scieee Science in your language
[en] (orig)
Empirische Forschungsmethoden
für die Evaluation
visueller Fahrerassistenzsysteme
im Kraftfahrzeug
Dissertation
zur Erlangung des akademischen Grades eines
Doktors der Philosophie (Dr. phil)
der Fakultät für Kulturwissenschaften
der Universität Paderborn
vorgelegt von
Regina Sprenger
Juli 2008
Gutachter:
Prof. Dr. Niclas Schaper
Prof. Dr.-Ing. Jörg Wallaschek
Danksagung
Mein besonderer Dank gilt allen Probandinnen und Probanden ohne deren Einsatz diese Ar-
beit nicht möglich gewesen wäre.
Für die Betreuung der Arbeit und die konstruktiven Anregungen danke ich Prof. Dr. Niclas
Schaper.
Prof. Dr.-Ing. Wallaschek danke ich für die Übernahme des Korreferats und seine Unterstüt-
zung als Vorstand des L-LABs.
Für die Unterstützung sowie die Bereitstellung der Versuchsfahrzeuge und des Messequip-
ments danke ich dem L-LAB und der Hella KGaA Hueck & Co.
Bedanken möchte ich mich bei Dr. Jürgen Locher für die vielen konstruktiven Gespräche und
seine Unterstützung während der gesamten Arbeit. Die sich daraus ergebenden Anregungen
und Denkanstöße waren mir eine große Hilfe.
Danken möchte ich allen meinen Kolleginnen und Kollegen im L-LAB, insbesondere Anja
Isenbort, Cord Bauch, Sabine Raphael und Thorsten Brandt, für die anregenden Diskussionen
und ihre Hilfe. Es hat sehr viel Spaß gemacht, mit Euch zu arbeiten.
Ich bedanke mich bei allen Studierenden, die in meiner Zeit im L-LAB bei mir als Praktikan-
tinnen und Praktikanten sowie Diplomandinnen und Diplomanden gearbeitet haben. Für ihren
besonderen Einsatz danke ich Kay Friese und Lena Geiger.
Mein Dank gilt allen Korrektorinnen und Korrektoren für das unermüdliche Lesen und Korri-
gieren der Arbeit.
Insbesondere danke ich allen Personen, die durch Babysitting die Fertigstellung dieser Arbeit
ermöglicht haben.
Vielen Dank an meine Familie für ihre Unterstützung.
Zum Schluss sei Stefan für seine Unterstützung, Geduld und Aufmunterung gedankt.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung und Problemstellung....................................................................1
2 Theoretische Grundlagen und Begriffsdefinitionen....................................5
2.1 Fahrerassistenzsysteme zur Verbesserung der visuellen Wahrnehmung in der
Dunkelheit ....................................................................................................................5
2.1.1 Definition Fahrerassistenzsysteme ...................................................................6
2.1.2 Notwendigkeit des Einsatzes von Fahrerassistenzsystemen zur
Verbesserung der visuellen Wahrnehmung in der Dunkelheit.........................7
2.1.3 Nachtsichtsysteme ..........................................................................................11
2.1.3.1 Historische Entwicklung ..................................................................12
2.1.3.2 Stand der Technik.............................................................................12
2.1.3.3 Empirische Studien zum Nutzen von Nachtsichtsystemen..............15
2.1.3.4 Probleme durch die Nutzung von Infrarot-Nachtsichtsystemen ......23
2.1.4 Fazit ................................................................................................................24
2.2 Nutzungsstrategien.....................................................................................................26
2.2.1 Ausbildung von Strategien bei der Nutzung eines neuen
Fahrerassistenzsystems...................................................................................26
2.2.2 Verhaltensadaptation ......................................................................................29
2.2.3 Fazit ................................................................................................................36
2.3 Beanspruchung...........................................................................................................36
2.3.1 Allgemeine Definition von Beanspruchung ...................................................37
2.3.2 Der Komfortbegriff.........................................................................................38
2.3.3 Modelle zum Einfluss der Beanspruchung auf das Fahrverhalten .................41
2.3.4 Visuelle Beanspruchung beim Fahren eines Kfz............................................43
2.3.4.1 Visuelle Beanspruchung als Unfallursache......................................46
2.3.4.2 Studien zur visuellen Beanspruchung durch die Interaktion
mit Fahrerassistenzsystemen ............................................................48
2.3.5 Studien zur Beanspruchung bei der Nutzung von Nachtsichtsystemen .........49
2.3.6 Fazit ................................................................................................................50
INHALTSVERZEICHNIS
ii
3 Methoden zur Evaluation von Fahrerassistenzsystemen..........................53
3.1 Methoden zur Erhebung von Nutzungsstrategien bei Fahrerassistenzsystemen ....... 53
3.1.1 Selbstreport .................................................................................................... 55
3.1.1.1 Die Methode der Befragung ............................................................ 55
3.1.1.2 Die Befragung als Methode zur Evaluation von
Fahrerassistenzsystemen.................................................................. 57
3.1.2 Blickbewegungsmessungen ........................................................................... 61
3.1.2.1 Die Methode der Blickbewegungsmessung (Eye-Tracking)........... 62
3.1.2.2 Die Blickbewegungsmessung als Methode zur Evaluation von
Fahrerassistenzsystemen.................................................................. 64
3.1.3 Fazit................................................................................................................ 66
3.2 Methoden zur Erhebung der Fahrerbeanspruchung................................................... 67
3.2.1 Selbstreport .................................................................................................... 70
3.2.1.1 Eindimensionale Skalen................................................................... 70
3.2.1.2 Mehrdimensionale Skalen................................................................ 75
3.2.2 Performance ................................................................................................... 79
3.2.2.1 Maße der Primäraufgabe.................................................................. 79
3.2.2.2 Maße der Sekundäraufgabe ............................................................. 84
3.2.2.3 Referenzmessungen ......................................................................... 88
3.2.3 Physiologie..................................................................................................... 88
3.2.3.1 Kardiovaskuläre Aktivität................................................................ 89
3.2.3.2 Elektrodermale Aktivität.................................................................. 91
3.2.3.3 Elektrische Muskelaktivität ............................................................. 92
3.2.3.4 Augenfunktionen ............................................................................. 92
3.2.3.5 Weitere physiologische Parameter zur Beanspruchungsmessung... 93
3.2.3.6 Studien mit Einsatz mehrerer physiologischer Parameter ............... 94
3.2.4 Vergleichsstudien zwischen verschiedenen Methoden
zur Erfassung der Beanspruchung.................................................................. 95
3.2.5 Fazit................................................................................................................ 98
3.3 Feld- versus Simulatorstudien ................................................................................... 99
4 Forschungsinteresse....................................................................................105
INHALTSVERZEICHNIS
iii
5 Empirische Studien zu Nutzungsstrategien..............................................107
5.1 Studie 1: Methoden des Selbstreports zur Erfassung der Ausbildung von
Nutzungsstrategien...................................................................................................107
5.1.1 Untersuchungsdesign....................................................................................107
5.1.1.1 Untersuchungsziel ..........................................................................108
5.1.1.2 Versuchsfahrzeug...........................................................................108
5.1.1.3 Stichprobe.......................................................................................108
5.1.1.4 Empirische Forschungsmethoden...................................................109
5.1.1.5 Versuchsfahrten und Versuchsstrecken..........................................111
5.1.2 Ergebnisse.....................................................................................................111
5.1.2.1 Allgemeine Bewertung des Systems..............................................112
5.1.2.2 Bewertung von Systemparametern.................................................115
5.1.2.3 Nutzungsstrategien.........................................................................116
5.1.3 Methodisches Fazit.......................................................................................123
5.2 Studie 2: Blickbewegungsmessungen zur Erfassung der Nutzungsstrategien.........124
5.2.1 Untersuchungsdesign....................................................................................124
5.2.1.1 Untersuchungsziel ..........................................................................124
5.2.1.2 Versuchsfahrzeug...........................................................................125
5.2.1.3 Stichprobe.......................................................................................125
5.2.1.4 Empirische Forschungsmethoden...................................................126
5.2.1.5 Versuchsfahrten und Versuchsstrecken..........................................128
5.2.2 Ergebnisse.....................................................................................................129
5.2.2.1 Blickabwendungszeiten..................................................................129
5.2.2.2 Häufigkeit der Blickzuwendung.....................................................130
5.2.2.3 Situationsabhängige Nutzung des Infrarot-Nachtsichtsystems......131
5.2.2.4 Sicherheitsgefährdung durch die Nutzung des Infrarot-
Nachtsichtsystems ..........................................................................137
5.2.3 Methodisches Fazit.......................................................................................139
6 Empirische Studien zur Beanspruchung..................................................141
6.1 Studie 3: Simulatorstudie zur Beanspruchungserhebung.........................................141
6.1.1 Untersuchungsdesign....................................................................................141
6.1.1.1 Untersuchungsziel ..........................................................................141
6.1.1.2 Versuchsfahrzeug...........................................................................142
6.1.1.3 Stichprobe.......................................................................................143
6.1.1.4 Empirische Forschungsmethoden...................................................144
6.1.1.5 Versuchsfahrten und Versuchsstrecke............................................147
INHALTSVERZEICHNIS
iv
6.1.2 Ergebnisse.................................................................................................... 153
6.1.2.1 Deskriptive Analyse der physiologischen Messergebnisse ........... 153
6.1.2.2 Inferenzstatistische Analyse der physiologischen Messergebnisse157
6.1.2.3 Ergebnisse der subjektiven Beanspruchungsmessung................... 162
6.1.3 Methodisches Fazit ...................................................................................... 166
6.2 Studie 4: Feldstudie zur Beanspruchungserhebung................................................. 167
6.2.1 Untersuchungsdesign ................................................................................... 167
6.2.1.1 Untersuchungsziel.......................................................................... 167
6.2.1.2 Versuchsfahrzeug........................................................................... 168
6.2.1.3 Stichprobe...................................................................................... 168
6.2.1.4 Empirische Forschungsmethoden.................................................. 168
6.2.1.5 Versuchsfahrten und Versuchsstrecke........................................... 169
6.2.2 Ergebnisse.................................................................................................... 172
6.2.2.1 Ergebnisse der physiologischen Beanspruchungsmessung ........... 172
6.2.2.2 Ergebnisse der subjektiven Beanspruchungsmessung................... 174
6.2.2.3 Nutzung des aktiven Infrarot-Nachtsichtsystems .......................... 176
6.2.3 Methodisches Fazit ...................................................................................... 177
7 Diskussion der eingesetzten Evaluationsmethoden..................................179
7.1 Methoden zur Erfassung von Nutzungsstrategien ................................................... 179
7.2 Methoden zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung ................................................ 184
7.3 Konsequenzen für die Evaluation neuer Fahrerassistenzsysteme............................ 186
8 Zusammenfassung.......................................................................................189
A Anhang .........................................................................................................191
A.1 Empirische Studien zu Nutzungsstrategien......................................................... 191
A.1.1 Fragebogen Studie 1..................................................................................... 191
A.1.2 Fragebogen Studie 2..................................................................................... 196
A.2 Empirische Studien zur Beanspruchung............................................................. 199
A.2.1 Fragebogen und Instruktion Studie 3........................................................... 199
A.2.2 NASA-TLX Studien 3 und 4 ....................................................................... 201
A.2.3 Anstrengungsskala Studien 3 und 4............................................................. 206
A.2.4 Fragebogen Persönliche Angaben und Instruktion Studie 4........................ 207
A.2.5 Fragebogen Nutzung Nachtsichtsystem Studie 4 ......................................... 210
Literaturverzeichnis........................................................................................213
Tabellenverzeichnis
Tab. 2.1: Erkennensdistanz für vertikale Objekte.................................................................11
Tab. 2.2: Verwendete Prototypen von Nachtsichtsystemen .................................................19
Tab. 2.3: Unfalldatenanalyse – Unfallursache in der Kategorie
Ursache innerhalb des Fahrzeugs.........................................................................47
Tab. 2.4: Unfalldatenanalyse – Unfallursache durch Ablenkung in den Kategorien
