Future connected vehicles will be able to warn about hidden dangers already before they are visible for the driver. With sight obstructions as one of the most common factors of accident causation, there is a huge potential to improve traffic safety. However, it is unclear how to design the human-machine-interface of such systems to effectively warn drivers about invisible dangers. Especially the expectation that such warnings will be comparably unreliable lead to conflicting demands on amount and coding of warning information. Earlier work shows that warnings that contain more specific information about a hazard can improve drivers understanding of and responses to warnings but they can also raise processing costs and delay reactions or even distract drivers. Psychological theories as well as related research indicates that augmented reality (AR) has the potential to improve warning effectiveness through optimized coding of additional information. AR warnings can inherently transmit the location of a hazard and – due to the corresponding approach of the referenced display towards the driver – could increases the salience of a warning. The general aim of this work is to understand the human factors of future communication-based collision warnings. Based on a theoretical analysis revealing the most relevant questions within that context, we conducted three driving simulator studies to understand the impact of AR warning design on the effectiveness of unreliable warnings about sight obstructed dangers. To consider not only short-term effectiveness, all studies contained several necessary as well as unnecessary warnings that were analyzed in detail. The first study with 88 participants investigated the benefit of prototypical AR warnings over unspecific warnings of different modalities (visual vs. auditory). Visual AR warnings showed advantages over the other warning designs in gaze and brake reaction times, passing speeds, collision rates and subjective evaluation. Auditory AR warnings did not reveal comparable effects. The second test with 80 participants examined the contribution of different design aspects of visual AR warnings. Adding specific warning symbols or scaling animations to the warnings showed some positive but rather inconsistent effects. In contrast, spatial referencing even of an unspecific warning symbol with AR consistently improved driver’s reactions and evaluations. A third experiment with 36 participants observed the differential effects of the spatial information per se and the coding of the information with AR. The warnings had either no spatial information, symbolically encrypted spatial information or AR encrypted spatial information. A higher amount of information consistently led to stronger brake reactions, higher trust and better subjective evaluation. Additionally, with AR encryption we observed faster fixations as well as brake reactions. The present research emphasizes the importance of specificity for warnings about hidden hazards and the potential of AR especially for in-vehicle warnings of future collision avoidance systems. The systematic analysis of psychological factors of warning design and the corresponding findings on their relative contribution to driver’s behavior might also be transferred to other domains and applications of warning and information design. / In naher Zukunft werden vernetzte Fahrzeuge bereits vor sichtverdeckten Gefahren warnen können, noch bevor diese für den Fahrer sichtbar sind. Da Sichtverdeckungen bei einem Großteil schwerer Verkehrsunfälle eine Rolle spielen, stellt dies ein großes Potenzial zur Erhöhung der Verkehrssicherheit dar. Unklar ist jedoch, wie die Mensch-Maschine- Schnittstelle solcher Systeme gestaltet werden sollte, um Autofahrer möglichst effektiv vor noch nicht sichtbaren Gefahren zu warnen. Insbesondere die Vorhersage, dass solche Systeme nur eine begrenzte Zuverlässigkeit haben werden, führt zu teilweise widersprüchlichen Anforderungen an Informationsmenge und Kodierung der Warnungen. Frühere Arbeiten haben gezeigt, dass Warnungen mit spezifischen Informationen über eine Gefahr einerseits Verständnis und Reaktionen der Fahrer auf die Warnungen verbessern, andererseits aber auch kognitiven Verarbeitungsaufwand und Reaktionszeiten erhöhen und ablenken können. Sowohl kognitionspsychologische Theorien als auch Studien aus unserem Forschungsgebiet deuten darauf hin, dass die Darstellungsprinzipien der erweiterten Realität (AR, für engl. augmented reality) das Potenzial bieten, die Effizienz solcher Warnungen durch eine optimierte Kodierung von Zusatzinformationen zu steigern. AR-Warnungen können inhärent die Position einer Gefahr übermitteln, ohne dass der Fahrer dazu eine abstrakte Repräsentation der Information auf die reale Umwelt übertragen muss. Das grundlegende Ziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, die psychologischen Faktoren zukünftiger vernetzter Kollisionswarnungen zu verstehen. Ausgehend von der theoretischen Analyse relevanter psychologischer Theorien wurden wesentliche Implikationen und offene Fragestellungen abgeleitet. Zur Beantwortung dieser Fragen wurden drei Fahrsimulator- Studien durchgeführt, in denen der Einfluss von AR als Darstellungsprinzip auf die Effizienz begrenzt zuverlässiger Warnungen über sichtverdeckte Gefahren untersucht wurden. Um valide Aussagen über die längerfristige Wirksamkeit treffen zu können, wurden in den Versuchen sowohl notwendige als auch unnötige Warnungen betrachtet. Eine erste Studie mit 88 Teilnehmern untersuchte den Mehrwert prototypischer AR-Warnungen unterschiedlicher Modalität (visuell vs. auditiv) gegenüber unspezifischen Warnungen. Visuelle AR-Warnungen zeigten klare Vorteile bezüglich Blick- und Bremsreaktionen, Geschwindigkeiten, Kollisionszahlen und subjektiven Bewertungen. Auditive AR-Warnungen hingegen führten zu einzelnen positiven, jedoch auch einigen negativen Effekten. In der zweiten Studie mit 80 Teilnehmern wurden die Auswirkungen gestalterischer Teilaspekte visueller AR-Warnungen verglichen. Das Hinzufügen von spezifischen Warnsymbolen über Bewegungsrichtung und Typ der Gefahr oder einer Vergrößerungs-Animation mit gleicher zeitlicher Veränderung wie bei der AR-Warnung führte zu einzelnen positiven aber nicht konsistenten Effekten. Im Gegensatz dazu führten räumlich verortete AR-Warnungen erneut sowohl zu schnelleren und stärkeren Fahrerreaktionen als auch zu besseren subjektiven Bewertungen. In der dritten Studie mit 36 Teilnehmern wurden schließlich die individuellen Effekte der räumlichen Information an sich und der Codierung dieser Information mittels AR analysiert. Dazu wurden Warnungen ohne Information über die Position der Gefahr, mit symbolisch kodierter Information, sowie mit AR-kodierter Information verglichen. Der höhere Informationsgehalt führte zu durchgehend stärkeren Bremsungen, höherem Systemvertrauen und besseren subjektiven Bewertungen. Darüber hinaus ermöglichte die AR-Kodierung desselben Informationsgehalts der Warnungen sowohl schnellere Gefahrenentdeckung als auch kürzere Bremsreaktionszeiten. Insgesamt bestätigen die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit einen deutlichen Mehrwert von spezifischen Informationen bei Warnungen vor sichtverdeckten Gefahren sowie das hohe Potenzial von AR als Darstellungsprinzip, insbesondere für Warnungen zukünftiger Kollisionsvermeidungssysteme. Die systematische Analyse der bei der Gestaltung von Warnungen relevanten psychologischen Faktoren sowie unsere empirischen Erkenntnisse zu deren relativen Einfluss auf das Nutzerverhalten können zudem auf Warnungen anderer Anwendungen und Domänen übertragen werden, und somit einen generellen Beitrag zur Vermeidung von Unfällen in Mensch-Maschine-Systemen liefern.

