Am Schenkenfeld 21
97209 Veitshöchheim
www.walterpiechulla.de
Tel 0931 4676238
Ich stelle hier einige Methoden vor, mit denen ich mich intensiv auseinandergesetzt habe. Außerdem Projekte, an denen ich beteiligt war. Der Bericht ist jeweils subjektiv und umfasst nur meine eigenen Aktivitäten. In Projekten, die ich mit "Regensburg" kennzeichne, habe ich unter der Leitung von Prof. Dr. Alf Zimmer gearbeitet, mit "Würzburg" sind Projekte unter der Leitung von Prof. Dr. Hans-Peter Krüger bezeichnet.
Details neuerer Aktivitäten sind (leider) großteils vertraulich bzw. nicht zur Veröffentlichung bestimmt.
Maschinensehen ist ein rasch wachsendes Betätigungsfeld für den ambitionierten
Entwickler. Sinkende Preise für Kameras und Rechenleistung machen es immer einfacher, sehende Software zu entwickeln. Maschinensehen
ist die Transformation von Daten aus Bildern oder Videosequenzen in eine Entscheidung oder eine aufgabenrelevante Repräsentation. Maschinensehen
ist praktisch überall im Einsatz: Videoüberwachung, industrielle Qualitätskontrolle, medizinische Bildverarbeitung und unbemannte
Flugkörper sind nur einige Beispiele. Dem Rechner das Sehen beizubringen ist außerordentlich schwierig, aber auch ungeheuer
spannend. Weil der Mensch ein Augentier ist und Sehen als etwas Selbstverständliches kennt ist es manchmal schwierig zu erklären,
warum Maschinen sich damit so schwer tun. Ich kann hier nur empfehlen, erst einmal David Marr's Buch Vision. A Computational Investigation
into the Human Representation and Processing of Visual Information zu lesen.
Es galt lange als selbstverständlich, daß ein halbwegs
brauchbares Eyetracking-System 30000 bis 50000 Euro kostet. In letzter Zeit werden aber immer mehr Artikel,
Dissertationen, Projektberichte usw. veröffentlicht, die an diesem Bild kratzen. Da ich selbst mit
mehreren professionellen Systemen gerungen habe, kann ich es mir nicht verkneifen, mich an dieser neuen
Sportart Low-cost Eyetracking zu beteiligen. Das YouTube-Filmchen (links) wurde mit einer handelsüblichen 60Hz
USB-Kamera erstellt. Für alle, die keine Erfahrung mit Eyetrackingsystemen haben sei gesagt: Die Genauigkeit, die Sie
in diesem Video-Clip sehen können ist durchaus beachtlich. Das besondere Potential dieser "handgestrickten"
Lösungen liegt in der unbegrenzten Anpassbarkeit an die jeweiligen Problemstellungen und Umweltbedingungen
(z.B. Beleuchtungsverhältnisse).
Möglichkeiten und Grenzen von Eyetracking-Geräten waren
ein methodischer Schwerpunkt meiner "Würzburger Zeit" (Februar 2003 bis März 2006).
Blickachsenmessungen mit kopfbasierten Systemen oder neuerdings mit den sehr viel weniger intrusiven
Remote-Tracking-Systemen, erlauben Rückschlüsse auf die Aufmerksamkeitsverteilung der Probanden.
Denn für die meisten Alltagssituationen ist die sog. eye-mind assumption
zulässig. Vereinfacht ausgedrückt: Wir haben das "im Sinn", was wir gerade anblicken.
Sei mindestens 50 Jahren wird Eyetracking immer wieder als vielversprechende neue Technik bezeichnet, die man für kurz vor dem entscheidenden technischen Durchbruch hält. Mit den seit kurzem verfügbaren Remote-Eyetracking-Systemen, die dazu in der Lage sind, in Videobildern automatisch das Gesicht der Versuchsperson und darin wiederum die Augen und ihre Blickrichtung zu erkennen, sind wir diesem "Durchbruch" endlich ein Stück näher gekommen. Realistisch ist dabei nach meiner Erfahrung heute eine Genauigkeit von ca. 1 Grad. Die erreiche ich allerdings nur mit einer speziellen Kalibrierung (Eigenentwicklung). Nicht jeder Proband ist geeignet. Problematisch sind Brillenträger, alle Arten von Kontaktlinsen gehen in Ordnung. Ebenfalls besonders schwierig sind halb geschlossene Augenlider. Die kommen z.B. immer dann vor, wenn jemand (von den Kameras aus gesehen) weit nach unten blickt. Oder auch, wenn jemand den Kopf in den Nacken legt (einige Leute haben die Angewohnheit, das beim Autofahren zu tun).