Armaturenbrett, Lenkrad und Bedieninstrumente.................................................47
Tab. 3.1: Gegenüberstellung Fragebogen (standardisiert) und Interview
(wenig strukturiert/teilstrukturiert)........................................................................57
Tab. 3.2: Unterschiede im Blickverhalten beim Fahren mit
und ohne Informationssystem ...............................................................................64
Tab. 3.3: Prozentsatz der Blicke > eine Sekunde..................................................................65
Tab. 6.1: Klassifikation des Anstiegs des Blutdrucks – Diskriminanzkriterium
eine Standardabweichung....................................................................................160
Tab. 6.2: Klassifikation des Anstiegs der Herzfrequenz – Diskriminanzkriterium
eine Standardabweichung....................................................................................161
Tab. 6.3: Klassifikation des Anstiegs des Hautleitwerts – Diskriminanzkriterium
eine Standardabweichung....................................................................................162
Tab. 6.4: Korrelation der Beanspruchungsparameter, Fahrt 1............................................165
Tab. 6.5: Korrelation der Beanspruchungsparameter, Fahrt 2............................................165
Tab. 6.6: Vergleich der Mittelwerte der physiologischen Parameter,
Fahrt 1 und Fahrt 2 ..............................................................................................174
Tab. 7.1: Bewertung der eingesetzten Methoden für die
Erhebung von Nutzungsstrategien.......................................................................182
Tab. 7.2: Anforderungsvoraussetzungen der eingesetzten Methoden für die
Erhebung von Nutzungsstrategien.......................................................................183
Abbildungsverzeichnis
Abb. 2.1 Roadmap heutiger und zukünftiger Fahrerassistenzsysteme...................................6
Abb. 2.2: Funktionsweise eines aktiven Infrarot-Nachtsichtsystems....................................13
Abb. 2.3: Darbietung des Bildes auf dem Display (Head-down Display) ............................13
Abb. 2.4: Subjektive Lernkurve bei der Gewöhnung an ein Fahrerassistenzsystem.............28
Abb. 2.5: Prozessmodell der Verhaltensadaptation...............................................................33
Abb. 2.6: Argumentationskette Verringerung der Fahrerbeanspruchung............................39
Abb. 2.7: Vereinfachte Struktur der Cluster-Analyse ...........................................................40
Abb. 2.8: Komfort-Diskomfort-Modell.................................................................................41
Abb. 2.9: Zusammenhang zwischen Beanspruchung und Fahrperformance ........................42
Abb. 2.10: Zusammenhang zwischen Beanspruchung und Performance ...............................43
Abb. 2.11: Statistische Verteilung der Blickdauer eines Fahrers auf verschiedene Objekte
während einer 50-minütigen Autofahrt .................................................................46
Abb. 3.1: Kategorienschema Erfassung von Nutzungsstrategien..........................................54
Abb. 3.2: Zuordnung gebräuchlicher Bezugssysteme...........................................................55
Abb. 3.3: Beispielitems eines Fragebogens zur Systembewertung.......................................58
Abb. 3.4: Kategorienschema Beanspruchungsmessung........................................................68
Abb. 3.5: Anstrengungsskala.................................................................................................71
Abb. 3.6: Modifizierte Cooper-Harper Skala........................................................................73
Abb. 3.7: Skala der AZA.......................................................................................................74
Abb. 3.8: Dimensionen und Ausprägungen des SWAT........................................................78
Abb. 3.9: Nutzung einer Sekundäraufgabe zur Messung der Restkapazität..........................84
Abb. 3.10: Beanspruchung in sechs Regionen und Sensitivität verschiedener
Methoden der Beanspruchungserhebung...............................................................97
Abb. 5.1: Display des Infrarot-Nachtsichtsystems im Versuchsfahrzeug...........................108
Abb. 5.2: Altersverteilung der Versuchspersonen...............................................................109
Abb. 5.3: Beispielitem aus dem Fragebogen der Untersuchung .........................................110
Abb. 5.4: Veränderung der Mittelwerte der Akzeptanz im Verlauf der Versuchsfahrten...112
Abb. 5.5: Situationsabhängige Nutzung des Systems .........................................................118
Abb. 5.6: Mittelwerte der Nutzungshäufigkeit auf verschiedenen Straßentypen über
alle Fahrten ..........................................................................................................118
Abb. 5.7: Display des Nachtsichtsystems im Versuchsfahrzeug.........................................125
Abb. 5.8: Beispielitem aus dem Fragebogen der Untersuchung .........................................126
Abb. 5.9: ETS-Komponenten im Versuchsfahrzeug...........................................................128
Abb. 5.10: Mittlere Blickabwendungszeiten aller Probanden und Versuchsfahrten.............130
Abb. 5.11: Blickzuwendungen zum Display aller Probanden (Versuchsfahrten 1 und 5)....131
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
viii
Abb. 5.12: Mittelwerte der Blickzuwendungen zum Display in Abhängigkeit
vom Straßentyp ................................................................................................... 132
Abb. 5.13: Mittelwerte der Blickrate in Abhängigkeit vom Straßentyp............................... 133
Abb. 5.14: Prozentsatz der Blickbewegungen in Abhängigkeit vom Streckenverlauf......... 135
Abb. 5.15: Blickrate in Abhängigkeit vom Streckenverlauf................................................. 136
Abb. 6.1: Fahrsimulator Lightdriver................................................................................... 143
Abb. 6.2: Fahrt im Simulator Lightdriver bei Nachtbedingungen...................................... 143
Abb. 6.3: Schematische Darstellung des EKG ................................................................... 146
Abb. 6.4: Untersuchungsablauf Studie 3............................................................................. 148
Abb. 6.5: Simulatorfahrt mit vorausfahrendem Fahrzeug .................................................. 150
Abb. 6.6: Versuchsstrecke: Rüthen-Szenerie ...................................................................... 151
Abb. 6.7: Stressor 2............................................................................................................. 152
Abb. 6.8: Verlaufskurve des Blutdrucks einer Versuchsperson (Fahrt 1) .......................... 153
Abb. 6.9: Verlaufskurve der Herzfrequenz einer Versuchsperson (Fahrt 1) ...................... 154
Abb. 6.10: Verlaufskurve des Hautleitwerts einer Versuchsperson (Fahrt 1) ...................... 155
Abb. 6.11: Rüthen-Szenerie mit integrierten Stressoren....................................................... 155
Abb. 6.12: Verlaufskurve des Blutdrucks einer Versuchsperson (Fahrt 2) .......................... 156
Abb. 6.13: Verlaufskurve der Herzfrequenz einer Versuchsperson (Fahrt 2) ...................... 156
Abb. 6.14: Verlaufskurve des Hautleitwerts einer Versuchsperson (Fahrt 2) ....................... 157
Abb. 6.15: Messintervalle der physiologischen Parameter................................................... 158
Abb. 6.16: Häufigkeitsverteilung der Blutdruckerhöhung.................................................... 161
Abb. 6.17: Mittelwert des Ratings des NASA-TLX, differenziert nach Versuchsgruppen.. 163
Abb. 6.18: Mittelwert des Ratings der Anstrengungsskala, differenziert nach
Versuchsgruppen................................................................................................. 163
Abb. 6.19: Versuchsablauf Studie 4...................................................................................... 171
Abb. 6.20: Mittelwert des Blutdrucks, erste Versuchsfahrt, Fahrt ohne und mit
Infrarot-Nachtsichtsystem................................................................................... 172
Abb. 6.21: Mittelwert der Vergleichsparameter (a) Herzfrequenz und (b) Hautleitwert,
erste Versuchsfahrt, Fahrt mit und ohne Infrarot-Nachtsichtsystem .................. 173
Abb. 6.22: Vergleich der Ratingergebnisse, erste Versuchsfahrt (ohne und mit Nutzung
Infrarot-Nachtsichtsystem).................................................................................. 175
Abb. 6.23: Mittelwert der Ratingergebnisse, Versuchsgruppe 1 (ohne Nachtsichtsystem).. 175
Abb. 6.24: Mittelwert der Ratingergebnisse, Versuchsgruppe 2 (erste Fahrt mit
Nachtsichtsystem) ............................................................................................... 176
Abkürzungsverzeichnis
ABS Antiblockiersystem
ACC Adaptive Cruise Control
AOI Area Of Interest
APR Automatic Pedestrian Recognition
AZA Skala der allgemeinen zentralen Aktiviertheit
BASt Bundesanstalt für Straßenwesen
BP Blutdruck
CCR Curvature Change Rate
CID Central Information Display
df Freiheitsgrade
EDA Elektrodermale Aktivität
EEG Elektroenzephalogramm
EKG Elektrokardiogramm
EOG Elektrookulogramm
ESP Elektronisches Stabilitätsprogramm
ETS Eye-Tracking-System
FAS Fahrerassistenzsystem
FIR Far Infrared
FLIR Forward Looking Infrared
HDD Head-down Display
HF Herzfrequenz
HRV Herzratenvariabilität
HUD Head-up Display
ibi inter-beat intervall
IR Infrared/Infrarot
Kfz Kraftfahrzeug
LED Light Emitting Diode
LDW Lane Departure Warning
NASA-TLX National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index
NASA-RTLX National Aeronautics and Space Administration-Raw Task Load Index
MCH Modifizierte Cooper-Harper Skala
MHU Mirror Head-up
n Stichprobenumfang
NIR Near Infrared
NVES Night Vision Enhancement System
p Wahrscheinlichkeit
ABKÜRZUNGSVERZEICHNIS
x
PDT Peripheral Detection Task
RFK Rückfahrkamera
RLS Regen-Licht-Sensor
RSME Rating Scale of Mental Effort
σ Standardabweichung
SCL Skin Conductance Level
SDLP Standard Deviation of Lateral Position
SDST Standard Deviation of Steering Angle
SDSTW Standard Deviation of the Steering-Wheel Movements
SRR Steering Wheel Reversal Rate
SWA Spurwechselassistent
SWAT Subjective Workload Assessment Technique
t t-Wert
VES Vision Enhancement System
x
Mittelwert
1 Einleitung und Problemstellung
Die Mensch-Maschine-Schnittstelle in Kraftfahrzeugen wird von technologischen Entwick-
lungen beeinflusst. Ziele der Entwicklung und Einführung neuer Fahrzeugtechnologien sind
beispielsweise der Sicherheitsgewinn für alle Verkehrsteilnehmer sowie eine Verringerung
der Beanspruchung des Fahrers durch die Fahraufgabe und eine daraus resultierende Kom-
forterhöhung. Die Aufgabe des Menschen als Teil der Mensch-Maschine-Schnittstelle um-
fasst im Wesentlichen die Aufnahme, Verarbeitung und Umsetzung von Informationen, die
durch technische Systeme bereitgestellt werden. Durch eine Verbesserung der Informations-
aufnahme des Fahrers, beispielsweise mit Hilfe von Fahrerassistenzsystemen, können die
oben genannten Ziele erreicht werden.
Die Erhöhung der Verkehrsdichte aufgrund einer größeren Anzahl von Kraftfahrzeugen ver-
bunden mit einem Anstieg der gefahrenen Kilometer führte in den letzten Jahrzehnten zu ei-
ner Erhöhung der Komplexität der Fahraufgabe. Um das daraus resultierende erhöhte Sicher-
heitsrisiko zu kompensieren, werden immer neue Systeme für das Kraftfahrzeug entwickelt,
die den Fahrer unterstützen sollen. Die ersten Assistenzsysteme wie beispielsweise Navigati-
onssysteme und das Antiblockiersystem (ABS) sind seit den achtziger Jahren des
20. Jahrhunderts im Kraftfahrzeug erhältlich und gehören mittlerweile bereits häufig zur Se-
rienausstattung.
Eine technische Realisierbarkeit neuer Assistenzsysteme garantiert noch nicht, dass dadurch
tatsächlich die Fahrbedingungen für den Fahrer verbessert werden. Durch die Nutzung eines
neuen Systems kann eventuell sogar ein Sicherheitsrisiko entstehen. Zusätzliche Informati-
onsquellen im Kraftfahrzeug können sich auf das Fahrerverhalten auswirken und von der pri-
mären Fahraufgabe ablenken. Vor diesem Hintergrund ist eine Evaluation neuer Systeme be-
reits möglichst früh im Entwicklungsprozess von großer Bedeutung. Insbesondere ist dabei
die Einbeziehung potentieller Nutzerinnen und Nutzer in diesem Entwicklungsschritt wichtig.
Ergebnisse dieser Evaluation können zu einer Optimierung des Systems und von Systempa-
rametern herangezogen werden und somit das Risiko eines systembedingten Unfalls reduzie-
ren.
Momentan wird eine Vielzahl neuer Fahrerassistenzsysteme entwickelt. Da die Mensch-
Maschine-Schnittstellen bei diesen Systemen sehr unterschiedlich sind, müssen für die Evalu-
ation der jeweiligen Systemtypen auch spezifische Forschungsmethoden zum Einsatz kom-
men.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist die explorative Bewertung von empirischen Forschungsme-
thoden im Hinblick auf ihre Eignung zur Evaluation neuer Assistenzsysteme für Kraftfahr-
1 EINLEITUNG UND PROBLEMSTELLUNG
2
zeuge im Entwicklungsprozess. Dafür werden unterschiedliche Untersuchungsmethoden in
Evaluationsstudien erprobt und diskutiert.
Für die Bewertung der empirischen Forschungsmethoden wird beispielhaft ein in den letzten
Jahren für den Kfz-Bereich neuentwickeltes Fahrerassistenzsystem herangezogen – das Infra-
rot-Nachtsichtsystem. Aufgabe des Systems ist es, die visuelle Wahrnehmung des Fahrers in
der Dunkelheit zu verbessern. Dies geschieht durch die Darbietung von Informationen auf
einem Display, die über das hinausgehen, was der Fahrer mit seinem Blick durch die Wind-
schutzscheibe sieht. Durch eine frühzeitige Erkennung von Gefahrensituationen ist der Fahrer
in der Lage, schneller auf diese zu reagieren. Die Nutzung eines solchen Systems erfordert
eine Blickabwendung von der Straße, was zu Gefährdungssituationen führen kann, wenn die
Informationsaufnahme und -verarbeitung einen zu langen Zeitraum einnimmt. Daher ist es für
die Bewertung eines solchen Systems sehr wichtig, zu wissen, welche Strategien die Fahrer
zur Nutzung des Infrarot-Nachtsichtsystems ausbilden. Offene Fragen sind beispielsweise:
• Nutzen die Fahrer das Fahrerassistenzsystem überhaupt und bringt es ihnen Vorteile?
• In welchen Situationen nutzen die Fahrer das System (z. B. Abhängigkeit der Nutzung von
verschiedenen Verkehrssituationen)?
• Wie lange benötigen die Fahrer, um Informationen von dem Display abzulesen, d. h. wie
lang sind die Blickabwendungszeiten von der Straße bei der Nutzung des Systems?
• Kommt es durch die Nutzung des Systems, insbesondere im Gewöhnungsprozess, zu einer
Gefährdung?
• Hat die Systemnutzung einen Einfluss auf die Fahrerbeanspruchung?
Mittels der empirischen Studien dieser Arbeit sollen Erkenntnisse darüber gewonnen werden,
welche Forschungsmethoden dafür geeignet sind, solche Fragen im Rahmen einer Evaluation
eines neuen Fahrerassistenzsystems zu beantworten. Im Entwicklungsprozess zukünftiger
FAS können diese Methoden dann zur Bewertung und Optimierung der Systeme eingesetzt
werden.
