This doctoral thesis focuses on the modification of ACC to include actual driver workload in the context of automatic headway change. ACC is a driver assistance system that automatically maintains a preliminary defined speed and permits a driver to perform manual headway changes. As drivers show worse (brake) reaction times under high workload situations, the system increases headway accordingly. Driver workload is estimated based on physiological data. Here, we investigate the possibilities of such a system, assuming that physiological sensors can be implemented in future vehicles. The thesis consists of three parts: In the first part, the theoretical background is described and a suitable theoretical model is developed; in the second part, experiments are described, and in the last part, results are discussed. Altogether four experiments support this thesis: 1. The first experiment investigates the foundational relationships between physiology, brake reaction time and workload level. The study employs a simulator setting and results show that physiological data, such as heart rate and skin conductance, permit the identification of different workload levels. These findings validate the results of other studies showing that workload leads to an increase in reaction time. These results could only be validated between the extremes “no-workload” and “high workload” situations. 2. The second experiment simulates an ideal workload-adaptive cruise control (WACC) system. In a simulator setting, system acceptance and awareness are studied, with a view toward future implementation in a real car. The results show better acceptance of WACC in comparison with ACC when subjects receive additional information about the new system. This is because subjects do not perceive changes in distance under high workload conditions. 3. The third experiment focuses on acceptance of the simulated system in on-road conditions. In this study, WACC is integrated in the car and is operated using a MATLAB model. The experiment shows that more subjects notice changes in distance in the on-road condition. In general WACC is preferred over ACC; it is especially these subjects who do not notice changes in distance, who value WACC more than ACC. With the aim of implementing an operational WACC that is capable of adjusting distance according to changes in physiological data, a workload algorithm is developed. 4. The fourth experiment validates the workload algorithm. Results of the algorithm are compared with recordings of the activated workload task and detection rate is calculated. The detection of workload periods was feasible in nearly every case and detection rate was favorable, especially if one considers lags due to design-related latency periods. The experiments presented here indicate that workload is detectable in physiological data and that it influences brake reaction time. Further, we provide evidence pointing to the technical possibility of implementing WACC as well as positive acceptance. The results have been published as an article and are part of this thesis. Also, some parts of the thesis are published as a book chapter (see footnotes). Another publication is in preparation, coauthored by diploma thesis students, who are supervised by the author (consult footnotes). This dissertation is composed, in part, of these publications. References to page numbers of the diploma theses are given to ensure correspondence. The author escorted the topic WACC from the beginning to the end. Sometimes students were involved and intensively supervised, from a thematic as well as a personnel guidance perspective. The author planned the whole project and executed studies and calculations. His psychology insights were not only limited to the discipline of psychology but were furthermore, with the help of students, interdisciplinarily expanded to the subject of informatics. Every study and every result which is presented within this work, was conducted or achieved by the author or (if students supported him) was discussed with the author in weekly discussions (and often several times a day). In these discussions the author provided new ideas and corrections if necessary. Apart from that, the author looked after the fulfillment of the central theme, implemented his psychological knowledge on a daily basis and provided his expertise to complement interdisciplinary point of views. He discussed the central theme as well as details with external partners like the MIT AgeLab as well as professors of the European Union from the adaption project (a project aimed at educating future researchers which includes involvement of highly important commercial and educational partners) and beyond. In this time he also visited conferences and accumulated knowledge which led to the successful