Future connected vehicles will be able to warn about hidden dangers already before they are visible for the driver. With sight obstructions as one of the most common factors of accident causation, there is a huge potential to improve traffic safety. However, it is unclear how to design the human-machine-interface of such systems to effectively warn drivers about invisible dangers. Especially the expectation that such warnings will be comparably unreliable lead to conflicting demands on amount and coding of warning information. Earlier work shows that warnings that contain more specific information about a hazard can improve drivers understanding of and responses to warnings but they can also raise processing costs and delay reactions or even distract drivers. Psychological theories as well as related research indicates that augmented reality (AR) has the potential to improve warning effectiveness through optimized coding of additional information. AR warnings can inherently transmit the location of a hazard and – due to the corresponding approach of the referenced display towards the driver – could increases the salience of a warning. The general aim of this work is to understand the human factors of future communication-based collision warnings. Based on a theoretical analysis revealing the most relevant questions within that context, we conducted three driving simulator studies to understand the impact of AR warning design on the effectiveness of unreliable warnings about sight obstructed dangers. To consider not only short-term effectiveness, all studies contained several necessary as well as unnecessary warnings that were analyzed in detail. The first study with 88 participants investigated the benefit of prototypical AR warnings over unspecific warnings of different modalities (visual vs. auditory). Visual AR warnings showed advantages over the other warning designs in gaze and brake reaction times, passing speeds, collision rates and subjective evaluation. Auditory AR warnings did not reveal comparable effects. The second test with 80 participants examined the contribution of different design aspects of visual AR warnings. Adding specific warning symbols or scaling animations to the warnings showed some positive but rather inconsistent effects. In contrast, spatial referencing even of an unspecific warning symbol with AR consistently improved driver’s reactions and evaluations. A third experiment with 36 participants observed the differential effects of the spatial information per se and the coding of the information with AR. The warnings had either no spatial information, symbolically encrypted spatial information or AR encrypted spatial information. A higher amount of information consistently led to stronger brake reactions, higher trust and better subjective evaluation. Additionally, with AR encryption we observed faster fixations as well as brake reactions. The present research emphasizes the importance of specificity for warnings about hidden hazards and the potential of AR especially for in-vehicle warnings of future collision avoidance systems. The systematic analysis of psychological factors of warning design and the corresponding findings on their relative contribution to driver’s behavior might also be transferred to other domains and applications of warning and information design. / In naher Zukunft werden vernetzte Fahrzeuge bereits vor sichtverdeckten Gefahren warnen können, noch bevor diese für den Fahrer sichtbar sind. Da Sichtverdeckungen bei einem Großteil schwerer Verkehrsunfälle eine Rolle spielen, stellt dies ein großes Potenzial zur Erhöhung der Verkehrssicherheit dar. Unklar ist jedoch, wie die Mensch-Maschine- Schnittstelle solcher Systeme gestaltet werden sollte, um Autofahrer möglichst effektiv vor noch nicht sichtbaren Gefahren zu warnen. Insbesondere die Vorhersage, dass solche Systeme nur eine begrenzte Zuverlässigkeit haben werden, führt zu teilweise widersprüchlichen Anforderungen an Informationsmenge und Kodierung der Warnungen. Frühere Arbeiten haben gezeigt, dass Warnungen mit spezifischen Informationen über eine Gefahr einerseits Verständnis und Reaktionen der Fahrer auf die Warnungen verbessern, andererseits aber auch kognitiven Verarbeitungsaufwand und Reaktionszeiten erhöhen und ablenken können. Sowohl kognitionspsychologische Theorien als auch Studien aus unserem Forschungsgebiet deuten darauf hin, dass die Darstellungsprinzipien der erweiterten Realität (AR, für engl. augmented reality) das Potenzial bieten, die Effizienz solcher Warnungen durch eine optimierte Kodierung von Zusatzinformationen zu steigern. AR-Warnungen können inhärent die Position einer Gefahr übermitteln, ohne dass der Fahrer dazu eine abstrakte Repräsentation der Information auf die reale Umwelt übertragen muss. Das grundlegende Ziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, die psychologischen Faktoren zukünftiger vernetzter Kollisionswarnungen zu verstehen. Ausgehend von der theoretischen Analyse relevanter psychologischer Theorien wurden wesentliche Implikationen und offene Fragestellungen abgeleitet. Zur Beantwortung dieser Fragen wurden drei Fahrsimulator- Studien durchgeführt, in denen der Einfluss von AR als Darstellungsprinzip auf die Effizienz begrenzt zuverlässiger Warnungen über sichtverdeckte Gefahren untersucht wurden. Um valide Aussagen über die längerfristige Wirksamkeit treffen zu können, wurden in den Versuchen sowohl notwendige als auch unnötige Warnungen betrachtet. Eine erste Studie mit 88 Teilnehmern untersuchte den Mehrwert prototypischer AR-Warnungen unterschiedlicher Modalität (visuell vs. auditiv) gegenüber unspezifischen Warnungen. Visuelle AR-Warnungen zeigten klare Vorteile bezüglich Blick- und Bremsreaktionen, Geschwindigkeiten, Kollisionszahlen und subjektiven Bewertungen. Auditive AR-Warnungen hingegen führten zu einzelnen positiven, jedoch auch einigen negativen Effekten. In der zweiten Studie mit 80 Teilnehmern wurden die Auswirkungen gestalterischer Teilaspekte visueller AR-Warnungen verglichen. Das Hinzufügen von spezifischen Warnsymbolen über Bewegungsrichtung und Typ der Gefahr oder einer Vergrößerungs-Animation mit gleicher zeitlicher Veränderung wie bei der AR-Warnung führte zu einzelnen positiven aber nicht konsistenten Effekten. Im Gegensatz dazu führten räumlich verortete AR-Warnungen erneut sowohl zu schnelleren und stärkeren Fahrerreaktionen als auch zu besseren subjektiven Bewertungen. In der dritten Studie mit 36 Teilnehmern wurden schließlich die individuellen Effekte der räumlichen Information an sich und der Codierung dieser Information mittels AR analysiert. Dazu wurden Warnungen ohne Information über die Position der Gefahr, mit symbolisch kodierter Information, sowie mit AR-kodierter Information verglichen. Der höhere Informationsgehalt führte zu durchgehend stärkeren Bremsungen, höherem Systemvertrauen und besseren subjektiven Bewertungen. Darüber hinaus ermöglichte die AR-Kodierung desselben Informationsgehalts der Warnungen sowohl schnellere Gefahrenentdeckung als auch kürzere Bremsreaktionszeiten. Insgesamt bestätigen die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit einen deutlichen Mehrwert von spezifischen Informationen bei Warnungen vor sichtverdeckten Gefahren sowie das hohe Potenzial von AR als Darstellungsprinzip, insbesondere für Warnungen zukünftiger Kollisionsvermeidungssysteme. Die systematische Analyse der bei der Gestaltung von Warnungen relevanten psychologischen Faktoren sowie unsere empirischen Erkenntnisse zu deren relativen Einfluss auf das Nutzerverhalten können zudem auf Warnungen anderer Anwendungen und Domänen übertragen werden, und somit einen generellen Beitrag zur Vermeidung von Unfällen in Mensch-Maschine-Systemen liefern.

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

Den Kern der vorliegenden Arbeit bilden sog. sensorgeführte Roboterbewegungen, d. h. die Nutzung von Informationen externer Sensoren zur Regelung des Roboters. Da gängige Industrierobotersysteme üblicherweise positionsgeregelt sind und seitens der Robotersteuerung lediglich der Zugriff zu den Sollwerten der Lageregelkreise erlaubt wird, kann auch der Regelkreis der sensorgeführten Roboterbewegung nur über den Lageregelkreis geschlossen werden. Aus diesem Grunde werden hier nur positionsbasierte Regelungsansätze verfolgt. Die Kraft-/ Momentregelung gilt als eine der wichtigsten Varianten sensorgeführter Roboterbewegungen. Dementsprechend widmet sich auch ein großer Teil dieser Arbeit dem Thema, mit dem Ziel durch innovative und übersichtliche Regelalgorithmen die Akzeptanz der Kraft-/ Momentregelung in industriellen Produktionsprozessen zu erhöhen. Beginnend mit der eindimensionalen Kraftregelung führt der Weg dabei über Konzepte zur Konturenverfolgung und kraft-/ momentgeregelten Montageaufgaben hin zur Kooperation von Robotern. In einem weiteren Teil wird ein Konzept zur Kollisionsvermeidung zwischen Robotern und Hindernissen präsentiert. Es basiert auf dem Ansatz der virtuellen Potential- bzw. Kraftfelder. Dabei ruft das künstliche Feld eine Bewegung des Roboters hervor, die vom Hindernis weg führt. Um das Feld zu erzeugen, wird die Methode der künstlichen Punktladungen entwickelt. Diese werden auf der Oberfläche eines Hindernisses platziert und generieren dann das virtuelle Kraftfeld. Die Platzierung kann z. B. mithilfe der CAD-Daten des Hindernisses erfolgen. Bei bewegten Objekten müssen alle Ladungspositionen ständig aktualisiert werden. Für Lehr- und Präsentationszwecke ist das sog. inverse Pendel eine oft genutzte Regelstrecke. Sein Aufrichten und Stabilisieren ist auch mit Hilfe eines Industrieroboters möglich. Dazu beschäftigt sich ein Kapitel dieser Arbeit mit Fragen zur Modellbildung der Kombination inverses Pendel und Industrieroboter und mit Regelungskonzepten für das Aufschwingen und Balancieren. Letztendlichen wird in diesem Zusammenhang noch ein Visual-Servoing System präsentiert, dass den Neigungswinkel des Pendels mit einer Kamera bestimmt. Alle hier vorgestellten Konzepte und Algorithmen werden Anhand von praktischen Experimenten verifiziert. / This work deals with so-called sensor guided robot motions, which means using the data of external sensors to control the robot. The control loop of the sensor guided robot motion can be only closed around the position control loop, because industrial robot systems usually work position controlled and only access to the desired positions is enabled. For this reason here only position based control approaches are regarded. Force/torque control is a very important type of sensor guided robot motions. According to this, a good portion of this work deals with the subject of force/torque control. Thus, the acceptance of force/torque control in industrial production processes should be increased, by using innovative and clear control algorithms. For this purpose force control in one degree of freedom, contour-following, force/torque controlled assembling tasks and the cooperation between robots are discussed here in different chapters. Thereafter, a concept to collision avoidance between robots and obstacles is presented. It uses the approach of virtual potential/force fields. In this case the artificial field induces a robot motion away from the obstacle. The method of artificial charges is developed to generate this field. For this purpose virtual charges are placed on the surface of the obstacles. Placing of the charges can be performed using e.g. CAD data of the obstacles. Having moving obstacles charge positions must be updated continuously. The inverted pendulum is commonly used teaching students in control theory. The swinging up and the stabilization of the pendulum also can be performed by an industrial robot. One chapter of this work deals with modelling of the robot mounted inverted pendulum and control algorithms for its swinging up and its stabilization. Finally, in combination with the inverted pendulum a visual-servoing system is presented, which measures the pendulum inclination angle by camera. All concepts introduced in this work are verified by practical experiments.