Das Bild links zeigt ein aktuelles Remote-System (SmartEye)
im Fahrsimulator am Interdisziplinären Zentrum für Verkehrswissenschaften (IZVW) an der Universität
Würzburg. Oben sind die Positionierungen von vier im Infrarotbereich
arbeitenden 60-Hz-Kameras zu sehen, die halbkreisförmig vor dem Fahrer
installiert sind, außerdem drei Infrarot-Blitzdiodenfelder (sog. Flasher), die das
Fahrergesicht exakt während der Scanzeit der Kameras ausleuchten. Diese
"aktive Beleuchtung" ist im Simulator nicht unbedingt erforderlich.
Sie macht das System aber unempfindlicher gegen Störungen
durch wechselnde Beleuchtungsbedingungen (Extrembeispiel: Schlagschatten
beim Durchfahren einer Allee) und damit feldversuchstauglich. Kameras und
Flasher sind mit dem Rechner verkabelt, auf dem das Eyetracking-System (genauer: die Software)
arbeitet (Host-Computer). Da dieser Kabelbaum nur umständlich
beliebig verlängert werden kann, ist der Rechner in der Simulatorkabine
untergebracht. Die Bedienkonsole (Bildschirm, Tastatur, Maus) befindet sich
im Kontrollraum des Simulators und ist über einen sog. Extender mit
dem Rechner verbunden, alle Signale laufen hier über ein einziges dünnes
Kabel. Alle Module der Simulator-Software, die Eyetracking-Daten benötigen
(Clients), melden sich über Ethernet (TCP-Protokoll) am Host-Computer an,
um die Messdaten zu erhalten."
Das Bild links startet beim Anklicken ein 20-sekündiges Video.
Das stilisierte Auge symbolisiert die Blickrichtung. Hier wird versucht, Fixationen zu erkennen (Zeiten relativer
"Ruhe" des Blicks). Während der Blicksprünge (Sakkaden) zwischen den Fixationen verschwindet der
Blickcursor. Ich halte diese Darstellung für vernünftig, denn während einer Sakkade sieht man nichts.
Natürlich auch nicht mit geschlossenen Augen (also beim Lidschluss aka Blinzeln). In diesem kurzen Film verlässt
der Fahrerblick oft den darstellbaren Bereich, weil der Fahrer auf ein Sekundäraufgabendisplay auf der Mittelkonsole sieht.
Das erklärt auch das recht "hektische" Blickverhalten. Es ging in dem Versuch darum festzustellen, wie viel
"Verkehrsblindzeit" sich Fahrer in bestimmten Situationen gönnen.
Die Schrift am oberen Bildrand stellt das gefilterte und bewertete Resultat von Abfragen in das Datenmodell der dargestellten Szenerie dar. Beim Würzburger Simulator-System ist es nämlich möglich, einen virtuellen Sensor mit beliebigem Öffnungswinkel zu definieren und durch die gemessene Blickachse gesteuert zu bewegen.
Lippold, Ch., Schulz, R., Krüger, H.-P., Scheuchenpflug, R., & Piechulla, W. (2007).
Orientierungssichtweite - Definition und Beurteilung
Forschung Straßenbau und Straßenverkehrstechnik,
Heft 977. Bremerhaven: Wirtschaftsverlag NW. ISBN: 978-3-86509-741-5
Piechulla, W. (2006). Messung
und Kontrolle mentaler Fahrerbeanspruchung. In U.W. Ebner-Priemer (Hrsg.).
Ambulantes psychophysiologisches Monitoring - neue Perspektiven und Anwendungen. (S. 21-51). Frankfurt a.M.: Lang.
Piechulla, W. (2005). Blickbewegungsmaße
als Indikatoren der Fahrerbeanspruchung.
DFG-Rundgespräch Ambulantes psychologisches und psychophysiologisches Monitoring und Assessment, 30. Juni - 2. Juli 2005
in Mannheim (siehe Informationsdienst Wissenschaft).
Piechulla, W. (2004). Ambulantes Psychophysiologisches Monitoring im Straßenverkehr. DGPs
2004 44. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Psychologie.
Arbeitsgruppe VG 413(1238 - 402).
Extended abstract download.
Die Psychophysiologie - in den letzten Jahren auch gerne Biopsychologie genannt - untersucht körperliche
Indikatoren psychischen Geschehens. Weil die gemessenenen körperlichen Vorgänge von den Versuchspersonen
nicht bewusst gesteuert werden können, erreichen die Ergebnisse mühelos die Objektivität, die in der Psychologie
oft gesucht und die von ihr gefordert wird.
In der "nassen" Psychophysiologie werden körpereigene Botenstoffe gemessen (vor allem die Cortisol-Konzentration in Speichel und Urin). Solche Indikatoren sind aber verhältnismäßig langsam und daher eher geeignet, lang andauernde Beanspruchungen abzubilden. Die klassische Stressforschung untersucht solche überdauernden Beanspruchungen und die damit verbundenen gesundheitlichen Gefahren.
In der Ergonomie interessieren aber meist eher situative Belastungen (workload), die zu kurzfristigen Beanspruchungserhöhungen führen.
