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Time Synchronization in a Front Camera Measurement System

Kulkarni, Akshay 29 April 2022 (has links)
Nowadays due to advancements in Computer Vision algorithms, there is an increasing demand for cost effective and reliable performance evaluation of its algorithms. For objective evaluation of camera object and lane detection algorithms, generation of ground truth is important. Ground truth refers to the set of measurements known to be accurate thereby acting as reference. In context of Computer Vision, it includes a set of labeled images. However, obtaining it by direct observation is not possible. Thus, its generation is an intriguing challenge and numerous efforts have been made in accordance to that. Most commonly, it is generated manually thereby consuming lot of time, effort and money. The existing or proposed semi-automatic approaches fail to address the issues of manual ground truth generation. Currently in the Bosch Validation toolchain, synchronized reference ground truth for Bosch Camera sensor is not present and the annotation is done manually. The term 'reference ground truth' in this thesis refers to the information provided by the reference sensors. Hence, this thesis focuses on the feasibility of Ibeo reference sensors and Ibeo tool chain to obtain synchronized reference GT for enabling automatic preannotation process. The report thus highlights the details related to research, formulated concepts, employed synchronization approach and the developed label toolbox for facilitating fullautomatic pre-annotation process with Reference Sensors System. Upon visualizing the results, the need for cross calibration between Bosch camera and reference sensors is specified. Moreover, with the help of results and findings, requirements are derived to improve the proposed annotation process and to obtain more accurate reference ground truth for evaluation of Front Camera algorithms.
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Road Estimation Using GPS Traces and Real Time Kinematic Data

Ghanbarynamin, Samira 29 April 2022 (has links)
Advance Driver Assistance System (ADAS) are becoming the main issue in today’s automotive industry. The new generation of ADAS aims at focusing on more details and obtaining more accuracy. To achieve this objective, the research and development parts of the automobile industry intend to utilize Global Positioning System (GPS) by integrating it with other existing tools in ADAS. There are several driving assistance systems which are served by a digital map as a primary or a secondary sensor. The traditional techniques of digital map generation are expensive and time consuming and require extensive manual effort. Therefore, having frequently updated maps is an issue. Furthermore, the existing commercial digital maps are not highly accurate. This Master thesis presents several algorithms for automatically converting raw Universal Serial Bus (USB)-GPS and Real Time Kinematic (RTK) GPS traces into a routable road network. The traces are gathered by driving 20 times on a highway. This work begins by pruning raw GPS traces using four different algorithms. The first step tries to minimize the number of outliers. After the traces are smoothed, they tend to consolidate into smooth paths. So in order to merge all 20 trips together and estimate the road network a Trace Merging algorithm is applied. Finally, a Non-Uniform Rational B-Spline (NURBS) curve is implemented as an approximation curve to smooth the road shape and decrease the effect of noisy data further. Since the RTK-GPS receiver provides highly accurate data, the curve resulted from its GPS data is the most sufficient road shape. Therefore, it is used as a ground truth to compare the result of each pruning algorithm based on data from USB-GPS. Lastly, the results of this work are demonstrated and a quality evaluation is done for all methods.
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Optimization and Further Development of an Algorithm for Driver Intention Detection with Fuzzy Logic and Edit Distance: Optimization and Further Development of an Algorithm for Driver IntentionDetection with Fuzzy Logic and Edit Distance

Dosi, Shubham 29 March 2016 (has links)
Inspired by the idea of vision zero, there is a lot of work that needs to be done in the field of advance driver assistance systems to develop more safer systems. Driver intention detection with a prediction of upcoming behavior of the driver is one possible solution to reduce the fatalities in road traffic. Driver intention detection provides an early warning of the driver's behavior to an Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and at the same time reduces the risk of non-essential warnings. This will significantly reduce the problem of warning dilemma and the system will become more safer. A driving maneuver prediction can be regarded as an implementation of driver's behavior. So the aim of this thesis is to determine the driver's intention by early prediction of a driving maneuver using Controller Area Network (CAN) bus data. The focus of this thesis is to optimize and further develop an algorithm for driver intention detection with fuzzy logic and edit distance method. At first the basics concerning driver's intention detection are described as there exists different ways to determine it. This work basically uses CAN bus data to determine a driver's intention. The algorithm overview with the design parameters are described next to have an idea about the functioning of the algorithm. Then different implementation tasks are explained for optimization and further development of the algorithm. The main aim to execute these implementation tasks is to improve the overall performance of the algorithm concerning True Positive Rate (TPR), False Positive Rate (FPR) and earliness values. At the end, the results are validated to check the algorithm performance with different possibilities and a test drive is performed to evaluate the real time capability of the algorithm. Lastly the use of driver intention detection algorithm for an ADAS to make it more safer is described in details. The early warning information can be feed to an ADAS, for example, an automatic collision avoidance or a lane change assistance ADAS to further improve safety for these systems.
