashes could be prevented by an appropriate speed and distance behavior as well as an adequate allocation of attention. Adaptive rear lighting shows potential to improve the perceptibility of the vehicle in poor visibility conditions without excessive glare for the following driver. Evidence from literature shows that the distance estimation between two vehicles could be influenced by the mounting height and the position of tail lights as well as by the brightness of the rear position lamp. Psychological experiments showed the influence of adaptive brightness control in the rear position lamp on the human perception. There was no effect on the distance perception by continuous adjustment of the brightness of the rear position lamp to the distance of the following vehicle. To evaluate the importance of the design of a tail light, two psychophysical experiments were conducted. These experiments showed a minimal influence on the perceived distance between two elements by adding a connection line. Transferred to tail lights, this effect implies a small overestimation of the width of the vehicle rear with connected rear position lamps. This could have a small positive effect on the distance behavior of the following driver due to the sensory illusion of slightly underestimating the distance. Because of the high potential for attention control by light and movement, another series of experiments was conducted, to assess the effect of dynamic light functions. Reaction times were not further improved through the use of dynamic functions in the brake light deactivation. However, the use of dynamics in the rear position lamp produced different responses as a function of distinct environment variables, the type of movement and the speed of animation. The development of salient and intuitive understandable light functions points out various communication possibilities for use within road traffic. Capturing the attention of other road users in critical situations through tail light functions could lead to an improvement in road safety. The aim of automotive lighting development is an innovative, universally accepted and safety enhancing tail light design. The dissertation demonstrated the safety requirements for tail lights through accident analysis and different perception experiments. Different attributes and functions of the tail light show the potential to have a positive influence on road safety.

Erkenntnisse über das Fahrerleben, also die subjektive Sicht von Fahrern auf Ereignisse im Fahralltag, wurden bisher vor allem retrospektiv gewonnen und sind damit anfällig für mitunter weitreichende Verfälschungen. Diese Dissertation verfolgte den Ansatz, das subjektive Fahrerleben auf alltäglichen Fahrten so situationsnah wie möglich zu erfassen. Ziel der Untersuchung war es, eine breite Datenbasis von subjektiv beanspruchenden Situationen für jüngere und ältere Fahrer zu generieren, um auch unbewusst vorhandene Unterstützungsbedürfnisse zu erfassen und damit eine bedarfsgerechte Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen zu unterstützen. Es wurden 40 jüngere (M = 32,35 Jahre; SD = 3,58) und 40 ältere (M = 66,05 Jahre; SD = 4,13) Fahrer, je 20 Männer und Frauen, in ihrem Fahralltag über einen Zeitraum von jeweils 10 Tagen untersucht. Die Probanden hielten für sie relevante Situationen in kurzen Sprachprotokollen während der Fahrt über die Aufnahmefunktion in einem Smartphone fest. Unterstützt wurde die Situationsbetrachtung durch eine Videoaufnahme der Fahrsituation, sowie im Smartphone erfasste Geschwindigkeits-, Beschleunigungsdaten und GPS. Im Versuchszeitraum wurden insgesamt 1074 für die Auswertung relevante Sprachprotokolle während der Fahrt aufgezeichnet. Es ließen sich dabei 301 verschiedene Auslöser für die Aufnahme eines Sprachprotokolls unterscheiden. Ausgehend von den Ergebnissen und den geäußerten Unterstützungswünschen der Probanden wurden fünf verschiedene Unterstützungsbedürfnisse identifiziert, aus denen sich Anforderungen für Fahrerassistenzsysteme und Mensch-Maschine-Schnittstellen ableiten lassen. / Insights into driver experience, i.e. the driver's subjective view on events in everyday driving, have so far been gained mainly retrospectively (e.g. through interviews or online surveys). From a methodic perspective this means that reports and judgment are provided somewhat later after the event and therefore can be biased. In recent years, research in the field of driver-vehicle interaction has increasingly been enriched by natural driving studies (NDS). Since this method captures driving behavior in the natural driving context, it provides very realistic insights into events that drivers experience on a daily basis. So far, however, the focus has been on an objective view of driving behavior and environmental conditions with the aim of capturing parameters that provide an indication of future safety-critical situations. The subjective view of the driver, e.g. which situations he assesses as demanding, was hardly considered. The idea of the dissertation thesis was to capture subjective driver experience and support wishes of drivers in a NDS-like study. The aim of the study was to generate a broad database of subjectively demanding situations for younger and elder drivers, in order to detect unconsciously existing support needs and thus to support the user-centered development of driver assistance systems. Participants were 40 younger (M = 32.35 years, SD = 3.58) and 40 elder (M = 66.05 years, SD = 4.13) drivers, 20 men and 20 women each. Over the period of 10 days they documented each journey by questionnaires before and after each ride. Furthermore a smartphone with a specially programmed application was used as a recording device. Through short speech protocols the participants commented on every relevant driving situation. Considered as relevant - beyond critical events - were all special incidents or situations that were notable for the drivers or in which they wished for support in whatever form. The application also recorded GPS, speed and acceleration data as well as a video of the driving situation during relevant situations. A personal interview took place at the end of each trial period. As a result, a total of 1074 speech protocols were recorded while driving. They showed a very high range of situations that were notable for the participants. A total of 301 different triggers for recording a speech protocol could be distinguished. In addition, the consideration of the verbalized reaction of the drivers in the situations was important. The results were examined with regard to possible differences in age and gender groups. On the basis of the results and the expressed support wishes of the participants, five different support needs were identified, from which requirements for future driver assistance systems and human-machine interfaces can be derived.