achievements of the main objective and he was relevant in reaching the common goals of the adaption project. Furthermore he presented the results of the scientific work on a conference, workshops and in written publications. Within BMW Group Research and Technology, he identified important department- and project- partners and combined the knowledge to a result which benefits science and economy. / In dieser Dissertation wird eine Abwandlung des Active Cruise Control (ACC) untersucht, das zusätzlich die Belastung (Workload) des Fahrers als Parameter betrachtet, um den Abstand zum Vordermann automatisiert zu verändern. Bei diesem ACC handelt es sich um ein Fahrerassistenzsystem, das automatisiert die eingestellte Geschwindigkeit hält und eine manuelle (durch den Nutzer ausgelöste) Abstandsveränderung zum Vordermann ermöglicht. Da sich die Bremsreaktionszeit von Fahrern in hohen Belastungssituationen verschlechtert, soll das entwickelte Workload-adaptive Cruise Control (WACC) in Situationen hoher Belastung den Abstand zum Vordermann automatisiert erhöhen. Die Belastung des Fahrers soll durch physiologische Daten ermittelt werden. Die vorliegende Arbeit untersucht die Möglichkeit eines solchen Systems unter der Annahme, dass in Zukunft geeignete physiologische Sensoren ins Auto eingebaut werden können. Die Arbeit besteht aus drei Teilen: • Im ersten Teil wird der theoretische Hintergrund beschrieben und ein passendes theoretisches Modell entwickelt. • Im zweiten Teil werden die durchgeführten Experimente beschrieben. • Im dritten Teil werden die Ergebnisse diskutiert. Insgesamt wurden im Rahmen dieser Arbeit vier Experimente durchgeführt: Das erste Experiment beschäftigte sich mit den grundlegenden Zusammenhängen zwischen Physiologie, Bremsreaktionszeit und Belastungslevel. Wie die Ergebnisse der im Simulator durchgeführten Studie zeigen, können mit physiologischen Daten wie Herzrate, Herzratenvariabilität und Hautleitfähigkeit unterschiedliche Workloadlevel identifiziert werden. Darüber hinaus wurden die Ergebnisse anderer Studien bestätigt, die belegen, dass Workload die Bremsreaktionszeit erhöht, wobei dies nur im Kontrast zwischen den Extrembereichen „kein Workload“ und „hoher Workload“ nachweisbar ist. Das zweite Experiment diente der Simulierung eines perfekten WACC. Im Simulator wurden Akzeptanz und Systemwahrnehmung getestet, um vor der Implementierung in ein Realfahrzeug weitere Erkenntnisse zu gewinnen. Im Vergleich zum ACC wurde das WACC von den Probanden besser akzeptiert, nachdem sie zusätzliche Informationen zum neuen System erhalten hatten. Der wesentliche Grund dafür ist, dass die Probanden ohne Informationen die Abstandsveränderung bei hohem Workload nicht realisieren. Das dritte Experiment fokussierte auf die Akzeptanz des simulierten Systems unter Realbedingungen. Das WACC wurde in das Auto integriert und durch ein MATLAB Modell gesteuert. Als Ergebnis zeigte sich, dass unter Realbedingungen mehr Probanden die Abstandsveränderung realisieren als im Simulator. Generell wird das WACC präferiert – vor allem jene Probanden, die die Abstandsveränderung nicht realisieren, bewerten das WACC besser als das ACC. Mit den in diesem Teilexperiment erhobenen Daten wurde ein Algorithmus zur Workloaderkennung entwickelt. Auf dieser Basis konnte im letzten Experiment ein Realsystem implementiert werden, das aufgrund physiologischer Daten den Abstand verändert. Das vierte Experiment beschäftigte sich mit der Validierung des Algorithmus zur Workloaderkennung. Die Ergebnisse des Algorithmus wurden mit der aufgezeichneten Aktivierung des Workloadtasks verglichen und eine Detektionsrate ermittelt. Die Detektion der Workloadperioden gelingt in fast allen Fällen und die Detektionsrate ist vielversprechend, gerade wenn man Verzögerungen berücksichtigt, die wegen der Latenzzeit körperlicher Reaktionen nicht verbesserungsfähig sind. In den vorliegenden Experimenten konnte gezeigt werden, dass Workload über die Physiologie messbar ist und sich auf die Bremsreaktionszeit auswirkt. Darüber hinaus wurde gezeigt, dass ein WACC technisch machbar ist und die Ergebnisse lassen außerdem auf eine hohe Akzeptanz schließen. Die Forschungsergebnisse wurden in einem Artikel publiziert, der auch in dieser Dissertation zu finden ist. Teile der vorliegenden Arbeit wurden außerdem als Buchkapitel veröffentlicht (siehe Fußnoten), eine weitere Publikation mit den vom Autor umfassend betreuten Diplomanden ist in Ausarbeitung. Um die Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten, wurde auf die Seitenzahlen der entsprechenden Diplomarbeiten verwiesen. Als Autor dieser Dissertation habe ich das Thema WACC von Anfang bis Ende selbst erarbeitet bzw. wurden Studenten eingesetzt und angeleitet, wo es sinnvoll erschien. Neben der fachlichen wie personellen Führung der