In naher Zukunft werden hochautomatisierte Fahrzeuge (SAE, 2018) eingeführt werden, die zunächst auf der Autobahn automatisch fahren, wobei sich der Fahrer in dieser Zeit mit anderen Dingen beschäftigen kann. Andere Fahrzeuge mit menschlichen Fahrern werden dann diesen hochautomatisierten Fahrzeugen im Verkehr begegnen. Diese werden wahrscheinlich ein für menschliche Fahrer ungewohntes Verhalten zeigen. Deshalb wurde die erste Studie im Fahrsimulator durchgeführt, um zu untersuchen, wie dieses ungewohnte Verhalten in typischen Interaktionssituationen von menschlichen Fahrern erlebt wird und ob sich gerade bei der Interaktion mit diesen Fahrzeugen durch dieses ungewohnte Verhalten Probleme ergeben. In der zweiten Studie wurden dann längere Fahrten mit unterschiedlichen Durchdringungsraten hochautomatisierter Fahrzeuge untersucht. Als Vorbereitung auf diese Studien wurden zunächst Interviews mit Experten von Automobilherstellen und Zulieferern geführt, um relevante Interaktionssituationen im Mischverkehr zu identifizieren und das Fahrverhalten automatisierter Fahrzeuge in diesen Situationen zu spezifizieren. Dabei zeigte sich, dass sich hochautomatisierte Fahrzeuge im Gegensatz zu menschlichen Fahrern wesentlich defensiver und absolut regelkonform verhalten werden. So halten automatisierte Fahrzeuge zum Beispiel große Sicherheitsabstände ein und halten sich genau an die zulässige Höchstgeschwindigkeit. Weiter wurde auch diskutiert, ob hochautomatisierte Fahrzeuge nach außen als solche gekennzeichnet sein sollen. Die erste Studie mit N = 51 Personen untersuchte den Erstkontakt menschlicher Fahrer in vier ausgewählten Fahrszenarien, die im Wesentlichen Fahrstreifenwechselsituationen sowie die Fahrt bei einer Geschwindigkeitsbeschränkung umfassten. Dabei wurde einerseits untersucht, wie menschliche Fahrer auf das typische Verhalten der hochautomatisierten Fahrzeuge in diesen Situationen reagiert, zum anderen, wie hochautomatisierte Fahrzeuge auf menschliches Verhalten reagieren und wie diese Reaktionen wiederum durch menschliche Fahrer bewertet werden. Dabei wurde auch die Kennzeichnung der hochautomatisierten Fahrzeuge variiert. In der zweiten Fahrsimulatorstudie mit N = 51 Probanden fuhren die Testfahrer auf vier Autobahnabschnitten von 35 km Länge mit steigender Durchdringungsrate automatisierter Fahrzeuge (0 %, 25 %, 50 %, 75 %). Auch hier wurde die Art der Kennzeichnung variiert. Zusammenfassend zeigen beide Studien, dass hochautomatisierte Fahrzeuge auf der Autobahn dazu beitragen, die Geschwindigkeiten zu reduzieren und Geschwindigkeitsbegrenzungen besser einzuhalten. Beim Einfädeln, Spurwechsel und Überholen wirkt das Verhalten hochautomatisierter Fahrzeuge für menschliche Fahrer angenehm defensiv und kooperativ. Im Verkehrsfluss werden von menschlichen Fahrern hochautomatisierte Fahrzeuge allerdings als Behinderung erlebt, sodass die prinzipiell sicherheitsfördernde Wirkung der reduzierten Geschwindigkeit durch dabei entstehende sicherheitskritische Sekundenabstände verringert werden könnte. Eine entsprechende Abschätzung der Gesamtwirkung ist auf Basis der vorliegenden Studien allerdings nicht möglich. Eine Kennzeichnung des aktuellen Fahrmodus der hochautomatisierten Fahrzeuge könnte dazu beitragen, dass Fahrer das Verhalten der hochautomatisierten Fahrzeuge besser vorhersehen können, sodass die kleineren Sekundenabstände vermieden werden könnten. Dazu sind aber vermutlich längere Lernprozesse notwendig, die im Rahmen der vorliegenden Studien nicht realisiert werden konnten. Der Eindruck der Behinderung durch hochautomatisierte Fahrzeug wird durch eine solche Kennzeichnung allerdings nicht aufzuheben sein.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:74716 |
| Date | 29 April 2021 |
| Creators | Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e. V. |
| Publisher | Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e. V. |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:book, info:eu-repo/semantics/book, doc-type:Text |
| Source | Forschungsberichte / Unfallforschung der Versicherer, GDV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-746296, qucosa:74629 |
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