Technology pervades our daily living, and is increasingly integrated into the vehicle – directly affecting driving. On the one hand technology such as cell phones provoke driver distraction and inattention, whereas, on the other hand, Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) support the driver in the driving task. The question is, can a driver successfully adapt to the ever growing technological advancements? Thus, this thesis aimed at improving safe driver behaviour by understanding the underlying psychological mechanisms that influence behavioural change. Previous research on ADAS and human attention was reviewed in the context of driver behavioural adaptation. Empirical data from multiple data sources such as driving performance data, visual behaviour data, video footage, and subjective data were analyzed to evaluate two ADAS (a brake-capacity forward collision warning system, B-FCW, and a Visual Distraction Alert System, VDA-System). Results from a field operational test (EuroFOT) showed that brake-capacity forward collision warnings lead to immediate attention allocation toward the roadway and drivers hit the brake, yet change their initial response later on by directing their eyes toward the warning source in the instrument cluster. A similar phenomenon of drivers changing initial behaviour was found in a driving simulator study assessing a Visual Distraction Alert System. Analysis showed that a Visual Distraction Alert System successfully assists drivers in redirecting attention to the relevant aspects of the driving task and significantly improves driving performance. The effects are discussed with regard to behavioural adaptation, calibration and system acceptance. Based on these findings a novel assessment for human-machine-interaction (HMI) of ADAS was introduced. Based on the contribution of this thesis and previous best-practices, a holistic safety management model on accident prevention strategies (before, during and after driving) was developed. The DO-IT BEST Feedback Model is a comprehensive feedback strategy including driver feedback at various time scales and therefore is expected to provide an added benefit for distraction and inattention prevention. The central contributions of this work are to advance research in the field of traffic psychology in the context of attention allocation strategies, and to improve the ability to design future safety systems with the human factor in focus. The thesis consists of the introduction of the conducted research, six publications in full text and a comprehensive conclusion of the publications. In brief this thesis intends to improve safe driver behaviour by understanding the underlying psychological mechanisms that influence behavioral change, thereby resulting in more attention allocation to the forward roadway, and improved vehicle control. / Technologie durchdringt unser tägliches Leben und ist zunehmend integriert in Fahrzeuge – das Resultat sind veränderte Anforderungen an Fahrzeugführer. Einerseits besteht die Gefahr, dass er durch die Bedienung innovativer Technologien (z.B. Mobiltelefone) unachtsam wird und visuell abgelenkt ist, andererseits kann die Nutzung von Fahrerassistenzsystemen die den Fahrer bei der Fahraufgabe unterstützten einen wertvollen Beitrag zur Fahrsicherheit bieten. Die steigende Aktualität beider Problematiken wirft die Frage auf: "Kann der Fahrer sich erfolgreich dem ständig wachsenden technologischen Fortschritt anpassen?" Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist der Erkenntnisgewinn zur Verbesserung des Fahrverhaltens indem der Verhaltensänderungen zugrunde liegende psychologische Mechanismen untersucht werden. Eine Vielzahl an Literatur zu Fahrerassistenzsystemen und Aufmerksamkeitsverteilung wurde vor dem Hintergrund von Verhaltensanpassung der Fahrer recherchiert. Daten mehrerer empirischer Quellen, z. B. Fahrverhalten, Blickbewegungen, Videomitschnitte und subjektive Daten dienten zur Datenauswertung zweier Fahrerassistenzsysteme. Im Rahmen einer Feldstudie zeigte sich, dass Bremskapazitäts-Kollisionswarnungen zur sofortigen visuellen Aufmerksamkeitsverteilung zur Fahrbahn und zum Bremsen führen, Fahrer allerdings ihre Reaktion anpassen indem sie zur Warnanzeige im Kombinationsinstrument schauen. Ein anderes Phänomen der Verhaltensanpassung wurde in einer Fahrsimulatorstudie zur Untersuchung eines Ablenkungswarnsystems, das dabei hilft die Blicke von Autofahrern stets auf die Straße zu lenken, gefunden. Diese Ergebnisse weisen nach, dass solch ein System unterstützt achtsamer zu sein und sicherer zu fahren. Die vorliegenden Befunde wurden im Zusammenhang zu Vorbefunden zur Verhaltensanpassung zu Fahrerassistenzsystemen, Fahrerkalibrierung und Akzeptanz von Technik diskutiert. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen wurde ein neues Vorgehen zur Untersuchung von Mensch- Maschine-Interaktion eingeführt. Aufbauend auf den Resultaten der vorliegenden Arbeit wurde ein ganzheitliches Modell zur Fahrsicherheit und -management, das DO-IT BEST Feedback Modell, entwickelt. Das Modell bezieht sich auf multitemporale Fahrer-Feedbackstrategien und soll somit einen entscheidenen Beitrag zur Verkehrssicherheit und dem Umgang mit Fahrerunaufmerksamkeit leisten. Die zentralen Beiträge dieser Arbeit sind die Gewinnung neuer Erkenntnisse in den Bereichen der Angewandten Psychologie und der Verkehrspsychologie in den Kontexten der Aufmerksamkeitsverteilung und der Verbesserung der Gestaltung von Fahrerassistenzsystemen fokusierend auf den Bediener. Die Dissertation besteht aus einem Einleitungsteil, drei empirischen Beiträgen sowie drei Buchkapiteln und einer abschliessenden Zusammenfassung.