Wie bereits oben beschrieben, sollen Fahrerassistenzsysteme die Beanspruchung des Fahrers
mit dem Ziel einer Komfortsteigerung und einer Sicherheitserhöhung vermindern. Es ist aber
davon auszugehen, dass mit der zusätzlichen Informationsaufnahme zumindest in der Gewöh-
nungsphase an das System eine zusätzliche mentale Beanspruchung des Fahrers entsteht. Dies
könnte einerseits zu einem geringeren Komfortempfinden oder sogar zu einer Gefährdung
führen. Andererseits könnte bei einer routinierten Nutzung durch die bessere Sicht, die das
Infrarot-Nachtsichtsystem ermöglicht, Autofahren in der Dunkelheit als weniger anstrengend
empfunden und somit die Beanspruchung beim Fahren geringer werden. Nur durch empiri-
sche Studien kann eine Aussage dazu getroffen werden, ob die Systemnutzung zu einer ver-
änderten Beanspruchung führt. Mindestziel bei der Einführung eines neuen Fahrerassistenz-
1 EINLEITUNG UND PROBLEMSTELLUNG
3
systems muss sein, dass es durch die Nutzung zu keiner zusätzlichen Beanspruchung und dar-
aus resultierenden Gefährdung durch das System selbst kommt.
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden vier empirische Studien durchgeführt. Zwei be-
schäftigen sich mit dem Thema Nutzungsstrategien und zwei mit Beanspruchung:
Die Studien zum Komplex Nutzungsstrategien gehen der Frage nach, welche empirischen
Forschungsmethoden geeignet sind, die Nutzung eines neuen Assistenzsystems durch den
Fahrer zu beschreiben. Hierfür werden die Ausbildung und die Veränderung von Nutzungs-
strategien untersucht. Dabei wird insbesondere der Gewöhnungsprozess an ein neues System
betrachtet, da valide Evaluationsergebnisse erst dann erhalten werden können, wenn die Fah-
rer sich an ein neues System gewöhnt und Nutzungsstrategien ausgebildet haben. Eine aussa-
gekräftige Bewertung eines Systems kann nur erfolgen, wenn die Probanden mit der neuen
Technologie bereits vertraut sind und somit den Nutzen, die Grenzen und die Probleme dieses
Systems kennen. Folglich ist es wichtig, über Methoden zu verfügen, mit denen das Fort-
schreiten eines Gewöhnungsprozesses betrachtet werden kann. Außerdem muss während die-
ses Prozesses eine potentiell von der Systemnutzung ausgehende Unfallgefahr angenommen
werden. Eventuelle Gefahrenpotentiale sollen beschrieben und Handlungsempfehlungen für
deren Minimierung bzw. Vermeidung gegeben werden.
Zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung steht eine Vielzahl von empirischen Forschungsme-
thoden zur Verfügung. Diese lassen sich grundsätzlich in subjektive und objektive Methoden
unterscheiden. Bei den subjektiven Methoden des Selbstreports bewerten die Fahrer die von
ihnen erlebte Beanspruchung selbst, während bei den objektiven Methoden beispielsweise
physiologische Parameter wie die Herzfrequenz als Indikator für die Fahrerbeanspruchung
herangezogen werden. In den durchgeführten Untersuchungen zur Beanspruchung werden
Methoden beider Kategorien angewendet und die damit erhaltenen Ergebnisse miteinander in
Beziehung gesetzt.
Die vorliegende Arbeit gliedert sich in folgende Kapitel:
Die Kapitel 2 und 3 geben einen Überblick über die für diese Arbeit relevante Literatur. Da-
bei beschäftigt sich das Kapitel 2 mit theoretischen Grundlagen und Begriffsdefinitionen. Ka-
pitel 3 stellt die wichtigsten empirischen Forschungsmethoden zur Evaluation von Fahreras-
sistenzsystemen im Hinblick auf die Erfassung der Nutzungsstrategien und die Beanspru-
chung bei der Verwendung eines Infrarot-Nachtsichtsystems dar. Beide Kapitel geben bei-
spielhaft einen Überblick über empirische Studien, die bereits in der Literatur zu der jeweili-
gen Thematik beschrieben wurden.
1 EINLEITUNG UND PROBLEMSTELLUNG
4
Auf Grundlage der vorangegangenen theoretischen Kapitel wird in Kapitel 4 das Forschungs-
interesse dargestellt.
Das Kapitel 5 beschreibt zwei Untersuchungen zum Thema Nutzungsstrategien, die im Rah-
men dieser Arbeit durchgeführt wurden. Verwendete Methoden für die Beschreibung der
Nutzungsstrategien sowie des Prozesses der Ausbildung derselben sind strukturierte und teil-
strukturierte Befragungen, Beobachtungen und Blickbewegungsmessungen.
In Kapitel 6 werden zwei Beanspruchungsstudien dargestellt. Für die Erfassung der Fahrer-
beanspruchung kommen verschiedene subjektive Ratingskalen und physiologische Parameter
zum Einsatz. Schwerpunkt der Untersuchungen ist die Erprobung einer neuentwickelten Me-
thode zur Erfassung des kontinuierlichen Blutdrucks.
Kapitel 7 diskutiert und bewertet die in den empirischen Untersuchungen angewendeten For-
schungsmethoden im Hinblick auf ihre Einsetzbarkeit in Evaluationsstudien im Rahmen der
Entwicklungsprozesse neuer Fahrerassistenzsysteme.
Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung der erarbeiteten Ergebnisse.
2 Theoretische Grundlagen und Begriffsdefinitionen
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit einem völlig neuartigen Fahrerassistenzsystem
(FAS) für Kraftfahrzeuge, einem Infrarot-Nachtsichtsystem. Die Hauptforschungsfragen, die
sich bei der Evaluation, beispielsweise im Entwicklungsprozess, eines solchen neuen Systems
stellen, sind:
1) Bringt das System Vorteile für den Fahrer, z. B. einen Sicherheits- oder Komfortgewinn?
2) Wie und in welchem Umfang nutzt der Fahrer das neue System?
3) Verändert sich das Fahrverhalten des Nutzers durch die Verwendung des neuen Systems?
4) Kommt es zu einem erhöhten Sicherheitsrisiko, z. B. während der Gewöhnungsphase an
das Fahrerassistenzsystem?
5) Verändert sich die Fahrerbeanspruchung durch die Nutzung des Systems? Wird sie redu-
ziert oder steigt sie an?
Aus diesen Fragestellungen ergeben sich zwei Themenschwerpunkte, die im Folgenden theo-
retisch betrachtet werden: (1) Die Strategien, die sich bei der Nutzung eines neuen Fahreras-
sistenzsystems ergeben (Kap. 2.2) und (2) die (potentielle) Beanspruchung durch ein solches
System (Kap. 2.3). Kapitel 2.1 gibt zunächst eine Einführung in die Themen Fahrerassistenz-
systeme und Infrarot-Nachtsichtsysteme. Ein Schwerpunkt wird hierbei auf die Argumente für
und gegen den Einsatz dieser Systeme gelegt.
2.1 Fahrerassistenzsysteme zur Verbesserung der visuellen
Wahrnehmung in der Dunkelheit
Derzeit wird eine Vielzahl von Fahrerassistenzsystemen für das Kraftfahrzeug entwickelt, die
dem Fahrer auf unterschiedliche Weise die Fahraufgabe erleichtern und somit das Unfallrisiko
minimieren sowie den Komfort steigern sollen. Ein Beispiel für Fahrerassistenzsysteme, wel-
che in den letzten Jahren zur Verbesserung der visuellen Wahrnehmung in der Dunkelheit und
damit zur Reduktion der Unfallzahlen bei Nacht entwickelt wurden, sind Nachtsichtsysteme.
Bei diesen Systemen wird dem Fahrer in der Regel auf einem Display eine erhöhte Sichtweite
gegenüber dem Fahren mit Abblendlicht ermöglicht. Somit kann eine schnellere Reaktion auf
unerwartete Situationen, wie z. B. Fußgänger auf der Straße, erfolgen. Nachtsichtsysteme
werden aber auch kontrovers diskutiert, weil befürchtet wird, dass es beim Ablesen der In-
formationen zu Unaufmerksamkeiten durch eine Abwendung des Blickes von der Fahrbahn
und dadurch zu Sicherheitsproblemen kommen könnte. Dieses Kapitel gibt zuerst eine allge-
meine Einführung in Fahrerassistenzsysteme und deren Nutzen für die Verkehrssicherheit.
Danach erfolgen die Vorstellung der Arbeitsweise von Nachtsichtsystemen sowie ein Über-
blick über die Diskussion dieser Fahrerassistenzsysteme in der Literatur.
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
6
2.1.1 Definition Fahrerassistenzsysteme
Ein Beispiel für neue Technologien, die momentan eine große Bedeutung in Forschung und
Entwicklung im Kraftfahrzeugbereich haben, sind Fahrerassistenzsysteme. In der Literatur
existieren unterschiedliche Definitionen, welche Systeme zu Fahrerassistenzsystemen gezählt
werden. Beispielsweise unterscheidet Penka (2001)
• Informations- und Warnsysteme, die nicht auf eine Fahraufgabe einwirken (z. B. Naviga-
tionssysteme),
• Systeme, die überwiegend im Hintergrund arbeiten und die physikalischen Grenzen des
Fahrzeug-Straßen-Systems verbessern (z. B. ABS und ESP),
• Fahrerassistenzsysteme, die auf der Fahrzeugführungsebene eingreifen (z. B. Tempomat).
Andere Autoren fassen alle diese Systeme unter dem Oberbegriff Fahrerassistenzsysteme
zusammen. Dies entspricht der bei der Hella KGaA Hueck & Co. verwendeten Nomenklatur
und wird in dieser Arbeit übernommen. Abbildung 2.1 zeigt eine Übersicht über bereits heute
und zukünftig erhältliche Fahrerassistenzsysteme:
Abb. 2.1 Roadmap heutiger und zukünftiger Fahrerassistenzsysteme (Belz, Höver,
Mühlenberg, Nitsche & Seubert, 2004, S. 445)
RLS = Regen-Licht-Sensor, RFK = Rückfahrkamera, SWA = Spurwechselassis-
tent, LDW = Lane Departure Warning, ACC = Adaptive Cruise Control
2.1 FAHRERASSISTENZSYSTEME ZUR VERBESSERUNG DER VISUELLEN WAHRNEHMUNG
7
Fahrerassistenzsysteme stellen dem Fahrer Informationen zur Verfügung oder führen Fahr-
manöver entsprechend den Vorstellungen des Fahrers durch (Weilkes, 2000). Ziele von Fah-
rerassistenzsystemen sind:
• Entlastung des Fahrers
• Ausgleich von fahrerspezifischen Defiziten in der Informationsbeschaffung und
-verarbeitung
• Vermeidung oder Verringerung von Fehlhandlungen des Fahrers
Dadurch soll ein Sicherheitsgewinn für alle Verkehrsteilnehmer erzielt werden. Jahn, Oehme,
Rösler und Krems (2004) formulieren drei Vorteile durch den Einsatz von Fahrerassistenzsys-
temen:
• Höhere Effizienz: Aufgaben des Fahrers werden besser und schneller bewältigt
• Optimierter Komfort: Funktionen sind leichter auszuführen (z. B. Sprachsteuerung gegen-
über manueller Steuerung)
• Zusätzliche Funktionen (z. B. Internetzugang)
2.1.2 Notwendigkeit des Einsatzes von Fahrerassistenzsystemen zur Ver-
besserung der visuellen Wahrnehmung in der Dunkelheit
Eine Betrachtung der Unfallstatistiken verweist auf die Notwendigkeit, zur Erhöhung der
Verkehrssicherheit die visuelle Wahrnehmung in der Dunkelheit zu verbessern. Europäische
Statistiken zeigen, dass 37 % aller Unfälle in Europa, die zu insgesamt 50.000 Toten führen,
bei reduzierten Sichtbedingungen geschehen (Barham, 2001). Der Anteil von tödlichen Unfäl-
len bezogen auf die gefahrenen Kilometer ist in der Nacht mehr als dreimal höher als bei Tag
(Owens & Sivak, 1996). In den USA geschahen 2002 65 % aller Fußgängerunfälle in der
Nacht. Auch wenn diese Zahlen teilweise mit Faktoren wie Müdigkeit und Alkoholkonsum zu
erklären sind, zeigen systematische Analysen von Unfalldatenbanken dennoch, dass die An-
zahl von tödlichen Fußgängerunfällen mit geringerer Beleuchtung zunimmt, auch wenn alle
anderen Faktoren konstant gehalten werden (Tyrrell, Patton & Brooks, 2004).
Rumar (1990) geht davon aus, dass Fahren in der Nacht bezogen auf die gefahrenen Kilome-
ter zwei- bis dreimal gefährlicher ist als am Tag. Grund hierfür ist die Verminderung der vi-
suellen Informationsaufnahme bei Nacht. Ein großer Faktor hierbei sind Fußgängerunfälle.
Auch de Waard und Brookhuis (1997) formulieren als wichtige Ursachen für Verkehrsunfälle
Probleme in der Wahrnehmung, Unaufmerksamkeit sowie Ablenkung.
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
8
Eine neuere Studie zum Unfallgeschehen bei Nacht1 in Deutschland wurde 2005 von der
Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) veröffentlicht (Lerner, Albrecht & Evers, 2005). Seit
Mitte der 1980er Jahre ist die Gesamtzahl der Unfälle mit Personenschaden sowohl bei Tag
als auch bei Nacht insgesamt gesunken, der Anteil der Nachtunfälle ist jedoch gleich geblie-
ben bzw. gestiegen. Beim Vergleich von Unfällen auf unterschiedlichen Straßentypen erwie-
sen sich Nachtunfälle auf Landstraßen als besonders schwerwiegend.