Studenten umfassten meine Aufgaben die Planung des Gesamtprojekts, das Durchführen der Studien und die Berechnung von Kennzahlen – sowohl in meinem eigenen psychologischen Fachgebiet als auch interdisziplinär mit Hilfe von Experten aus der Informatik. Jedes Ergebnis, das in dieser Arbeit präsentiert wird, wurde entweder von mir selbst erzielt oder – sofern ich dabei von Studenten unterstützt wurde – mit mir in wöchentlichen (oft auch mehrmals täglich stattfindenden Meetings) besprochen. Wichtig war mir als Autor, einen durchgängigen Weg zur Entwicklung eines WACC zu wahren, mein psychologisches Fachwissen täglich anzuwenden und in interdisziplinären Aufgaben und Diskussionen meine Perspektive einzubringen. Besonders wichtig war dabei die Diskussion des Gesamtprojekts und der Details mit externen Partnern wie dem MIT AgeLab oder Professoren aus der Europäischen Union im Rahmen des Adaptation Projekts (ein von der EU gefördertes Projekt zur Ausbildung von Forschern, unter Einbindung wirtschaftlich und wissenschaftlich hochrangiger Partner). Durch die Präsentation der Ergebnisse auf Konferenzen, in Workshops und Publikationen konnte ich einen Beitrag dazu leisten, um die Adaptation-Ziele zu erreichen. Innerhalb der BMW Group Forschung und Technik habe ich darauf geachtet, relevante Schnittstellen- und Projektpartner zu identifizieren und das erlangte Wissen zu einem Ergebnis zu verbinden, das Wissenschaft und Wirtschaft gleichermaßen nützt.

This doctoral thesis focuses on the modification of ACC to include actual driver workload in the context of automatic headway change. ACC is a driver assistance system that automatically maintains a preliminary defined speed and permits a driver to perform manual headway changes. As drivers show worse (brake) reaction times under high workload situations, the system increases headway accordingly. Driver workload is estimated based on physiological data. Here, we investigate the possibilities of such a system, assuming that physiological sensors can be implemented in future vehicles. The thesis consists of three parts: In the first part, the theoretical background is described and a suitable theoretical model is developed; in the second part, experiments are described, and in the last part, results are discussed. Altogether four experiments support this thesis: 1. The first experiment investigates the foundational relationships between physiology, brake reaction time and workload level. The study employs a simulator setting and results show that physiological data, such as heart rate and skin conductance, permit the identification of different workload levels. These findings validate the results of other studies showing that workload leads to an increase in reaction time. These results could only be validated between the extremes “no-workload” and “high workload” situations. 2. The second experiment simulates an ideal workload-adaptive cruise control (WACC) system. In a simulator setting, system acceptance and awareness are studied, with a view toward future implementation in a real car. The results show better acceptance of WACC in comparison with ACC when subjects receive additional information about the new system. This is because subjects do not perceive changes in distance under high workload conditions. 3. The third experiment focuses on acceptance of the simulated system in on-road conditions. In this study, WACC is integrated in the car and is operated using a MATLAB model. The experiment shows that more subjects notice changes in distance in the on-road condition. In general WACC is preferred over ACC; it is especially these subjects who do not notice changes in distance, who value WACC more than ACC. With the aim of implementing an operational WACC that is capable of adjusting distance according to changes in physiological data, a workload algorithm is developed. 4. The fourth experiment validates the workload algorithm. Results of the algorithm are compared with recordings of the activated workload task and detection rate is calculated. The detection of workload periods was feasible in nearly every case and detection rate was favorable, especially if one considers lags due to design-related latency periods. The experiments presented here indicate that workload is detectable in physiological data and that it influences brake reaction time. Further, we provide evidence pointing to the technical possibility of implementing WACC as well as positive acceptance. The results have been published as an article and are part of this thesis. Also, some parts of the thesis are published as a book chapter (see footnotes). Another publication is in preparation, coauthored by diploma thesis students, who are supervised by the author (consult footnotes). This dissertation is composed, in part, of these