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Workload Adaptive Cruise Control

Hajek, Wilfried 26 May 2016 (has links) (PDF)
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.
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Entwurfstechnische Grundlagen für ein Fahrerassistenzsystem zur Unterstützung des Fahrers bei der Wahl seiner Geschwindigkeit

Ebersbach, Dirk 20 December 2006 (has links) (PDF)
Durch die Entwicklung und Einführung moderner Fahrerassistenzsysteme soll der Komfort und die Sicherheit des Autofahrens erhöht werden. Das Fahrerassistenzsystem Speed Control verbindet die Ergebnisse der Forschungsarbeiten der letzten Jahre aus dem Bereich des Straßenentwurfs und der Fahrzeugtechnik. Dieses System warnt den Kraftfahrer vor sicherheitskritischen Stellen in der Linienführung von Außerortsstraßen. Es empfiehlt dem Fahrer eine sicher und komfortabel fahrbare Geschwindigkeit für den vorausliegenden Streckenabschnitt. Dafür wurden in Abhängigkeit des Fahrertyps Modelle zur Prognose und Beschreibung des Geschwindigkeits- und Beschleunigungsverhaltens entwickelt. Die Umgebungsbedingungen (Tag, nass) werden dabei mit beachtet. / By developing and implementing modern driver assistance systems the comfort and safety of driving shall be improved. The driver assistance system Speed Control combines the last year’s research work results in the fields of road design and automotive engineering. This system alerts the driver to safety critic spots in the alignment of roads. It recommends a safe and comfortable driving speed for the road segment ahead. Therefore driver type depending models to predict and describe the speed and acceleration behaviour were developed. Withal environmental conditions (day, wet) are regarded.
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Nutzerakzeptanz von Aktiven Gefahrenbremsungen bei statischen Zielen

Jentsch, Martin, Lindner, Philipp, Spanner-Ulmer, Birgit, Wanielik, Gerd, Krems, Josef F. 05 August 2014 (has links) (PDF)
Durch das I-FAS der TU Chemnitz wurde im Rahmen des AKTIV-Projektes eine Probandenstudie zur Akzeptanz von Systemausprägungen einer Aktiven Gefahrenbremsung (AGB) bei PKW durchgeführt. Unter Verwendung eines stehenden Hindernisses wurden sechs Systemausprägungen verglichen, die von den AGB-Partnern in zwei Versuchsträger implementiert wurden. Die sechs Systemausprägungen werden nahezu identisch bewertet, solange Probanden keine Vergleichsmöglichkeit zu anderen Systemausprägungen haben. Wenn es zu einem Fahrereingriff kommt, ist der Eingriffszeitpunkt des Fahrers unabhängig von der gefahrenen Systemausprägung.
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Collective Enrichment of OpenStreetMap Spatial Data Through Vehicles Equipped with Driver Assistance Systems

Sachdeva, Arjun 15 January 2015 (has links)
Navigation systems are one of the most commonly found electronic gadgets in modern vehicles nowadays. Alongside navigation units this technology is made readily available to individuals in everyday devices such as a mobile phone. Digital maps which come preloaded on these devices accommodate within them an extensive dataset of spatial information from around the globe which aids the driver in achieving a well guided driving experience. Apart from being essential for navigation this sensor information backs up other vehicular applications in making intelligent decisions. The quality of this information delivered is in direct relation to the underlying dataset used to produce these maps. Since we live in a highly dynamic environment with constantly changing geography, an effort is necessary to keep these maps updated with the most up to date information as frequently as possible. The digital map of interest in this study is OpenStreetMap, the underlying data of which is a combination of donated as well as crowdsourced information from the last 10 years. This extensive dataset helps in building of a detailed digital map of the world using well defined cartographic techniques. The information within OpenStreetMap is currently enhanced by a large group of volunteers who willing use donated satellite imagery, uploaded GPS tracks, field surveys etc. to correct and collect necessary data for a region of interest. Though this method helps in improving and increasing the quality and quantity of the OpenStreetMap