Nachtunfälle zeichnen sich durch eine besondere Schwere aus. Dies gilt insbesondere für Fuß-
gängerunfälle: 2002 geschahen 28 % aller Unfälle mit Personenschaden bei Nacht. Der Anteil
der Getöteten bei Nachtunfällen an allen tödlich Verunglückten lag mit 42 % deutlich höher.
Während 90 % aller beteiligten Fußgänger innerhalb von Ortschaften verunglückten, gescha-
hen ein Drittel der Fußgängerunfälle mit Todesfolge außerhalb von Ortschaften.
In der Literatur sind verschiedene Gründe für die erhöhte Unfallgefahr in der Dunkelheit zu
finden:
(1) Mangelnde Adaptation des Fahrverhaltens
Die Fahrer passen sich zu wenig den Sichtbedingungen an: Studien haben gezeigt, dass Fahrer
bei schlechten Bedingungen, egal ob Dunkelheit, schlechte Wetterverhältnisse oder unüber-
sichtliche Straßengeometrie, ihre Fahrgeschwindigkeit kaum oder gar nicht reduzieren (Hill,
1980).
(2) Nicht ausreichende Verbesserung der Sichtbedingungen durch die Scheinwerfer
Das Problem der reduzierten Informationsaufnahme bei Nacht resultiert aus dem Kompro-
miss, der bei der Entwicklung von Scheinwerfern geschlossen werden muss. Gute Sichtbe-
dingungen für den Fahrer müssen mit möglichst geringer Blendung für andere Verkehrsteil-
nehmer einhergehen.
(3) Physiologische Gründe
Ein Faktor, der zu Wahrnehmungsbeeinträchtigungen führen kann, ist die Zeit, die das
menschliche Auge für die Hell-Dunkel-Adaptation benötigt (Heinrich, 1987). Insbesondere
bei Blendung kann dies zu einem Problem werden. Außerdem ist die Sehschärfe in der Dun-
kelheit geringer, was eine verminderte Detailwahrnehmung und eine geringere Erkennensdis-
tanz zur Folge hat. Hierdurch werden Hindernisse auf der Fahrbahn zu spät erkannt, um noch
rechtzeitig reagieren zu können. Auch das Blickverhalten verändert sich in der Nacht. Es
kommt zu längeren Fixationszeiten, zu kürzeren Fixationsdistanzen beim Blick auf die Straße,
1 In der BASt-Studie wird als Nacht die Zeit von einer halben Stunde nach Sonnenuntergang bis einer halben
Stunde vor Sonnenaufgang definiert.
2.1 FAHRERASSISTENZSYSTEME ZUR VERBESSERUNG DER VISUELLEN WAHRNEHMUNG
9
und bei seitlichen Blicken decken die Fixationen einen geringeren Streubereich ab. Dies alles
führt zu einer verminderten Informationsaufnahme. Außerdem empfinden insbesondere ältere
Menschen das Fahren bei Nacht als unangenehm. Gründe hierfür sind eine höhere Blendemp-
findlichkeit und eine generell schlechtere Sicht in der Dunkelheit, verursacht beispielsweise
durch eine verringerte Sehschärfe (Barham, Oxley, Thompson, Fish & Rio, 1999).
Es werden verschiedene Lösungen formuliert, um das erhöhte Unfallrisiko bei Nacht zu mi-
nimieren (Parks, Ward & Bossi, 1995; Tyrrell et al., 2004):
• Ein Ansatz schlägt eine bessere Ausleuchtung der Straßen vor. Beispielsweise könnte bei
normalen Nachtbedingungen durch ein ständiges Fahren mit Fernlicht die Sicht stark ver-
bessert werden. Dies hätte aber negative Folgen für andere Verkehrsteilnehmer, da diese
geblendet würden. Außerdem bringt bei schlechten Wetterverhältnissen, wie starkem Nie-
derschlag oder Nebel, Fernlicht keine Sichtverbesserung oder sogar eine Verschlechte-
rung.
• Fußgänger sollten helle und reflektierende Kleidung bei schlechten Sichtbedingungen
tragen.
• Schulungen von Fußgängern, die helfen, die eigene Sichtbarkeit in der Dunkelheit besser
und realistischer einzuschätzen, um damit das Verhalten der Fußgänger zu ändern.
• In Skandinavien wurden Untersuchungen mit UV-Scheinwerfern durchgeführt. Diese füh-
ren zur besseren Sichtbarkeit von Tieren und einigen Kleidungsstücken, da diese eine na-
türliche Fluoreszenz im UV-Bereich aufweisen.
• Sensoren im Fahrzeug, die Strahlung außerhalb des für den Menschen sichtbaren Bereichs
detektieren. Dies kann auf zwei Arten geschehen: Erstens durch das Aussenden von Strah-
lung definierter Wellenlängen und der Detektion der reflektierten Strahlung und zweitens
durch Sensoren, die emittierte Strahlung der Umgebung aufnehmen.
Der letzte Lösungsvorschlag verweist auf die Entwicklung von Infrarot-Nachtsichtsystemen.
Aufgabe dieser Systeme ist es nicht, den Blick des Fahrers durch die Windschutzscheibe zu
ersetzen, sondern ihn dort mit zusätzlichen Informationen zu unterstützen, wo dies notwendig
ist (Rumar, 2003).
Ziel eines Nachtsichtsystems ist es, Unfälle zu reduzieren, die primär durch den Faktor Dun-
kelheit verursacht werden. In der Hauptsache sind dies (Rumar, 2003; Sullivan & Flanagan,
2001):
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
10
• Zusammenstöße zwischen Fahrzeugen und Fußgängern als häufigste Unfallart
• Alleinunfälle
• Kollisionen zwischen Fahrzeugen und Fahrrädern
• Wildunfälle
• Auffahrunfälle zwischen Kraftfahrzeugen
Während bei nächtlichen Unfällen mit Fußgängern und Radfahrern Dunkelheit mit herabge-
setzter Sichtbarkeit eine Hauptrolle spielt, sind bei anderen Unfällen neben der Dunkelheit die
Faktoren Trunkenheit, Müdigkeit und größere Häufigkeit von Wildwechseln von Bedeutung
(Owens & Sivak, 1996; Rumar, 2003).
Die verminderte Sehleistung bei Nacht wird durch eine verminderte Kontrastsensitivität und
eine Erhöhung der Blendempfindlichkeit hervorgerufen. Bedingt durch die in der Regel gleich
bleibend hohen Fahrgeschwindigkeiten, insbesondere auf gut ausgebauten Landstraßen, resul-
tiert hieraus eine Erhöhung des Unfallrisikos. Untersuchungen zur Erkennbarkeitsentfernung
für dunkel gekleidete Fußgänger ergaben mit Abblendlicht Werte von 55 m (Locher & Völ-
ker, 2004). Vergleicht man dies mit einem Anhalteweg von ca. 90 m bei 100 km/h und tro-
ckener, griffiger Fahrbahn (Lachenmayr, 1995), zeigt sich, dass ein dunkles Objekt bei einer
Fahrgeschwindigkeit von ca. 100 km/h vom Fahrer nicht rechtzeitig erkannt werden kann, um
eine Kollision zu vermeiden. Rumar (2003) postuliert, dass die minimale Sehdistanz, die ein
Fahrer benötigt, um ein Objekt beim Fahren bei normaler Geschwindigkeit auf der Landstraße
zu erkennen sowie zu identifizieren und dann situationsadäquat zu reagieren bei 150 m liegt.
Diese Bedingung wird unter den meisten Abblendlichtbedingungen aber auch bei manchen
Fernlichtfahrten nicht eingehalten.
Das Problem verschärft sich nochmals bei älteren Fahrern. Die Ergebnisse einer Studie von
Blanco, Hankey und Dingus (2001) zeigen beispielsweise eine signifikant geringere Wahr-
nehmungs- und Erkennensdistanz von älteren Probanden (65 Jahre und älter) gegenüber jün-
geren Fahrern (18-25 Jahre) beim Fahren in der Dunkelheit. Die jüngeren Fahrer konnten die
Objekte aus ungefähr 30 m größerer Entfernung sehen als die älteren Fahrer. Tabelle 2.1 fasst
die Ergebnisse von unterschiedlichen Studien zur Altersabhängigkeit von Erkennensdistanzen
von Objekten bei Nachfahrten unter realen Bedingungen zusammen.
2.1 FAHRERASSISTENZSYSTEME ZUR VERBESSERUNG DER VISUELLEN WAHRNEHMUNG
11
Tab. 2.1: Erkennensdistanz für vertikale Objekte (Rumar, 2003)
Abblendlicht mit entgegen-
kommendem Abblendlicht Fernlicht ohne entgegen-
kommende Scheinwerfer
Bedingung
Junge Fahrer Ältere Fahrer Junge Fahrer Ältere Fahrer
Dunkle Objekte 40-60 m 30-50 m 150-300 m 120-250 m
Helle Objekte 60-100 m 50-80 m 250-500 m 200-400 m
Dunkle Objekte mit
Retroreflektoren 100-200 m 80-160 m 350-700 m 300-600 m
Das Sehen des Fahrers in der Nacht wird von zwei unterschiedlichen Funktionen bestimmt
(Leibowitz & Owens, 1997; zitiert nach Rumar, 2003, S. 2):
1. Periphere Prozesse, die für die visuelle Orientierung und somit für Spurhaltung und latera-
le Kontrolle wichtig sind.
2. Prozesse der zentralen Sicht, die die Objekterkennung und Wahrnehmung leisten.
Während wichtige Faktoren der Objekterkennung wie Kontrast, Tiefe und Distanz beim Fah-
ren in der Dunkelheit stark verschlechtert werden, vermindert sich die Orientierungsleistung
nur gering. In dem Rückgang der Objekterkennung liegt die Ursache für die Vielzahl schwe-
rer Unfälle bei Nacht. Dieser Unterschied in der Verschlechterung der beiden Sehprozesse
begründet die Tendenz der Autofahrer, eine im Vergleich mit ihren Sehleistungen zu hohe
Geschwindigkeit zu wählen: Die Geschwindigkeit entspricht der Sehleistung im Bereich der
Orientierung, nicht aber der geringen Objekterkennungsdistanz. Rumar (2003) zieht daraus
den Schluss, dass ein Fahrerassistenzsystem zur Verbesserung der nächtlichen Sicht nicht
wichtig ist, um den Straßenverlauf zu sehen. Er befürchtet sogar, dass mit einem solchen Sys-
tem die Gefahr steigt, zu schnell zu fahren.
2.1.3 Nachtsichtsysteme
Wie bereits oben beschrieben, ist das Nachtsichtsystem ein momentan häufig diskutiertes,
visuell arbeitendes Fahrerassistenzsystem. In diesem Kapitel wird nach einem kurzen Über-
blick über die Historie der Entwicklungsstand von Nachtsichtsystemen dargestellt und dann
die Notwendigkeit und Nützlichkeit dieser Systeme anhand der Literatur diskutiert. Rumar
(2003) gibt eine detaillierte Übersicht über Nachtsichtsysteme.
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
12
2.1.3.1 Historische Entwicklung
Nachtsichtsysteme sind seit über einem halben Jahrhundert bekannt, wurden aber die meiste
Zeit lediglich für den militärischen Gebrauch eingesetzt. Beispielsweise wurden Nachtsicht-
brillen in den 1960er Jahren für Landtruppen, insbesondere im Vietnamkrieg, eingesetzt. Seit
den 1970er Jahren wurden sie auch von Hubschrauberpiloten genutzt (Tsimhoni & Green,
2002). In den 1960er Jahren wurden die ersten Nachtsichtsysteme, die auf FLIR-Konzepten
(Forward Looking InfraRed) basierten, entwickelt.
Seit den 1990er Jahren wird der Einsatz von Nachtsichtsystemen auch im Kraftfahrzeugbe-
reich diskutiert. Seitdem wurde eine Vielzahl von Studien durchgeführt, um die Vor- und
Nachteile eines Einsatzes dieses Fahrerassistenzsystems zu untersuchen (z. B. Barham, Oxley
& Ayala, 1998; Blanco et al., 2001; Gish, Staplin & Perel, 1999; Mahlke, Rösler, Seifert,
Krems & Thüring, 2007; Tsimhoni, Bärgman, Minoda & Flannagan, 2004, siehe
Kap. 2.1.3.3).
Das erste zivile Fahrzeug, welches mit einem Nachtsichtsystem ausgestattet wurde, war der
GM Cadillac 2000. In Deutschland wurden die ersten beiden käuflich erhältlichen Systeme
auf der Internationalen Automobil-Ausstellung 2005 vorgestellt. Dabei handelte es sich um
ein passives Infrarot-Nachtsichtsystem (BMW, 7er Reihe) und ein aktives Infrarot-
Nachtsichtsystem (Daimler Chrysler, Mercedes S-Klasse) (siehe Kap. 2.1.3.2).
2.1.3.2 Stand der Technik
Heute sind für den zivilen Kraftverkehr zwei unterschiedliche Arten von Infrarot-
Nachtsichtsystemen erhältlich, die auf verschiedenen Prinzipien beruhen:
1) Aktive Infrarot-Nachtsichtsysteme (Near Infrared (NIR) Systems)
Diese Systeme arbeiten im Nahinfrarotbereich (NIR) bei Wellenlängen von 780 bis 1000 nm2,
indem nichtsichtbare Infrarotstrahlung in einer Fernlichtverteilung ausgesendet wird
(Abb. 2.2).
2 Das menschliche Auge ist in der Lage, elektromagnetische Strahlung in einem Wellenlängenbereich von ca.
380 nm bis ca. 780 nm wahrzunehmen.
2.1 FAHRERASSISTENZSYSTEME ZUR VERBESSERUNG DER VISUELLEN WAHRNEHMUNG
13
Abb. 2.2: Funktionsweise eines aktiven Infrarot-Nachtsichtsystems (Hella KGaA
Hueck & Co.)
