In aktuellen Fahrzeugen ist man immer häufiger mit neuen oder sich verändernden Systemen konfrontiert. Die Zahl und die Komplexität von Assistenz- und Automationssystemen sowie weiteren Funktionen wie Infotainment werden auch weiterhin stetig zunehmen. Dies stellt die Nutzerinnen und Nutzer einerseits bei der Anschaffung eines neuen Fahrzeugs vor Herausforderungen, andererseits bei der Inanspruchnahme moderner Mobilitätskonzepten, die bei jeder Nutzung eine Ein- bzw. Umstellung auf die Bedienung des jeweiligen Systems erfordern. Funktionen unterscheiden sich hierbei oft bereits in verschiedenen Fahrzeugen desselben Herstellers und es gibt einen starken Wandel in relativ kurzen Zeiträumen. Auch Systemupdates für Fahrzeuge sind seit geraumer Zeit über das Internet möglich, werden immer gebräuchlicher und verändern somit die gewohnte Bedienweise und den Funktionsumfang. Immer schwerer lassen sich ausreichende mentale Modelle komplexer Funktionen allein mittels eines Benutzerhandbuchs vermitteln. Für die sichere Nutzung einer Fahrautomation ist nicht nur Wissen über die Bedienung selbst notwendig, sondern auch über den Funktionsumfang, Voraussetzungen und Systemgrenzen.
Im SALSA-Projekt (Smarte, Adaptive und Lernbare Systeme für Alle) arbeiten deshalb mehrere Partner aus Industrie und Forschung an Lernkonzepten, die den gestiegenen Anforderungen durch Fahrautomation gerecht wird.
Unser Ziel: ein nutzergerechter Einstieg in die automatisierte Mobilität
Schon heute kann das Auseinandersetzen mit den verschiedenen Fahrassistenzsystemen in einem neuen Auto anstrengend und überfordernd sein. Die Komplexität dieser Systeme wird sich auf dem Weg zur Fahrautomation zudem weiter erhöhen. Gleichzeitig können Sicherheitsrisiken entstehen, wenn die Fähigkeitsgrenzen der Automationsfunktionen nicht beachtet werden. So kam es schon zu Unfällen, weil Fahrende ihrer Verantwortung zur Überwachung des Systems nicht nachkamen.
Bei der Entwicklung und Evaluation verschiedener Konzepte zur Wissensvermittlung im Fahrzeug werden deshalb mehrere Ziele verfolgt:
- Der Aufbau und die Erhaltung korrekter mentaler Modelle über die Bedienung, Fähigkeiten und Grenzen der genutzten Fahrautomation
- Vermeidung einer falschen Nutzung der Fahrautomation zur Erhöhung der Sicherheit
- Aufbau von Vertrauen in die Automation, ohne Unter- oder Überschätzung der Funktionalität
- Ein bestmögliches Nutzererlebnis zur Steigerung der Akzeptanz
- Nutzergerechte und verständliche Kommunikation
- Berücksichtigung der aktuellen Situation und des Vorwissens, um Informationen möglichst bedarfsgerecht zu vermitteln
- Erkennung des Fahrerzustands, um Lerninhalte dann zu vermitteln, wenn Personen aufnahmebereit sind
Wie wollen wir unser Ziel erreichen?
Um ein bestmögliches Ergebnis zu erzielen, verfolgen wir ein systematisches Vorgehen in folgenden Schritten:
Erfassen des aktuellen Stands der Wissenschaft
Als solide Grundlage der Konzeptentwicklung werden umfassende Literaturanalysen durchgeführt und unter anderem folgende Fragen geklärt: Welche Aspekte des Lernens im Fahrzeug wurden schon erforscht? Welche Modelle zum Wissenserwerb aus der Psychologie lassen sich gut auf Fahrautomation anwenden? Welche Voraussetzungen braucht es, um schnell und effektiv lernen zu können? Wie kann der Lernerfolg überprüft werden?
Erfassen der Nutzerbedürfnisse
In Befragungsstudien und Interviews wird untersucht, wie Nutzerinnen und Nutzer bisher im Fahrzeug lernen, wie sie gerne lernen würden und welche Anforderungen sie an ein Lernsystem stellen.
Konzeptentwicklung
Die Ergebnisse aus den Literaturanalysen und den Nutzerbefragungen werden ausgewertet. Auf dieser Basis werden die vielversprechendsten Lösungen als Konzepte entwickelt und im Fahrsimulator oder echten Fahrzeugen umgesetzt. Außerdem werden Aspekte identifiziert, die einer weiteren wissenschaftlichen Untersuchung bedürfen.
Wissenschaftliche Evaluierung
Im Rahmen mehrerer Studien erleben Testfahrende die neuen Konzepte in unterschiedlichen Varianten. Basierend auf den Ergebnissen zum Lernerfolg und der Bewertung durch die Teilnehmenden, werden die Konzepte weiterentwickelt und erneut evaluiert.
Wie wir zum SALSA-Gesamtziel beitragen
Während des Forschungsprojekts wird ein ganzheitlicher Ansatz verfolgt, um mithilfe smarter, adaptiver und lernbarer Systeme für alle (SALSA) den Anforderungen zu begegnen, welche durch den steigenden Anteil automatisierter Fahrzeuge im Verkehr entstehen. Im Bereich Wissensvermittlung steht die Interaktion zwischen den Nutzern und ihren automatisierten Fahrzeugen im Mittelpunkt. Durch den Fokus auf die Lernbarkeit und die Vermittlung allen notwendigen Wissens, soll Defiziten in der Kommunikation, einer Überforderung der Nutzenden und einen Akzeptanzverlust gezielt entgegengewirkt werden. Eine Erhöhung der Verkehrssicherheit und des Nutzererlebnisses sind hierbei zentrale Teilziele für alle beteiligten Partner. Die interdisziplinäre Zusammenarbeit von Experten aus Industrie, Design und verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen begünstigt hierbei Synergieeffekte und Innovation.