dataset, it is very time consuming and requires a great deal of human effort. Through this thesis an effort is made to automatically enrich this dataset by preprocessing crowdsourced sensor data collected from the navigation system and driver assistance systems (Traffic Sign Recognition system and a Lane Detection System) of a driving vehicle. The kind of data that is algorithmically derived includes the calculation of the curvature of the underlying road, correction of speed limit values for individual road segments being driven and the identification of change in the geometry of existing roads due to closure of old ones or addition of new ones in the Nuremberg region of Bavaria, Germany. Except for a small percentage of speed limit information on roads segments, other information is currently not available in the OpenStreetMap database for use in safety and comfort related applications. The navigation system has the ability to deliver geographical data in form of GPS coordinates at a certain frequency. This set of GPS coordinates can grouped together to form a GPS track visualizing the actual path traversed by a driving vehicle. A large number of such GPS tracks repeatedly collected from different vehicles driving in a region of interest gives all GPS points which lie on a particular road. These points, after outlier elimination methods are used as a dataset to scientifically determine the underlying curvature of the road with the aid of curve fitting techniques. Additional information received from the lane detection system helps identify curves on a road for which the curvature must be calculated. The fusion of information from these sources helps to achieve curvature results with high accuracy. Traffic sign recognition system helps detect traffic signs while driving, the fusion of this data with geographical information from the navigation system at the instance of detection helps determine road segments for which the recognized speed limit values are valid. This thesis successfully demonstrates a method to automatically enrich OpenStreetMap data by crowdsourcing raw sensor data from multiple vehicles equipped with driver assistance systems. All OpenStreetMap attributes were 100% updated into the database and the results have proven the effectiveness our system architecture. The positive results obtained in combination with minimal errors promise a better future for assisted driving.
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Entwurfstechnische Grundlagen für ein Fahrerassistenzsystem zur Unterstützung des Fahrers bei der Wahl seiner Geschwindigkeit

Ebersbach, Dirk 10 July 2006 (has links)
Durch die Entwicklung und Einführung moderner Fahrerassistenzsysteme soll der Komfort und die Sicherheit des Autofahrens erhöht werden. Das Fahrerassistenzsystem Speed Control verbindet die Ergebnisse der Forschungsarbeiten der letzten Jahre aus dem Bereich des Straßenentwurfs und der Fahrzeugtechnik. Dieses System warnt den Kraftfahrer vor sicherheitskritischen Stellen in der Linienführung von Außerortsstraßen. Es empfiehlt dem Fahrer eine sicher und komfortabel fahrbare Geschwindigkeit für den vorausliegenden Streckenabschnitt. Dafür wurden in Abhängigkeit des Fahrertyps Modelle zur Prognose und Beschreibung des Geschwindigkeits- und Beschleunigungsverhaltens entwickelt. Die Umgebungsbedingungen (Tag, nass) werden dabei mit beachtet. / By developing and implementing modern driver assistance systems the comfort and safety of driving shall be improved. The driver assistance system Speed Control combines the last year’s research work results in the fields of road design and automotive engineering. This system alerts the driver to safety critic spots in the alignment of roads. It recommends a safe and comfortable driving speed for the road segment ahead. Therefore driver type depending models to predict and describe the speed and acceleration behaviour were developed. Withal environmental conditions (day, wet) are regarded.
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Be motivated to pay attention! How driver assistance system use experience influences driver motivation to be attentive: Be motivated to pay attention! How driver assistance system use experience influences driver motivation to be attentive

Haupt, Juliane 17 June 2016 (has links)
