Technologie für automatisiertes Fahren nutzergerecht optimiert
Technologie für automatisiertes Fahren nutzergerecht optimiert
Fahrerzustandsschätzung für teil- undhochautomatisierte Fahrt
Karlsfeld, 20.11.2018
Robert Bosch GmbHHans-Joachim Bieg
Robert Bosch GmbHHans-Joachim Bieg
20.11.2018 TECHNOLOGIE FÜR AUTOMATISIERTES FAHREN NUTZERGERECHT OPTIMIERT
Anforderungen an den Fahrer
Fahrerzustand
BASt
Driver only
Assistiert
Teil-
automatisiert
Voll-
automatisiert
Hoch-
automatisiert
SAE 2016
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Manuelle Fahrt:
Erkennen von und Reagieren auf Signale auf operationaler Ebene (Spurführung, Abstand).
Teilautomatisierung:
Erkennen von und Reagieren auf Automatisierungsfehler (z.B. Spurverlassen).
Hochautomatisierung:
Erkennen von und Reagieren auf den Take-Over-Request (TOR).
Anforderungen an den Fahrer
Fahrerzustand
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Konstrukte
Fahrerzustand
Vigilanz
Aufmerksamkeit
Schläfrigkeit
Müdigkeit
Aktiviertheit
(Activation)
Belastung
Beanspruchung
Situationsbewusstsein
(Situation Awareness)
Stress
Langeweile
Monotonie
Erregung
(Arousal)
Ablenkung
Heikoop, D. D.; de Winter, J. C.; van Arem, B. &
Stanton, N. A. Psychological constructs in driving
automation: a consensus model and critical
comment on construct proliferation Theoretical
Issues in Ergonomics Science, 3, Taylor &
Francis, 2016, 17, 284-303
Fahrerverfügbarkeit
(Driver Availability)
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Engström et al. 2013:
Unaufmerksamkeit = Diskrepanz (mismatch) zwischen aufgebrachter Aufmerksamkeit und Anforderungen an die Aufmerksamkeit zur sicheren Fahrt.
Unaufmerksamkeit
Fahrerzustand
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Automatisierte Fahrt
• euroFOT (Assistenzsysteme)
• Llaneras et al. 2013 (Interviews)
• Simulatorstudien (z.B. Gold et al 2015)
• WoZ Studien (z.B. in Ko-HAF)
• Etc.
Manuelle Fahrt
„Naturalistic Driving Studies“, z.B.
• Klauer et al. 2009 (NHTSA)
• Olson et al. 2009 (FMCSA)
• Hickman & Hanowski 2012
• Victor et al. 2015 (SHRP2)
• Simmons et al. 2016 (Meta)
• Etc.
Studiensichtung innerhalb TANGO
Risiken aus dem Fahrerzustand
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Hochautomatisierung
• Notwendigkeit einer differenzierten Einschränkung der Nebenaufgabe abhängig von Zeitbudget.
• Starke Konzentration von Studien auf Übernahmesituation.
Manuelle Fahrt
• Risikoerhöhung insb. durch visuell-manuelle Nebenaufgaben (z.B. Mobiltelefon, Routenplanung)
• Potentielle Risikoverminderung durch aktivierende Nebenaufgaben (Telefonieren).
Teilautomatisierung
• Tendenz zur vermehrten Durchführung von Nebenaufgaben.
Studiensichtung innerhalb TANGO: Erkenntnisse
Risiken aus dem Fahrerzustand
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• Wie können Nebenaufgaben mit hohem Ablenkungspotential vermieden werden?
• Welche Nebenaufgaben könnten sich positiv auf den Fahrer auswirken (z.B. aktivierend)?
• Gibt es sicherheitsrelevante Einschränkungen des Fahrerzustands nach einer automatisierten Fahrt (bedingt durch Monotonie)?
Studiensichtung innerhalb TANGO: Erkenntnisse II
Risiken aus dem Fahrerzustand
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TANGO Fahrermodell
Fahrerzustandsschätzung
Filterung,
Normalisierung
Verhaltensdaten
Fahrerbeobach-
tung
Merkmals-
extraktionKlassifikation
Fahrerzustand
Assistent (AAA)
Infotainment
Interaktion, HMI
Fahrsituation,
Umfeldmodell
Fahrermodell
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TANGO Fahrermodell: Aufmerksamkeitszustände
Fahrerzustandsschätzung
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Victor 2005, Victor & Larsson 2004:
• Prozentualer Anteil der Blickpunkte innerhalb zentraler ROI (Region ofInterest) während Zeitintervall (1 min.)
• ROI Durchmesser 16° um Road Center Point
• Road Center Point: Modus der Blickverteilung.
PRC (Percentage Road Center)
Fahrerzustandsschätzung
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• Basis Studiendaten MAN2017a.
• Automatisierungsstufen (teil/hoch)
• Nebenaufgaben (keine, visuell)
• Ziel: PRC-basierter Klassifikator zur Unterscheidung der Nebenaufgabe.
PRC Training/Parametrisierung und Evaluation
Fahrerzustandsschätzung
Visuelle Nebenaufgabe Keine Nebenaufgabe
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• Parameteranpassung (z.B. PRC, Winkel) mittels logistischer Regression
PRC Training/Parametrisierung und Evaluation
Fahrerzustandsschätzung
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• Grundlage für spezifischere Evaluation von Fahrermodellfunktion.
• Studie im Fahrsimulator der Univ. Stuttgart IKTD (UniS2018a).
• Teilautomatisierte Fahrt
• Versch. Nebenaufgaben
• Manuelles „Labeling“ der Fahrerblickrichtung.
Ground Truth: Blickrichtung
Fahrerzustandsschätzung
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• Fahrermodell als Komponente zur bedarfsgerechten Assistenz zur
• Unterstützung der Fahreraufmerksamkeit (teilautomatisierte Fahrt)
• Absicherung der Übernahme und nachfolgende Fahrt (hochautomatisierte Fahrt).
Verfeinerung von Methoden zur Fahrerzustandsschätzung:
• Genauigkeit der Schätzung
• Robustheit
Zusammenfassung & Ausblick
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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit