Mit der Interaktionstechnik der "direkten Objektmanipulation" für virtuelle Umgebungen wird angestrebt, virtuelle Objekte genauso realistisch und flexibel handhaben zu können, wie das bei realen Objekten der Fall ist. Das bedeutet, virtuelle Objekte können mittels eines Handmodells direkt berührt, ergriffen, getragen, gedrückt und gezogen werden. Diese Interaktionstechnik findet vor allem dort Anwendung, wo Objektmanipulationen möglichst realistisch simuliert und erfasst werden sollen, z.B. bei Ergonomieuntersuchungen, virtuellem Prototyping, Trainingssimulationen usw. Neben einigen Ansätzen zur technischen Umsetzung von direkten Objektmanipulationen werden in dieser Arbeit vor allem Konzepte und Verfahren entwickelt und vorgestellt, die eine Erfassung und Analyse von Benutzerinteraktionen unter Verwendung dieser Interaktionstechnik ermöglichen. Eine wichtige Rolle spielt dabei die Untersuchung von Greifvorgängen, insbesondere die automatische Erkennung von Greifarten. Dazu wurden mehrere ausführliche empirische Studien mit einer neuartigen systematischen Methodik durchgeführt, woraus sich Empfehlungen für die Wahl von Klassifikationsverfahren und die Zusammensetzung der Merkmale ergeben. Ein weiteres Ergebnis ist eine neue Taxonomie von Greifarten, die speziell auf den Einsatz in virtueller Realität zugeschnitten ist und sich durch die Integration nicht-prehensiler Greifarten auszeichnet. Als weiterer wesentlicher Beitrag wird ein Analyseverfahren vorgestellt, mit dem der kontinuierliche Strom von Bewegungs- und Interaktionsdaten in Sequenzen von diskreten sinntragenden Basisinteraktionen zerlegt werden kann. Diese Sequenzen können anschließend manuell ausgewertet oder im Rahmen des "Action Capture"-Verfahrens in eine abstrakte Aktionsrepräsentation überführt und durch unterschiedliche virtuelle Figuren wiedergegeben werden.:Abbildungsverzeichnis ix Tabellenverzeichnis xiii Verzeichnis der Listings xv 1. Einleitung 1 1.1. Wissenschaftlicher Kontext und Abgrenzung 2 1.2. Zielsetzung und Beitrag 3 1.3. Aufbau der Arbeit 5 2. Interaktion in virtuellen Umgebungen 7 2.1. Grundbegriffe 7 2.2. Techniken der Interaktion in virtuellen Umgebungen 10 2.2.1. Zeigerbasierte Interaktion 10 2.2.2. Multimodale Interaktion 11 2.2.3. Direkte Objektmanipulation 12 2.3. Eingabegeräte 14 2.3.1. Positionstracker 14 2.3.2. Datenhandschuh (Cyberglove) 15 2.3.3. Fingertracker 18 2.4. Virtuelle Objekte 20 2.4.1. Funktionale Komponenten virtueller Umgebungen 20 2.4.2. Artikulierte Objekte und Stellteile 21 2.4.3. Die Industrienorm EN 894-3 für Stellteile 23 2.5. Zusammenfassung 24 3. Direkte Objektmanipulation in der Realität 25 3.1. Menschliches Greifen 25 3.1.1. Anatomische Grundbegriffe der menschlichen Hand 26 3.1.2. Eigenschaften von Greifvorgängen 28 3.2. Taxonomien von Greifarten 31 3.2.1. Greifarten nach Schlesinger 32 3.2.2. Griffkategorien nach Napier 34 3.2.3. Taxonomie von Greifarten nach Cutkosky 37 3.2.4. Taxonomie von Greifarten nach Kamakura 38 3.3. Eine spezielle Grifftaxonomie für Objektmanipulationen in VR 41 3.3.1. Anforderungen an eine Grifftaxonomie 41 3.3.2. Erfüllung dieser Anforderungen durch bestehende Taxonomien 43 3.3.3. Entwurfsprozess der Taxonomie 44 3.3.4. Detailbeschreibung der neuen Taxonomie 46 3.4. Zusammenfassung 51 4. Umsetzung direkter Objektmanipulation in virtuellen Umgebungen 53 4.1. Annotierte Objekte 53 4.1.1. Deklaration annotierter Objekte 55 4.1.2. Szenende?nitionen 58 4.1.3. Implementierung annotierter Objekte 60 4.2. Virtuelle Stellteile 62 4.2.1. Implementierung virtueller Stellteile 62 4.2.2. Stellteilereignisse 66 4.3. Virtuelles Handmodell 67 4.3.1. Deklaration des Handmodells 69 4.3.2. Implementierung des Handmodells 70 4.3.3. Physikalisches Handmodell 72 4.4. Simulation des Greifens 72 4.4.1. Implementierung der Geometrie-basierten Simulation 74 4.4.2. Implementierung der Sensor-Kräfte-basierten Simulation 75 4.4.3. Implementierung der Dynamik-basierten Simulation 76 4.5. Zusammenfassung 77 5. Automatische Erkennung von Greifarten 79 5.1. Verwandte Arbeiten 80 5.2. Methodik 81 5.3. Erkennung basierend auf Rohdaten des Cyberglove 82 5.3.1. Erste Studie (CG-S-R): Cyberglove-Rohdaten, Schlesinger-Taxonomie, reale Objekte 83 5.3.2. Anschlussstudie zur Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit 97 5.3.3. Zweite Studie (CG-H-R): Cyberglove-Rohdaten, neue Taxonomie, reale Objekte 108 5.4. Erkennung basierend auf Gelenkwinkeln des Fingertrackings 119 5.4.1. Dritte Studie (FT3-S-R): Fingertracking, Schlesinger-Taxonomie, reale Objekte 119 5.4.2. Vierte Studie (FT5-S-V): Fingertracking, Schlesinger-Taxonomie, virtuelle Objekte 130 5.5. Vergleichende Diskussion aller Studien 143 5.6. Zusammenfassung 146 6. Erfassung und Analyse von direkten Objektmanipulationen in virtuellen Umgebungen 149 6.1. Erfassung und Aufzeichnung von Interaktionen 149 6.1.1. Ebene 0 - Rohdaten der Eingabegeräte 150 6.1.2. Ebene 1 - Bewegungsdaten der Körpermodells 151 6.1.3. Ebene 2 - Interaktionsdaten 152 6.2. Basisinteraktionen 153 6.2.1. Taxonomie von Basisinteraktionen 153 6.2.2. Detailbeschreibung der Basisinteraktionen 154 6.3. Erkennung von Basisinteraktionen 157 6.3.1. Segmentierung der Bewegungen 158 6.3.2. Verarbeitung von Kontaktinformationen 160 6.3.3. Verarbeitung von Stellteilereignissen 161 6.3.4. Weiterverarbeitung von Basisinteraktionen 162 6.4. Interaktionsereignisse 162 6.4.1. Typen von Interaktionsereignissen 163 6.4.2. XML-Format 164 6.4.3. Typabhängige Inhalte 166 6.4.4. Sequenzen von Interaktionsereignissen 171 6.4.5. Visualisierung von Interaktionsereignissen 171 6.5. Interaktionsdatenbank 172 6.5.1. Interaktionskanäle 173 6.5.2. Aufzeichnungssitzungen 174 6.6. Zusammenfassung 176 7. Beispielszenarien 179 7.1. Objekt an andere Position tragen (pick and place) 180 7.1.1. Die Werkbank-Szene 180 7.1.2. Interaktionssequenz im Detail 181 7.2. Stellteilbedienung 191 7.2.1. Die Pult-Szene 191 7.2.2. Die Interaktionssequenz mit dem Stellteil im Detail 192 7.3. Beispiel eines virtuellen Prototyps 200 7.3.1. Die Autocockpit-Szene 200 7.3.2. Aufgezeichnete Aktionssequenz 201 7.4. Zusammenfassung 203 8. Zusammenfassung und Ausblick 205 8.1. Ergebnisse 205 8.2. Einbettung der Arbeit in das „Action Capture“-Verfahren 209 8.2.1. Automatische Generierung von Aktionsbeschreibungen 209 8.2.2. Erzeugung von Animationen 211 8.3. Diskussion: Limitierungen und Anwendbarkeit des vorgestellten Ansatzes 213 8.4. Ausblick 215 A. Schemata der XML-Formate 219 A.1. Interaktionsereignisse 219 A.2. Handsensoren 223 A.3. Annotierte Objekte 224 A.4. Szenenbeschreibung 226 B. Abkürzungsverzeichnis 227 Literaturverzeichnis 229