Den Kern der vorliegenden Arbeit bilden sog. sensorgeführte Roboterbewegungen, d. h. die Nutzung von Informationen externer Sensoren zur Regelung des Roboters. Da gängige Industrierobotersysteme üblicherweise positionsgeregelt sind und seitens der Robotersteuerung lediglich der Zugriff zu den Sollwerten der Lageregelkreise erlaubt wird, kann auch der Regelkreis der sensorgeführten Roboterbewegung nur über den Lageregelkreis geschlossen werden. Aus diesem Grunde werden hier nur positionsbasierte Regelungsansätze verfolgt. Die Kraft-/ Momentregelung gilt als eine der wichtigsten Varianten sensorgeführter Roboterbewegungen. Dementsprechend widmet sich auch ein großer Teil dieser Arbeit dem Thema, mit dem Ziel durch innovative und übersichtliche Regelalgorithmen die Akzeptanz der Kraft-/ Momentregelung in industriellen Produktionsprozessen zu erhöhen. Beginnend mit der eindimensionalen Kraftregelung führt der Weg dabei über Konzepte zur Konturenverfolgung und kraft-/ momentgeregelten Montageaufgaben hin zur Kooperation von Robotern. In einem weiteren Teil wird ein Konzept zur Kollisionsvermeidung zwischen Robotern und Hindernissen präsentiert. Es basiert auf dem Ansatz der virtuellen Potential- bzw. Kraftfelder. Dabei ruft das künstliche Feld eine Bewegung des Roboters hervor, die vom Hindernis weg führt. Um das Feld zu erzeugen, wird die Methode der künstlichen Punktladungen entwickelt. Diese werden auf der Oberfläche eines Hindernisses platziert und generieren dann das virtuelle Kraftfeld. Die Platzierung kann z. B. mithilfe der CAD-Daten des Hindernisses erfolgen. Bei bewegten Objekten müssen alle Ladungspositionen ständig aktualisiert werden. Für Lehr- und Präsentationszwecke ist das sog. inverse Pendel eine oft genutzte Regelstrecke. Sein Aufrichten und Stabilisieren ist auch mit Hilfe eines Industrieroboters möglich. Dazu beschäftigt sich ein Kapitel dieser Arbeit mit Fragen zur Modellbildung der Kombination inverses Pendel und Industrieroboter und mit Regelungskonzepten für das Aufschwingen und Balancieren. Letztendlichen wird in diesem Zusammenhang noch ein Visual-Servoing System präsentiert, dass den Neigungswinkel des Pendels mit einer Kamera bestimmt. Alle hier vorgestellten Konzepte und Algorithmen werden Anhand von praktischen Experimenten verifiziert. / This work deals with so-called sensor guided robot motions, which means using the data of external sensors to control the robot. The control loop of the sensor guided robot motion can be only closed around the position control loop, because industrial robot systems usually work position controlled and only access to the desired positions is enabled. For this reason here only position based control approaches are regarded. Force/torque control is a very important type of sensor guided robot motions. According to this, a good portion of this work deals with the subject of force/torque control. Thus, the acceptance of force/torque control in industrial production processes should be increased, by using innovative and clear control algorithms. For this purpose force control in one degree of freedom, contour-following, force/torque controlled assembling tasks and the cooperation between robots are discussed here in different chapters. Thereafter, a concept to collision avoidance between robots and obstacles is presented. It uses the approach of virtual potential/force fields. In this case the artificial field induces a robot motion away from the obstacle. The method of artificial charges is developed to generate this field. For this purpose virtual charges are placed on the surface of the obstacles. Placing of the charges can be performed using e.g. CAD data of the obstacles. Having moving obstacles charge positions must be updated continuously. The inverted pendulum is commonly used teaching students in control theory. The swinging up and the stabilization of the pendulum also can be performed by an industrial robot. One chapter of this work deals with modelling of the robot mounted inverted pendulum and control algorithms for its swinging up and its stabilization. Finally, in combination with the inverted pendulum a visual-servoing system is presented, which measures the pendulum inclination angle by camera. All concepts introduced in this work are verified by practical experiments.

Fahrerassistenzsysteme werden zunehmend in Fahrzeuge eingebaut mit dem Ziel, den Fahrer beim Fahren zu unterstützen, Fahrfehler zu vermeiden und damit die Fahrsicherheit zu erhöhen. Derzeit sind häufig Systeme im Einsatz, die den Fahrer vor bestimmten Sicherheitsrisiken warnen (z.B. vor einem unbeabsichtigten Verlassen der Fahrspur). Der Trend geht aber hin zu Systemen, die stärker ins Fahrgeschehen eingreifen und somit Teile der Fahraufgabe automatisieren (z.B. selbständig die Spurhaltung des Fahrzeugs übernehmen). Aus der Forschung zur Mensch-Maschine Interaktion ist jedoch bekannt, dass Automatisierung nicht zwangsläufig zur Erhöhung von Sicherheit führt, sondern dass sie vielmehr auch unerwünschte Nebeneffekte für Performanz und Sicherheit mit sich bringen kann in dem Maße, wie Menschen an die veränderten Aufgabenanforderungen adaptieren. Im Straßenverkehr wird insbesondere befürchtet, dass Fahrer sich zu stark auf Fahrerassistenzsysteme verlassen, sich teilweise aus der Fahraufgabe zurückziehen („abschalten“) und ihre Aufmerksamkeit fahrfremden Dingen widmen. Dies kann unter Umständen dazu führen, dass Fahrer im Falle von Systemfehlern oder –ausfällen nicht mehr in der Lage sind rechtzeitig und angemessen einzugreifen bzw. die Kontrolle über das Fahrzeug zu übernehmen. Ziel der Dissertation war es zu untersuchen, inwieweit sich die Involviertheit von Fahrern in die Fahraufgabe verändert je stärker sie durch ein Assistenzsystem unterstützt werden (d.h., je stärker das System Teile der Fahraufgabe automatisiert). Um dies zu untersuchen wurden zwei theoretische Konzepte herangezogen: a) das Verlassen der Fahrer (auf ein System) und b) das Situationsbewusstsein der Fahrer. Basierend auf einer umfassenden Analyse der Forschungsliteratur zum Thema Automatisierung wurde ein theoretisches Rahmenmodell entwickelt, welches Veränderungen in der Involviertheit des Fahrers in die Fahraufgabe auf menschliche Adaptationsprozesse auf verschiedenen Ebenen zurückführt, die sich in Folge der veränderten Aufgaben­anforderungen durch zunehmende Automatisierung ergeben. Dazu zählen Veränderungen in Einstellungen, sowie in kognitiven, energetischen, und motivationalen Prozessen. Um Veränderungen in diesen Prozessen zu