Die reflektierte Strahlung wird von einer im Fahrzeug befindlichen Kamera aufgenommen
und nach einem Bildverarbeitungsprozess dem Fahrer auf einem Display als Bild dargeboten
(Abb. 2.3). Das Display kann an verschiedenen Stellen im Fahrzeug angebracht sein: Als
Head-up Display (HUD) direkt im Blickfeld des Fahrers, als HUD über dem Dashboard, aber
nicht im direkten Blickfeld und als konventionelles Display im Dashboard (Head-down Dis-
play HDD) (Rumar, 2003).
Abb. 2.3: Darbietung des Bildes auf dem Display (Head-down Display) (Hella KGaA
Hueck & Co.)
Da für die meisten Sehobjekte die Reflexionseigenschaften im infraroten und im sichtbaren
Bereich vergleichbar sind, ist das Bild des aktiven Nachtsichtsystems dem Seheindruck im
sichtbaren Bereich sehr ähnlich (Locher, Völker, Bierleutgeb & Kleinkes, 2003). Die darge-
botenen Informationen erschließen sich dem Fahrer damit intuitiv. In Einzelfällen gibt es auch
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
14
deutliche Unterschiede: Beispielsweise wird schwarze Kleidung teilweise hell wahrgenom-
men, was zu einer besseren Erkennbarkeit führt. Allgemein kann gesagt werden, dass die
meisten Kleidungsstücke im nahen Infrarotbereich sehr hell erscheinen. Abhängig ist dies von
dem Stoffmaterial (Tsimhoni et al., 2004).
Problematisch an den aktiven Systemen ist beim momentanen Entwicklungsstand der soge-
nannte Bloomingeffekt. So werden beispielsweise entgegenkommender Verkehr mit Schein-
werferlicht, Straßenbeleuchtung und retroreflektierende Straßenschilder auf dem Bildschirm
des Systems teilweise sehr hell dargeboten und können den Nutzer blenden (z. B. Tsimhoni et
al., 2004). Durch Weiterentwicklung der Kameratechnik wird aber versucht, dieses Problem
zu minimieren.
2) Passive Infrarot-Nachtsichtsysteme (Far Infrared (FIR) Systems)
Passive Infrarot-Nachtsichtsysteme beruhen auf dem Prinzip von Wärmebildkameras. Diese
detektieren Wärmestrahlung, die von Objekten im fernen Infrarot-Bereich (FIR) bei einer
Wellenlänge von ca. 5.000-15.000 nm ausgestrahlt wird. Somit ist es ihnen nur möglich,
Wärme abstrahlende Objekte wie beispielsweise Menschen und Tiere zu detektieren. Eine
separate Strahlungsquelle ist nicht notwendig. Das Bild, welches dem Fahrer auf dem Bild-
schirm dargeboten wird, entspricht nicht dem, was er durch die Windschutzscheibe sieht.
Menschen, Tiere oder warme Objekte (z. B. Auspuff eines anderen Kfz) sind heller als in der
Realität zu erkennen und werden dadurch im Bild hervorgehoben. Dagegen sind Straßen-
schilder, Straßenmarkierungen und die Straße selber lediglich kurz nach Einbruch der Dun-
kelheit, wenn sie noch durch das Tageslicht aufgeheizt sind, sichtbar. Informationen, die zur
Spurhaltung notwendig sind, können somit von dem System meistens nicht erhalten werden.
Auch kann es zu „Geisterbildern“, beispielsweise durch warme Luft, die aus einem Gully
steigt, oder zu einer Hervorhebung von Informationen, die keine Relevanz für die Fahrsituati-
on haben, wie z. B. durch schlecht isolierte Häuser, kommen. Dies führt dazu, dass sich dem
Fahrer das Bild nicht sofort erschließt, sondern ein Lernprozess notwendig ist, um die darge-
botenen Informationen zu interpretieren. Rumar (2003) formuliert die Befürchtung, dass es
für Fahrer problematisch sein könnte, die genaue Position eines Objektes zu bestimmen, wenn
sie nicht gleichzeitig den Straßenverlauf dargeboten bekommen. Ein weiterer Nachteil sind
die höheren Kosten des passiven Systems. Ein Vorteil von passiven Systemen dagegen ist,
dass es nicht zu einer Blendung durch das System selber kommen kann, da keine Strahlung
aktiv ausgesandt wird. Passive Systeme haben außerdem eine größere Reichweite als aktive
Systeme3.
3 BMW beispielsweise gibt eine Reichweite von 300 m bei passiven Systemen an. Die Strahlung von aktiven
Systemen entspricht der Reichweite von Fernlicht, ca. 150 m (http://www.7-forum.com/news/2005/
nightvision/index2.php).
2.1 FAHRERASSISTENZSYSTEME ZUR VERBESSERUNG DER VISUELLEN WAHRNEHMUNG
15
Eine vergleichende Bewertung von aktiven und passiven Systemen ist davon abhängig, wel-
chen Nutzen ein solches System hauptsächlich bringen soll. Wird gewünscht, dass der Stra-
ßenverlauf durch das System erkennbar wird, ist ein aktives System zu präferieren. Ein deutli-
cher Vorteil gegenüber dem passiven System ist die einfache Interpretierbarkeit des dargebo-
tenen Bildes, so dass von einem kürzeren Lernprozess bei der Gewöhnung an ein solches Sys-
tem ausgegangen werden kann.
Viele Autoren legen dagegen lediglich Wert auf die frühzeitige Erkennung von Fußgängern in
der Nacht, da sie insbesondere in dieser Zeit ein erhöhtes Risiko von Kollisionen mit diesen
sehen. Beispielsweise bemerkt Rumar (2002, S. 5):
„Based on the characteristics of night traffic and night crashes, the NVES should pri-
mary enhance the visibility of pedestrians, cyclists, and animals. Rear-end crashes
should be solved by other means, and single vehicle crashes appear to be more depend-
ent on alcohol and fatigue.”
Diese Meinung würde dafür sprechen, den Einsatz eines passiven Nachtsichtsystems gegen-
über einem aktiven zu präferieren.
2.1.3.3 Empirische Studien zum Nutzen von Nachtsichtsystemen
Einige Autoren versuchen generelle Aussagen zu tätigen, welche Verbesserungen in der Ver-
kehrssicherheit zu erwarten sind, wenn Infrarot-Nachtsichtsysteme genutzt würden. Bei-
spielsweise gehen Lunenfeld und Stephens (1991) davon aus, dass durch die Nutzung die
Schwere von Nachtunfällen um 20-25 % reduziert werden kann.
Färber (1993) führt aus, dass der Benefit von Systemen, die dem Fahrer lediglich zusätzliche
Informationen bereitstellen, nur sehr gering ist. Bei Nachtsichtsystemen erwartet er eine ma-
ximale Reduzierung von Unfällen mit verletzten Personen um 7 %, und dass die tatsächliche
Veränderung nur bei einer Veränderung zwischen einer Zunahme von einem Prozent und ei-
ner Abnahme von 2 % liegt.
Eine der ersten Studien zum Thema Nachtsichtsysteme für den zivilen Kfz-Bereich führten
Barham et al. (1998) durch. Sie evaluierten mit 40 Probanden den Prototyp eines aktiven In-
frarot-Nachtsichtsystems. Das System wurde von einem Militärflugzeug übernommen und in
einen Jaguar eingebaut. Ein Ergebnis ihrer Untersuchung war, dass die Erkennensdistanz von
passierenden Fußgängern durch das System stieg: Ohne das System wurden die Fußgänger
bei einer Distanz von 50-70 m (
x
= 61,1 m) erkannt, bei der Nutzung des Systems zwischen
90 und 100 m (
x
= 95,1 m). Auch die Erkennensdistanz von Personen am Straßenrand erhöh-
te sich. Die Erkennensdistanz eines Erwachsenendummys erhöhte sich durch das System von
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
16
24 auf 63 m, die eines Kindes von 19 auf 47 m. Dagegen wurden Verkehrszeichen mit dem
System nicht früher erkannt. Die Autoren erklären dies mit den optimalen Reflektionseigen-
schaften der Verkehrsschilder, die dazu führen, dass diese so früh erkannt werden, dass dies
auch mit einem Nachtsichtsystem nicht mehr gesteigert werden kann.
In dem EU-Projekt EDEL (Enhanced driver's perception in poor visibility) wurde mit der
Durchführung von fünf Fokusgruppen mit potentiellen Nutzern untersucht, welche Vorteile
die Probanden hauptsächlich durch ein aktives Infrarot-Nachtsichtsystem erwarteten. Dabei
wurden nach einer theoretischen Einführung in das System folgende Benefits durch die Nut-
zung eines solchen Systems genannt (Mariani & Andreone, 2003):
• Hervorhebung von unerwarteten, plötzlichen Ereignissen
• Erhöhung der Sichtbarkeit von Verkehrszeichen
• Bessere Erkennbarkeit des Straßenverlaufs
• Frühzeitiges Erkennen von Hindernissen
Andere Studien beschäftigten sich experimentell mit der Frage, wie sich Wahrnehmungs- und
Erkennensdistanz von Objekten beim Fahren in der Dunkelheit durch den Einsatz eines Infra-
rot-Nachtsichtsystems verändern:
Blanco et al. (2001) verglichen unter diesem Gesichtspunkt elf verschiedene Scheinwerfer
wie beispielsweise Halogenscheinwerfer und Gasentladungslampen mit einem passiven Infra-
rot-Nachtsichtsystem. An der Studie nahmen 30 Probanden teil, die mit einer festgelegten
Geschwindigkeit eine Versuchsstrecke abfuhren. Dabei wurden ihnen verschiedene Objekte
wie Fußgänger, Radfahrer und statische Objekte an der Versuchsstrecke präsentiert. Durch
Pressen eines Buttons sollten die Probanden signalisieren, wann sie ein Objekt wahrnehmen
(Wahrnehmungsdistanz) und durch ein weiteres Pressen des Buttons und der Verbalisierung,
um was für ein Objekt es sich handelt, die Erkennensdistanz anzeigen. Ein Ergebnis dieser
Studie war, dass die Wahrnehmungs- und Erkennensdistanz beim Infrarot-Nachtsichtsystem
größer war als bei allen Scheinwerfern.
Gish et al. (1999) untersuchten, inwieweit Fahrer Objekte früher erkennen, wenn sie ein
Nachtsichtsystem nutzen. Weiterer Schwerpunkt ihrer Studie war die Frage, ob Fahrer erken-
nen, in welchen Situationen die Nutzung eines solchen Systems von Vorteil ist. Acht Ver-
suchspersonen fuhren auf einer Flughafenteststrecke mit einem simulierten aktiven Infrarot-
Nachtsichtsystem. Sie wurden instruiert, möglichst die durch Verkehrszeichen angegebene
Höchstgeschwindigkeit zu fahren. Den Probanden wurden grau gestrichene Silhouetten von
Fußgängern und eines Rehs sowie eine graue Tafel und eine schwarz-weiß gestreifte Tafel
(„Gitter“) jeweils mit und ohne vorhandene Blendung statisch präsentiert. Wenn sie ein Ob-
jekt sahen, sollten sie zuerst das generelle Wahrnehmen des Objekts möglichst schnell verba-
2.1 FAHRERASSISTENZSYSTEME ZUR VERBESSERUNG DER VISUELLEN WAHRNEHMUNG
17
lisieren und dann angeben, um welches Objekt es sich handelt. Es zeigte sich, dass die jünge-
ren Probanden (26 bis 36 Jahre) von dem System profitierten. Die Erkennensdistanz der dar-
gebotenen Objekte stieg um 31 m (Reh und Fußgänger) beziehungsweise um 61 m (Tafel und
Gitter). Bei den älteren Fahrern (56 bis 70 Jahre) gab es keine signifikanten Unterschiede in
der Erkennensdistanz beim Fahren mit oder ohne Unterstützung durch das Nachtsichtsystem.
Die Aussagen der älteren Fahrer zeigten, dass diese das Display entweder gar nicht nutzten, es
nur dafür verwendeten, um Kurven frühzeitig zu erkennen oder das System zwar nutzten, es
aber als unkomfortabel empfanden. Außerdem gab es keine signifikanten Unterschiede in den
Erkennensleistungen bei Blendung mit und ohne System, da die Beanspruchung der Fahrer
durch die Blendung so anstieg, dass sie das System nicht mehr nutzten. Die Kommentare der
Probanden zeigten, dass die älteren Fahrer vorsichtiger und zurückhaltender in der Formulie-
rung potentieller Vorteile des Systems waren. Sie fanden die Blickabwendung auf das System
unkomfortabel, was möglicherweise durch ein HUD verbessert werden könnte. Des Weiteren
trauten die älteren Personen nicht dem auf dem Display Gesehenen, sondern vergewisserten
sich zuerst durch einen Blick durch die Windschutzscheibe, bevor sie angaben, ein Objekt
erkannt zu haben. Die jüngeren Fahrer hingegen bewerteten das System als sehr nützlich,
schauten auf das Display und empfanden die Nutzung als komfortabel. Die Mehrheit aller
Fahrer empfand das System als sinnvoll, um den Straßenverlauf frühzeitig zu erkennen.
Gish, Shoulson und Perel (2002, zitiert nach Rumar, 2003, S. 4) untersuchten, wie groß die
Sichtweite mit einem passiven Infrarot-Nachtsichtsystem im Vergleich zum Fahren mit Ab-
blendlicht ist. Es zeigte sich, dass sich bei jungen Fahrern die Sichtweite bei der Anwesenheit
von Gegenverkehr von 65 m auf 150 m erhöhte, wenn sie das System nutzten. Viele der älte-
ren Probanden nutzten das Nachtsichtsystem gar nicht, weil es ihnen schwerfiel, zwei Aufga-
ben – die normale Fahraufgabe und das Betrachten des Displays – gleichzeitig zu absolvieren.