This work provides an in-depth-view of driver motivational aspects when driver assistance Systems (DAS) are considered. Thereby, the role of driver actual experience with DAS use was also identified and highlighted. A central outcome of this thesis is the STADIUM model describing the interplay of motivational factors that determine the engagement in secondary activities while taking actual DAS use experience into account. The role of motives in showing attentive behaviour depending on DAS (the navigation system) could also be underlined. The relevance, enrichment and need of combining qualitative and quantitative approaches when the effects of safety countermeasures on driver behaviour are investigated could also be shown. The results are discussed in terms of hierarchical driver behaviour models, the theory of planned behaviour and its extended versions and the strengths of the introduced studies and limitations. Implications for traffic safety are provided and future research issues are recommended.:Table of Content ACKNOWLEDGEMENTS III LIST OF INCLUDED PUBLICATIONS III SUMMARY VII ZUSAMMENFASSUNG XIII TABLE OF CONTENT XXI LIST OF FIGURES XXVII LIST OF TABLES XXXI 1. INTRODUCTION 1 1.1. Outline 2 1.2. Theoretical Background 3 1.2.1. Understanding driver behaviour: models and approaches that aim at describing driver behaviour. 3 1.2.2. Motivation and driving. 13 1.2.3. The role of motivation in behavioural adaptation due to driver assistance system use. 15 1.2.3.1. Driver assistance systems 15 1.2.3.2. Actual DAS use experience 24 1.2.4. Relevant motivational influence factors based on the Theory of Planned Behaviour. 25 1.2.4.1. Perceived risk 29 1.2.4.2. Perceived behavioural control 30 1.2.4.3. Norms 32 1.2.4.4. Attitudes towards reckless driving 33 1.2.4.5. Attitudes towards DAS 34 1.2.4.6. The intention to carry out concurrent activities to the driving tasks 35 1.2.5. Applying qualitative or quantitative methods when effects of DAS use on driver behaviour are investigated? 37 1.3. Objectives 41 2. STUDY I - ON THE INTERPLAY OF ACTUAL DAS USE EXPERIENCE AND MOTIVATIONAL FACTORS DETERMINING DRIVERS’ ENGAGEMENT IN SECONDARY ACTIVITIES – A THEORETICAL MODEL 45 2.1. Introduction 46 2.2. Methods 49 2.2.1. Focus group discussions. 49 2.2.2. Participants. 49 2.2.3. Procedure. 51 2.2.4. Data analysis. 54 2.3. Findings and Model Development 55 2.3.1. Perceived risk while driving. 55 2.3.2. Perceived behavioural control. 57 2.3.3. Safety-related beliefs concerning DAS: attitudes towards-, and norms concerning-, DAS. 59 2.4. Discussion 65 2.4.1. The STADIUM model. 65 2.4.2. Strengths and limitations. 66 3. STUDY IIA – THE STADIUM MODEL: SECONDARY ACTIVITY ENGAGEMENT DEPENDING ON THE INFLUENCE OF DAS USE EXPERIENCE ON MOTIVATIONAL FACTORS 69 3.1. Introduction 70 3.2. Methods 72 3.2.1. Participants. 72 3.2.2. Questionnaire. 73 3.2.2.1. DAS use experience 74 3.2.2.2. Motivational factors 75 3.2.2.3. Target behaviour: Intentions to carry out secondary activities while driving 76 3.2.3. Data analysis. 76 3.3. Results 78 3.3.1. DAS use experience: Chi-Squares and correlations. 78 3.3.2. Item analysis. 78 3.3.3. Correlations and Partial correlations. 79 3.3.4. The path analysis. 80 3.4. Discussion 82 3.4.1. Strengths and limitations. 87 4. STUDY IIB – THE ROLE OF DRIVER ASSISTANCE EXPERIENCE, SYSTEM FUNCTIONALITY, GENDER, AGE AND SENSATION SEEKING IN ATTITUDES TOWARDS THE SAFETY OF DRIVER ASSISTANCE SYSTEMS 91 4.1. Introduction 92 4.1.1. System functionality. 93 4.1.2. Driver characteristics. 94 4.1.2.1. Actual DAS use experience 94 4.1.2.2. Gender 96 4.1.2.3. Sensation seeking & age 97 4.1.3. Objectives & hypotheses. 98 4.2. Methods 98 4.2.1. Participants. 98 4.2.2. Questionnaire. 99 4.2.2.1. DAS use experience 99 4.2.2.2. Attitudes towards DAS 99 4.2.3. Data analysis. 100 4.3. Results 101 4.3.1. Gender differences. 106 4.3.2. Sensation seeking. 108 4.3.3. Age. 108 4.3.4. Actual DAS use experience. 110 4.4. Discussion 111 5. STUDY III – LOOK WHERE YOU HAVE TO GO! A FIELD STUDY COMPARING GLANCE BEHAVIOUR AT URBAN INTERSECTIONS USING A NAVIGATION SYSTEM OR A PRINTED ROUTE INSTRUCTION 117 5.1. Introduction 118 5.1.1. Behavioural effects of navigation system use. 119 5.1.2. Errors in visual attention allocation: The looked but failed to see phenomenon. 121 5.1.3. The navigation task and hierarchical models of driver behaviour. 