untersuchen, wurde eine Vielzahl an objektiven und subjektiven Maßen erhoben. Hauptgegenstand der Dissertation ist eine umfangreiche Fahrsimulatorstudie im Fahrsimulator mit Bewegungsplattform bei VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Schweden. Dabei kamen zwei Querführungsassistenzsysteme (ein Heading Control System und ein Lane Departure Warning System) zum Einsatz, die den Fahrer in unterschiedlichem Maße bei der Spurhaltung unterstützten. Im Gegensatz zu einem Großteil der bisherigen Studien wurden prozessorientierte Performanzmaße zur Erfassung des Verlassens der Fahrer auf die Assistenzsysteme und des Situationsbewusstseins der Fahrer verwendet. Das Verlassen der Fahrer auf die Querführungsassistenzsysteme wurde durch Blickverhaltensmaße über die Bereitschaft der Fahrer erfasst, ihre visuelle Aufmerksamkeit von der Straße ab hin zu einer Zweitaufgabe im Fahrzeuginnenraum zu wenden. Zur Messung des Situationsbewusstseins der Fahrer wurden Fahrverhaltensmaße herangezogen welche als Indikator für die Schnelligkeit und Abruptheit der Reaktionen der Fahrer auf unerwartete kritische Fahrsituationen dienten. Ein Hauptbefund der Dissertation war, dass die Fahrer sich signifikant im Ausmaß ihres Verlassens auf einen hohen Grad an Assistenz unterschieden. Diese interindividuelle Varianz im Verlassen der Fahrer auf einen hohen Grad an Assistenz konnte am besten durch das Vertrauen der Fahrer in das Querführungsassistenzsystem und ihr Aktivierungsniveau erklärt werden: Je höher das Vertrauen der Fahrer in das System und je geringer ihr Aktivierungsniveau, desto stärker verließen sie sich auf das System. Individuelle Fahrermerkmale (Fahrstil) erklärten einen signifikanten Anteil der Varianz im Vertrauen der Fahrer in die Spurhalteassistenzsysteme. (ersetzt wegen neuem Herausgeber) / Advanced driver assistance systems are increasingly built in vehicles with the aim to support drivers while driving, to reduce driver errors and thereby to increase traffic safety. At present, these systems are often designed to warn drivers of specific safety risks (e.g., of an imminent departure from the driving lane). However, there is a trend towards systems that more strongly intervene in driving and that hence, automate parts of the driving task (e.g., autonomously keep the vehicle within the driving lane). However, research on human-machine interaction has shown that automation does not necessarily increase safety, but that it may also lead to unanticipated side effects on performance and safety to the extent that humans adapt to the changing task demands. A major concern in road traffic is that drivers rely too heavily on driver assistance systems, become less actively involved in the driving task, and divert their attention to things unrelated to driving. Thus, in the case of system malfunctions or failures, drivers possibly may not be prepared to intervene timely and accordingly and to regain control over the vehicle, respectively. The aim of this dissertation was to investigate changes in drivers’ active engagement in the driving task as a function of the degree to which they are supported by a driver assistance system (i.e., as a function of the degree to which the system automates the driving task). Drivers’ active task engagement was studied by referring to two theoretical concepts: a) drivers’ reliance (on a system) and b) drivers’ situation awareness. Based on an extensive review of previous research on automation, a conceptual theoretical framework was developed that links changes in operators’ active task engagement to human adaptation processes on different levels in response to the changing task demands due to automation. Among them are changes in human attitudes as well as in cognitive, motivational and energetic processes. In order to determine the relative influence of these processes, a range of objective and subjective measures was collected. The essential part of the dissertation is an extensive driving simulator study in an advanced moving-base driving simulator at VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Sweden. Two lateral support systems (a Heading Control system and a Lane Departure Warning system) were implemented which assisted drivers to different degrees in lane keeping. Contrary to most previous automation studies, drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems and their situation awareness were studied by using process-oriented performance-based measures. Drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems was assessed by eye glance behaviour measures indicating drivers’ preparedness to allocate their visual attention away from the road scene to an in-vehicle secondary task. Drivers’ situation awareness was assessed by behavioural measures of the latency and magnitude of drivers’ initial reactions to unexpected critical driving situations. A major finding of the study was that drivers differed significantly in their reliance on a high level of lane keeping assistance. This interindividual variance in drivers’ reliance on higher-level assistance could be best explained by drivers’ trust in the system and their energetic arousal: The greater drivers’ trust in the system and the lower their arousal, the more did they rely on the system. Individual driver variables (driving style) explained a significant proportion of the variance in drivers’ trust in the lane keeping assistance systems. (replaced because a new publisher)

Advanced driver assistance systems are increasingly built in vehicles with the aim to support drivers while driving, to reduce driver errors and thereby to increase traffic safety. At present, these systems are often designed to warn drivers of specific safety risks (e.g., of an imminent departure from the driving lane). However, there is a trend towards systems that more strongly intervene in driving and that hence, automate parts of the driving task (e.g., autonomously keep the vehicle within the driving lane). However, research on human-machine interaction has shown that automation does not necessarily increase safety, but that it may also lead to unanticipated side effects on performance and safety to the extent that humans adapt to the changing task demands. A major concern in road traffic is that drivers rely too heavily on driver assistance systems, become less actively involved in the driving task, and divert their attention to things unrelated to driving. Thus, in the case of system malfunctions or failures, drivers possibly may not be prepared to intervene