Tsimhoni et al. (2004) verglichen in einer Studie mit sechzehn Probanden die Erkennensdis-
tanz von Fußgängern bei der Nutzung eines aktiven und eines passiven Infrarot-
Nachtsichtsystems. Mit einem Versuchsfahrzeug, das mit beiden Systemen ausgestattet war,
wurden verschiedene Strecken befahren, an denen am Fahrbahnrand Fußgänger positioniert
waren. Die Videobilder beider Systeme wurden aufgenommen und später im Labor den Pro-
banden präsentiert. Die Versuchspersonen wurden instruiert, sofort einen Knopf zu drücken,
wenn sie einen Fußgänger sahen. Es zeigte sich, dass die Erkennensdistanz mit dem passiven
Infrarot-Nachtsichtsystem signifikant größer war als die mit dem aktiven System: Im Mittel
lag die Erkennensdistanz mit dem passiven System bei 165 m und mit dem aktiven System
bei 59 m. Generell sahen jüngere Probanden die Personen aus einer 70 % weiteren Distanz als
die älteren. 3,5 % aller dargebotenen Fußgänger wurden von den Probanden übersehen. Der
Prozentsatz der mit dem passiven System nicht gesehenen Personen lag bei 1,0 %, bei dem
aktiven System bei 6,0 %. Die älteren Versuchspersonen übersahen mit dem aktiven System
sehr viel mehr Passanten als die jüngeren Probanden. Subjektiv bewerteten die Probanden das
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
18
passive System als effektiver zur Fußgängererkennung und gaben an, das passive System häu-
figer zu nutzen, wenn es in ihrem Auto eingebaut wäre. Insgesamt wurde in dieser Studie das
passive Infrarot-Nachtsichtsystem von den Versuchsfahrern uneingeschränkt als besser be-
wertet. Einschränkend muss allerdings gesagt werden, dass lediglich ein Vorteil eines solchen
Systems – die Fußgängererkennung – betrachtet wurde. Außerdem handelt es sich um ein
Laborexperiment, bei dem die Probanden beispielsweise nicht beurteilen können, ob sie die
fehlenden Informationen zum Straßenverlauf beim realen Fahren stören würden.
Auch Sullivan, Bärgman, Adachi und Schoettler (2004) untersuchten den Vorteil eines passi-
ven Infrarot-Nachtsichtsystems hinsichtlich Distanz und Genauigkeit von Zielerkennungen.
Es zeigte sich eine Steigerung der Erkennensdistanz von dargebotenen Objekten (Reh, Kiste,
dunkel gekleideter Fußgänger) bei jungen und alten Versuchsteilnehmern, wobei die jüngeren
Probanden einen größeren Vorteil durch das System erlangten. Die Genauigkeit der Objekter-
kennung war nicht von der Anwesenheit des Systems abhängig.
Hollnagel und Källhammer (2003) zeigten mit einer Simulatorstudie, dass die Probanden mit
einem simulierten passiven Nachtsichtsystem einen Elch, der auf der Fahrbahn des Fahrzeugs
stand, bereits in 400-500 m Entfernung erkennen konnten und damit eine bessere Kontrolle
über das Bremsen und das Ausweichen hatten als ohne das System (Erkennensdistanz unter
50 m). Die zusätzliche Zeit nutzten die Versuchspersonen, um die Situation zu bewerten und
angemessen zu reagieren.
Mahlke et al. (2007) verglichen sechs verschiedene Prototypen (Tab. 2.2) von Nachtsichtsys-
temen mit unterschiedlichen Sensoren, Displays und Bildverarbeitungstechnologien.
2.1 FAHRERASSISTENZSYSTEME ZUR VERBESSERUNG DER VISUELLEN WAHRNEHMUNG
19
Tab. 2.2: Verwendete Prototypen von Nachtsichtsystemen (Mahlke, Rösler, Seifert,
Krems & Thüring, 2007)
Prototyp Abkürzung Fahrzeug
Aktives System mit Head-Down Display NI-HD Audi A 8
Passives System mit Head-Down Display FI-HD Audi A 8
Passives System mit virtuellem Head-Up Display FI-VHU Audi A 8
Aktives System mit Spiegel Head-Up Display NI-MHU VW Touareg
Passives System mit automatischer Fußgängererkennung
und einem analogen Spiegel Head-Up Display mit Her-
vorhebung von erkannten Objekten im Videobild
APR-MHU VW Touareg
Passives System mit automatischer Fußgängererkennung
und einem abstrakten eventbasierten LED-Display
APR-LED VW Touareg
Für die Untersuchung wurden zwei Testfahrzeuge (VW Touareg und Audi A 8) mit einem
aktiven und einem passiven Nachtsichtsystem mit verschiedenen Displays ausgestattet. In den
VW wurde ein Fußgängererkennungssystem eingebaut. Fünf der Systeme arbeiten mit Video-
bild, über eine Objekterkennung (APR: Automatic Pedestrian Recognition) verfügten zwei
Systeme: in einem System wurden Fußgänger im Bild hervorgehoben, in dem anderen System
symbolisierte eine blinkende LED eine Fußgängererkennung. Beide Versuchsfahrzeuge waren
mit einem Eye-Tracking-System ausgestattet, um die Blickbewegungen der Probanden bei der
Systemnutzung zu erfassen.
Grundlage der Untersuchung war die Fragestellung, welche Systeme für den Fahrer einen
Vorteil bieten, ohne gleichzeitig den Grad der Beanspruchung zu erhöhen. Als Kriterien ver-
wenden die Autoren die Usabilitydimensionen Effektivität (= Grad der Genauigkeit und Voll-
ständigkeit der Systemnutzung), Nutzen (= Wirksamkeit der Systemnutzung im Vergleich zu
den Kosten), Nutzerzufriedenheit (Komfort und Akzeptanz) und Fahrverhalten. Methodisch
war die Untersuchung in zwei Schritte unterteilt,
1) eine Expertenevaluation als Basis für den zweiten Untersuchungsschritt bei der mit Hilfe
von Ergonomen, Wahrnehmungs- und Verkehrspsychologen versucht wurde, einen Über-
blick über die möglichen Effekte eines Nachtsichtsystems zu erhalten und
2) eine Feldstudie mit fünfzehn Versuchsfahrern.
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
20
Expertenevaluation
Acht Experten fuhren jeweils drei bis vier Stunden mit den sechs Prototypen und erzählten
während dieser Fahrten frei über ihre Eindrücke zu den Systemen. Zusätzlich wurden sie eini-
ge Tage nach der Fahrt im Rahmen von halbstrukturierten Leitfadeninterviews befragt. Als
Ergebnis zeigte sich, dass das System allgemein als hilfreich bewertet und eine Weiterent-
wicklung befürwortet wurde. Ein Hauptfokus sollte dabei auf einem System mit einer soft-
warebasierten Erkennung von kritischen Ereignissen liegen. Dieses wurde gegenüber einem
System mit Videopräsentation als besser erachtet. Die unterschiedlichen Systemkonzepte
wurden folgendermaßen bewertet:
• Eventbasierte Systeme mit automatischer Objekterkennung haben den Vorteil, dass nur
potentielle Gefahrensituationen signalisiert werden und die Augen sonst nicht von der
Straße abgewendet werden müssen.
• Systeme mit analoger Videopräsentation werden als ermüdend bewertet und können die
Verkehrssicherheit verringern.
• Die Darstellung beim aktiven System wird positiv bewertet. Aber die Möglichkeit, vor
Gefahren gewarnt zu werden, wird als unbefriedigend bezeichnet, da es schwierig ist, die
Aufmerksamkeit des Fahrers auf sicherheitsrelevante Objekte zu lenken. Durch Blendung
könnten Gefahrenobjekte übersehen werden.
• Passive Systeme erlauben eher den Gewinn zusätzlicher Informationen, da wärmere Ob-
jekte herausstechen. Probleme werden jedoch bei der Lernbarkeit gesehen, da die Bilder
sehr stark von der Realität abweichen. Eine Interpretation ist schwierig, insbesondere weil
die Temperatur während einer Nachtfahrt differiert. Ein gemeinsames Problem aller dieser
Systeme ist, dem Fahrer zu zeigen, wann er auf das Display schauen soll. Die Experten ge-
hen davon aus, dass ein solches System nicht genutzt würde, weil es zu große Anstrengung
seitens der Fahrer bedürfe.
Feldstudie
Für die zweite Studie fuhren fünfzehn Fahrer (40-65 Jahre) jeweils einmal mit jedem Nacht-
sichtsystem und zweimal ohne System (Baseline) auf einer festgelegten Teststrecke im realen
Straßenverkehr. Jede Fahrt dauerte ca. 20 min. An vier Stellen der Strecke wurden Fußgänger
positioniert, auf die reagiert werden sollte.
Die Auswertung der Studie ergab folgende Ergebnisse:
Effektivität
Zur Erfassung der Effektivität der Systeme sollten die Fahrer während der Fahrt so schnell
wie möglich die Anwesenheit von Fußgängern, Fahrradfahrern oder Wild verbalisieren. Hier-
zu wurden bei der Auswertung verschiedene Kriterien herangezogen.
2.1 FAHRERASSISTENZSYSTEME ZUR VERBESSERUNG DER VISUELLEN WAHRNEHMUNG
21
Bei der Erkennensrate wurde erfasst, wie viel Prozent der Objekte korrekt erkannt wurden.
Bei der Baseline-Fahrt waren dies 58,2 %4; mit dem APR-LED 57,7 % und mit den anderen
Systemen zwischen 46,6 und 56,9 %. Die Ergebnisse waren statistisch nicht signifikant. So-
mit erhöhte sich die Erkennensrate durch die Systemnutzung nicht; lediglich mit dem APR-
LED-System wurde überhaupt eine vergleichbare Quote erreicht.
Die Erkennenszeit lag bei dem LED- und den NIR-Systemen zwischen 4,9 und 6,4 s; die drei
anderen Systeme hatten längere Reaktionszeiten (8,6-9,5 s).
Bei der Baseline-Fahrt lag die Erkennensdistanz der Fußgänger bei 34 m, drei Systeme
(NI-MHU; NI-HD, APR-LED) wiesen eine etwas höhere Distanz auf, die anderen Systeme
lagen bei 30-32 m. Die Unterschiede waren aber nicht signifikant.
Außerdem wurde erfasst, wie häufig „False alarm“ erfolgte. Die APR-Systeme gaben beide
falsche Alarme, deren Häufigkeit mit den jeweiligen Wetterkonditionen variierten. Falsche
Alarme durch die Fahrer waren extrem selten.
Nutzen
Für die Ermittlung des Nutzens wurde erstens die subjektive Beanspruchung u. a. mittels des
NASA-TLX erfasst (vgl. Kap. 3.2.1.2). Die Systeme NI-HD und APR-LED wiesen die glei-
che mentale Beanspruchung wie die Baselinefahrt auf. Alle anderen Systeme führten zu einer
höheren Beanspruchung. Beim NASA-TLX war für die Erhöhung überwiegend die größere
visuelle Beanspruchung von Bedeutung. Zweitens wurde die Blickfrequenz und Fixations-
dauer aufgezeichnet. Die Blickhäufigkeit unterschied sich kaum zwischen den Systemen, aber
die Blickdauer differierte. Die Systeme mit analogen Videos wurden länger fixiert (11-18 %
der Fahrzeit) als das APR-LED (6 %). Durch die Blicke auf das Display erfolgten weniger
Blicke auf die Straße. Die Blickhäufigkeit auf Instrumente und Spiegel reduzierte sich dage-
gen nicht.
Zufriedenheit
Die Probanden sollten bewerten, welches System ihnen am meisten zusagt. Mit einem Sys-
temranking wurde das NI-HD vor FI-HD und APR-LED gesetzt. Diese Reihenfolge war aber
statistisch nicht signifikant. Signifikant war dagegen die Reihung des NI-HD vor dem APR-
LED mittels eines Akzeptanzfragebogens. Somit kann gesagt werden, dass tendenziell das
aktive Infrarot-Nachtsichtsystem von den Versuchspersonen als am besten beurteilt wurde.
4 Die Autoren erklären die geringe generelle Erkennensquote von unter 60 % damit, dass die postierten Fuß-
gänger aus Sicherheitsgründen einen Meter von der Fahrbahn entfernt stehen mussten.
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
22
Fahrverhalten
Die erfassten Parameter Geschwindigkeit, Lenkwinkel und Lenkwinkelgeschwindigkeit wiesen
keine Unterschiede zur Basisfahrt auf.
Eine zusammenfassende Betrachtung der Studie von Mahlke et al. (2007) zeigt eine positive
Bewertung von Infrarot-Nachtsichtsystemen. Die im ersten Untersuchungsschritt im Rahmen
einer Expertenevaluation erhaltenen Ergebnisse zeigten, dass das System allgemein als hilf-
reich bewertet wurde. Es wurde empfohlen, bei einer Systemweiterentwicklung einen
Schwerpunkt auf die softwarebasierte Erkennung von Ereignissen zu legen. Im zweiten Un-
tersuchungsschritt wurden die verschiedenen Nachtsichtsysteme auf einer Teststrecke von
Fahrern bewertet. Die Versuchspersonen zogen tendenziell aktive Systeme passiven Systemen
vor. Die Studie zeigte aber auch, dass die Erkennensleistungen der Fahrer durch die System-
nutzung sich nicht signifikant steigerten. Ein Nutzen des Systems konnte dementsprechend
mit dieser Untersuchung nicht belegt werden.