Modern vehicles are designed to protect occupants in the event of a crash with some vehicles better at this than others. However, passenger protection during an accident has shown to be not enough in many high impact crashes. Statistics have shown that the human error is the number one contributor to road accidents. This research study explores how driver error can be reduced through technology which observes driver behaviour and reacts when certain unwanted patterns in behaviour have been detected. Finally a system that detects driver fatigue and driver distraction has been developed using non-invasive machine vision concepts to monitor observable driver behaviour. / Electrical Engineering / M. Tech. (Electrical Engineering)

For several years, there has been a remarkable increase in efforts to develop an autonomous car. Autonomous car systems combine various techniques of recognizing the environment with the help of the sensors and could drastically bring down the number of accidents on road by removing human conduct errors related to driver inattention and poor driving choices. In this research thesis, an algorithm for jointly ego-vehicle motion and road geometry estimation for Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) is developed. The measurements are obtained from the inertial sensors, wheel speed sensors, steering wheel angle sensors, and camera. An Unscented Kalman Filter (UKF) is used for estimating the states of the non-linear system because UKF estimates the state in a simplified way without using complex computations. The proposed algorithm has been tested on a winding and straight road. The robustness and functioning of our algorithm have been demonstrated by conducting experiments involving the addition of noise to the measurements, reducing the process noise covariance matrix, and increasing the measurement noise covariance matrix and through these tests, we gained more trust in the working of our tracker. For evaluation, each estimated parameter has been compared with the reference signal which shows that the estimated signal matches the reference signal very well in both scenarios. We also compared our joint algorithm with individual ego-vehicle and road geometry algorithms. The results clearly show that better estimates are obtained from our algorithm when estimated jointly instead of estimating separately.

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

Das weite Feld der Digitalisierung findet in Deutschland unter dem Begriff "Industrie 4.0" erste Anwendungen in der Arbeitswelt. Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht industrielle Assistenzsysteme. Diese können in ganz unterschiedler Art und Weise dem Mitarbeiter zur Verfügung gestellt werden. Unterstützung bei der Verrichtung von Arbeitsaufgaben ist das Ziel. Dabei können die Systeme als tragbare Kleinstcomputer am Körper eingesetzt werden, oder als umfassendes Verarbeitungssystem von Produktionsdaten im Unternehmen implementiert werden. Betrachtet werden zwei prägnante Beispiele aus diesem Bereich der Assistenz für den Mitarbeiter im produzierenden Unternehmen. Eine ständig wachsende Menge von Assistenzsystemen am Markt lässt sich bislang nur anhand von Werbung und Produktvorstellungen charakterisieren. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die beiden Beispielsysteme nach Gesichtspunkten der Arbeitswissenschaft zu untersuchen. Tauglichkeit für das Tagesgeschäft, ergonomische und mitarbeiterfreundliche Bedienung werden betrachtet. In den theoretischen Grundlagen wird ein allgemeines Verständnis der Begriffe aus dem Bereich der Digitalisierung aufgebaut. Weiterhin wird ein Überblick über die verwendeten Beispielsysteme ausgehend von deren Produktvorstellungen gegeben. Diese Systeme werden mit qualitativen Forschungsmethoden durch einen Experten der Branche evaluiert. Kernaussagen aus verschiedenen Bereichen, wie beispielsweise Ergonomie und Einsetzbarkeit werden abgeleitet. / The broad field of digitalisation finds its first applications in the German working environment under the term "Industry 4.0". This bachelor thesis examines industrial assistance systems that can be made available to employees in many different ways, with the goal to support the performance of work tasks. The systems can be used as portable microcomputers on the body or implemented as a comprehensive processing system for company production data. The thesis examines two concise examples from this area of employee assistance in manufacturing companies. To date, a constantly growing number of assistance systems on the market can only be characterised by advertising and product concepts. The aim of this thesis is to analyize the two example systems from an ergonomics point of view as well as suitability for day-to-day business and employee-friendly operations. In the theoretical basics, a general understanding of terms from the field of digitalisation is developed. Furthermore, an overview of the example systems utilized is provided based on their product presentations. These systems are evaluated by an industry expert using qualitative research method to determine core statements from various areas, such as ergonomics and usability.