publications. References to page numbers of the diploma theses are given to ensure correspondence. The author escorted the topic WACC from the beginning to the end. Sometimes students were involved and intensively supervised, from a thematic as well as a personnel guidance perspective. The author planned the whole project and executed studies and calculations. His psychology insights were not only limited to the discipline of psychology but were furthermore, with the help of students, interdisciplinarily expanded to the subject of informatics. Every study and every result which is presented within this work, was conducted or achieved by the author or (if students supported him) was discussed with the author in weekly discussions (and often several times a day). In these discussions the author provided new ideas and corrections if necessary. Apart from that, the author looked after the fulfillment of the central theme, implemented his psychological knowledge on a daily basis and provided his expertise to complement interdisciplinary point of views. He discussed the central theme as well as details with external partners like the MIT AgeLab as well as professors of the European Union from the adaption project (a project aimed at educating future researchers which includes involvement of highly important commercial and educational partners) and beyond. In this time he also visited conferences and accumulated knowledge which led to the successful achievements of the main objective and he was relevant in reaching the common goals of the adaption project. Furthermore he presented the results of the scientific work on a conference, workshops and in written publications. Within BMW Group Research and Technology, he identified important department- and project- partners and combined the knowledge to a result which benefits science and economy.:1 Introduction 2 Goal And Research Questions 3 Theoretical And Empirical Background 3.1 Theoretical Model 3.2 Workload Measurement over Physiology 3.3 Secondary Task: The N-Back Task 4 Forward Collision Warning Experiment 4.1 Introduction and Objectives 4.2 Method 4.3 Procedure 4.4 Results 4.5 Discussion and Conclusion 5 Workload-adaptive cruise control - A new generation of advanced driver assistance systems 5.1 Introduction 5.2 Material 5.3 Measurements 5.4 The Secondary Task: N-Back Task 5.5 WACC system 5.6 Procedure 5.7 Results 5.8 Discussion and conclusion 6 On-Road Study Of The Simulated WACC 6.1 Introduction and Objectives 6.2 Method 6.3 Results 6.4 Discussion and conclusion 7 Online detection of workload in an on-road setting 7.1 Introduction and objectives 7.2 Method 7.3 Results 7.4 Discussion and conclusion 8 General discussion 8.1 Background and chosen approach 8.2 Summary of findings 8.3 Discussion and conclusion 9 References / In dieser Dissertation wird eine Abwandlung des Active Cruise Control (ACC) untersucht, das zusätzlich die Belastung (Workload) des Fahrers als Parameter betrachtet, um den Abstand zum Vordermann automatisiert zu verändern. Bei diesem ACC handelt es sich um ein Fahrerassistenzsystem, das automatisiert die eingestellte Geschwindigkeit hält und eine manuelle (durch den Nutzer ausgelöste) Abstandsveränderung zum Vordermann ermöglicht. Da sich die Bremsreaktionszeit von Fahrern in hohen Belastungssituationen verschlechtert, soll das entwickelte Workload-adaptive Cruise Control (WACC) in Situationen hoher Belastung den Abstand zum Vordermann automatisiert erhöhen. Die Belastung des Fahrers soll durch physiologische Daten ermittelt werden. Die vorliegende Arbeit untersucht die Möglichkeit eines solchen Systems unter der Annahme, dass in Zukunft geeignete physiologische Sensoren ins Auto eingebaut werden können. Die Arbeit besteht aus drei Teilen: • Im ersten Teil wird der theoretische Hintergrund beschrieben und ein passendes theoretisches Modell entwickelt. • Im zweiten Teil werden die durchgeführten Experimente beschrieben. • Im dritten Teil werden die Ergebnisse diskutiert. Insgesamt wurden im Rahmen dieser Arbeit vier Experimente durchgeführt: Das erste Experiment beschäftigte sich mit den grundlegenden Zusammenhängen zwischen Physiologie, Bremsreaktionszeit und Belastungslevel. Wie die Ergebnisse der im Simulator durchgeführten Studie zeigen, können mit physiologischen Daten wie Herzrate, Herzratenvariabilität und Hautleitfähigkeit unterschiedliche Workloadlevel identifiziert werden. Darüber hinaus wurden die Ergebnisse anderer Studien bestätigt, die belegen, dass Workload die Bremsreaktionszeit erhöht, wobei dies nur im Kontrast zwischen den Extrembereichen „kein Workload“ und „hoher Workload“ nachweisbar ist. Das zweite Experiment diente der Simulierung eines perfekten WACC. Im Simulator wurden Akzeptanz und Systemwahrnehmung getestet, um vor der Implementierung in ein Realfahrzeug