In der "trockenen" Psychophysiologie dominieren zur Zeit die bildgebenden Verfahren (funktionale Magnet-Resonanz-Kernspintomographie) sowie (seit Jahrzehnten) die Untersuchung evozierter EEG-Potentiale (vor allem der P300) als Forschungsthemen. Beides ist eher der Grundlagenforschung zuzuordnen und nicht geeignet für Messungen im Alltag, z.B. am Arbeitsplatz.
Vergleichsweise simple EKG-Ableitungen (Herzschlag), EMG-Aufzeichnungen (Muskelspannungen, vor allem im Gesicht) und Messungen des Hautleitwertes sind dagegen durchaus geeignet, Beanspruchungen durch Alltagssituationen abzubilden. Die notwendigen Elektroden sind leicht anzubringen und kaum störend, die verwendeten Datenrekorder haben seit Jahren nur noch Zigarettenschachtelgröße (siehe Bild). Die neueste Gerätegeneration hat nur noch Streichholzschachtelgröße und kann z.B. am Handgelenk getragen werden.
Aus dem Elektrokardiogramm (EKG) lässt sich sehr leicht die Herzrate bestimmen, die ein guter Indikator vor allem
körperlicher Beanspruchung ist. Allerdings ist die Herzrate nicht geeignet, zwischen körperlicher und
mentaler Beanspruchung zu unterscheiden.
Mentale Beanspruchung wird daher meist mittels der sog. 0.1-Hz-Komponente der Herzratenvariabilität gemessen. Dabei wird die Tatsache genutzt, dass gewisse Rhythmen im Herzschlag unter mentaler Beanspruchung regelmäßiger werden, was sich als Rückgang der spektralen Leistungsdichte im Frequenzband von 0.07 bis 0.14 Hz messen läßt.
Das Elektromyogramm (EMG) von Gesichtsmuskeln, vor allem vom Musculus Frontalis (der Name der Ableitung bezeichnet nur die Stelle im Gesicht, auf der die Elektroden kleben; mit erfaßt wird auch die Aktivität anderer Gesichtsmuskeln) ist ebenfalls geeignet, mentale Beanspruchung abzubilden.
Maße der elektrodermalen Aktivität (EDA) sind als Indikatoren emotionaler Beanspruchung geeignet. Ein Beispiel ist die Anzahl spontaner Hautleitwerterhöhungen pro Zeiteinheit (non-specific skin conductance response), die unter emotionaler Beanspruchung zunimmt.
Zur Förderung innovativer Methodik für alltagsnahe Forschung wurde 2005 das European Network for Ambulatory Assessment gegründet, das (mich eingeschlossen) damals 28 Mitglieder hatte. Daraus hervor ging die Society for Ambulatory Assessment (SAA) mit 65 Mitgliedern weltweit (Stand: August 2008).
Piechulla, W., Mayser, C., Gehrke, H., & König, W. (2003).
Reducing drivers' mental workload by means of an adaptive man-machine interface.
Transportation Research Part F, 6, 233-248 (doi:10.1016/j.trf.2003.08.001).
Manuskript.
Eine der bei Usability Tests am meisten benutzten Methoden ist die qualitative Inhaltsanalyse von so genannten
Think Aloud Protokollen. Der "Usability-Papst" Jacob Nielsen (1993) bezeichnet die Think Aloud Methode (Instruktion: "Sprechen Sie aus,
was sie denken") sogar als "the single most valuable usability engineering method".
Die qualitative Inhaltsanalyse hat viele Varianten und ist prinzipiell nur schlecht formalisierbar. Allen Ausprägungen gemeinsam ist nur, dass sich der Untersucher plump gesprochen anhört, was die Probanden ihm erzählen und sich seine Gedanken dazu macht. Ziel der Analyse ist es, die Äußerungen der Versuchspersonen auf ihre Bedeutung zu reduzieren. Und genau hier liegt das Problem: Dazu sind nämlich Deutungen des Gesagten erforderlich, die auf "Einfühlung" und "Verstehen" beruhen, also hermeneutischer Art und nicht naturwissenschaftlich zugänglich sind. Die Hermeneutik, also die Deutung von Sachverhalten und Texten aus der Einmaligkeit ihres Entstehungszusammenhangs und aus der Typik ihrer Erscheinungsformen gilt für die Experimentelle Psychologie als wissenschaftliche Erkenntnismethode eigentlich als überholt. Das Problem ist die Subjektivität der Deutung, d.h. die Abhängigkeit der Textinterpretation von der Person des Interpretierenden. Mit dem Triumph des Behaviourismus über introspektiv ausgerichtete Strömungen Anfang des 20. Jahrhunderts waren verbale Äußerungen deswegen generell als Introspektion verdammt und als grundsätzlich ungeeignet für die Verifikation von Hypothesen erklärt worden.