Technology pervades our daily living, and is increasingly integrated into the vehicle – directly affecting driving. On the one hand technology such as cell phones provoke driver distraction and inattention, whereas, on the other hand, Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) support the driver in the driving task. The question is, can a driver successfully adapt to the ever growing technological advancements? Thus, this thesis aimed at improving safe driver behaviour by understanding the underlying psychological mechanisms that influence behavioural change. Previous research on ADAS and human attention was reviewed in the context of driver behavioural adaptation. Empirical data from multiple data sources such as driving performance data, visual behaviour data, video footage, and subjective data were analyzed to evaluate two ADAS (a brake-capacity forward collision warning system, B-FCW, and a Visual Distraction Alert System, VDA-System). Results from a field operational test (EuroFOT) showed that brake-capacity forward collision warnings lead to immediate attention allocation toward the roadway and drivers hit the brake, yet change their initial response later on by directing their eyes toward the warning source in the instrument cluster. A similar phenomenon of drivers changing initial behaviour was found in a driving simulator study assessing a Visual Distraction Alert System. Analysis showed that a Visual Distraction Alert System successfully assists drivers in redirecting attention to the relevant aspects of the driving task and significantly improves driving performance. The effects are discussed with regard to behavioural adaptation, calibration and system acceptance. Based on these findings a novel assessment for human-machine-interaction (HMI) of ADAS was introduced. Based on the contribution of this thesis and previous best-practices, a holistic safety management model on accident prevention strategies (before, during and after driving) was developed. The DO-IT BEST Feedback Model is a comprehensive feedback strategy including driver feedback at various time scales and therefore is expected to provide an added benefit for distraction and inattention prevention. The central contributions of this work are to advance research in the field of traffic psychology in the context of attention allocation strategies, and to improve the ability to design future safety systems with the human factor in focus. The thesis consists of the introduction of the conducted research, six publications in full text and a comprehensive conclusion of the publications. In brief this thesis intends to improve safe driver behaviour by understanding the underlying psychological mechanisms that influence behavioral change, thereby resulting in more attention allocation to the forward roadway, and improved vehicle control.:Abstract i Zusammenfassung iii List of included publications v Acknowledgements vii Previously published work ix Table of contents xi Preface xii 1 Chapter 1 Introduction 1 1.1 Outline 1 1.2 Objectives 2 1.3 Background 8 1.3.1 Behavioural adaption to ADAS 8 1.3.2 Driver distraction and inattention 9 2 Chapter 2 Paper I 23 3 Chapter 3 Paper II 47 4 Chapter 4 Paper III 61 5 Chapter 5 Paper IV 91 6 Chapter 6 Paper V 117 7 Chapter 7 Paper VI 143 8 Chapter 8 Conclusions and discussion 161 8.1. Contributions 161 8.2. Implications 171 8.3. Limitations and research needs 173 9 References 177 Curriculum Vitae 199 Eidesstattliche Erklärung 201 / Technologie durchdringt unser tägliches Leben und ist zunehmend integriert in Fahrzeuge – das Resultat sind veränderte Anforderungen an Fahrzeugführer. Einerseits besteht die Gefahr, dass er durch die Bedienung innovativer Technologien (z.B. Mobiltelefone) unachtsam wird und visuell abgelenkt ist, andererseits kann die Nutzung von Fahrerassistenzsystemen die den Fahrer bei der Fahraufgabe unterstützten einen wertvollen Beitrag zur Fahrsicherheit bieten. Die steigende Aktualität beider Problematiken wirft die Frage auf: "Kann der Fahrer sich erfolgreich dem ständig wachsenden technologischen Fortschritt anpassen?" Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist der Erkenntnisgewinn zur Verbesserung des Fahrverhaltens indem der Verhaltensänderungen zugrunde liegende psychologische Mechanismen untersucht werden. Eine Vielzahl an Literatur zu Fahrerassistenzsystemen und Aufmerksamkeitsverteilung wurde vor dem Hintergrund von Verhaltensanpassung der Fahrer recherchiert. Daten mehrerer empirischer Quellen, z. B. Fahrverhalten, Blickbewegungen, Videomitschnitte und subjektive Daten dienten zur Datenauswertung zweier Fahrerassistenzsysteme. Im Rahmen einer Feldstudie zeigte sich, dass Bremskapazitäts-Kollisionswarnungen zur sofortigen visuellen Aufmerksamkeitsverteilung zur Fahrbahn und zum Bremsen führen, Fahrer allerdings ihre Reaktion anpassen indem sie zur Warnanzeige im Kombinationsinstrument schauen. Ein anderes Phänomen der Verhaltensanpassung wurde in einer Fahrsimulatorstudie zur Untersuchung eines Ablenkungswarnsystems, das dabei hilft die Blicke von Autofahrern stets auf die Straße zu lenken, gefunden. Diese Ergebnisse weisen nach, dass solch ein System unterstützt achtsamer zu sein und sicherer zu fahren. Die vorliegenden Befunde wurden im Zusammenhang zu Vorbefunden zur Verhaltensanpassung zu Fahrerassistenzsystemen, Fahrerkalibrierung und Akzeptanz von Technik diskutiert. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen wurde ein neues Vorgehen zur Untersuchung von Mensch- Maschine-Interaktion eingeführt. Aufbauend auf den Resultaten der vorliegenden Arbeit wurde ein ganzheitliches Modell zur Fahrsicherheit und -management, das DO-IT BEST Feedback Modell, entwickelt. Das Modell bezieht sich auf multitemporale Fahrer-Feedbackstrategien und soll somit einen entscheidenen Beitrag zur Verkehrssicherheit und dem Umgang mit Fahrerunaufmerksamkeit leisten. Die zentralen Beiträge dieser Arbeit sind die Gewinnung neuer Erkenntnisse in den Bereichen der Angewandten Psychologie und der Verkehrspsychologie in den Kontexten der Aufmerksamkeitsverteilung und der Verbesserung der Gestaltung von Fahrerassistenzsystemen fokusierend auf den Bediener. Die Dissertation besteht aus einem Einleitungsteil, drei empirischen Beiträgen sowie drei Buchkapiteln und einer abschliessenden Zusammenfassung.:Abstract i Zusammenfassung iii List of included publications v Acknowledgements vii Previously published work ix Table of contents xi Preface xii 1 Chapter 1 Introduction 1 1.1 Outline 1 1.2 Objectives 2 1.3 Background 8 1.3.1 Behavioural adaption to ADAS 8 1.3.2 Driver distraction and inattention 9 2 Chapter 2 Paper I 23 3 Chapter 3 Paper II 47 4 Chapter 4 Paper III 61 5 Chapter 5 Paper IV 91 6 Chapter 6 Paper V 117 7 Chapter 7 Paper VI 143 8 Chapter 8 Conclusions and discussion 161 8.1. Contributions 161 8.2. Implications 171 8.3. Limitations and research needs 173 9 References 177 Curriculum Vitae 199 Eidesstattliche Erklärung 201

The development of driver assistance and automated vehicle control is in process and finds its way more and more into urban traffic environments. Here, the complexity of traffic situations is highly challenging and requires system approaches to comprehend such situations. The key element is the process of situation assessment to identify critical situations in advance and derive adequate warning and intervention strategies. This thesis introduces a system approach to establish a situation assessment process with the focus on the prediction of the driver intention. The system design is based on the Situation Awareness model by Endsley. Further, a prediction algorithm is created using Hidden Markov Models. To define the parameters of the models, an existing database is used and previously analyzed to identify reasonable variables that indicate an intended driving direction while approaching the intersection. Here, vehicle dynamics are used instead of driver inputs to enable a further extension of the prediction, i.e.\\ to predict the driving intention of other vehicles detected by sensors. High prediction rates at temporal distances of several seconds before entering the intersection are accomplished. The prediction is integrated in a system for situation assessment including an intersection model. A Matlab tool is created with an interface to the vehicle CAN bus and the intersection modeling which uses digital map data to establish a representation of the intersection. To identify differences and similarities in the process of approaching an intersection dependent on the intersection shape and regulation, a naturalistic driving study is conducted. Here, the distance to the intersection and