weitere Erkenntnisse zu gewinnen. Im Vergleich zum ACC wurde das WACC von den Probanden besser akzeptiert, nachdem sie zusätzliche Informationen zum neuen System erhalten hatten. Der wesentliche Grund dafür ist, dass die Probanden ohne Informationen die Abstandsveränderung bei hohem Workload nicht realisieren. Das dritte Experiment fokussierte auf die Akzeptanz des simulierten Systems unter Realbedingungen. Das WACC wurde in das Auto integriert und durch ein MATLAB Modell gesteuert. Als Ergebnis zeigte sich, dass unter Realbedingungen mehr Probanden die Abstandsveränderung realisieren als im Simulator. Generell wird das WACC präferiert – vor allem jene Probanden, die die Abstandsveränderung nicht realisieren, bewerten das WACC besser als das ACC. Mit den in diesem Teilexperiment erhobenen Daten wurde ein Algorithmus zur Workloaderkennung entwickelt. Auf dieser Basis konnte im letzten Experiment ein Realsystem implementiert werden, das aufgrund physiologischer Daten den Abstand verändert. Das vierte Experiment beschäftigte sich mit der Validierung des Algorithmus zur Workloaderkennung. Die Ergebnisse des Algorithmus wurden mit der aufgezeichneten Aktivierung des Workloadtasks verglichen und eine Detektionsrate ermittelt. Die Detektion der Workloadperioden gelingt in fast allen Fällen und die Detektionsrate ist vielversprechend, gerade wenn man Verzögerungen berücksichtigt, die wegen der Latenzzeit körperlicher Reaktionen nicht verbesserungsfähig sind. In den vorliegenden Experimenten konnte gezeigt werden, dass Workload über die Physiologie messbar ist und sich auf die Bremsreaktionszeit auswirkt. Darüber hinaus wurde gezeigt, dass ein WACC technisch machbar ist und die Ergebnisse lassen außerdem auf eine hohe Akzeptanz schließen. Die Forschungsergebnisse wurden in einem Artikel publiziert, der auch in dieser Dissertation zu finden ist. Teile der vorliegenden Arbeit wurden außerdem als Buchkapitel veröffentlicht (siehe Fußnoten), eine weitere Publikation mit den vom Autor umfassend betreuten Diplomanden ist in Ausarbeitung. Um die Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten, wurde auf die Seitenzahlen der entsprechenden Diplomarbeiten verwiesen. Als Autor dieser Dissertation habe ich das Thema WACC von Anfang bis Ende selbst erarbeitet bzw. wurden Studenten eingesetzt und angeleitet, wo es sinnvoll erschien. Neben der fachlichen wie personellen Führung der Studenten umfassten meine Aufgaben die Planung des Gesamtprojekts, das Durchführen der Studien und die Berechnung von Kennzahlen – sowohl in meinem eigenen psychologischen Fachgebiet als auch interdisziplinär mit Hilfe von Experten aus der Informatik. Jedes Ergebnis, das in dieser Arbeit präsentiert wird, wurde entweder von mir selbst erzielt oder – sofern ich dabei von Studenten unterstützt wurde – mit mir in wöchentlichen (oft auch mehrmals täglich stattfindenden Meetings) besprochen. Wichtig war mir als Autor, einen durchgängigen Weg zur Entwicklung eines WACC zu wahren, mein psychologisches Fachwissen täglich anzuwenden und in interdisziplinären Aufgaben und Diskussionen meine Perspektive einzubringen. Besonders wichtig war dabei die Diskussion des Gesamtprojekts und der Details mit externen Partnern wie dem MIT AgeLab oder Professoren aus der Europäischen Union im Rahmen des Adaptation Projekts (ein von der EU gefördertes Projekt zur Ausbildung von Forschern, unter Einbindung wirtschaftlich und wissenschaftlich hochrangiger Partner). Durch die Präsentation der Ergebnisse auf Konferenzen, in Workshops und Publikationen konnte ich einen Beitrag dazu leisten, um die Adaptation-Ziele zu erreichen. Innerhalb der BMW Group Forschung und Technik habe ich darauf geachtet, relevante Schnittstellen- und Projektpartner zu identifizieren und das erlangte Wissen zu einem Ergebnis zu verbinden, das Wissenschaft und Wirtschaft gleichermaßen nützt.:1 Introduction 2 Goal And Research Questions 3 Theoretical And Empirical Background 3.1 Theoretical Model 3.2 Workload Measurement over Physiology 3.3 Secondary Task: The N-Back Task 4 Forward Collision Warning Experiment 4.1 Introduction and Objectives 4.2 Method 4.3 Procedure 4.4 Results 4.5 Discussion and Conclusion 5 Workload-adaptive cruise control - A new generation of advanced driver assistance systems 5.1 Introduction 5.2 Material 5.3 Measurements 5.4 The Secondary Task: N-Back Task 5.5 WACC system 5.6 Procedure 5.7 Results 5.8 Discussion and conclusion 6 On-Road Study Of The Simulated WACC 6.1 Introduction and Objectives 6.2 Method 6.3 Results 6.4 Discussion and conclusion 7 Online detection of workload in an on-road setting 7.1 Introduction and objectives 7.2 Method 7.3 Results 7.4 Discussion and conclusion 8 General discussion 8.1 Background and chosen approach 8.2 Summary of findings 8.3 Discussion and conclusion 9 References