Im Zuge der sog. kognitiven Wende der 1960er Jahre erlebten Verbalisierungsmethoden zwar eine Art Renaissance. Aber erst ein Aufsatz (1980) und ein Buch (1984) von Ericsson und Simon führten dazu, dass sie in der Psychologie wieder anerkannt wurden. Ericsson und Simon berufen sich auf das Informationsverarbeitungsparadigma der kognitiven Psychologie. Verbalisierungen werden dabei als Externalisierung von Kurzzeitgedächtnisinhalten angesehen, die Äußerungen der Versuchspersonen stellen demnach einen Teil der Information dar, auf die die Aufmerksamkeit des Probanden gerichtet ist. Dabei werden verschiedene Grade der Direktheit von aufgabenbegleitenden Verbalisierungen (concurrent verbalizations) unterschieden, retrospektive Berichte aber als zu ungenau betrachtet und abgelehnt. Wenn die Versuchsperson verbale Gedächtnisinhalte (z.B. Zahlen bei einer Kopfrechenaufgabe) nur noch aussprechen muss, spricht man von Level-1-Verbalisierungen, wenn nonverbale (z.B. bildliche) Gedächtnisinhalte verbalisiert werden, dann wird das als Level-2-Verbalisierung bezeichnet.
Grundsätzlich besteht heute Konsens darüber, dass verbale Berichte, wenn sie sorgfältig erhoben und mit vollständiger Berücksichtigung der Umstände, unter denen sie entstanden sind interpretiert werden, eine wertvolle und verlässliche Informationsquelle über kognitive Prozesse sind. Verbale Daten werden nicht mehr grundsätzlich als "Introspektion" verteufelt.
Bei Think Aloud - Versuchen werden die Probanden immer wieder subtil dazu aufgefordert, auszusprechen was Ihnen "durch den Kopf geht". Eine hochwertige Tonbandaufzeichnung ist mir dabei wichtig, weil ich alles Gesagte später wörtlich transkribiere. Bei Fahrversuchen ist dazu eine umfangreiche (Mehrkanal-) Videoaufzeichnung erfahrungsgemäß ideal, weil dann auch zunächst schwer verständliche Äußerungen aus dem Kontext der Verkehrssituation noch entschlüsselt werden können. Die eigentliche Inhaltsanalyse ist ein "Codieren" von Äußerungen. Das geht zwar im Prinzip mit Papier und Bleistift (was manche Untersucher auch bevorzugen), üblicherweise wird dazu aber spezielle Software wie ATLAS-TI oder NUDIST verwendet. Die Baumansicht links oben ist z.B. ein ATLAS-TI-Bildschirmauszug. Weil alles Gesagte im Kontext der Komplett-Abschrift nachvollzogen werden kann, sind Analysen von Think Aloud Protokollen meist sehr überzeugend. Überraschende Einsichten sind dabei nicht selten.
Zimmer, A., Piechulla, W., Peißner, M. & Werse, J. (2002).
Analyse mentaler Modelle der SANTOS-Fahrerassistenz. Endbericht SANTOS-
Arbeitspaket AP 5.2. Universität Regensburg: Lehrstuhl für Experimentelle
und Angewandte Psychologie.
Das Abbiegen an und das Durchfahren von Kreuzungen gehört zu den unfallträchtigsten Verkehrssituationen.
Neben straßenbaulichen Maßnahmen und Lichtzeichenregelung bieten in Zukunft realisierbare Fahrerassistenzsysteme
Potential für die Reduktion der Unfallwahrscheinlichkeit, indem sie den Fahrer vorausschauend beim Ab- und Einbiegen
über Gegenverkehr, Fußgänger und Hindernisse informieren. Als Datenquellen zur Verkehrsbeobachtung in Frage kommen dabei
Kameras, Infrarotsensoren, Laser, Radar, Geodatenbanken, GPS sowie der Datenaustausch zwischen den Fahrzeugen selbst.
Damit solche Systeme die Straßen tatsächlich sicherer machen können, muss aber frühzeitig grundsätzlich geklärt werden,
wann welche Informationen für den Fahrer tatsächlich hilfreich sind. Dabei muß auch sichergestellt werden, daß solche
Assistenzsysteme nicht etwa eine zusätzliche Belastung des Fahrers erzeugen, insbesondere wenn unangemessene Alarme
ausgegeben werden.
In experimentellen Untersuchungen im Würzburger Fahrsimulator (2003-2004)
wurde daher der Bedarf und das Potential zur
Fahrerunterstützung an Kreuzungen geprüft. Dazu wurden sowohl kontrollierte Untersuchungen der Wahrnehmung der
Ankunftszeiten des Fremdverkehrs durchgeführt als auch realistische Fahraufgaben vorgegeben, bei denen
Konflikte mit anderen Fahrzeugen durch entsprechende Manipulation des Verkehrsgeschehens wahrscheinlich wurden.
Eine Überwachung des Blickverhaltens der Versuchspersonen mit einem videobasierten Trackingsystem erlaubte eine
nachträgliche Identifikation der Ursachen für Konflikte. Die beobachtbaren Konflikte und/oder Unfälle ließen sich
zum einen auf bewußt eingegangene Risiken zurückführen, zum anderen auf Situationen, in denen ein gegnerisches
Fahrzeug nicht (bewußt) wahrgenommen wurde. Auf Basis der zeitlichen Dynamik der Informationsaufnahme an Kreuzungen
konnten Empfehlungen für die Gestaltung von Informations- und Warnsystemen abgeleitet werden.