122 5.1.4. Objectives. 124 5.1.5. Hypotheses. 124 5.2. Methods 126 5.2.1. Participants. 127 5.2.2. Standardised test drives. 127 5.2.3. Materials. 128 5.2.4. Data analysis procedure. 129 5.3. Results 132 5.3.1. Results from the descriptive, qualitative observation analysis. 132 5.3.2. Quantitative results. 135 5.3.2.1. Drivers’ reactions to pedestrians and/or cyclists who intend to cross 135 5.3.2.2. Driving Speed 136 5.3.2.3. Number of Glances 139 5.3.2.3.1. Areas of interest 139 5.3.2.4. Time looking to the areas of interest 142 5.3.2.4.1. Areas of interest: distribution of glances 142 5.3.2.4.2. Proportionate time looking to the areas of interest related to intersection passing duration 142 5.3.3. Summary of results from the qualitative and the quantitative analyses. 145 5.4. Conclusion 146 5.4.1. Driving speed. 147 5.4.2. Glance behaviour 147 5.4.3. Drivers’ reactions to pedestrians and cyclists. 150 5.4.4. Overall safety effect of type of route guidance 151 5.5. Discussion 152 5.5.1. Field drives: internal and external validity. 152 5.5.2. Experienced navigation system users. 154 5.5.3. Combination of qualitative and quantitative research. 154 5.5.4. Areas of interest. 156 5.5.5. Look but failed to see. 156 5.5.6. Presence of pedestrians and/ or cyclists. 157 5.5.7. Transition towards higher levels of automation. 157 6. FINAL DISCUSSION AND OVERALL CONCLUSION 161 6.1. Looking back, looking ahead 162 6.2. Hierarchical driver behaviour models: Be motivated to pay attention 163 6.3. The STADIUM model 166 6.3.1. Comparison with the Theory of Planned Behaviour. 167 6.3.2. The STADIUM model and its relevance for understanding driver behaviour. 168 6.4. Applying qualitative or quantitative methods when effects of DAS use on driver behaviour are investigated? 169 6.5. Limitations of this research 171 6.6. Implications 175 6.6.1. Individual & DAS. 175 6.6.2. Society & DAS. 177 6.7. Outline: Recommendations for future research 179 7. REFERENCES 183 8. ANNEX: OVERVIEW OF STUDIES THAT INVESTIGATED DRIVER BEHAVIOUR 209 EIDESSTATTLICHE ERKLÄRUNG 219 CURRICULUM VITAE 220 Personal Details 220 Scientific Education 221 Professional Experience in Science 222 Awards & Fellowship 223 Publications 224 Journal Paper 224 Book Chapter 225 Conferences 226 / Diese Arbeit liefert einen gründlichen Einblick, welche Rolle motivationale Aspekte spielen, wenn Fahrerassistenzsysteme (FAS) genutzt werden. Dabei wurde auch die Funktion der tatsächlichen Erfahrung mit FAS identifiziert und hervorgehoben. Ein zentrales Ergebnis dieser Arbeit ist das STADIUM Modell, welches das Zusammenspiel motivationaler Faktoren in Abhängigkeit von der tatsächlichen Erfahrung mit FAS erklärt, die wiederum bestimmen, inwieweit und ob andere Aktivitäten während des Fahrens ausgeführt werden. Außerdem konnte unterstrichen werden, welche Rolle Motive spielen, aufmerksames Verhalten in Abhängigkeit von der Nutzung von FAS (dem Navigationssystem) zu zeigen. Zusätzlich konnte dargestellt werden, wie relevant, bereichernd und nützlich es ist, qualitative und quantitative Methoden zu kombinieren, wenn die Effekte von FAS auf das FahrerInnenverhalten untersucht werden. Die Ergebnisse werden diskutiert indem auf hierarchische Fahrerverhaltensmodelle, auf die Theorie des geplanten Verhaltens und ihre erweiterten Versionen und auf die Stärken und Schwächen der Studien Bezug genommen wird. Es werden Implikationen dargestellt und zukünftige Forschungsfragen und Problemstellungen empfohlen.:Table of Content ACKNOWLEDGEMENTS III LIST OF INCLUDED PUBLICATIONS III SUMMARY VII ZUSAMMENFASSUNG XIII TABLE OF CONTENT XXI LIST OF FIGURES XXVII LIST OF TABLES XXXI 1. INTRODUCTION 1 1.1. Outline 2 1.2. Theoretical Background 3 1.2.1. Understanding driver behaviour: models and approaches that aim at describing driver behaviour. 3 1.2.2. Motivation and driving. 13 1.2.3. The role of motivation in behavioural adaptation due to driver assistance system use. 15 1.2.3.1. Driver assistance systems 15 1.2.3.2. Actual DAS use experience 24 1.2.4. Relevant motivational influence factors based on the Theory of Planned Behaviour. 25 1.2.4.1. Perceived risk 29 1.2.4.2. Perceived behavioural control 30 1.2.4.3. Norms 32 1.2.4.4. Attitudes towards reckless driving 33 1.2.4.5. Attitudes towards DAS 34 1.2.4.6. The intention to carry out concurrent activities to the driving tasks 35 1.2.5. Applying qualitative or quantitative methods when effects of DAS use on driver behaviour are investigated? 