Future connected vehicles will be able to warn about hidden dangers already before they are visible for the driver. With sight obstructions as one of the most common factors of accident causation, there is a huge potential to improve traffic safety.
However, it is unclear how to design the human-machine-interface of such systems to effectively warn drivers about invisible dangers. Especially the expectation that such warnings will be comparably unreliable lead to conflicting demands on amount and coding of warning information.
Earlier work shows that warnings that contain more specific information about a hazard can improve drivers understanding of and responses to warnings but they can also raise processing costs and delay reactions or even distract drivers. Psychological theories as well as related research indicates that augmented reality (AR) has the potential to improve warning effectiveness through optimized coding of additional information. AR warnings can inherently transmit the location of a hazard and – due to the corresponding approach of the referenced display towards the driver – could increases the salience of a warning.
The general aim of this work is to understand the human factors of future communication-based collision warnings. Based on a theoretical analysis revealing the most relevant questions within that context, we conducted three driving simulator studies to understand the impact of AR warning design on the effectiveness of unreliable warnings about sight obstructed dangers. To consider not only short-term effectiveness, all studies contained several necessary as well as unnecessary warnings that were analyzed in detail.
The first study with 88 participants investigated the benefit of prototypical AR warnings over unspecific warnings of different modalities (visual vs. auditory). Visual AR warnings showed advantages over the other warning designs in gaze and brake reaction times, passing speeds, collision rates and subjective evaluation. Auditory AR warnings did not reveal comparable effects.
The second test with 80 participants examined the contribution of different design aspects of visual AR warnings. Adding specific warning symbols or scaling animations to the warnings showed some positive but rather inconsistent effects. In contrast, spatial referencing even of an unspecific warning symbol with AR consistently improved driver’s reactions and evaluations. A third experiment with 36 participants observed the differential effects of the spatial information per se and the coding of the information with AR. The warnings had either no spatial information, symbolically encrypted spatial information or AR encrypted spatial information. A higher amount of information consistently led to stronger brake reactions, higher
trust and better subjective evaluation. Additionally, with AR encryption we observed faster fixations as well as brake reactions.
The present research emphasizes the importance of specificity for warnings about hidden hazards and the potential of AR especially for in-vehicle warnings of future collision avoidance systems. The systematic analysis of psychological factors of warning design and the corresponding findings on their relative contribution to driver’s behavior might also be transferred to other domains and applications of warning and information design. / In naher Zukunft werden vernetzte Fahrzeuge bereits vor sichtverdeckten Gefahren warnen können, noch bevor diese für den Fahrer sichtbar sind. Da Sichtverdeckungen bei einem Großteil schwerer Verkehrsunfälle eine Rolle spielen, stellt dies ein großes Potenzial zur Erhöhung der Verkehrssicherheit dar. Unklar ist jedoch, wie die Mensch-Maschine- Schnittstelle solcher Systeme gestaltet werden sollte, um Autofahrer möglichst effektiv vor noch nicht sichtbaren Gefahren zu warnen. Insbesondere die Vorhersage, dass solche Systeme nur eine begrenzte Zuverlässigkeit haben werden, führt zu teilweise widersprüchlichen Anforderungen an Informationsmenge und Kodierung der Warnungen.
Frühere Arbeiten haben gezeigt, dass Warnungen mit spezifischen Informationen über eine Gefahr einerseits Verständnis und Reaktionen der Fahrer auf die Warnungen verbessern, andererseits aber auch kognitiven Verarbeitungsaufwand und Reaktionszeiten erhöhen und ablenken können. Sowohl kognitionspsychologische Theorien als auch Studien aus unserem Forschungsgebiet deuten darauf hin, dass die Darstellungsprinzipien der erweiterten Realität (AR, für engl. augmented reality) das Potenzial bieten, die Effizienz solcher Warnungen durch eine optimierte Kodierung von Zusatzinformationen zu steigern. AR-Warnungen können inhärent die Position einer Gefahr übermitteln, ohne dass der Fahrer dazu eine abstrakte Repräsentation der Information auf die reale Umwelt übertragen muss.