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In dieser Dissertation untersuche ich das Zusammenspiel mentaler und körperlicher Prozesse, insbesondere den Einfluss von kontemplativem Mentaltraining (KMT) auf Interozeption (innerliches Spüren des Körpers) und physiologische Regulation. In einer großangelegten Trainingsstudie (n = 332, Trainingsdauer 3-9 Monate), der ReSource-Studie, zeige ich, dass KMT die interozeptive Genauigkeit in den Trainingskohorten erhöht, nicht jedoch in einer Retest-Kontrollgruppe. Die Steigerungen in interozeptiver Genauigkeit gehen mit Veränderungen im emotionalen Gewahrsein einher und sagen diese voraus. Im Einklang mit diesen Befunden berichten die Studienteilnehmenden von positiven Veränderungen in verschiedenen Dimensionen des Körpergewahrseins. Diese betreffen vor allem die Fähigkeit, Aufmerksamkeit auf Körperempfindungen aufrechtzuerhalten sowie deren Gebrauch zur Emotionserkennung und -regulation. Ich beschreibe eine neuentwickelte Biofeedback-Aufgabe, welche die Fähigkeit misst, willentlich die hochfrequente Herzratenvariabilität (HF-HRV) hochzuregulieren, wodurch die willentliche parasympathische Kontrollfähigkeit (WPK) indiziert wird. Ich zeige, dass individuelle Unterschiede in WPK mit dem Oxytocin-Rezeptorgen-Polymorphismus rs53576 zusammenhängen und mit individuellen Unterschieden im altruistisch motivierten Verhalten korrelieren. WPK wird durch KMT verbessert, wobei diese Verbesserungen durch den rs53576 Genotyp moduliert werden. In einer weiteren Untersuchung zeige ich, dass retrospektive, subjektive Berichte über eine emotional erregende Erfahrung teilweise die objektiv gemessene körperliche Erregung widerspiegeln. Das Ausmaß dieser körperlich-mentalen Kohärenz ist abhängig von der interozeptiven Genauigkeit. Zusammengenommen vertiefen diese Studien unser Verständnis des Zusammenspiels von physiologischen und mentalen Prozessen und zeigen wie KMT das innerliche Spüren des Körpers und die willentliche physiologische Regulation verbessert. / In this dissertation, I investigate interactions between mental and bodily processes, specifically by studying the influence of contemplative mental training (CMT) on interoception (inner body sensing) and physiological regulation. In a large-scale mental training study (n = 332, training durations 3–9 months), the ReSource Project, I find that CMT increases interoceptive accuracy in the training cohorts, but not in a retest control cohort. These increases in interoceptive accuracy co-occur with and predict improvements in emotional awareness. In line with these objective data on interoception, participants self-report training-related benefits on multiple dimensions of body awareness. The strongest changes occur in the ability to sustain attention to body sensations and the use of this ability to identify and regulate emotions. I also introduce a novel biofeedback task that measures the ability to voluntarily upregulate high frequency heart rate variability (HF-HRV), indicative of voluntary parasympathetic control. Cross-sectional data of the ReSource Project show that individual differences in voluntary parasympathetic control are related to the oxytocin receptor gene rs53576 polymorphism and correlate to individual differences in altruistically motivated behavior. Furthermore, CMT improves various aspects of voluntary HF-HRV regulation, with modulation of these improvements by rs53576 genotype. An additional investigation in cross-sectional data shows that subjective retrospective reports of an emotionally arousing experience partially mirror the objectively measured bodily arousal during the actual experience. Individual differences in this mind–body coherence are related to individual differences in interoceptive accuracy. Together, these studies highlight the tight interplay between physiological and mental processes and show how CMT improves inner body sensing and voluntary physiological regulation.