37 1.3. Objectives 41 2. STUDY I - ON THE INTERPLAY OF ACTUAL DAS USE EXPERIENCE AND MOTIVATIONAL FACTORS DETERMINING DRIVERS’ ENGAGEMENT IN SECONDARY ACTIVITIES – A THEORETICAL MODEL 45 2.1. Introduction 46 2.2. Methods 49 2.2.1. Focus group discussions. 49 2.2.2. Participants. 49 2.2.3. Procedure. 51 2.2.4. Data analysis. 54 2.3. Findings and Model Development 55 2.3.1. Perceived risk while driving. 55 2.3.2. Perceived behavioural control. 57 2.3.3. Safety-related beliefs concerning DAS: attitudes towards-, and norms concerning-, DAS. 59 2.4. Discussion 65 2.4.1. The STADIUM model. 65 2.4.2. Strengths and limitations. 66 3. STUDY IIA – THE STADIUM MODEL: SECONDARY ACTIVITY ENGAGEMENT DEPENDING ON THE INFLUENCE OF DAS USE EXPERIENCE ON MOTIVATIONAL FACTORS 69 3.1. Introduction 70 3.2. Methods 72 3.2.1. Participants. 72 3.2.2. Questionnaire. 73 3.2.2.1. DAS use experience 74 3.2.2.2. Motivational factors 75 3.2.2.3. Target behaviour: Intentions to carry out secondary activities while driving 76 3.2.3. Data analysis. 76 3.3. Results 78 3.3.1. DAS use experience: Chi-Squares and correlations. 78 3.3.2. Item analysis. 78 3.3.3. Correlations and Partial correlations. 79 3.3.4. The path analysis. 80 3.4. Discussion 82 3.4.1. Strengths and limitations. 87 4. STUDY IIB – THE ROLE OF DRIVER ASSISTANCE EXPERIENCE, SYSTEM FUNCTIONALITY, GENDER, AGE AND SENSATION SEEKING IN ATTITUDES TOWARDS THE SAFETY OF DRIVER ASSISTANCE SYSTEMS 91 4.1. Introduction 92 4.1.1. System functionality. 93 4.1.2. Driver characteristics. 94 4.1.2.1. Actual DAS use experience 94 4.1.2.2. Gender 96 4.1.2.3. Sensation seeking & age 97 4.1.3. Objectives & hypotheses. 98 4.2. Methods 98 4.2.1. Participants. 98 4.2.2. Questionnaire. 99 4.2.2.1. DAS use experience 99 4.2.2.2. Attitudes towards DAS 99 4.2.3. Data analysis. 100 4.3. Results 101 4.3.1. Gender differences. 106 4.3.2. Sensation seeking. 108 4.3.3. Age. 108 4.3.4. Actual DAS use experience. 110 4.4. Discussion 111 5. STUDY III – LOOK WHERE YOU HAVE TO GO! A FIELD STUDY COMPARING GLANCE BEHAVIOUR AT URBAN INTERSECTIONS USING A NAVIGATION SYSTEM OR A PRINTED ROUTE INSTRUCTION 117 5.1. Introduction 118 5.1.1. Behavioural effects of navigation system use. 119 5.1.2. Errors in visual attention allocation: The looked but failed to see phenomenon. 121 5.1.3. The navigation task and hierarchical models of driver behaviour. 122 5.1.4. Objectives. 124 5.1.5. Hypotheses. 124 5.2. Methods 126 5.2.1. Participants. 127 5.2.2. Standardised test drives. 127 5.2.3. Materials. 128 5.2.4. Data analysis procedure. 129 5.3. Results 132 5.3.1. Results from the descriptive, qualitative observation analysis. 132 5.3.2. Quantitative results. 135 5.3.2.1. Drivers’ reactions to pedestrians and/or cyclists who intend to cross 135 5.3.2.2. Driving Speed 136 5.3.2.3. Number of Glances 139 5.3.2.3.1. Areas of interest 139 5.3.2.4. Time looking to the areas of interest 142 5.3.2.4.1. Areas of interest: distribution of glances 142 5.3.2.4.2. Proportionate time looking to the areas of interest related to intersection passing duration 142 5.3.3. Summary of results from the qualitative and the quantitative analyses. 145 5.4. Conclusion 146 5.4.1. Driving speed. 147 5.4.2. Glance behaviour 147 5.4.3. Drivers’ reactions to pedestrians and cyclists. 150 5.4.4. Overall safety effect of type of route guidance 151 5.5. Discussion 152 5.5.1. Field drives: internal and external validity. 152 5.5.2. Experienced navigation system users. 154 5.5.3. Combination of qualitative and quantitative research. 154 5.5.4. Areas of interest. 156 5.5.5. Look but failed to see. 156 5.5.6. Presence of pedestrians and/ or cyclists. 157 5.5.7. Transition towards higher levels of automation. 157 6. FINAL DISCUSSION AND OVERALL CONCLUSION 161 6.1. Looking back, looking ahead 162 6.2. Hierarchical driver behaviour models: Be motivated to pay attention 163 6.3. The STADIUM model 166 6.3.1. Comparison with the Theory of Planned Behaviour. 167 6.3.2. The STADIUM model and its relevance for understanding driver behaviour. 168 6.4. Applying qualitative or quantitative methods when effects of DAS use on driver behaviour are investigated? 169 6.5. Limitations of this research 171 6.6. Implications 175 6.6.1. Individual & DAS. 175 6.6.2. Society & DAS. 177 6.7. Outline: Recommendations for future research 179 7. REFERENCES 183 8. ANNEX: OVERVIEW OF STUDIES THAT INVESTIGATED DRIVER BEHAVIOUR 209 EIDESSTATTLICHE ERKLÄRUNG 219 CURRICULUM VITAE 220 Personal Details 220 Scientific Education 221 Professional Experience in Science 222 Awards & Fellowship 223 Publications 224 Journal Paper 224 Book Chapter 225 Conferences 226