Eine weitere wichtige Frage bei der Untersuchung von Nachtsichtsystemen ist, welche Mei-
nung die Versuchspersonen grundsätzlich zu einem solchen System haben. Nur wenn es gene-
rell positiv bewertet wird und die Fahrer überhaupt einen Vorteil durch die Nutzung des Sys-
tems sehen, werden sie es in der Zukunft auch kaufen und verwenden. Daher gibt es eine
Vielzahl von Forschungsarbeiten zu diesem Thema (z. B. Barham, 2001; Gish et al., 2002;
zitiert nach Rumar, 2003, S. 4; Ståhl, Oxley, Berntman & Lind, 1994).
Barham (2001) führte eine Simulatorstudie mit 24 Versuchspersonen durch. Die Probanden
wurden aufgefordert, einem Fahrzeug bei reduzierten Sichtbedingungen zu folgen. Dabei fuh-
ren sie einmal mit und einmal ohne ein simuliertes passives Nachtsichtsystem. Auf einer sie-
benstufigen Skala gaben die Fahrer nach der Fahrt ein Feedback zu dem System. Die Proban-
den bewerteten das System als nützlich und die meisten empfanden das System als einfach zu
nutzen und nicht störend. Außerdem fühlten sie sich mit dem System sicherer.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Mehrzahl der Probanden der Meinung war, dass das Nacht-
sichtsystem nützlich beim Befahren von geraden, unbekannten und unbeleuchteten Straßen
ist. Die meisten empfanden die Nutzung als einfach und sahen kein großes Problem in der
Ablenkung durch das System.
Eine resümierende Betrachtung der empirischen Studien zum Nutzen von Nachtsichtsystemen
für die Verkehrssicherheit zeigt, dass es sich bei den in der Literatur beschriebenen Untersu-
chungen zum größten Teil um Laborstudien oder Studien mit Fahrten auf abgesperrten Stre-
cken, wie beispielsweise Flughäfen, handelt. Hier stellt sich die Frage der Übertragbarkeit der
erhaltenen Ergebnisse auf reale Fahrsituationen (vgl. hierzu auch Kap. 3.3). Die Studien be-
2.1 FAHRERASSISTENZSYSTEME ZUR VERBESSERUNG DER VISUELLEN WAHRNEHMUNG
23
schäftigen sich in der Mehrzahl mit der Frage, wie sich die Nutzung eines Nachtsichtsystems
auf die Sichtweite auswirkt. Alle Untersuchungen kommen zu dem Ergebnis, dass die Wahr-
nehmungs- und Erkennensdistanz, z. B. von Personen oder Tieren, beim Fahren mit einem
Infrarot-Nachtsichtsystem größer ist als beim Fahren ohne dieses FAS. Lediglich die Untersu-
chung von Mahlke et al. (2007) beschäftigt sich mit dieser Thematik im Rahmen einer Feld-
studie im realen Straßenverkehr. Es zeigten sich aber keine signifikanten Verbesserungen in
den Erkennensleistungen beim Fahren mit Nachtsichtsystem. Weitere Untersuchungen zu
dieser Thematik fehlen bislang in der Literatur.
2.1.3.4 Probleme durch die Nutzung von Infrarot-Nachtsichtsystemen
Bei der Einführung eines neuen Fahrerassistenzsystems muss immer davon ausgegangen wer-
den, dass die Nutzung des neuen Systems nicht nur Vorteile hat, sondern auch Risiken bergen
kann. Beispielsweise könnte ein Sicherheitsproblem dadurch auftreten, dass der Fahrer sich
zuerst an die Nutzung des Infrarot-Nachtsichtsystems gewöhnen muss. In dieser Phase kann
es zu Unsicherheiten beim Fahren kommen, weil der Nutzer durch die Beschäftigung mit dem
System abgelenkt ist. Rumar (2003) sieht zwei Lernaufgaben, die der Fahrer zusätzlich zur
Fahraufgabe bei der Gewöhnung an das Nachtsichtsystem bewältigen muss: er muss sein
Blickverhalten verändern, um Informationen von dem Display abzulesen und er muss lernen,
welche Informationen auf dem Display dargeboten werden und welche nicht. Die zweite Auf-
gabe ist sicherlich bei passiven Nachtsichtsystemen schwieriger als bei aktiven.
In der Literatur wird eine Reihe von Problemen formuliert, die durch die Nutzung von Infra-
rot-Nachtsichtsystemen auftreten können (Rumar, 2003; Gish et al., 1999):
• Sieht der Betrachter zu lange auf das Display, werden Informationen, die nur durch direk-
ten Blick durch die Windschutzscheibe oder auf anderem Wege erhalten werden können,
übersehen. Insbesondere Objekte im peripheren Sichtfeld könnten aufgrund des bei der
Systemnutzung auftretenden Tunnelblicks übersehen werden.
• Bessere Sicht durch das System und ein Gefühl von höherem Komfort können zu höherer
Fahrgeschwindigkeit führen (Risikokompensation). Dieser Aspekt beruht auf der von Wil-
de (Wilde & Kunkel, 1984) formulierten Theorie der Risikohomöostase (siehe Kap. 2.2.2).
Wird einem Fahrer zusätzliche Information bereitgestellt, verändert sich seine Risikowahr-
nehmung. Diesen Vorteil wird er wenigstens teilweise durch ein größeres Risikoverhalten
ausgleichen.
• Das System verlangt eine erhöhte mentale Beanspruchung, wodurch geringere Ressourcen
für die Fahraufgabe vorhanden sind. Beispielsweise zeigt eine Studie von Ward, Stapleton
und Parkes (1994, zitiert nach Rumar, 2003, S. 5), dass sich die mentale Beanspruchung
durch die Nutzung eines aktiven Nachtsichtsystems erhöhte.
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
24
Rumar (2003) formuliert fünf Forderungen für die Entwicklung von Nachtsichtsystemen:
• Die Fahrgeschwindigkeit sollte durch das System nicht erhöht werden.
• Durch das System sollte eine möglichst geringe Ablenkung erfolgen.
• Die Nutzung des Systems sollte nicht zu viele kognitive Ressourcen benötigen.
• Durch das System sollte der Fahrer möglichst gering beansprucht werden.
• Das System sollte insbesondere älteren Fahrern Nutzen bringen.
Einige Autoren sind der Meinung, dass eine zusätzliche Bereitstellung von optischen Informa-
tionen im Fahrzeug zu einem Sicherheitsrisiko führt. Beispielsweise postuliert Bielaczek
(1999):
„Der optische Sinneskanal ist weitgehend ausgelastet und erlaubt keine zusätzliche Be-
lastung mehr, ohne dass dies negative Folgen für die Sicherheit beim Kraftfahrzeugfüh-
ren mit sich bringen würde.“ (Bialaczek, 1999, S. 717)
Auch Kiefer (1995) sieht als mögliches Problem bei der Nutzung eines Nachtsichtsystems
eine verminderte Aufmerksamkeit in Bezug auf Ereignisse, die sich außerhalb des Blickwin-
kels des Systems ereignen. Der Autor zieht daraus den Schluss, dass der Fahrer wissen muss,
in welchen Situationen er das System nutzen sollte und wann ein Blick durch die Windschutz-
scheibe bessere Informationen liefert:
„Furthermore, in order for drivers to take full advantage of a VES and minimalize any
potential costs of VES usage, they will need to clearly understand when and how to use
the VES, and the important perceptual differences between direct view and thermal im-
agery.“ (Kiefer, 1995, S. 1100)
Eine Betrachtung der Literatur zeigt also, dass es für den Fahrer und dessen Sicherheit wichtig
ist, Strategien zur richtigen Nutzung eines Infrarot-Nachtsichtsystems auszubilden.
2.1.4 Fazit
Die zitierten Studien zeigen eine generelle Akzeptanz von Infrarot-Nachtsichtsystemen durch
die Probanden. Hauptfokus der meisten durchgeführten Studien ist die Bewertung der Verän-
derung der Wahrnehmungs- und Erkennensdistanz von Fußgängern und Objekten durch die
Nutzung des Systems. Hier zeigte sich eine Erhöhung der Distanzen durch das FAS. Ein po-
tentieller Nutzen eines solchen Systems für die Verkehrssicherheit konnte somit belegt wer-
den. Fast alle diese Ergebnisse beruhen aber auf Simulatorstudien oder Untersuchungen auf
abgesperrten Versuchsstrecken. Es fehlen Feldstudien, die die Übertragbarkeit dieser Er-
kenntnisse auf Fahrten im realen Straßenverkehr zeigen.
2.1 FAHRERASSISTENZSYSTEME ZUR VERBESSERUNG DER VISUELLEN WAHRNEHMUNG
25
Die Untersuchungen ergaben aber auch, dass einige, insbesondere ältere Probanden, im Rah-
men der Versuchsfahrt das System gar nicht nutzen und somit auch davon nicht profitieren
konnten. Hier stellt sich die Frage, ob diese Fahrer generell das Infrarot-Nachtsichtsystem
nicht verwendeten oder lediglich eine längere Gewöhnungszeit an das System benötigen, weil
sie es beispielsweise in der ersten Zeit aus Unsicherheit nicht wagen, ihren Blick auf das Dis-
play zu richten oder die Vorteile des Fahrerassistenzsystems nicht erkennen. Diese Frage ist
mit einer einmaligen Versuchsfahrt nicht zu beantworten, sondern die Nutzung muss über
mehrere Fahrten hinweg analysiert werden.
Es fehlen bislang Studien, die sich damit beschäftigen, wie die Fahrer ein Infrarot-
Nachtsichtsystem nutzen. Interessant ist hierbei beispielsweise die Fragestellung, in welchen
Situationen (z. B. Abhängigkeit der Systemnutzung vom Straßentyp und vom Streckenver-
lauf) das FAS genutzt wird.
Wichtig ist hierbei die Analyse der Nutzungsstrategien (siehe Kap. 2.2) nicht nur im Rahmen
einer einmaligen Versuchsfahrt, sondern über einen längeren Zeitraum. Es ist davon auszuge-
hen, dass die Fahrer diese erst im Rahmen des Gewöhnungsprozesses an ein neues Fahreras-
sistenzsystem ausbilden und verändern.
Eine Bewertung der potentiellen Sicherheitsgefährdung durch die Nutzung eines neuen Fah-
rerassistenzsystems im Rahmen einer Evaluationsstudie ist nur durch die Erhebung quantitati-
ver Daten der Systemnutzung möglich. Bei einem visuellen Fahrerassistenzsystem wie dem
Infrarot-Nachtsichtsystem ist es wichtig, die Dauer zu untersuchen, die der Fahrer benötigt,
um Informationen von dem Display abzulesen. Lange Blickabwendungen von der Fahrbahn
können zu einer Gefährdung durch die Systemnutzung führen. Daher müssen Blickabwen-
dungszeiten und Häufigkeit der Systemnutzung quantitativ erfasst werden. Hierzu fehlen bis-
her empirische Forschungen.
Für die Beantwortung der beschriebenen offenen Forschungsfragen sind geeignete empirische
Forschungsmethoden notwendig. Bislang gibt es keine Ergebnisse dazu, welche Forschungs-
methoden zur Untersuchung der Gewöhnungsprozesse an ein neues Fahrerassistenzsystem
sowie der Nutzung eines solchen Systems im Straßenverkehr geeignet sind. Zwei empirische
Studien der vorliegenden Arbeit beschäftigen sich daher mit der Frage, mit welchen Metho-
den die Strategien bei der Nutzung eines Infrarot-Nachtsichtsystems erfasst werden können.
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
26
2.2 Nutzungsstrategien
Hersteller von Infrarot-Nachtsichtsystemen beurteilen die Auswirkungen dieses Fahrerassis-
tenzsystems auf den Straßenverkehr euphorisch und prognostizieren eine Änderung des Fahr-
verhaltens durch dessen Verwendung:
„[...] Night Vision has made an historic milestone in vehicle safety. Night Vision is
truly changing the way people drive at night.“ (Klapper, Kyle, Nicklin & Kormos, o. J.,
S. 5)
Es stellt sich die Frage, inwieweit eine solche Einschätzung realistisch ist. Antworten darauf,
ob Fahrer tatsächlich ihre Fahrweise durch die Verwendung eines neuen Systems so ändern,
dass dies für sie und für andere Verkehrsteilnehmer zu einer Verbesserung der Verkehrssi-
cherheit führt, können nur durch aufwendige empirische Untersuchungen gegeben werden.
Gegenstand einer solchen Studie sollten die Strategien zur Nutzung des neuen Fahrerassis-
tenzsystems sein. Zu beantworten ist beispielsweise, ob und in welchen Situationen der Fahrer
das System verwendet, wie lange er benötigt, um Informationen abzulesen und ob es zu Prob-
lemen beim Umgang mit dem FAS kommt. Somit wird unter dem Begriff Nutzungsstrategie
die Verwendung des Infrarot-Nachtsichtsystems verstanden (siehe Kap. 2.2.1). Interessant ist
hierbei insbesondere auch die Frage, wie sich Strategien bei der Nutzung eines neuen Assis-
tenzsystems herausbilden, da es in dieser Lernphase möglicherweise zu einer Sicherheitsge-
fährdung kommen kann.
Von den Nutzungsstrategien muss das in der Literatur häufig verwendete Konstrukt Verhal-
tensadaptation begrifflich abgegrenzt werden (siehe Kap 2.2.2). Hierunter wird in der Regel
die aus der Nutzung beispielsweise eines neuen Fahrerassistenzsystems resultierende Verhal-
tensänderung in Bezug auf die Fahraufgabe selber verstanden. Untersucht wird in diesem
Kontext z. B. wie sich Fahrgeschwindigkeit oder Abstandsverhalten durch ein neues System
im Fahrzeug verändern. Die Untersuchung der Verhaltensadaptation ist somit ein wichtiger
Aspekt bei der Evaluation neuer Fahrerassistenzsysteme insbesondere im Hinblick auf deren
positiven oder negativen Einfluss auf die Verkehrssicherheit. Auf Verhaltensadaptationen im
Kontext der Nutzung von Fahrerassistenzsystemen wird in Kapitel 2.2.2 eingegangen.