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Die vorliegende Studie ist die erste werkmonographische Arbeit zu dem deutschen Gegenwartsautor Alban Nikolai Herbst. Im Zentrum stehen das Hauptwerk des Autors – eine lose Pentalogie von Die Verwirrung des Gemüts (1983) über Wolpertinger oder Das Blau (1993) zur Anderswelt-Trilogie, von der Thetis (1998) und Buenos Aires (2001) einbezogen wurden – sowie das von ihm seit 2004 geführte literarische Weblog Die Dschungel. Zum einen dient die Studie als grundlegende Einführung in die komplexen, schwer zugänglichen Romane und Herbsts Poetik im Allgemeinen, zum anderen stehen bei den Textanalysen Fragen der Identität und der Auffassung von Realität bzw. Wirklichkeit im Fokus.

In der vorliegenden Dissertation wurde ein datengetriebenes Verfahren zum maschinellen Lernen von Mensch-Roboter Interaktionen auf Basis von Mensch-Mensch Demonstrationen entwickelt. Während einer Trainingsphase werden Bewegungen zweier Interakteure mittels Motion Capture erfasst und in einem Zwei-Personen Interaktionsmodell gelernt. Zur Laufzeit wird das Modell sowohl zur Erkennung von Bewegungen des menschlichen Interaktionspartners als auch zur Generierung angepasster Roboterbewegungen eingesetzt. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird in drei komplexen Anwendungen evaluiert, die jeweils kontinuierliche Bewegungskoordination zwischen Mensch und Roboter erfordern. Das Ergebnis der Dissertation ist ein Lernverfahren, das intuitive, zielgerichtete und sichere Kollaboration mit Robotern ermöglicht.

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.

Der Maschinenbau benötigt zum Erhalt seiner Innovationsfähigkeit neue, ganzheitliche Ansätze, die die vollständige Digitalisierung der Produktentwicklung bis zur digitalen Produktion/Fabrik und auch die Geschäftsprozesse, das Produktionsmanagement und gesamtwirtschaftliche Aspekte einschließen. Ziel der Profillinie ist es, Ressourcen und Kompetenzen zu bündeln und unter Beachtung des industriellen Umfeldes und der Veränderungen im Forschungsumfeld in Deutschland und Europa eine “kritische Masse” an F&E-Potenzial zu schaffen, die es erlaubt, an der Spitze der Maschinenbauforschung zu agieren.

Im Rahmen des DFG-Graduiertenkollegs „CrossWorlds“ (http://www.crossworlds.info) wird im Teilbereich Kommunikation ein autonomer mobiler Roboter aufgebaut. Das Anwendungsszenario ist das Industriemuseum Chemnitz. Mithilfe von technischen Mitteln werden die Exponate des Industriemuseums durch die Informationen und Darstellungen der virtuellen Welt erweitert. Der Roboter CLUES (Cross worLds autonomoUs mobilE robot hoSt) tritt dabei als Mittler zwischen der realen Museumswelt und virtuellen Informationswelt auf. Er bietet den Besuchern die Möglichkeit zur Interaktion mit den bereitgestellten Inhalten und nimmt gleichzeitig als Gastgeber des Museums die Besucher wahr. Dieser erste Bericht beinhaltet die Grundidee des Projektes und die Hardwareausrüstung. Er schildert die Auswahl und Abstimmung der eingesetzten technischen Geräte. Mit Blick auf das Anwendungsszenario und die technischen Möglichkeiten werden die auftretenden Probleme und Lösungen diskutiert.

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.