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Information und Interaktion

Mennig, Isis Maria 05 February 2018 (has links) (PDF)
Der Mensch erfasst die Umwelt mithilfe seiner Sinnessysteme. Licht macht die physikalische Welt sichtbar und liefert dem visuellen System dadurch wichtige Informationen über unsere Umgebung. Im Straßenverkehr wird die visuelle Wahrnehmung durch die Fahrzeugbeleuchtung unterstützt. Dabei erfüllen Heckleuchten zwei zentrale Funktionen: Zum einen wird die Sichtbarkeit des Fahrzeugs bei Dunkelheit und schlechter Sicht für andere Verkehrsteilnehmer erhöht. Das Schlusslicht übermittelt Informationen über die Anwesenheit eines Fahrzeugs, über den Fahrzeugtyp und über die Fahrzeugbreite. Diese Informationen sind notwendig, um während der Fahrt einen angemessenen Abstand zu einem vorausfahrenden Fahrzeug einschätzen und einhalten zu können. Die zweite zentrale Funktion von Heckleuchten ist die Kommunikation und Interaktion mit dem rückwärtigen Verkehr. Mithilfe von Lichtsignalen der Bremsleuchte und des Fahrtrichtungsanzeigers wird die Aufmerksamkeit auf das vorausfahrende Fahrzeug gelenkt und es werden gezielt Informationen an andere Verkehrsteilnehmer übertragen. So werden Verzögerungen in Längsrichtung, Fahrtrichtungsänderungen und der Hinweis auf eine mögliche Gefahrenquelle durch die Heckleuchte kommuniziert. Für alle Lichtfunktionen gilt, dass die ausgesendeten Signale in jeder Situation gut wahrnehmbar und intuitiv verständlich sein müssen. In dieser Arbeit wurde der mögliche Einfluss verschiedener Heckleuchtenattribute auf den Straßenverkehr untersucht. Eine Unfallanalyse ergab, dass der Großteil der Auffahrunfälle durch ein angemessenes Geschwindigkeits- und Abstandsverhalten sowie eine adäquate Aufmerksamkeitsverteilung vermieden werden könnte. Adaptive Schlusslichtfunktionen weisen das Potenzial auf, bei schlechter Sicht die Erkennbarkeit des Fahrzeugs zu erhöhen, ohne dabei den Hinterherfahrenden zu blenden. In der Literatur finden sich Hinweise darauf, dass die Anbauhöhe und Position von Heckleuchten sowie die Helligkeit des Schlusslichts die Entfernungsschätzung zwischen zwei Fahrzeugen beeinflussen können. Im Rahmen von verkehrspsychologischen Untersuchungen wurde der Einfluss einer adaptiven Helligkeitssteuerung im Schlusslicht auf die Wahrnehmung untersucht. Es zeigte sich, dass eine kontinuierliche Helligkeitsanpassung des Schlusslichts an den Abstand zum Hinterherfahrenden die Entfernungsschätzung nicht beeinflusste. Um die Bedeutung der Gestaltungsform einer Heckleuchte für die Güte der Entfernungsschätzung beurteilen zu können, wurden zwei psychophysikalische Experimente durchgeführt. Diese Experimente zeigten, dass der Abstand zwischen zwei Elementen durch das Hinzufügen einer Verbindungslinie minimal verändert wahrgenommen wurde. Auf Heckleuchten übertragen könnte man daher von einer leichten Überschätzung der Breite des Fahrzeughecks bei verbundenen Schlussleuchten ausgehen. Dies könnte das Abstandsverhalten eines Hinterherfahrenden tendenziell positiv beeinflussen, indem der Fahrer durch diese Wahrnehmungstäuschung den Abstand zum Fahrzeug minimal unterschätzen würde. Da Licht und Bewegung durch ihre Salienz ein großes Potenzial zur Aufmerksamkeitslenkung aufweisen, beschäftigte sich eine weitere Versuchsreihe mit der Wirkung dynamischer Lichtfunktionen. Die Reaktionszeiten auf die Deaktivierung eines Bremslichts konnten durch eine Dynamik im Bremslicht nicht weiter verbessert werden. Die Untersuchung von Dynamiken im Schlusslicht zeigte jedoch, dass in Abhängigkeit bestimmter Umgebungsbedingungen, der Bewegungsart und -geschwindigkeit unterschiedliche Reaktionen hervorgerufen werden können. Durch die Entwicklung salienter und intuitiv verständlicher Lichtfunktionen könnten somit die Kommunikationsmöglichkeiten im Straßenverkehr erweitert und differenziert werden. Die gezielte Steuerung der Aufmerksamkeit