Das grundlegende Ziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, die psychologischen Faktoren zukünftiger vernetzter Kollisionswarnungen zu verstehen. Ausgehend von der theoretischen Analyse relevanter psychologischer Theorien wurden wesentliche Implikationen und offene Fragestellungen abgeleitet. Zur Beantwortung dieser Fragen wurden drei Fahrsimulator- Studien durchgeführt, in denen der Einfluss von AR als Darstellungsprinzip auf die Effizienz begrenzt zuverlässiger Warnungen über sichtverdeckte Gefahren untersucht wurden. Um valide Aussagen über die längerfristige Wirksamkeit treffen zu können, wurden in den Versuchen sowohl notwendige als auch unnötige Warnungen betrachtet.
Eine erste Studie mit 88 Teilnehmern untersuchte den Mehrwert prototypischer AR-Warnungen unterschiedlicher Modalität (visuell vs. auditiv) gegenüber unspezifischen Warnungen. Visuelle AR-Warnungen zeigten klare Vorteile bezüglich Blick- und Bremsreaktionen, Geschwindigkeiten, Kollisionszahlen und subjektiven Bewertungen. Auditive AR-Warnungen hingegen führten zu einzelnen positiven, jedoch auch einigen negativen Effekten.
In der zweiten Studie mit 80 Teilnehmern wurden die Auswirkungen gestalterischer Teilaspekte visueller AR-Warnungen verglichen. Das Hinzufügen von spezifischen Warnsymbolen über Bewegungsrichtung und Typ der Gefahr oder einer Vergrößerungs-Animation mit gleicher
zeitlicher Veränderung wie bei der AR-Warnung führte zu einzelnen positiven aber nicht konsistenten Effekten. Im Gegensatz dazu führten räumlich verortete AR-Warnungen erneut sowohl zu schnelleren und stärkeren Fahrerreaktionen als auch zu besseren subjektiven Bewertungen.
In der dritten Studie mit 36 Teilnehmern wurden schließlich die individuellen Effekte der räumlichen Information an sich und der Codierung dieser Information mittels AR analysiert. Dazu wurden Warnungen ohne Information über die Position der Gefahr, mit symbolisch kodierter Information, sowie mit AR-kodierter Information verglichen. Der höhere Informationsgehalt führte zu durchgehend stärkeren Bremsungen, höherem Systemvertrauen und besseren subjektiven Bewertungen. Darüber hinaus ermöglichte die AR-Kodierung desselben Informationsgehalts der Warnungen sowohl schnellere Gefahrenentdeckung als auch kürzere Bremsreaktionszeiten.
Insgesamt bestätigen die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit einen deutlichen Mehrwert von spezifischen Informationen bei Warnungen vor sichtverdeckten Gefahren sowie das hohe Potenzial von AR als Darstellungsprinzip, insbesondere für Warnungen zukünftiger Kollisionsvermeidungssysteme. Die systematische Analyse der bei der Gestaltung von Warnungen relevanten psychologischen Faktoren sowie unsere empirischen Erkenntnisse zu deren relativen Einfluss auf das Nutzerverhalten können zudem auf Warnungen anderer Anwendungen und Domänen übertragen werden, und somit einen generellen Beitrag zur Vermeidung von Unfällen in Mensch-Maschine-Systemen liefern.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa.de:bsz:ch1-qucosa-226479 |
| Date | 03 July 2017 |
| Creators | Schwarz, Felix |
| Contributors | Technische Universität Chemnitz, Fakultät für Human- und Sozialwissenschaften, Prof. Dr. Wolfgang Fastenmeier, Prof. Dr. Josef Krems, Prof. Dr. Josef Krems, Prof. Dr. Wolfgang Fastenmeier |
| Publisher | Universitätsbibliothek Chemnitz |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | English |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf, application/zip, text/plain, application/zip |
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