timely and accordingly and to regain control over the vehicle, respectively. The aim of this dissertation was to investigate changes in drivers’ active engagement in the driving task as a function of the degree to which they are supported by a driver assistance system (i.e., as a function of the degree to which the system automates the driving task). Drivers’ active task engagement was studied by referring to two theoretical concepts: a) drivers’ reliance (on a system) and b) drivers’ situation awareness. Based on an extensive review of previous research on automation, a conceptual theoretical framework was developed that links changes in operators’ active task engagement to human adaptation processes on different levels in response to the changing task demands due to automation. Among them are changes in human attitudes as well as in cognitive, motivational and energetic processes. In order to determine the relative influence of these processes, a range of objective and subjective measures was collected. The essential part of the dissertation is an extensive driving simulator study in an advanced moving-base driving simulator at VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Sweden. Two lateral support systems (a Heading Control system and a Lane Departure Warning system) were implemented which assisted drivers to different degrees in lane keeping. Contrary to most previous automation studies, drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems and their situation awareness were studied by using process-oriented performance-based measures. Drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems was assessed by eye glance behaviour measures indicating drivers’ preparedness to allocate their visual attention away from the road scene to an in-vehicle secondary task. Drivers’ situation awareness was assessed by behavioural measures of the latency and magnitude of drivers’ initial reactions to unexpected critical driving situations. A major finding of the study was that drivers differed significantly in their reliance on a high level of lane keeping assistance. This interindividual variance in drivers’ reliance on higher-level assistance could be best explained by drivers’ trust in the system and their energetic arousal: The greater drivers’ trust in the system and the lower their arousal, the more did they rely on the system. Individual driver variables (driving style) explained a significant proportion of the variance in drivers’ trust in the lane keeping assistance systems. / Fahrerassistenzsysteme werden zunehmend in Fahrzeuge eingebaut mit dem Ziel, den Fahrer beim Fahren zu unterstützen, Fahrfehler zu vermeiden und damit die Fahrsicherheit zu erhöhen. Derzeit sind häufig Systeme im Einsatz, die den Fahrer vor bestimmten Sicherheitsrisiken warnen (z.B. vor einem unbeabsichtigten Verlassen der Fahrspur). Der Trend geht aber hin zu Systemen, die stärker ins Fahrgeschehen eingreifen und somit Teile der Fahraufgabe automatisieren (z.B. selbständig die Spurhaltung des Fahrzeugs übernehmen). Aus der Forschung zur Mensch-Maschine Interaktion ist jedoch bekannt, dass Automatisierung nicht zwangsläufig zur Erhöhung von Sicherheit führt, sondern dass sie vielmehr auch unerwünschte Nebeneffekte für Performanz und Sicherheit mit sich bringen kann in dem Maße, wie Menschen an die veränderten Aufgabenanforderungen adaptieren. Im Straßenverkehr wird insbesondere befürchtet, dass Fahrer sich zu stark auf Fahrerassistenzsysteme verlassen, sich teilweise aus der Fahraufgabe zurückziehen („abschalten“) und ihre Aufmerksamkeit fahrfremden Dingen widmen. Dies kann unter Umständen dazu führen, dass Fahrer im Falle von Systemfehlern oder –ausfällen nicht mehr in der Lage sind rechtzeitig und angemessen einzugreifen bzw. die Kontrolle über das Fahrzeug zu übernehmen. Ziel der Dissertation war es zu untersuchen, inwieweit sich die Involviertheit von Fahrern in die Fahraufgabe verändert je stärker sie durch ein Assistenzsystem unterstützt werden (d.h., je stärker das System Teile der Fahraufgabe automatisiert). Um dies zu untersuchen wurden zwei theoretische Konzepte herangezogen: a) das Verlassen der Fahrer (auf ein System) und b) das Situationsbewusstsein der Fahrer. Basierend auf einer umfassenden Analyse der Forschungsliteratur zum Thema Automatisierung wurde ein theoretisches Rahmenmodell entwickelt, welches Veränderungen in der Involviertheit des Fahrers in die Fahraufgabe auf menschliche Adaptationsprozesse auf verschiedenen Ebenen zurückführt, die sich in Folge der veränderten Aufgaben­anforderungen durch zunehmende Automatisierung ergeben. Dazu zählen Veränderungen in Einstellungen, sowie in kognitiven, energetischen, und motivationalen Prozessen. Um Veränderungen in diesen Prozessen zu untersuchen, wurde eine Vielzahl an objektiven und subjektiven Maßen erhoben. Hauptgegenstand der Dissertation ist eine umfangreiche Fahrsimulatorstudie im Fahrsimulator mit Bewegungsplattform bei VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Schweden. Dabei kamen zwei Querführungsassistenzsysteme (ein Heading Control System und ein Lane Departure Warning System) zum Einsatz, die den Fahrer in unterschiedlichem Maße bei der Spurhaltung unterstützten. Im Gegensatz zu einem Großteil der bisherigen Studien wurden prozessorientierte Performanzmaße zur Erfassung des Verlassens der Fahrer auf die Assistenzsysteme und des Situationsbewusstseins der Fahrer verwendet. Das Verlassen der Fahrer auf die Querführungsassistenzsysteme wurde durch Blickverhaltensmaße über die Bereitschaft der Fahrer erfasst, ihre visuelle Aufmerksamkeit von der Straße ab hin zu einer Zweitaufgabe im Fahrzeuginnenraum zu wenden. Zur Messung des Situationsbewusstseins der Fahrer wurden Fahrverhaltensmaße herangezogen welche als Indikator für die Schnelligkeit und Abruptheit der Reaktionen der Fahrer auf unerwartete kritische Fahrsituationen dienten. Ein Hauptbefund der Dissertation war, dass die Fahrer sich signifikant im Ausmaß ihres Verlassens auf einen hohen Grad an Assistenz unterschieden. Diese interindividuelle Varianz im Verlassen der Fahrer auf einen hohen Grad an Assistenz konnte am besten durch das Vertrauen der Fahrer in das Querführungsassistenzsystem und ihr Aktivierungsniveau erklärt werden: Je höher das Vertrauen der Fahrer in das System und je geringer ihr Aktivierungsniveau, desto stärker verließen sie sich auf das System. Individuelle Fahrermerkmale (Fahrstil) erklärten einen signifikanten Anteil der Varianz im Vertrauen der Fahrer in die Spurhalteassistenzsysteme.

Fahrerassistenzsysteme werden zunehmend in Fahrzeuge eingebaut mit dem Ziel, den Fahrer beim Fahren zu unterstützen, Fahrfehler zu vermeiden und damit die Fahrsicherheit zu erhöhen. Derzeit sind häufig Systeme im Einsatz, die den Fahrer vor bestimmten Sicherheitsrisiken warnen (z.B. vor einem unbeabsichtigten Verlassen der Fahrspur). Der Trend geht aber hin zu Systemen, die stärker ins Fahrgeschehen eingreifen und somit Teile der Fahraufgabe automatisieren (z.B. selbständig die Spurhaltung des Fahrzeugs übernehmen). Aus der Forschung zur Mensch-Maschine Interaktion ist jedoch bekannt, dass Automatisierung nicht zwangsläufig zur Erhöhung von Sicherheit führt, sondern dass sie vielmehr auch unerwünschte Nebeneffekte für Performanz und Sicherheit mit sich bringen kann in dem Maße, wie Menschen an die veränderten Aufgabenanforderungen adaptieren. Im Straßenverkehr wird insbesondere befürchtet, dass Fahrer sich zu stark auf Fahrerassistenzsysteme verlassen, sich teilweise aus der Fahraufgabe zurückziehen („abschalten“) und ihre Aufmerksamkeit fahrfremden Dingen widmen. Dies kann unter Umständen dazu führen, dass Fahrer im Falle von Systemfehlern oder –ausfällen nicht mehr in der Lage sind rechtzeitig und angemessen einzugreifen bzw. die Kontrolle über das Fahrzeug zu übernehmen. Ziel der Dissertation war es zu untersuchen, inwieweit sich die Involviertheit von Fahrern in die Fahraufgabe verändert je stärker sie durch ein Assistenzsystem unterstützt werden (d.h., je stärker das System Teile der Fahraufgabe automatisiert). Um dies zu untersuchen wurden zwei theoretische Konzepte herangezogen: a) das Verlassen der Fahrer (auf ein System) und b) das Situationsbewusstsein der Fahrer. Basierend auf einer umfassenden Analyse der Forschungsliteratur zum Thema Automatisierung wurde ein theoretisches Rahmenmodell entwickelt, welches Veränderungen in der Involviertheit des Fahrers in die Fahraufgabe auf menschliche Adaptationsprozesse auf verschiedenen Ebenen zurückführt, die sich in Folge der veränderten Aufgaben­anforderungen durch zunehmende Automatisierung ergeben. Dazu zählen Veränderungen in Einstellungen, sowie in kognitiven, energetischen, und motivationalen Prozessen. Um Veränderungen in diesen Prozessen zu untersuchen, wurde eine Vielzahl an objektiven und subjektiven Maßen erhoben. Hauptgegenstand der Dissertation ist eine umfangreiche Fahrsimulatorstudie im Fahrsimulator mit Bewegungsplattform bei VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Schweden. Dabei kamen zwei Querführungsassistenzsysteme (ein Heading Control System und ein Lane Departure Warning System) zum Einsatz, die den Fahrer in unterschiedlichem Maße bei der Spurhaltung unterstützten. Im Gegensatz zu einem Großteil der bisherigen Studien wurden prozessorientierte Performanzmaße zur Erfassung des Verlassens der Fahrer auf die Assistenzsysteme und des Situationsbewusstseins der Fahrer verwendet. Das Verlassen der Fahrer auf die Querführungsassistenzsysteme wurde durch Blickverhaltensmaße über die Bereitschaft der Fahrer erfasst, ihre visuelle Aufmerksamkeit von der Straße ab hin zu einer Zweitaufgabe im Fahrzeuginnenraum zu wenden. Zur Messung des Situationsbewusstseins der Fahrer wurden Fahrverhaltensmaße herangezogen welche als Indikator für die Schnelligkeit und Abruptheit der Reaktionen der Fahrer auf unerwartete kritische Fahrsituationen dienten. Ein Hauptbefund der Dissertation war, dass die Fahrer sich signifikant im Ausmaß ihres Verlassens auf einen hohen Grad an Assistenz unterschieden. Diese interindividuelle Varianz im Verlassen der Fahrer auf einen hohen Grad an Assistenz konnte am besten durch das Vertrauen der Fahrer in das Querführungsassistenzsystem und ihr Aktivierungsniveau erklärt werden: Je höher das Vertrauen der Fahrer in das System und je geringer ihr Aktivierungsniveau, desto stärker verließen sie sich auf das System. Individuelle Fahrermerkmale (Fahrstil) erklärten einen signifikanten Anteil der Varianz im Vertrauen der Fahrer in die Spurhalteassistenzsysteme. (ersetzt wegen neuem Herausgeber) / Advanced driver assistance systems are increasingly built in vehicles with the aim to support drivers while driving, to reduce driver errors and thereby to increase traffic safety. At present, these systems are often designed to warn drivers of specific safety risks (e.g., of an imminent departure from the driving lane). However, there is a trend towards systems that more strongly intervene in driving and that hence, automate parts of the driving task (e.g., autonomously keep the vehicle within the driving lane). However, research on human-machine interaction has shown that automation does not necessarily increase safety, but that it may also lead to unanticipated side effects on performance and safety to the extent that humans adapt to the changing task demands. A major concern in road traffic is that drivers rely too heavily on driver assistance systems, become less actively involved in the driving task, and divert their attention to things unrelated to driving. Thus, in the case of system malfunctions or failures, drivers possibly may not be prepared to intervene timely and accordingly and to regain control over the vehicle, respectively. The aim of this dissertation was to investigate changes in drivers’ active engagement in the driving task as a function of the degree to which they are supported by a driver assistance system (i.e., as a function of the degree to which the system automates the driving task). Drivers’ active task engagement was studied by referring to two theoretical concepts: a) drivers’ reliance (on a system) and b) drivers’ situation awareness. Based on an extensive review of previous research on automation, a conceptual theoretical framework was developed that links changes in operators’ active task engagement to human adaptation processes on different levels in response to the changing task demands due to automation. Among them are changes in human attitudes as well as in cognitive, motivational and energetic processes. In order to determine the relative influence of these processes, a range of objective and subjective measures was collected. The essential part of the dissertation is an extensive driving simulator study in an advanced moving-base driving simulator at VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Sweden. Two lateral support systems (a Heading Control system and a Lane Departure Warning system) were implemented which assisted drivers to different degrees in lane keeping. Contrary to most previous automation studies, drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems and their situation awareness were studied by using process-oriented performance-based measures. Drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems was assessed by eye glance behaviour measures indicating drivers’ preparedness to allocate their visual attention away from the road scene to an in-vehicle secondary task. Drivers’ situation awareness was assessed by behavioural measures of the latency and magnitude of drivers’ initial reactions to unexpected critical driving situations. A major finding of the study was that drivers differed significantly in their reliance on a high level of lane keeping assistance. This interindividual variance in drivers’ reliance on higher-level assistance could be best explained by drivers’ trust in the system and their energetic arousal: The greater drivers’ trust in the system and the lower their arousal, the more did they rely on the system. Individual driver variables (driving style) explained a significant proportion of the variance in drivers’ trust in the lane keeping assistance systems. (replaced because a new publisher)

