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Übergabe von hochautomatisiertem Fahren zu manueller Steuerung. Teil 2: Müdigkeit und lange Fahrtdauer als Einflussfaktoren auf die Sicherheit nach einer Übernahmeaufforderung

Die Fahrsimulator-Studie untersucht die Veränderung und Auswirkung des Fahrerzustands während einer hochautomatisierten Fahrt (Level 3) im Hinblick auf Müdigkeit und Ermüdung während der Fahrt. Fahrer wurden während der Fahrt regelmäßig von geschulten Müdigkeits-Bewertern eingestuft. Bei Erreichen eines bestimmten Müdigkeitslevels beziehungsweise nach einer Fahrtdauer von circa einer Stunde wurde eine Übernahmeaufforderung ausgelöst. Während der Übernahmeaufforderung wurden Reaktionszeiten und Fahrverhalten gemessen und mit Reaktionszeiten und Fahrverhalten von manuellen Fahrern in der gleichen Situation verglichen. Es zeigte sich, dass automatisiert fahrende Fahrer deutlich schneller höhere Müdigkeitslevel erreichen als manuelle Fahrer. Die Dauer der Fahrt, die für das Erreichen von höheren Müdigkeitslevel notwendig war, hing sowohl bei manuellen als auch bei automatisiert fahrenden Fahrern von vorab induziertem Schlafmangel ab. Automatisiert fahrende Fahrer mit Schlafmangel erreichten mittlere Müdigkeitslevel mit verlängerten Lidschlüssen bereits nach circa 15-20 Minuten und damit um bis zu 15-20 Minuten früher im Vergleich zu manuellen Fahrern mit Schlafmangel. Die automatisiert fahrenden Fahrer mit und ohne Schlafmangel waren grundsätzlich in der Lage, die manuelle Steuerung nach einer Übernahmeaufforderung ohne Unfälle wieder zu übernehmen. Allerdings zeigten sich bei allen automatisiert fahrenden Fahrern Verzögerungen im Aufbau des Situationsbewusstseins um circa 3 Sekunden im Vergleich zu den manuellen Fahrern. Die Übernahmezeiten waren bei automatisiert fahrenden Fahrern nach einer langen Fahrt (circa 1 Stunde) beziehungsweise mit Schlafmangel daher vergleichbar lang wie nach einer Fahrt mit einer stark ablenkenden Nebentätigkeit. 90% der Fahrer schalteten die Automation nach circa 5-7 Sekunden ab. Verwendet man als Maß für den Aufbau des Situationsbewusstseins nach einer Übernahmesituation allerdings den ersten Blick in den Seitenspiegel beziehungsweise den ersten Blick auf den Tacho, so benötigten Fahrer circa 12-15 Sekunden, um sich ein Bild von ihrer Fahrumgebung und von dem Zustand ihres Fahrzeugs zu machen. Vor dem Hintergrund der schnellen Entwicklung von Fahrermüdigkeit während automatisierter Fahrten ohne Nebenaufgaben ist die dauerhafte Überwachung des Zustands der Automation durch den Fahrer nicht realistisch. Fahrern sollte stattdessen die Möglichkeit gegeben werden, kontrollierbare Nebenaufgaben durchzuführen, die Rückschlüsse auf den Fahrerzustand geben und im Falle einer Übernahmesituation durch das Fahrzeug unterbrochen werden können. Zusätzlich sollte das Fahrzeug Informationen über den Fahrerzustand vor einer Übernahmesituation haben, um die Dauer des Übergangs entsprechend planen zu können. Zukünftige Studien sollten die unterschiedlichen Fahrerzustände während einer automatisierten Fahrt und deren Auswirkungen auf das Übernahmeverhalten genauer untersuchen. Zusätzlich sollte der Aufbau des Situationsbewusstseins nach einer Übernahmeaufforderung weiter in den Fokus der Forschung gerückt werden, um Rückschlüsse auf mögliches Fehlverhalten nach der Übernahme der manuellen Steuerung zu erhalten. ABSTRACT IN ENGLISH: This driving simulator study analyzes the progression and the impact of the driver states sleepiness and fatigue during highly automated driving. Drivers were regularly rated by trained sleepiness raters during driving. A take-over request was issued if a predefined sleepiness level was reached, or if the drive had lasted for approximately one hour. In the course of the take-over request reaction times and driving behavior were measured and compared to reaction times and driving behavior of manual driver in the same situation. lt could be shown that automated drivers reached higher levels of sleepiness faster than manual drivers. The driving time required to reach higher levels of sleepiness depended an a previously induced lack of sleep for both the automated and the manual drivers. Automated drivers reached intermediate levels of sleepiness with prolonged eyelid closures after only about 15 to 20 minutes, which was 15 to 20 minutes earlier than manual drivers who also suffered from a lack of sleep. Automated drivers with and without a lack of sleep were generally .able to take back manual control after a take-over request without crashing. However, the formation of situation awareness was delayed by about 3 seconds for all automated drivers compared to the manual driving conditions. Take-over times for automated drivers after a long drive (approximatly 1 hour) or with a lack of sleep respectively, were therefore comparable to take-over times after a drive with a highly distracting secondary task. 90% of the drivers disengaged the automation after about 5 to 7 seconds. However, if the first glances to the side mirror and the first glances to the speed display are used as an indicator for situation awareness after a take-over request, drivers needed about 12 to 15 seconds to form an understanding of the situation. Looking at the fast progression of driver fatigue during automated driving without secondary tasks, continuous supervision of automated driving is unrealistic. Instead, drivers should be provided with the opportunity to engage in controllable tasks, which allow the car to infer the driver state and which can be disabled by the cars systems in the event of a take-over situation. Additionally, the system should collect data about the drivers' state previous to a take-over request to be able to plan the duration of the take-over accordingly. Future studies should take a closer look at different driver states during automated driving to be able to predict their impact on take-over behavior. Also, the formation of situation awareness after a take-over request should be the focus of further investigations to gain insights into inappropriate driver reactions alter a take-over.

  • Record URL:
  • Availability:
  • Supplemental Notes:
    • Siehe auch Teil 1 des Beitrags, AN 01624861.
  • Corporate Authors:

    Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft e.V. (GDV), Unfallforschung der Versicherer (UDV)

    Wilhelmstrasse 43/43G
    Berlin,   Germany  D-10117
  • Authors:
    • Vogelpohl, T
    • Vollrath, M
  • Publication Date: 2017-6

Language

  • German
  • English

Media Info

Subject/Index Terms

Filing Info

  • Accession Number: 01727559
  • Record Type: Publication
  • Source Agency: Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)
  • ISBN: 978-3-939163-77-0
  • Files: ITRD
  • Created Date: Jan 13 2020 10:55AM