Fahrerassistenzsysteme (FAS), wie zum Beispiel die „Aktive Gefahrenbremsung“, sollen dazu beitragen, das Fahren sicherer zu machen und die Anzahl an Unfällen und Verunglückten im Straßenverkehr weiter zu senken. Bei der Entwicklung von FAS muss neben der funktionalen Zuverlässigkeit des FAS sichergestellt werden, dass der Fahrer die Assistenzfunktion versteht und fehlerfrei benutzen kann. Zur Bestimmung geeigneter Systemauslegungen kommen in der Entwicklung Probandenversuche zum Einsatz, bei denen die zukünftigen Nutzer das FAS erleben und anschließend beurteilen. In dieser Arbeit wird die Eignung eines statischen Fahrsimulators für die Durchführung von Probandenversuchen zur Bewertung aktiv eingreifender FAS untersucht. Hierzu wurde ein Fahrversuch auf der Teststrecke und im statischen Fahrsimulator konzipiert, mit jeweils ca. 80 Probanden durchgeführt und die Ergebnisse bezüglich der Auswirkung des FAS „Aktive Gefahrenbremsung“ auf ausgewählte objektive und subjektive Kennwerte in der jeweiligen Versuchsumgebung vergleichend gegenübergestellt. Es zeigt sich, dass der statische Fahrsimulator prinzipiell für die Durchführung von Studien zur Bewertung aktiv eingreifender FAS geeignet ist. Als Ergebnis der Arbeit werden Erkenntnisse zur Aussagekraft der betrachteten Kennwerte sowie Empfehlungen zur Versuchsdurchführung im statischen Fahrsimulator gegeben.