Advanced driver assistance systems are increasingly built in vehicles with the aim to support drivers while driving, to reduce driver errors and thereby to increase traffic safety. At present, these systems are often designed to warn drivers of specific safety risks (e.g., of an imminent departure from the driving lane). However, there is a trend towards systems that more strongly intervene in driving and that hence, automate parts of the driving task (e.g., autonomously keep the vehicle within the driving lane). However, research on human-machine interaction has shown that automation does not necessarily increase safety, but that it may also lead to unanticipated side effects on performance and safety to the extent that humans adapt to the changing task demands. A major concern in road traffic is that drivers rely too heavily on driver assistance systems, become less actively involved in the driving task, and divert their attention to things unrelated to driving. Thus, in the case of system malfunctions or failures, drivers possibly may not be prepared to intervene timely and accordingly and to regain control over the vehicle, respectively. The aim of this dissertation was to investigate changes in drivers’ active engagement in the driving task as a function of the degree to which they are supported by a driver assistance system (i.e., as a function of the degree to which the system automates the driving task). Drivers’ active task engagement was studied by referring to two theoretical concepts: a) drivers’ reliance (on a system) and b) drivers’ situation awareness. Based on an extensive review of previous research on automation, a conceptual theoretical framework was developed that links changes in operators’ active task engagement to human adaptation processes on different levels in response to the changing task demands due to automation. Among them are changes in human attitudes as well as in cognitive, motivational and energetic processes. In order to determine the relative influence of these processes, a range of objective and subjective measures was collected. The essential part of the dissertation is an extensive driving simulator study in an advanced moving-base driving simulator at VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Sweden. Two lateral support systems (a Heading Control system and a Lane Departure Warning system) were implemented which assisted drivers to different degrees in lane keeping. Contrary to most previous automation studies, drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems and their situation awareness were studied by using process-oriented performance-based measures. Drivers’ reliance on the lane keeping assistance systems was assessed by eye glance behaviour measures indicating drivers’ preparedness to allocate their visual attention away from the road scene to an in-vehicle secondary task. Drivers’ situation awareness was assessed by behavioural measures of the latency and magnitude of drivers’ initial reactions to unexpected critical driving situations. A major finding of the study was that drivers differed significantly in their reliance on a high level of lane keeping assistance. This interindividual variance in drivers’ reliance on higher-level assistance could be best explained by drivers’ trust in the system and their energetic arousal: The greater drivers’ trust in the system and the lower their arousal, the more did they rely on the system. Individual driver variables (driving style) explained a significant proportion of the variance in drivers’ trust in the lane keeping assistance systems. / Fahrerassistenzsysteme werden zunehmend in Fahrzeuge eingebaut mit dem Ziel, den Fahrer beim Fahren zu unterstützen, Fahrfehler zu vermeiden und damit die Fahrsicherheit zu erhöhen. Derzeit sind häufig Systeme im Einsatz, die den Fahrer vor bestimmten Sicherheitsrisiken warnen (z.B. vor einem unbeabsichtigten Verlassen der Fahrspur). Der Trend geht aber hin zu Systemen, die stärker ins Fahrgeschehen eingreifen und somit Teile der Fahraufgabe automatisieren (z.B. selbständig die Spurhaltung des Fahrzeugs übernehmen). Aus der Forschung zur Mensch-Maschine Interaktion ist jedoch bekannt, dass Automatisierung nicht zwangsläufig zur Erhöhung von Sicherheit führt, sondern dass sie vielmehr auch unerwünschte Nebeneffekte für Performanz und Sicherheit mit sich bringen kann in dem Maße, wie Menschen an die veränderten Aufgabenanforderungen adaptieren. Im Straßenverkehr wird insbesondere befürchtet, dass Fahrer sich zu stark auf Fahrerassistenzsysteme verlassen, sich teilweise aus der Fahraufgabe zurückziehen („abschalten“) und ihre Aufmerksamkeit fahrfremden Dingen widmen. Dies kann unter Umständen dazu führen, dass Fahrer im Falle von Systemfehlern oder –ausfällen nicht mehr in der Lage sind rechtzeitig und angemessen einzugreifen bzw. die Kontrolle über das Fahrzeug zu übernehmen. Ziel der Dissertation war es zu untersuchen, inwieweit sich die Involviertheit von Fahrern in die Fahraufgabe verändert je stärker sie durch ein Assistenzsystem unterstützt werden (d.h., je stärker das System Teile der Fahraufgabe automatisiert). Um dies zu untersuchen wurden zwei theoretische Konzepte herangezogen: a) das Verlassen der Fahrer (auf ein System) und b) das Situationsbewusstsein der Fahrer. Basierend auf einer umfassenden Analyse der Forschungsliteratur zum Thema Automatisierung wurde ein theoretisches Rahmenmodell entwickelt, welches Veränderungen in der Involviertheit des Fahrers in die Fahraufgabe auf menschliche Adaptationsprozesse auf verschiedenen Ebenen zurückführt, die sich in Folge der veränderten Aufgaben­anforderungen durch zunehmende Automatisierung ergeben. Dazu zählen Veränderungen in Einstellungen, sowie in kognitiven, energetischen, und motivationalen Prozessen. Um Veränderungen in diesen Prozessen zu untersuchen, wurde eine Vielzahl an objektiven und subjektiven Maßen erhoben. Hauptgegenstand der Dissertation ist eine umfangreiche Fahrsimulatorstudie im Fahrsimulator mit Bewegungsplattform bei VTI (Swedish National Road and Transport Research Institute) in Linköping, Schweden. Dabei kamen zwei Querführungsassistenzsysteme (ein Heading Control System und ein Lane Departure Warning System) zum Einsatz, die den Fahrer in unterschiedlichem Maße bei der Spurhaltung unterstützten. Im Gegensatz zu einem Großteil der bisherigen Studien wurden prozessorientierte Performanzmaße zur Erfassung des Verlassens der Fahrer auf die Assistenzsysteme und des Situationsbewusstseins der Fahrer verwendet. Das Verlassen der Fahrer auf die Querführungsassistenzsysteme wurde durch Blickverhaltensmaße über die Bereitschaft der Fahrer erfasst, ihre visuelle Aufmerksamkeit von der Straße ab hin zu einer Zweitaufgabe im Fahrzeuginnenraum zu wenden. Zur Messung des Situationsbewusstseins der Fahrer wurden Fahrverhaltensmaße herangezogen welche als Indikator für die Schnelligkeit und Abruptheit der Reaktionen der Fahrer auf unerwartete kritische Fahrsituationen dienten. Ein Hauptbefund der Dissertation war, dass die Fahrer sich signifikant im Ausmaß ihres Verlassens auf einen hohen Grad an Assistenz unterschieden. Diese interindividuelle Varianz im Verlassen der Fahrer auf einen hohen Grad an Assistenz konnte am besten durch das Vertrauen der Fahrer in das Querführungsassistenzsystem und ihr Aktivierungsniveau erklärt werden: Je höher das Vertrauen der Fahrer in das System und je geringer ihr Aktivierungsniveau, desto stärker verließen sie sich auf das System. Individuelle Fahrermerkmale (Fahrstil) erklärten einen signifikanten Anteil der Varianz im Vertrauen der Fahrer in die Spurhalteassistenzsysteme.