Von Fahrermerkmalen über Manövertypen und Blickmuster zu ...urban-online.org/cms/upload/download/BEGGIATO.pdf · UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 1 Vorhersage von

UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 1

Vorhersage von Fahrstreifenwechseln

Von Fahrermerkmalen über Manövertypen und Blickmuster

zu einem Echtzeit-Prädiktionsalgorithmus

Matthias Beggiato, Timo Pech, Veit Leonhardt, Philipp Lindner,

Gerd Wanielik, Angelika Bullinger-Hoffmann, Josef Krems

[email protected]

Mensch im Verkehr

Teilprojekt Verhaltens- und Intentionserkennung (VIE)


Team

Nachrichtentechnik

Umfeldsensorik

Multisensor-Datenfusion

Arbeitswissen-schaft und

Innovations-management

Anzeige/Bedienkonzepte

Benutzerfreundlichkeit

Allgemeine und Arbeitspsychologie

Mensch-Maschine-Interaktion

Situationsbewusstsein

I-FAS

Dr. Matthias Beggiato

Timo Pech

Prof. Dr.-Ing. Gerd Wanielik

Prof. Dr. Josef Krems

Veit Leonhardt

Philipp Lindner

DorotheaLanger

AndréDettmann

Prof. Dr.Angelika C.

Bullinger-Hoffmann


Analyseebenen Fahrstreifenwechsel (FSW)

Cacciabue, 2007, p.5

• Spiegelblicke

Headtracking Monokamera

• Algorithmus zur

Echtzeitprädiktion FSW

• Manövertypen FSW

• Blickmuster & Blinker-

verwendung vor FSW

• Einfluss soziodemografische

Faktoren & Persönlichkeits-

merkmale auf FSW

Verhaltensprädiktion / Intentionserkennung FSW

• Möglichst frühe Indikatoren Fahrerbeobachtung & Umfeld

• Situationsadaptive Assistenz, Reduzieren falscher Alarme

Analyseebenen und Fragestellungen


Realfahrstudie

Explorative Studie im Realverkehr

• Erfassung FSW auf mehrstreifigen Arterien im Stadtgebiet

FSW = wenn Mitte der Vorderachse Linie überschreitet

• Zweistündiger Termin: 5 min begleitete Probefahrt, ca. 1 Std.

unbegleitete Fahrt (Navi) = 40 km, Fragebögen

• Instruktion: Erkennung verschiedenster Fahrmanöver, kein

Hinweis auf FSW, möglichst unbeeinflusste Fahrt

Instrumentierter Versuchsträger VW Touran

• 7 Kameras (Front / Heck / 2x Blindspot / 2x Fahrer / Pedale)

• 6 Radare (Front / Heck / 4x Blindspot)

• DGPS, Fahrzeug-CAN

2x

Zweispurige Arterien im

Stadtgebiet Chemnitz

50 km/h und 70 km/h


Realfahrstudie

Versuchsteilnehmer

• 60 Teilnehmer aus 116 Online-Bewerbern, geschichtete

Stichprobe Geschlecht x Alter

Fahrerfahrung (km/Jahr): Ø = 13.800 (SD = 7.600)

Fragebögen

• Persönlichkeitsmerkmale:

1) Big Five: NEO-FFI (Gewissenhaftigkeit, Verträglichkeit, Neurotizismus,

Extraversion, Offenheit für Erfahrungen. 60 Items, Borkenau & Ostendorf, 2008)

2) Brief Sensation Seeking Scale BSSS (Hoyle et al., 2002)

• Kognitive Leistungsgeschwindigkeit: ZVT (Oswald & Roth, 1986)

• Bekanntheit Strecke & Erfahrung mit Automatikschaltung(1=keine bis 5=sehr viel)

Alters-

gruppen

Männlich Weiblich Gesamt

N MW Alter

(SD)

N MW Alter

(SD)

N MW Alter

(SD)

20-35 J 15 28 (4,56) 15 28 (3,80) 30 28 (4,13)

40-65 J 15 52 (6,15) 15 50 (6,66) 30 51 (6,33)

Gesamt 30 40 (13,34) 30 39 (12,58) 60 39 (12,86)


Einfluss Fahrermerkmale

Fahrermerkmale und Anzahl FSW

• 1.869 FSW insgesamt

• 31 FSW im Schnitt pro Fahrer

• Bereich von 14 – 47 FSW

Anzahl FSW

Bekanntheit

der Strecke

R2corr = .177

F(11, 48) = 2.16, p = .034

Geschlecht

Alter

Kognitive Leistungsgeschw.

