The increasing importance of environmental friendly and efficient transportation guides the interest of researchers and car manufacturers towards the development of technologies that support an efficient driving style. This thesis presents the development of a traffic light assistance system with the focus on human factors. The system aims on supporting drivers in approaching traffic light intersections efficiently. In three driving simulator studies, the content related research covered the investigation of the unassisted driving task, the influence of the system on the driver’s perception of the interaction with other road users and the information strategy of the human machine interface. When the traffic light phase changes or when visibility is limited, drivers prepare driving behaviour that is not appropriate for the traffic light phase at arrival at the intersection. These situations offer the greatest potential for the assistance system. The traffic light assistant is able to change driving behaviour. However, the expectation of other road user’s emotional reactions influences driver compliance. In situations in which drivers expected to bother others with their driving behaviour, compliance to the traffic light assistant was low. Further, the deviations of driver behaviour from the target strategy of the traffic light assistant are lowest when the HMI includes the two information units target speed and action recommendations. Traffic light phase information in the HMI is a subjectively important information for drivers. The results point towards the presentation of all three information units. The method related research covered the development of a method for measuring drivers’ information demand for dynamic stimuli. While driving, specific stimuli are action relevant for drivers, i.e. they need to be processed in order to decide on the appropriate driving behaviour. Eye tracking has been the standard method for measuring information demand while driving. The novel MARS (Masking Action Relevant Stimuli) method measures information demand by masking the dynamic action relevant stimulus in the driving environment or in the vehicle. To unmask the stimulus for a fixed interval, drivers press a button at the steering wheel. In the present thesis, two driving simulator studies evaluated the MARS method. They included measuring information demand for the traffic light phasing and the in-vehicle display of the traffic light assistant. The analyses demonstrate that variations in the experimental conditions influence the information demand measured with the MARS method qualitatively similar to the influences on fixations measured by eye tracking. Due to its simple application, the MARS method represents a promising tool for transportation research. / Die wachsende Bedeutung umweltfreundlicher und effizienter Mobilität hat zur zunehmenden Entwicklung von Technologien geführt, die Fahrer bei der Umsetzung eines effizienten Fahrstils unterstützen. Die vorliegende Arbeit beinhaltet die Entwicklung eines Ampelassistenten aus verkehrspsychologischer Sicht. Das System unterstützt Fahrer bei der effizienten Annäherung an Ampelkreuzungen. Drei Fahrsimulatorstudien betrachten die inhaltlichen Forschungsfragen zur Analyse von nicht-assistiertem Fahrverhalten, der Wahrnehmung der Interaktion zwischen verschiedenen Verkehrsteilnehmern mit und ohne Assistenzsystem und der Informationsstrategie in der Mensch-Maschine Schnittstelle des Systems. In Fahrsituationen mit wechselnden Ampelphasen oder Sichtverdeckung initiieren Fahrer Verhalten, das im Hinblick auf die Ampelphase bei Ankunft an der Kreuzung unangemessen ist. Diese Situationen bieten das größte Potential für eine Unterstützung durch das Assistenzsystem. Die weiteren Studien zeigen, dass der Ampelassistent das Fahrverhalten beeinflusst. Hierbei spielt die Erwartung, die Fahrer an die emotionalen Reaktionen nachfolgender Fahrer in der Kolonne haben, eine Rolle. In Situationen, in denen Fahrer erwarten andere zu behindern, sinkt die Bereitschaft sich an die Empfehlungen des Systems zu halten. Die Abweichungen des Fahrverhaltens vom Zielverhalten der Funktion sind am geringsten, wenn Handlungs- und Geschwindigkeitsempfehlungen gegeben werden. Information zur Ampelphase stellt für die Fahrer subjektiv eine wichtige Informationseinheit dar. Die Ergebnisse legen nahe, alle drei Informationen zur Kommunikation des Zielverhaltens zu präsentieren. Der methodische Teil der Arbeit beschäftigt sich mit der Messung des Informationsbedarfs für dynamische Reize. Um Entscheidungen für das angemessene Fahrverhalten zu treffen, müssen Fahrer bestimmte handlungsrelevante Informationen erfassen. Eye Tracking ist eine Standardmethode um den Informationsbedarf für fahrrelevante Reize zu messen. Die im Zuge der Arbeit entwickelte MARS (Masking Action Relevant Stimuli) Methode misst den Informationsbedarf durch Verdeckung. Der Fahrer kann die Verdeckung des Reizes durch Tastendruck für einen limitierten Zeitraum lösen. In zwei Fahrsimulatorstudien wurde die MARS Methode auf die Ampelschaltung und die Darstellung im Display des Ampelassistenten angewendet. Die Ergebnisse zeigen, dass die MARS Methode die experimentellen Variationen des Informationsbedarfs abbilden kann. Die Ergebnisse sind vergleichbar mit der Variation in Fixationen gemessen durch Eye Tracking. Aufgrund ihrer einfachen Umsetzung ist die MARS Methode als Forschungsinstrument vielversprechend.

Techn. Universiẗat, Diss., 2006--Ilmenau.

Zugl.: Stuttgart, Univ., Diss., 2003

Zugl.: Darmstadt, Techn. Universiẗat, Diss.

Zugl.: Braunschweig, Techn. Univ., Diss., 2008

Stuttgart, Univ., Diplomarb., 2001.

Zugl.: Stuttgart, Univ., Diss., 2004.

München, Techn. Univ., Diss., 2007.

Techn. Hochsch., Diss., 2002--Aachen.

Techn. Universiẗat, Diss., 2004--Berlin.