Die vorliegende Arbeit widmet sich der Erforschung der Fahrer-Fahrzeug-Interaktion mit dem Ziel der Fahrerabsichtserkennung bei Spurwechselmanövern. Diese Fahrmanöver sind mit einer überproportionalen Unfallhäufigkeit verbunden, die sich in den Unfallstatistiken widerspiegelt. Laut Statistischem Bundesamt (2008) kamen im Jahr 2007 12,0% (1857) aller Unfälle mit schwerem Sachschaden auf Autobahnen in Deutschland aufgrund von Zusammenstößen mit seitlich in die gleiche Richtung fahrenden Fahrzeugen zustande (S. 65). Mit Hilfe der Information über einen intendierten Spurwechsel kann ein System an das zukünftige Fahrerverhalten angepasst werden, um so die Funktionalität und damit das Sicherheitspotential des Gesamtsystems zu erhöhen. Zusätzlich können mit dieser Information auch unerwünschte Systemeingriffe unterdrückt werden, die den Fahrer stören und so zu einer Minderung der Akzeptanz des jeweiligen Fahrerassistenz- und Informationssystems führen könnten. So kann einerseits ein Assistenzsystem eingeschaltet werden, das den Spurwechsel erleichtert (z.B. Side Blind Zone Alert, Kiefer & Hankey, 2008). Zum anderen kann ein Assistenzsystem abgeschaltet werden, das den Fahrer irrtümlich warnen würde, wie zum Beispiel ein Spurverlassenswarner im Falle eines beabsichtigten Überfahrens der Fahrspur (Henning, Beyreuther et al., 2007). In diesem Zusammenhang bilden drei Untersuchungen das Herzstück der vorliegenden Arbeit. In einer Feldstudie untersuchten Henning, Georgeon, Dapzol und Krems (2009) Indikatoren, die auf die Vorbereitung eines Spurwechsels hindeuten und fanden dabei vor allem Blickverhalten in den linken Außenspiegel als einen geeigneten und sehr frühen Indikator. Dieser dient wahrscheinlich vor allem dem Aufbau einer mentalen Repräsentation des rückwärtigen Verkehrs. In einer anschließenden Fahrsimulatorstudie wurde experimentell erforscht, wie diese mentale Repräsentation beschaffen ist und in welchen Komponenten des Arbeitsgedächtnisses sie gespeichert wird (Henning, Beyreuther, & Krems, 2009). In einer dritten Studie, bestehend aus zwei Laborexperimenten, wurde nach einer Schwelle für den Übergang von einer statischen in eine dynamische mentale Repräsentation sich nähernder Fahrzeuge mit Hilfe des Paradigmas des Representational Momentum (Freyd & Finke, 1984) gesucht und ebenfalls deren Lokalisation im Arbeitsgedächtnis erforscht (Henning & Krems, 2009). Die den drei Manuskripten vorangestellte Einleitung dient der allgemeinen Einführung in das Thema und der Einordnung der Befunde. Dabei wird zuerst der Spurwechselprozess dargestellt, gefolgt von einer Diskussion der zugrundeliegenden kognitiven Prozesse und einem Exkurs über die Möglichkeiten der Spurwechselabsichtserkennung und deren Verbesserung im Lichte der Befunde.

Die vorliegende Arbeit beschreibt ein generisches Verfahren zur wahrscheinlichkeitsbasierten Erkennung von Fahrsituationen und Fahrmanövern für sicherheitsrelevante Fahrerassistenzsysteme. Fahrsituationen und Manöver unterliegen einer gewissen Unsicherheit basierend auf der unterschiedlichen Situationswahrnehmung bzw. Manöverdurchführung der Fahrzeugführer. Diese Unsicherheitskomponente wird in den Ansatz zur Situations- und Manövererkennung mit einbezogen. Ein weiterer Unsicherheitsaspekt beruht auf den ungenauen Umgebungsinformationen auf denen die Situations- und Manövererkennung basiert. Beide Unsicherheitsursachen sind völlig unabhängig voneinander und werden aus diesem Grund separat betrachtet und modelliert. Zur Modellierung dieser beiden Unsicherheitsaspekte bedient sich der vorgestellte Ansatz der Fuzzy-Theorie, der Theorie der probabilistischen Netzen sowie Verfahren zur Fehlerfortpflanzung und Sensitivitätsanalyse. Nach der theoretischen Vorstellung dieser Methodiken wird in der Arbeit detailliert auf den Einsatz und das Zusammenspiel der einzelnen Verfahren zur Erkennung der Fahrsituationen und Fahrmanöver eingegangen. Die Umsetzbarkeit des vorgestellten Verfahrens wird am Beispiel der Notbremssituation gezeigt. Die Notbremssituation setzt sich aus unterschiedlichen Teilsituationen und Manövern zusammen. Die Erkennung der einzelnen Situationen und Manöver sowie die Zusammenführung zur übergeordneten Notbremssituation wurden mit Hilfe des vorgestellten Verfahrens realisiert. Zur Evaluierung der Erkennungsgüte wurden sowohl Messdaten aus dem Straßenverkehr als auch realitätsnahe Daten, aufgezeichnet auf Versuchsstrecken, herangezogen. / The present work describes a generic method for the probabilistic identification of driving situations and driving manoeuvres for safety relevant driver assistance systems. Driving situations and driving manoeuvres underlie a certain uncertainty based on the different situation perception and manoeuvre execution of the driver. This uncertainty component is considered in the approach for the situation and manoeuvre identification. An additional uncertainty aspect is based on the inaccurate environment information, the identification of driving situations and manoeuvres depend on. Both uncertainty aspects are completely independent and are considered and modelled separately for this reason. For modelling both of these uncertainty aspects the present approach is using the fuzzy theory, probabilistic networks, as well as methods for error propagation and sensitivity analysis. After introducing these techniques theoretically, the application and the interaction of the single methods to identify the driving situations and manoeuvres is described in detail. The practicability of the introduced proceeding is shown exemplarily on the emergency brake situation. The emergency brake situation consists of several situation and manoeuvre components. The identification of the single situations and manoeuvres as well as the combination to the higher emergency brake situation is realised with the introduced proceeding. Measuring data gathered on road traffic and close to reality data measured on a test track were used to evaluate the identification quality.