Sens. Seeking

Erfahrung Automatik

FFI: Verträglichkeit

FFI: Neurotizismus

FFI: Extraversion

FFI: Gewissenhaftigkeit

FFI: Offenheit für Erfahrungen


Einfluss Fahrermerkmale

Fahrermerkmale und % Strecke links

• Summe km linker Fahrstreifen pro Fahrt

• 31% im Schnitt pro Fahrer

• Bereich von 7% - 57%

% links

Bekanntheit

der Strecke

Extraversion

Kognitive

Leistungs-

geschwindigkeit

Erfahrung

mit AutomatikR2

corr = .402

F(11, 48) = 4.60, p < .001

Geschlecht

Alter

Fahrleistung

Sens. Seeking

FFI: Verträglichkeit

FFI: Neurotizismus

FFI: Gewissenhaftigkeit

FFI: Offenheit Erf.


Klassifikation Manövertypen FSW

FSW-Typ Skizze Anzahl Studie

Vorausfahrer L: n = 507

AbbiegestreifenL: n = 242

R: n = 242

Auffahrt L: n = 239

Hindernis L: n = 19

Einscherer L: n = 33

Rückkehr R: n = 520

UnbekanntL: n = 61

R: n = 6

Summe 1.869 Fahrstreifenwechsel

FSW Typen

• Differenzierterer Blick

auf FSW

• Unterschiedliche

Motivation FSW

• Verschiedenes

Verhalten

verschiedene

Prädiktorvariablen

• Hilfreich für

Potentialabschätzung

der Prädiktoren,

Algorithmen-

entwicklung

Lee, S. E., Wierwille, W. W., & Olden, E. C. B. (2004). A comprehensive

examination of naturalistic lane changes. Washington, DC: NHTSA.


Video-Annotation FSW & Blickbereiche

4 Blickbereiche: links / rechts / Rückspiegel / voraus (+ andere)


10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

Zeit vor Fahrstreifenwechsel (s)

Blicksequenzen & Blinker

0

Vorausfahrer

(links)

Abbiegestreifen

(links)

Rückkehr

(rechts)

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██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████

Abbiegestreifen

(rechts)

███████████████████████████████████████████████████████████████

███████████████████████████████████████████████████████████████

███████████████████████████████████████████████████████████████

████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████

████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████

Voraus/Andere

Links

Rechts

Rückspiegel

Blinker


10 9 8 7 6 5 4 3 2 1


Blicksequenzen & Blinker

0

Vorausfahrer

(links)

Abbiegestreifen

(links)

Rückkehr

(rechts)

█████████████████████████████████████████████████████████████████

████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████

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Abbiegestreifen

(rechts)

███████████████████████████████████████████████████████████████

███████████████████████████████████████████████████████████████

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████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████

Voraus/Andere

Links

Rechts

Rückspiegel

Blinker

• Berücksichtigung vorheriger Manöver (FSW, Abbiegen vorher)

• Heterogenität Blickmuster, aber:

Muster links/rechts

Muster nach FSW-Typen

Anzahl Blicke Umgebungsverkehr


Deskriptive Statistiken zu Blickmustern

Anzahl und Länge der Blicke für FSW-Typen

– FSW links: Muster von Blicken links

– FSW rechts: Kombination rechts / Rückspiegel

– Wenig Blickaktivität FSW Abbiegestreifen, L & R

Muster stabil (Vorstudie Beggiato et al., 2013 mit 898 FSW)


Kumulierte Blicke & Blinker

FSW langsamer Vorausfahrer

Lee (2004): 44% (11%-94% für FSW-Typen) ACE (2008): 71% (Autobahn)