velocity is observed on driver inputs related to the upcoming intersection (leaving the gas pedal, pushing the brake, using the turn signal). The findings are used to determine separate prediction models dependent on shape and regulation of the upcoming intersection. The system runs in real-time and is tested in a real traffic environment.:Contents List of Figures Acronyms 1 Introduction 1.1 Motivation 1.2 Outline 2 Fundamentals 2.1 Traffic Intersections 2.2 Situation Assessment 2.3 Prediction of Driver Intention 2.3.1 Methods Overview 2.3.2 Hidden Markov Models 2.4 Localization 3 Driving Behavior 3.1 Data Analysis 3.1.1 Data selection and processing 3.1.2 Results 3.1.3 Conclusion 3.2 Naturalistic Driving Study 3.2.1 Background 3.2.2 Methods 3.2.3 Results 3.2.4 Discussion and Conclusion 4 Prediction Algorithm 4.1 Framework 4.2 Input data 4.3 Evaluation 4.4 Validation 4.5 Conclusion 5 System Approach 5.1 Sensing 5.2 Situation analysis 5.3 Prediction 5.3.1 Implementation 5.3.2 Graphical User Interface (GUI) 5.3.3 Testing and Outlook 6 Conclusion and Outlook Bibliography / Die Entwicklung von Fahrerassistenz und automatisiertem Fahren ist in vollem Gange und entwickelt sich zunehmend in Richtung urbanen Verkehrsraum. Hier stellen besonders komplexe Verkehrssituationen sowohl für den Fahrer als auch für Assistenzsysteme eine Herausforderung dar. Zur Bewältigung dieser Situationen sind neue Systemansätze notwendig, die eine Situationsanalyse und -bewertung beinhalten. Dieser Prozess der Situationseinschätzung ist der Schlüssel zum Erkennen von kritischen Situationen und daraus abgeleiteten Warnungs- und Eingriffsstrategien. Diese Arbeit stellt einen Systemansatz vor, welcher den Prozess der Situationseinschätzung abbildet mit einem Fokus auf die Prädiktion der Fahrerintention. Das Systemdesign basiert dabei auf dem Situation Awareness Model von Endsley. Der Prädiktionsalgorithmus ist mit Hilfe von Hidden Markov Modellen umgesetzt. Zur Bestimmung der Modellparameter wurde eine existierende Datenbasis genutzt und zur Bestimmung von relevanten Variablen für die Prädiktion der Fahrtrichtung während der Kreuzungsannäherung analysiert. Dabei wurden Daten zur Fahrdynamik ausgewählt anstelle von Fahrereingaben um die Prädiktion später auf externe Fahrzeuge mittels Sensorinformationen zu erweitern. Es wurden hohe Prädiktionsraten bei zeitlichen Abständen von mehreren Sekunden bis zum Kreuzungseintritt erzielt. Die Prädiktion wurde in das System zur Situationseinschätzung integriert. Weiterhin beinhaltet das System eine statische Kreuzungsmodellierung. Dabei werden digitale Kartendaten genutzt um eine Repräsentation der Kreuzung und ihrer statischen Attribute zu erzeugen und die der Kreuzungsform entsprechenden Prädiktionsmodelle auszuwählen. Das Gesamtsystem ist als Matlab Tool mit einer Schnittstelle zum CAN Bus implementiert. Weiterhin wurde eine Fahrstudie zum natürlichen Fahrverhalten durchgeführt um mögliche Unterschiede und Gemeinsamkeiten bei der Annäherung an Kreuzungen in Abhängigkeit der Form und Regulierung zu identifizieren. Hierbei wurde die Distanz zur Kreuzung und die Geschwindigkeit bei Fahrereingaben im Bezug zur folgenden Kreuzung gemessen (Gaspedalverlassen, Bremspedalbetätigung, Blinkeraktivierung). Die Ergebnisse der Studie wurden genutzt um die Notwendigkeit verschiedener Prädiktionsmodelle in Abhängigkeit von Form der Kreuzung zu bestimmen. Das System läuft in Echtzeit und wurde im realen Straßenverkehr getestet.:Contents List of Figures Acronyms 1 Introduction 1.1 Motivation 1.2 Outline 2 Fundamentals 2.1 Traffic Intersections 2.2 Situation Assessment 2.3 Prediction of Driver Intention 2.3.1 Methods Overview 2.3.2 Hidden Markov Models 2.4 Localization 3 Driving Behavior 3.1 Data Analysis 3.1.1 Data selection and processing 3.1.2 Results 3.1.3 Conclusion 3.2 Naturalistic Driving Study 3.2.1 Background 3.2.2 Methods 3.2.3 Results 3.2.4 Discussion and Conclusion 4 Prediction Algorithm 4.1 Framework 4.2 Input data 4.3 Evaluation 4.4 Validation 4.5 Conclusion 5 System Approach 5.1 Sensing 5.2 Situation analysis 5.3 Prediction 5.3.1 Implementation 5.3.2 Graphical User Interface (GUI) 5.3.3 Testing and Outlook 6 Conclusion and Outlook Bibliography