durch Heckleuchtenfunktionen in kritischen Situationen kann zur Erhöhung der Verkehrssicherheit führen. Ziel der automobilen Lichtentwicklung ist eine innovative, allgemein akzeptierte und sicherheitsfördernde Heckleuchtengestaltung. Die Arbeit zeigte im Rahmen einer Unfallanalyse und verschiedenen wahrnehmungspsychologischen Experimenten die sicherheitsrelevanten Anforderungen an Heckleuchten auf. Dabei weisen verschiedene Heckleuchtenattribute und -funktionen das Potenzial auf, positiven Einfluss auf die Verkehrssicherheit nehmen zu können. / Humans perceive the world through their senses. Light makes the world visible and provides the visual system with important information about our environment. On the road, visual perception is supported by automotive lighting. Tail lights have two main functions: firstly, they improve the visibility of the vehicle for other road users at night time and in bad weather conditions. The tail light gives information about the presence of a car and the type and width of the vehicle. This information is necessary to assess and keep the appropriate distance to a vehicle in front. The second important function of tail lights is the communication and interaction with the following traffic. The lighting signals of the brake light and the turn signal draw attention to the car in front and specific information can be transmitted to other road users. In this manner, the tail light communicates decelerations in the longitudinal direction, changes in the driving direction and the indication of a possible source of danger. It is essential for every lighting signal that it is detectable in all situations and that it is highly intuitive at any time. This doctoral thesis studied the potential influence of distinct attributes of tail lights on the road traffic. Accident analysis showed that the majority of rear end crashes could be prevented by an appropriate speed and distance behavior as well as an adequate allocation of attention. Adaptive rear lighting shows potential to improve the perceptibility of the vehicle in poor visibility conditions without excessive glare for the following driver. Evidence from literature shows that the distance estimation between two vehicles could be influenced by the mounting height and the position of tail lights as well as by the brightness of the rear position lamp. Psychological experiments showed the influence of adaptive brightness control in the rear position lamp on the human perception. There was no effect on the distance perception by continuous adjustment of the brightness of the rear position lamp to the distance of the following vehicle. To evaluate the importance of the design of a tail light, two psychophysical experiments were conducted. These experiments showed a minimal influence on the perceived distance between two elements by adding a connection line. Transferred to tail lights, this effect implies a small overestimation of the width of the vehicle rear with connected rear position lamps. This could have a small positive effect on the distance behavior of the following driver due to the sensory illusion of slightly underestimating the distance. Because of the high potential for attention control by light and movement, another series of experiments was conducted, to assess the effect of dynamic light functions. Reaction times were not further improved through the use of dynamic functions in the brake light deactivation. However, the use of dynamics in the rear position lamp produced different responses as a function of distinct environment variables, the type of movement and the speed of animation. The development of salient and intuitive understandable light functions points out various communication possibilities for use within road traffic. Capturing the attention of other road users in critical situations through tail light functions could lead to an improvement in road safety. The aim of automotive lighting development is an innovative, universally accepted and safety enhancing tail light design. The dissertation demonstrated the safety requirements for tail lights through accident analysis and different perception experiments. Different attributes and functions of the tail light show the potential to have a positive influence on road safety.

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