Das Würzburger Projekt "Kriterien zur Vorhersage der Fahrtauglichkeit bei Morbus Parkinson" (2003-2005) diente der Untersuchung von motorischen Beeinträchtigungen und von "Schlafattacken" bei Parkinson-Patienten. Um zu prüfen, welchen Einfluss diese verschiedenen Faktoren auf die Fahrleistung haben, wurde eine kontrollierte Studie im Fahrsimulator angelegt. Gleichzeitig wurde eine ausführliche Diagnostik mit herkömmlichen Testinstrumenten betrieben. Insgesamt wurden 24 Parkinson-Patienten mit 24 gesunden Personen verglichen, die nach Alter, Geschlecht und Fahrerfahrung gematcht waren. Jeder Proband absolvierte mehrere Fahrten im Würzburger High-Fidelity-Simulator mit Bewegungssystem. Als psychometrisches Testverfahren wurde das "Act-React-Testsystem" (ART-2020) verwendet.
Neben den etablierten Testverfahren wurde aber auch eine neu gestaltete, simple Tracking-Aufgabe (Bild) erprobt. Die Ergebnisse der
wahrscheinlich einzigartig umfangreichen Testungen, die sich über Jahre hinzogen, sind im
Forschungsbericht der Uni Würzburg in komprimierter Form dargestellt. Viel verdankt diese Studie dem engagierten Mitwirken der vom
Parkinson-Syndrom betroffenen Probanden, die Zeit und Energie für dieses Projekt geopfert haben.
Ein wichtiger Aspekt beim Fahren mit M. Parkinson scheint die Fähigkeit zu sein, krankheitsbedingte Beeinträchtigungen zu kompensieren. Beeinträchtigungen durch M. Parkinson wirken sich deutlich auf das Verhalten in der Trackingaufgabe aus. Die Regelaktivität am Lenkrad ist signifikant geringer als in der Kontrollgruppe. Die Trackingleistung ist aber nicht sehr stark beeinträchtigt, es kann nur eine marginal signifikante Leistungsminderung nachgewiesen werden. Das "sparsamere" Lenken der Parkinson-Patienten unterstützt anscheinend die Aufrechterhaltung des Leistungsniveaus trotz motorischer Beeinträchtigungen.
W. Piechulla, Y. Körner, S. Hoffmann, B. Merz, M. Naumann, H.-P. Krüger (2004).
Fahrtauglichkeitsdiagnostik bei M. Parkinson mit Trackingaufgaben?
Aktuelle Neurologie, 31, (Suppl. 1): P428.
Poster download.
Im Projekt "Entwicklung und Validierung eines Spurwechselassistenten am Würzburger Fahrsimulator" (2003-2004) wurden für die Volkswagen AG Simulatoruntersuchungen durchgeführt. Ein Spurwechselassistent ist ein System, das die Rückspiegel eines Fahrzeugs ergänzt, aber nicht überflüssig macht. Wenn der Fahrer den Blinker betätigt, hat das System die Situation zu beurteilen und eine Warnung an den Fahrer auszugeben, wenn ein Spurwechsel nicht empfohlen werden kann. Es ist keinerlei automatischer Eingriff vorgesehen, um eine Kollision mit anderen Fahrzeugen zu verhindern; die Verantwortung für sicheres Fahren verbleibt vollständig beim Fahrer. Die Warnung vor einem als "gefährlich" detektierten Spurwechsel kann natürlich auf allen menschlichen Sinneskanälen erfolgen. Die Studie konzentrierte sich auf: 1. Visuelle Warnung in Form verschiedener Blinkmuster innerhalb der Fahrzeugkabine bzw. in den Aussenspiegeln. 2. Akustische Warnung. 3. Haptische Warnung, (Vibrationen an verschiedenen Bedienelementen). Hauptgegenstand der Untersuchung war die Entwicklung und Validierung einer geeigneten Warnstrategie. Methodische Besonderheit war der erstmalige Einsatz eines Remote-Eyetrackingsystems am Würzburger Fahrsimulator.
SANTOS (Regensburg, 1999-2002) steht für "Situations-angepasste und Nutzer-Typ-zentrierte
Optimierung von Systemen zur Fahrerunterstützung". Es handelte sich um ein Projekt von Bosch und BMW, gefördert vom BMFT.
Für das Projekt wurden von Bosch und BMW zwei "Demonstratoren" auf Basis des 5er BMW gebaut, die
mit Active Cruise Control (ACC, Abstandsregelsystem) und Heading Control (HC, Spurhaltesystem) ausgestattet waren.
Im Projekt wurde ein regelbasiertes Meta-System spezifiziert, gebaut und getestet, das die Fahrerassistenzsysteme
aufeinander abstimmen und dabei noch Fahrstilwünsche des Fahrers mit berücksichtigen sollte.