Bei der Anwendung von Radarsensoren zur Fahrzeug-Umfelderfassung müssen verwendete Blenden (Radome), welche den Sensor vor externen Einflüssen schützen und das Fahrzeugdesign unterstützen, die hochfrequente elektromagnetische Welle ohne Beeinflussung transmittieren. Allerdings werden beim Durchstrahlen eines Bauteils unterschiedliche Anteile der Welle absorbiert, reflektiert oder transmittiert. Mit dem Ziel die Transmission von Materialien zu erhöhen, werden im Rahmen dieser Arbeit die Einflüsse auf den Materialparameter Permittivität von Kunststoffen und Lacken untersucht. Dadurch kann auch die praktische Umsetzbarkeit der theoretisch hergeleiteten Kompensationsmethoden für hochreflektierende Lacke nachgewiesen werden. Zur Absicherung der Radarfunktion müssen darüber hinaus auch Einflussfaktoren aus Design, Fertigungsprozess und Umgebung bekannt sein.:1 Einleitung 2 Problemstellung und Zielsetzung 3 Stand der Wissenschaft 4 Elektromagnetische Eigenschaften von Kunststoffen 5 Einfluss elektromagnetischer Eigenschaften von Lacken 6 Radome im Gesamtaufbau 7 Zusammenfassung und Ausblick Anhang / When radar sensors are used for vehicle environment scanning, the cover (radome) used to protect the sensor from external influences and support the vehicle design must transmit the high-frequency electromagnetic wave without interference. However, when the wave passes through a component it is absorbed, reflected or transmitted. The range of the radar sensor can be reduced, the sensor can be blinded by reflections and inhomogeneous reflection distributions can lead to angular errors. To increase the transmission of materials, the influences on the material parameter permittivity of plastics and paints are investigated. Furthermore, the practical feasibility of the theoretically derived compensation methods for highly reflective paints can be demonstrated. To ensure the radar function, influencing factors, including the design, the manufacturing process and environment, must also be known.:1 Einleitung 2 Problemstellung und Zielsetzung 3 Stand der Wissenschaft 4 Elektromagnetische Eigenschaften von Kunststoffen 5 Einfluss elektromagnetischer Eigenschaften von Lacken 6 Radome im Gesamtaufbau 7 Zusammenfassung und Ausblick Anhang

Vision based active safety systems have become more frequently occurring in modern vehicles to estimate depth of the objects ahead and for autonomous driving (AD) and advanced driver-assistance systems (ADAS). In this thesis a lightweight deep convolutional neural network performing real-time depth estimation on single monocular images is implemented and evaluated. Many of the vision based automatic brake systems in modern vehicles only detect pre-trained object types such as pedestrians and vehicles. These systems fail to detect general objects such as road debris and roadside obstacles. In stereo vision systems the problem is resolved by calculating a disparity image from the stereo image pair to extract depth information. The distance to an object can also be determined using radar and LiDAR systems. By using this depth information the system performs necessary actions to avoid collisions with objects that are determined to be too close. However, these systems are also more expensive than a regular mono camera system and are therefore not very common in the average consumer car. By implementing robust depth estimation in mono vision systems the benefits from active safety systems could be utilized by a larger segment of the vehicle fleet. This could drastically reduce human error related traffic accidents and possibly save many lives. The network architecture evaluated in this thesis is more lightweight than other CNN architectures previously used for monocular depth estimation. The proposed architecture is therefore preferable to use on computationally lightweight systems. The network solves a supervised regression problem during the training procedure in order to produce a pixel-wise depth estimation map. The network was trained using a sparse ground truth image with spatially incoherent and discontinuous data and output a dense spatially coherent and continuous depth map prediction. The spatially incoherent ground truth posed a problem of discontinuity that was addressed by a masked loss function with regularization. The network was able to predict a dense depth estimation on the KITTI dataset with close to state-of-the-art performance.

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)