Ponziani (2012): 52% (Autobahn) Hetrick (1997): 92% (Beides)

DVR (2007): 55% (Stadt) Tijerina (1997): 90% (Stadt)

75% (Autobahn) 85% (Autobahn)

Beggiato et al. (2013): 89% Vorstudie, Chemnitz (898 FSW)

Dettmann et al. (in prep): 87% Umgebungsverkehr in URBAN-Studie (2.787 FSW)

95% Blinker


10 9 8 7 6 5 4 3 2 1


FSW Abbiegestreifen links (n = 230)FSW Vorausfahrer (n = 484)

Blicke vor Blinker?

Frühestes Signal Intentionsbildung

0

FSW linksBlicke links

FSW rechtsBlicke rechts + Rücksp.

████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████

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Blicke vor Blinker im Intervall?


Klassifikation Manövertypen FSW

FSW-Typ Skizze Anzahl% der FSW mit Blick

vor Blinker in 10s

Vorausfahrer L: n = 507 86,36% (links)

AbbiegestreifenL: n = 242

R: n = 242

13,04% (links)

28,26% (rechts/rück)

Auffahrt L: n = 239 77,09% (links)

Hindernis L: n = 19 57,89% (links)

Einscherer L: n = 33 89,66% (links)

Rückkehr R: n = 520 85,48% (rechts/rück)

UnbekanntL: n = 61

R: n = 6

89,83% (links)

50,00% (rechts/rück)

Summe 1.869 FSW


Pech, T., Lindner, P., & Wanielik, G. (2014). Head tracking based glance area estimation for

driver behaviour modelling during lane change execution. In 2014 IEEE 17th International

Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (pp. 655–660).

Klassifikator für Blickgebiete

Headtracking Spiegelblicke Monokamera

• Kopfdrehung um Logitudinalachse, Likelihood der Klassen 𝐶𝑖• “Durchschnittsklassifikator” relativ gut, Optimierung möglich

durch Klassifikator pro Person: z.B. SL: 0,7 vs. 0,86 true positive

FL

SL

V

R

SR / FR


Headtracking Blickgebiete


Algorithmus

Frontradar

Heckradar

Blindspot-radare

Intentionserkennung Bayes-Netz

Vorausfahrer-detektion

Umfeld-beurteilung

Extended-Object-Tracking

CAN

Head-tracker

Egomotion

Kameras

Sequenz-erkennung

GPS/IMU Digitale Karte

Fahrstreifenschätzung

Blickbereichs-schätzer

Umfeld / Fahrzeug / Fahrer / Intention


Schlussfolgerungen

Strategische Ebene / Persönlichkeitsmerkmale

• Bekanntheit der Strecke wichtig

• Persönlichkeitseigenschaften wenig Einfluss

(Studieneinschränkung: keine speziellen Gruppen dabei wie

Fahranfänger, Berufskraftfahrer…)

Manöverebene

• FSW ≠ FSW. Unterscheidung Subtypen wichtig und hilfreich für Prädiktion

• Manöverhistorie / Ausschluss ähnlicher Manöver wie z.B. Abbiegen nötig

• Blicksequenzen heterogen, aber Muster erkennbar nach

FSW-Typ, Richtung links/rechts, Verkehrsdichte Umfeld

Relativ stabil über verschiedene Studien/Personen/Situationen

Stabilisierungsebene

• Headtracking mit Monokamera als stabiler, günstiger und hinreichend genauer Ersatz

für Eye-tracking zur Spiegelblickerfassung

• Blicke allein ohne Umfeldinformation schwer interpretierbar (Situation, Verkehr…)

• Blicke vor Blinker Potential bei bestimmen FSW-Typen wie z.B. Vorausfahrer

• Laufende Versuche mit automatischem Blinker (Erfahrbarmachen Intentionserkennung)


Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!