Sechs Universitätsinstitute (Fahrzeugtechniker, Arbeitswissenschaftler und Psychologen) entwarfen die Regelbasis, die 26 Szenarien beschrieb.
Viele Regeln waren relativ einfach nach dem Muster wenn Fahrstilwunsch ist "normal" (außerdem gab es "sportlich" und "komfortabel") und messbare Umgebungsbedingung X ist soundso, dann verändere Parameter Y des Assistenzsystems Z um soundsoviel.
Zwei spezifizierte Systeme benötigten aber (Datenbank-) Informationen aus einer sog. feindigitalen Karte
(funktioniert im Prinzip wie beim Navigationssystem).
Das eine war ein Fahrgeschwindigkeits-Vorschlagssystem, die allgemeine Bezeichnung für derartige Systeme ist Intelligent Speed Assistant (ISA). Das Fahrzeug holt sich dabei eine dem Streckenabschnitt "angemessene" Geschwindigkeit aus der Datenbank. Will man schneller fahren, drückt man eben kräftig auf's Gas.
Das zweite auf die feindigitalen Karte angewiesene System war ein sog. Workload Manager,
eine Regensburger Projekt-Idee. Ein Workload-Manager ist ein System, das versucht zu
bestimmen, ob ein Fahrer überlastet oder abgelenkt ist. Ist dies anzunehmen,
dann verändert das System die Verfügbarkeit von Telematik-, Infotainment-
und Kommunikations-Diensten und die Ausgabe von Warnanzeigen und
Meldungen, um die Arbeitsbelastung des Fahrers zu verringern.
Eine 27 km lange Strecke wurde in die kürzesten sinnvoll unterscheidbaren Segmente unterteilt. Die Segmente wurden klassifiziert, vermessen und die Segmentklasse jedes Straßenabschnittes in die digitale Karte eingetragen. Um herauszufinden, wie schwierig eine Segmentklasse ist, wurde in neun Befahrungen die Blickabwendungsfrequenz von der Straße beim gleichzeitigen Bearbeiten einer Suchaufgabe im Fahrzeug ("Sekundäraufgabenparadigma") festgestellt: Die Fahrer wenden den Blick nur dann von der Straße ab, wenn die Verkehrssituation dafür nicht zu schwierig ist. Die so geschätzten Schwierigkeits-Werte erlauben dem Workload Manager für jeden Abschnitt der Strecke eine grobe Abschätzung der Aufgabenschwierigkeit.
Diese erste Stufe der Beanspruchungsprognose beruhte also ausschließlich auf der Messung der relativen Belastungswirkung von überdauernden, statischen Streckenmerkmalen. Sie wurde aber in einem zweiten Schritt mit Sensor- Informationen über die dynamische, gerade vorfindbare Verkehrssituation nachgewichtet. Wenn die resultierende Beanspruchungsprognose einen Schwellwert überschritt, wurden eingehende Anrufe nicht an den Fahrer durchgestellt (kein Telefon"klingeln"), sondern in die Telefon-Mailbox (Anrufbeantworter) umgeleitet.
Dieser Telefoneingriff bot sich als Beispielanwendung an, weil er leicht zu implementieren war. Im Evaluationsversuch
mit sechs fahrerfahrenen Personen und sechs Führerscheinneulingen erhielt jeder Fahrer mit und ohne Workload Manager jeweils genau zehn
Telefonanrufe mit einer einfachen Kopfrechenaufgabe. Mit Workload Manager fielen diese Anrufe eben in Streckenabschnitte und
Verkehrssituationen, die vom System als leicht beurteilt wurden (abgeblockte Anrufe wurden wiederholt).
Verminderte Herzrate, größere Herzratenvariabilität, geringere Gesichtsmuskelspannung und eine damit übereinstimende Fremdbeurteilung der Schwierigkeit unter Blindversuchsbedingungen zeigten, dass der Workload Manager tatsächlich eine Verringerung der Fahrerbeanspruchung bewirkte. Erfahrene profitierten mehr vom System, bei Fahranfängern waren die Unterschiede geringer.
Eine weitere Anforderung an Regensburg war die Untersuchung mentaler (Nutzer-) Modelle der Systeme. Für ACC und HC konnten häufige Probleme und Missverständnisse mit der Think-Aloud Methode aufgezeigt werden.
König, W., Weiß, K.-E. & Mayser, C. (2002). S.A.N.T.O.S Situations - Angepasste und Nutzer - Typ - zentrierte
Optimierung von Systemen zur Fahrerunterstützung. Gemeinsamer Projektabschlussbericht der Robert Bosch GmbH und
der BMW Group.
Piechulla, W. (2006). Messung
und Kontrolle mentaler Fahrerbeanspruchung. In U.W. Ebner-Priemer (Hrsg.).
Ambulantes psychophysiologisches Monitoring - neue Perspektiven und Anwendungen. (S. 21-51). Frankfurt a.M.: Lang.
Piechulla, W., Mayser, C., Gehrke, H., & König, W. (2003).
Reducing drivers' mental workload by means of an adaptive man-machine interface.
Transportation Research Part F, 6, 233-248 (doi:10.1016/j.trf.2003.08.001).
Manuskript.
Mayser, C., Piechulla, W., Weiss, K.-E., & König, W. (2003).
Driver workload monitoring. In H. Strasser, K. Kluth,
H. Rausch, & H. Bubb (Eds.). Quality of Work and Products in Enterprises of the Future. Proceedings of the
50th-Anniversary Conference of the GfA and the XVII Annual ISOES Conference in Munich, May 07th-09th, 2003 (pp. 41-44).
Stuttgart: Ergonomia.
Piechulla, W., Mayser, C., Gehrke, H. & König, W. (2002).
Echtzeit-Fahrerbeanspruchungsschätzung.
In R. Hammwöhner, C. Wolff &
C. Womser-Hacker (Hrsg.). Information und Mobilität. Proceedings des
8. Internationalen
Symposiums für Informationswissenschaft, 8.-10.10.2002 (S. 365-368).
Konstanz: UVK. Poster download.
Piechulla, W., Mayser, C., Gehrke, H. & König, W. (2002).
Online-Fahrerbeanspruchungsschätzung.
38. BDP-Kongress für
Verkehrspsychologie. Regensburg, 12.-14.09.2002
Piechulla, W., Peißner, M., Werse, J. & Zimmer, A. (2001).
Diagnose von Fahrerzuständen
mittels Fahrverhalten. In F. Lehner, K. J. Schäfer (Hrsg.).
Dokumentation zum Informationstag 2001 Mobile Computing.
Bericht Nr. 56, Universität Regensburg,
Schriftenreihe des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik III, ISBN 3-932345-76-2
Ziel des EU-Projektes VIRTUAL (Virtual reality systems for perceived
ergonomic quality testing of driving task and design, Regensburg 2000-2003) waren Entwicklung und Test
verschiedener Virtual-Reality-Fahrsimulatoren, die für ergonomische Fragestellungen und für Fahrschulzwecke
eingesetzt werden. Es wurden drei verschiedene Simulatorsysteme entwickelt, die dem Fahrer bei verschiedensten Fahrmanövern
die realistische Interaktion mit einem simulierten Fahrzeug und dem Fahrraum ermöglichen. Die Simulatoren wurden
durch Fahrleistungsvergleiche mit Realfahrten in Deutschland, Grossbritannien und Italien validiert. Außerdem
wurden Benutzerakzeptanz und subjektiv empfundener Realismus der Simulatoren untersucht.
Die Simulatoren waren darauf hin ausgelegt, verschiedene Virtual-Reality-Technologien auf ihre
Brauchbarkeit für ergonomische Beurteilungen und Schulungszwecke untersuchen zu können. Verschiedene
Grade der Immersion und des Feedbacks wurden getestet. Das erste und einfachste System arbeitete mit einer Power-Wall (2D-Stereo-Projektion).
Alle Bedienelemente waren hier noch real. Das zweite System war visuell voll immersiv. Fahrzeuginnenraum und Fahrraum wurden auf einem
Head Mounted Display (HMD) dargeboten. Auch der Körper des Fahrers wird hier durch einen Avatar simuliert, d.h. der
Fahrer kann "seine" Arme und Hände sehen.
Ein noch höherer Grad der Immersion wurde im dritten System verwirklicht.
Hier sind zwei verschiedene Visualisierungsvarianten möglich: Ein HMD (mit Avatar) oder eine CAVE (Cave Automatic Virtual
Environment, siehe Bild). Ein Force-Feedback-Interface (Exoskelett) bietet dem rechten Arm und der rechten Hand
des Fahrers simulierte haptische Eindrücke, nur die Pedale sind hier noch real.
Verschiedene Fahraufgaben (z.B. Landstraßenfahrt, Notbremsung, Stadtverkehr mit Ampelkreuzungen, Überholen, Einparken) wurden zusammengestellt, um ergonomische Aspekte (z.B. Innensicht, Außensicht, Bedienvorgänge) des simulierten Fahrzeugs untersuchen zu können.
Sechs Fahrergruppen (unterschiedlich in Alter und Geschlecht) absolvierten Realfahrten und Fahrten in den ersten beiden Simulatorvarianten. In der voll-immersiven Version wurde ein Pilotversuch mit 20 Probanden durchgeführt.
Die umfangreiche Datenerhebung beinhaltete Variablen des Fahrerverhaltens (z.B. Fahrgeschwindigkeit, Pedalerie-Gebrauch, Spiegelnutzung), subjektive Einschätzungen ergonomischer Fragen, subjektive Akzeptanzurteile, sowie Beanspruchungsmaße. Zusätzlich wurden Komfort der Simulation, Beschwerden (Simulatorkrankheit) und die subjektive Qualität der verschiedenen Simulator-Varianten beurteilt.
