Identifikation von Fahrertypen im Kontext des automatisierten Fahrens

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Abstract
Zusammenfassung: Im Straßenverkehr existieren unterschiedliche Konzepte zur Identifikation von Fahrertypen, die sich hinsichtlich Fahrverhalten und Einstellung zum Fahren unterscheiden. Im Rahmen der Automatisierung von Fahraufgaben gilt es zu überprüfen, wie diese Konzepte an die Herausforderungen veränderter Mensch-Maschine-Interaktion angepasst werden müssen und ob sich neuartige Fahrertypen identifizieren lassen. Auf Basis bestehender Typisierungen aus der Verkehrspsychologie sowie Erkenntnissen der Automationsforschung werden dazu die Konzepte des „Driving Style“ und „Driving Skill“ weiterentwickelt, um Fahrertypen im Kontext des automatisierten Fahrens zu identifizieren. In einer großzahligen Online-Umfrage wurden drei Fahrertypen identifiziert, die sich insbesondere hinsichtlich ihrer Einstellung zum automatisierten Fahren unterscheiden. In einer experimentellen Studie im Fahrsimulator kann anschließend gezeigt werden, dass diese Fahrertypen die Automation im Fahrzeug jeweils anders erleben und daher differenzierte Ansprüche an diese richten. Insgesamt deuten die Studienergebnisse darauf hin, dass die Akzeptanz des automatisierten Fahrens durch nutzergerechte Technik gefördert werden könnte. Die Ergebnisse dienen dazu, die jeweiligen Fahrertypen, ihre Einstellungen und ihre Nutzungspräferenzen im Kontext des automatisierten Fahrens besser zu verstehen und erste Ansatzpunkte für deren Berücksichtigung in der adaptiven Technikentwicklung zu identifizieren.
Funding Information
  • Bundesministerium für Verkehr und Digitale Infrastruktur
  • Technische Universität Dortmund

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