Matthias Beggiato, Timo Pech, Veit Leonhardt, Philipp Lindner,

Gerd Wanielik, Angelika Bullinger-Hoffmann, Josef Krems

[email protected]

Mensch im Verkehr

Teilprojekt Verhaltens- und Intentionserkennung (VIE)


Literatur / Publikationen I-FAS

Auto Club Europa (ACE). (2008). Reviere der Blinkmuffel. Retrieved from http://www.ace-

online.de/fileadmin/user_uploads/Der_Club/Dokumente/10.07.2008_Grafik_Blinkmuffel_1.pdf.

Beggiato, M., & Krems, J. F. (2013). Sequence analysis of glance patterns to predict lane changes on urban arterial

roads. Paper presented at 6. Tagung Fahrerassistenz - Der Weg zum automatischen Fahren, Munich, 28.-29.11.2013.

mediatum.ub.tum.de/node?id=1187197

Beggiato, M., Pech, T., & Krems J. F. (2014). The predictive potential of driver characteristics for lane changes on urban

roads. 5th Interntl. Conf. on Applied Human Factors and Ergonomics, Krakau (PL), Juli 2014.

Beggiato, M., & Krems, J. F. (2014). Dynamische Aufmerksamkeitsverteilung im Straßenverkehr: Analyse von

Blickmustern vor Fahrstreifenwechseln. In O. Güntürkün (Ed.). 49. Kongress der Deutschen Gesellschaft für

Psychologie, 21.-25. September 2014 (p. 526). Lengerich: Pabst Science Publishers.

Beggiato, M., & Krems, J. F. (2015). Real-time assessment of demanding driving scenarios. In C. Bermeitinger, A.

Mojzisch, & W. Greve (Eds.), TeaP 2015 - Abstracts of the 57th Conference of Experimental Psychology (p. 35).

Lengerich: Pabst Science Publishers.

Borkenau, P., & Ostendorf, F. (2008). NEO-FFI: NEO-Fünf-Faktoren-Inventar nach Costa und McCrae (2nd ed.).

Göttingen: Hogrefe.

Cacciabue, P. C. (Ed.). (2007). Modelling Driver Behaviour in Automotive Environments. London: Springer.

Dettmann, A., Thoms, U., Basler, M., Beggiato, M., & Bullinger, A. C. (in prep.). Too busy to indicate? Indicator usage

depending on task demand in urban lane change maneuvers.

Deutscher Verkehrssicherheitsrat e.V. (DVR). (2007). DVR-Report: Magazin für Verkehrssicherheit (No. 2/2007).

Retrieved from http://www.dvr.de/download/dvrreport_02_2007.pdf.

Hetrick, S. (1997). Examination of driver lane change behavior and the potential effectiveness of warning onset rules for

lane change or "Side" Crash Avoidance Systems (Thesis). Virginia Polytechnic Institute and State University,

Blacksburg, Va.


Literatur / Publikationen I-FAS

Hoyle, R. H., Stephenson, M. T., Palmgreen, P., Lorch, E. P., & Donohew, R. L. (2002). Reliability and validity of a brief

measure of sensation seeking. Personality and Individual Differences, 32(3), 401–414.

Lee, S. E., Olsen, E. C. B., & Wierwille, W. W. (2004). A comprehensive examination of naturalistic lane changes. Report

DOT HS 809 702. Washington, DC: NHTSA, U.S. Department of Transportation.

Oswald, W. D., & Roth, E. (1986). Der Zahlen-Verbindungs-Test. Göttingen: Hogrefe.

Pech, T., Lindner, P., & Wanielik, G. (2014). Head tracking based glance area estimation for driver behaviour modelling

during lane change execution. In 2014 IEEE 17th International Conference on Intelligent Transportation Systems

(ITSC) (pp. 655–660).

Ponziani, R. (2012). Turn Signal Usage Rate Results: A Comprehensive Field Study of 12,000 Observed Turning

Vehicles. Warrendale, PA: SAE International.

Tijerina, L., Garrott W. R., Gleckler M., Stoltzfus D., & Parmer E. (1997). Van and passenger car driver eye glance

behavior during the lane change decision phase. (Revised Draft: Interim Report). East Liberty, OH: National Highway

Traffic Safety Administration, Vehicle Research and Test Center.

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