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. / 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.

Die vorliegende Arbeit widmet sich der Erforschung der Fahrer-Fahrzeug-Interaktion mit dem Ziel der Fahrerabsichtserkennung bei Spurwechselmanövern. Diese Fahrmanöver sind mit einer überproportionalen Unfallhäufigkeit verbunden, die sich in den Unfallstatistiken widerspiegelt. Laut Statistischem Bundesamt (2008) kamen im Jahr 2007 12,0% (1857) aller Unfälle mit schwerem Sachschaden auf Autobahnen in Deutschland aufgrund von Zusammenstößen mit seitlich in die gleiche Richtung fahrenden Fahrzeugen zustande (S. 65). Mit Hilfe der Information über einen intendierten Spurwechsel kann ein System an das zukünftige Fahrerverhalten angepasst werden, um so die Funktionalität und damit das Sicherheitspotential des Gesamtsystems zu erhöhen. Zusätzlich können mit dieser Information auch unerwünschte Systemeingriffe unterdrückt werden, die den Fahrer stören und so zu einer Minderung der Akzeptanz des jeweiligen Fahrerassistenz- und Informationssystems führen könnten. So kann einerseits ein Assistenzsystem eingeschaltet werden, das den Spurwechsel erleichtert (z.B. Side Blind Zone Alert, Kiefer & Hankey, 2008). Zum anderen kann ein Assistenzsystem abgeschaltet werden, das den Fahrer irrtümlich warnen würde, wie zum Beispiel ein Spurverlassenswarner im Falle eines beabsichtigten Überfahrens der Fahrspur (Henning, Beyreuther et al., 2007). In diesem Zusammenhang bilden drei Untersuchungen das Herzstück der vorliegenden Arbeit. In einer Feldstudie untersuchten Henning, Georgeon, Dapzol und Krems (2009) Indikatoren, die auf die Vorbereitung eines Spurwechsels hindeuten und fanden dabei vor allem Blickverhalten in den linken Außenspiegel als einen geeigneten und sehr frühen Indikator. Dieser dient wahrscheinlich vor allem dem Aufbau einer mentalen Repräsentation des rückwärtigen Verkehrs. In einer anschließenden Fahrsimulatorstudie wurde experimentell erforscht, wie diese mentale Repräsentation beschaffen ist und in welchen Komponenten des Arbeitsgedächtnisses sie gespeichert wird (Henning, Beyreuther, & Krems, 2009). In einer dritten Studie, bestehend aus zwei Laborexperimenten, wurde nach einer Schwelle für den Übergang von einer statischen in eine dynamische mentale Repräsentation sich nähernder Fahrzeuge mit Hilfe des Paradigmas des Representational Momentum (Freyd & Finke, 1984) gesucht und ebenfalls deren Lokalisation im Arbeitsgedächtnis erforscht (Henning & Krems, 2009). Die den drei Manuskripten vorangestellte Einleitung dient der allgemeinen Einführung in das Thema und der Einordnung der Befunde. Dabei wird zuerst der Spurwechselprozess dargestellt, gefolgt von einer Diskussion der zugrundeliegenden kognitiven Prozesse und einem Exkurs über die Möglichkeiten der Spurwechselabsichtserkennung und deren Verbesserung im Lichte der Befunde.

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

Durch das I-FAS der TU Chemnitz wurde im Rahmen des AKTIV-Projektes eine Probandenstudie zur Akzeptanz von Systemausprägungen einer Aktiven Gefahrenbremsung (AGB) bei PKW durchgeführt. Unter Verwendung eines stehenden Hindernisses wurden sechs Systemausprägungen verglichen, die von den AGB-Partnern in zwei Versuchsträger implementiert wurden. Die sechs Systemausprägungen werden nahezu identisch bewertet, solange Probanden keine Vergleichsmöglichkeit zu anderen Systemausprägungen haben. Wenn es zu einem Fahrereingriff kommt, ist der Eingriffszeitpunkt des Fahrers unabhängig von der gefahrenen Systemausprägung.