Schließlich wurden alle Simulator-Varianten auch bei der Schulung von Fahranfängern und in ergonomischen Untersuchungen eingesetzt, mussten also ihre Alltagstauglichkeit beweisen.
VIRTUAL Final Publishable Report.
Williams, M., Stefani, O. & Piechulla, W. (2004).
Vollständig virtuelle Fahrsimulation für
ergonomische Beurteilungen und Trainigszwecke. In Gesellschaft für Arbeitswissenschaft e.V. Arbeit
+ Gesundheit in effizienten Arbeitssystemen. Bericht zum 50. Kongress der GfA in Zürich, 24.-26. März 2004
(S. 623-626). Dortmund: GfA-Press.
Krauss, M., Scheuchenpflug, R., Piechulla, W. & Zimmer, A. (2001).
Measurement of presence
in virtual environments. In A.C. Zimmer, K. Lange et al. (Hrsg.). Experimentelle
Psychologie im Spannungsfeld von Grundlagenforschung und Anwendung. Proceedings
43. Tagung experimentell arbeitender Psychologen (CD-ROM). Regensburg:
Universitätsbibliothek. ISBN: 3-88246-225-6
MOTIV war ein vom BMBF gefördertes Großprojekt der späten 90er Jahre. MOTIV, Akronym für
"Mobilität und Transport im intermodalen Verkehr", galt der interdisziplinären Suche nach einem Verkehrskonzept,
das den Reisenden über die beste Strecke, die ideale Zeit und das optimale Verkehrsmittel
informiert und dadurch für weniger Zeitverlust, weniger Umweltbelastung
und mehr Sicherheit sorgt.
Das Teilprojekt MMI AP/5 (Regensburg, 1997-1998) hieß "Definition und Validierung von Kriterien für die Ablenkunswirkung von MMI-Lösungen". Hier wurden zunächst in Fahrsimulator-Versuchen, dann in Feldversuchen verschiedene Fahrverhaltensmaße, Sekundäraufgabenmaße und Selbstauskunfts-Verfahren (Fragebögen und Interviews) als Indikatoren für die Ablenkungswirkung von Anzeigen und/oder Zusatzgeräten im Fahrzeug untersucht.
Weil damals an der Uni Regensburg noch kein Fahrsimulator existierte, entstand die Idee, ganz einfach
einen zu bauen. Es wurde ein Video-Fahrsimulator. Dazu benötigt man nur ein Fahrzeug-Mockup mit geeigneter Sensorik (Spende von
BMW, siehe Bild), ein Modell der Längs- und Querdynamik des KFZ (entsprechende Literatur war auffindbar) und einen handelsüblichen
"Variable-Tracking" Videozuspieler. Die Abspielgeschwindigkeit des Videos wird so manipuliert, dass die gesehene
Fahrgeschwindigkeit der vom Fahrzeugmodell errechneten entspricht. Bei Geradeausfahrt wirkte das dann tatsächlich erstaunlich
realistisch. Fahrgeräusche wurden mit dem "Achilles95"-Fahrgeräuschgenerator (Spende der TU München)
erzeugt und über eine kräftige Bassbox (Eigenbau) unter dem Mockup wiedergegeben. Am schwierigsten ist es bei dieser Anordnung,
einen Lenkeindruck zu vermitteln. Dazu wurde das Bild über einen servogetriebenen Schwenkspiegel geleitet, der vom Fahrzeugmodell
angesteuert wurde. Wirklich "interaktiv" war die Anordnung natürlich nicht, das Video ist und bleibt nun mal ein Film.
Unüblich war diese Art der Fahrsimulation damals durchaus nicht. Paul Green von der Uni Michigan experimentierte z.B. mit einer solchen Anordnung. Der Regensburger Aufbau war auch direkt inspiriert durch einen Schmalfilm-Fahrsimulator, der einige Zeit bei der VDO Adolf Schindling AG existiert hatte (tatsächlich war der Regensburger Schwenkspiegel eine umgebaute VDO-Leihgabe). Video-Fahrsimulationen werden auch heute noch verwendet, typischer sind aber computergenerierte Szenerien wie z.B. bei Silab.
Um die inhaltlichen Ergebnisse nicht völlig unerwähnt zu lassen: Als zur Beurteilung von Ablenkungswirkungen durch die "Mensch-Maschine-Schnittstelle" im Auto am besten geeignet erwies sich die beobachtbare "Verkehrsblindzeit" (wie lange sich der Fahrer von der Straße abwendet). Die manuelle Bestimmung dieser Zeit aus Videosichtungen (für jedes Einzelbild!) ist aufwändig, kann aber mit heutigen Eyetracking-Geräten automatisiert werden.
Dahmen-Zimmer, K., Huber, M., Kaiser, I., Kostka, M., Scheufler, I., Piechulla, W.,
Praxenthaler, M. & Zimmer, A. (1999). Definition und Validierung von Kriterien
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