2.2.1 Ausbildung von Strategien bei der Nutzung eines neuen Fahrerassis-
tenzsystems
Es liegen derzeit wenige Untersuchungen zur Ausbildung von Nutzungsstrategien beim Um-
gang mit Fahrerassistenzsystemen vor. Bereits durchgeführte Studien beschäftigen sich bei-
spielsweise mit der Erlernbarkeit von Menüsystemen (Totzke, Meilinger & Krüger, 2003) und
2.2 NUTZUNGSSTRATEGIEN
27
dem Kompetenzerwerb im Umgang mit Navigationssystemen im Kraftfahrzeug (Jahn et al.,
2004).
Da bislang keine empirischen Untersuchungen zu Nutzungsstrategien bei Infrarot-
Nachtsichtsystemen veröffentlicht wurden, werden im Folgenden beispielhaft Ergebnisse von
Studien zu anderen Fahrerassistenzsystemen dargestellt.
Die Nutzung von visuellen Fahrerassistenzsystemen ist eine komplexe kognitive Aufgabe.
Das Erlernen einer solchen Fähigkeit kann durch eine Potenzfunktion beschrieben werden
(Anderson 2000). Newell und Rosenbloom (1981) bezeichnen die Funktion der Übung der
Gedächtnisleistung als Potenzgesetz der Übung (Law of Practice). Mit fortschreitender
Übung verringert sich die Zeit, die für die Aufgabenbearbeitung benötigt wird. Zu Übungsbe-
ginn ist dieser Effekt noch hoch, im Verlauf der Übung verringert er sich jedoch, d. h. der
Übungseffekt pro Einheit wird im Laufe des Lernprozesses immer geringer.
Nach dem Potenzgesetz der Übung gilt für die Bearbeitungszeit T einer Aufgabe:
α
−
=BNT
N = Anzahl der Wiederholungen
B = Geschwindigkeit der ersten Bearbeitung
α = Steigung der Funktion
Die bereits oben genannten Studien zur Erlernbarkeit von Menüsystemen (Totzke et al., 2003)
und zum Kompetenzerwerb beim Umgang mit Navigationssystemen (Jahn et al., 2004) be-
schreiben eine Eignung des Potenzgesetzes der Übung zur Beschreibung von Kompetenzer-
werbsverläufen von Fahrerinformationssystem-Funktionen. Ob sich diese Ergebnisse auch auf
Infrarot-Nachtsichtsysteme übertragen lassen, wurde noch nicht untersucht.
Dingus, Hulse, Mollenhauer, Fleischman, McGehee & Manakkal (1997) betrachteten in einer
Feldstudie die Auswirkungen eines Gewöhnungsprozesses auf den Umgang mit einem Navi-
gations- und Informationssystem. Bei der ersten Versuchsfahrt nutzten die Versuchspersonen
erstmalig das System. Bei der zweiten Versuchsfahrt hatten die Probanden bereits durch die
erste Fahrt und dadurch, dass sie das System sechs Wochen lang jeden Tag privat nutzen
konnten, Erfahrungen gesammelt und sich an den Gebrauch des Navigations- und Informati-
onssystems gewöhnt. Die Nutzungsdauer des Systems in den sechs Wochen lag zwischen
41 min und 28 h. Die zweite Versuchsfahrt zeigte, dass die Probanden sich inzwischen an das
System gewöhnt und Nutzungsstrategien für einen effizienteren Umgang entwickelt hatten.
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
28
Die erfahrenen Fahrer schauten seltener auf das System und die Blickdauer war signifikant
geringer als bei den unerfahrenen Versuchspersonen. Dingus et al. erwähnen zusätzlich, dass
die geringere Nutzungshäufigkeit und -dauer auch dadurch bedingt sein könnte, dass das Sys-
tem beim ersten Mal aus Neugierde genutzt wurde. Später, wenn dieser Neuigkeitseffekt ab-
geklungen ist, kam es dann zu einer geringeren Nutzung. Die Autoren gehen bei den beobach-
teten Veränderungen von einer Kombination aus beiden Effekten aus.
Winner, Bartheneier, Fecher und Luh (2003) formulierten die in Abb. 2.4 dargestellte subjek-
tive Lernkurve bei der Gewöhnung an ein Fahrerassistenzsystem, das ACC5 (Adaptive Cruise
Control). Probanden zeigen zu Beginn von Versuchsfahrten zuerst eine skeptische Haltung
gegenüber der neuen Technik. Diese weicht einer „euphorischen“ Phase, wenn die Versuchs-
personen die neuen Funktionalitäten des Systems zum ersten Mal kennen lernen. In einem
nächsten Schritt erfahren sie dann die Grenzen und eventuelle Mängel des Systems, so dass
die Zufriedenheit sinkt. Dem schließt sich eine Lernphase an, in der die Probanden Feinheiten
des Systems erkennen und Nutzungsstrategien ausbilden. In diesem Gewöhnungsprozess
steigt die Zufriedenheit wieder an.
Abb. 2.4: Subjektive Lernkurve bei der Gewöhnung an ein Fahrerassistenzsystem
(Winner, Bartheneier, Fecher & Luh, 2003, S. 4)
Eine weitere Studie zu Lerneffekten wurde im Projekt Seneca (Speech control modules for
Entertainment, Navigation and communication Equipment in CArs) zur Evaluation eines
Spracheingabesystems für Kraftfahrzeuge durchgeführt (Engeln, 2003). Für die Längsschnitt-
beobachtung fuhren die Probanden viermal mit einem Versuchsfahrzeug. Zwischen den Un-
5 Beim ACC handelt es sich um einen Abstandsregeltempomat. Mittels eines Sensors wird Position und
Geschwindigkeit des vorausfahrenden Fahrzeugs ermittelt und dann die Geschwindigkeit und der Abstand
adaptiv mit Motor- und Bremseingriff geregelt. Eine andere Bezeichnung ist automatische Distanzregelung
(ADR).
2.2 NUTZUNGSSTRATEGIEN
29
tersuchungen lag je eine Woche, in denen die Probanden das Fahrzeug zur Nutzung ein bis
zwei Tage zur Verfügung hatten. Die Ergebnisse zeigten bei manueller Systembedienung eine
klassische Lernkurve mit zunächst stark abnehmendem und dann asymptotisch geringer wer-
dendem Zeitbedarf. Die sprachliche Eingabe zeigte diesen Effekt nicht. Dies lag darin be-
gründet, dass bei der letzten Versuchsfahrt die Spracheingabe durch starken Regen gestört
war, wodurch sich der Zeitbedarf für die Aufgabe erhöhte. Problematisch bei der Verallge-
meinerung dieser Ergebnisse ist zudem, dass die Studie mit lediglich zwei Probanden durch-
geführt wurde, da eine größere Stichprobe aufgrund des Untersuchungsaufwandes nicht mög-
lich war.
Sullivan et al. (2004) formulieren zwei mögliche Nutzungsstrategien, die Fahrer bei der Ver-
wendung eines Infrarot-Nachtsichtsystems aufweisen könnten:
• Der Fahrer schaut in Abhängigkeit von der jeweiligen Situation ins Display, wenn die
Sichtweite eingeschränkt ist. Problem bei dieser Strategie ist, dass der Fahrer registrieren
muss, wann die Sichtweite eingeschränkt ist oder Gefahrensituationen auftauchen könn-
ten.
• Der Fahrer schaut periodisch und situationsunabhängig ins Display. Diese Strategie würde
wahrscheinlich mehr Blicke auf das Display erfordern, aber dazu führen, dass von den ge-
samten Vorteilen des Systems profitiert werden könnte.
Eine resümierende Betrachtung der Literatur zur Ausbildung von Nutzungsstrategien zeigt,
dass bislang keine empirischen Studien zum Prozess der Gewöhnung an ein Infrarot-
Nachtsichtsystem vorliegen. Bereits durchgeführte Untersuchungen beschäftigen sich mit dem
ACC sowie Navigations-, Informations- und Kommunikationssystemen. Einige Autoren ver-
suchen den Lernprozess der Nutzung eines neuen Fahrerassistenzsystems quantitativ zu be-
schreiben und geben bei der manuellen Bedienung von FAS eine klassische Lernkurve an
bzw. stellen die Eignung des Potenzgesetzes der Übung zur Beschreibung des Prozesses des
Kompetenzverlaufs dar. Andere empirische Studien beschäftigen sich mit der Beschreibung
der Ausbildung von Strategien bei der Nutzung von Assistenzsystemen. Die Ergebnisse zei-
gen, dass sich die Nutzungsstrategien erst im Rahmen der Gewöhnung an das neue FAS aus-
bilden.
2.2.2 Verhaltensadaptation
In diesem Kapitel erfolgt zunächst eine Definition des Begriffs Verhaltensadaptation. Danach
werden verschiedene Theorien und Modelle zu dieser Thematik vorgestellt. Anschließend
wird ein Überblick über empirische Studien zur Verhaltensadaptation gegeben.
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
30
Ein wichtiger Aspekt bei der Evaluation von neuen Systemen für das Fahrzeug ist die Frage,
wie ein Fahrer sein Fahrverhalten bei der Nutzung der neuen Technologie ändert bzw. welche
Auswirkungen ein FAS auf das Verhalten des Fahrers hat (Parks et al., 1995). In der Ver-
kehrspsychologie wird für diesen Vorgang häufig der Begriff Adaptation verwendet. Dabei
wird dieser Begriff lediglich auf den Straßenverkehr bezogen und zumeist deskriptiv und
nicht im Sinne eines theoretischen Konzeptes oder erklärenden Konstruktes verwendet (Pfaf-
ferott & Huguenin, 1991). Die OECD definiert 1990 den Vorgang der Anpassung wie folgt:
„Adaptation ist untendiertes Verhalten, das auftreten kann, wenn im Mensch-Straße-
Fahrzeug-System Veränderungen eingeführt werden. Adaptation tritt als Reaktion der
Verkehrsteilnehmer auf Veränderungen im Verkehrssystem auf; dabei werden persönli-
che Bedürfnisse befriedigt, was zu Wirkungen führen kann, die sich auf einem Konti-
nuum von positiv bis negativ auf die Sicherheit lokalisieren lassen.“ (Pfafferott & Hu-
guenin, 1991, S. 71f.)
Adaptationsprozesse bei der Einführung neuer Fahrerassistenzsysteme können sich dieser
Definition entsprechend sowohl positiv als auch negativ auf die Verkehrssicherheit auswir-
ken. Zur Erklärung dieses Phänomens wurden in der Literatur verschiedene Theorien zur
Verhaltensadaptation aufgestellt, von denen einige in den folgenden Kapiteln kurz dargestellt
werden.
Theorie der Risikohomöostase
In seiner Theorie der Risikohomöostase geht Wilde (Wilde & Kunkel, 1984) davon aus, dass
Fahrer versuchen, ein Gleichgewicht zwischen der objektiven Unfallrate und jener Unfallrate
zu erreichen, die sie auf der Grundlage ihres „Niveaus des tolerierten Risikos“ (Wilde & Kun-
kel, 1984, S. 54) für akzeptabel halten. Im Hinblick auf Unfallzahlen bedeutet dies, dass Maß-
nahmen zur Reduktion des objektiven Risikos nicht unweigerlich zu einer erhöhten Sicherheit
führen, sondern durch Verhaltensänderung lediglich das bisherige Risikomaß wiederherge-
stellt wird. Folglich müssen zu einer Reduktion der Unfalldaten neben der Einführung von
technischen Verkehrssicherheitsmaßnahmen auch Maßnahmen zur Veränderung der Risiko-
bereitschaft und Risikoeinschätzung durchgeführt werden.
Zero-risk theory of driver behavior
Näätänen und Summala (1976) gehen in ihrer Theorie des Risikoverhaltens davon aus, dass
Fahrer allgemein Verhaltensweisen meiden, die bei ihnen Furcht auslösen. Menschen wollen
durch das Autofahren ihre Mobilitätsmotive durch schnelles und teilweise gefahrenvolles Au-
tofahren befriedigen. Eingeschränkt wird die Befriedigung dieser Motive, indem die Fahrer
ihre Fahrweise so wählen, dass sie ihres Erachtens dabei kein Unfallrisiko eingehen. Laut des
Modells geschehen Unfälle deshalb, weil die Fahrer ihre eigenen Fähigkeiten zu hoch ein-
schätzen und somit von einem zu geringen persönlichen Risiko ausgehen. Außerdem nehmen
Personen häufig ihre gefahrene Geschwindigkeit zu gering wahr und unterschätzen die Stärke
2.2 NUTZUNGSSTRATEGIEN
31
der Auswirkung eines potentiellen Unfalls. Die Einführung von Fahrerassistenzsystemen kann
nach dieser Theorie also auch zu einer Erhöhung des subjektiven Eindruckes der eigenen Fä-
higkeiten beim Fahren führen und bei einer falschen Einschätzung und einhergehender Ver-
haltensadaptation somit auch zu einem höheren Unfallrisiko führen.
Modell der subjektiven und objektiven Sicherheit
Klebelsberg (1982) geht in seinem Modell der subjektiven und objektiven Sicherheit von ei-
ner Differenzierung des Sicherheitsbegriffs aus. Dabei stellt er die subjektiv erlebte Sicherheit
(Sicherheitsgefühl) physikalisch messbaren Formen der Sicherheit, wie beispielsweise Be-
schleunigungskräfte und Haftreibung, gegenüber. Grundlage des Modells sind folgende Pos-
tulate:
• Sicherheit hängt weder allein von der subjektiven noch von der objektiven Sicherheit ab,
sondern von der Beziehung der beiden zueinander.
• Richtiges Fahrverhalten liegt dann vor, wenn die objektive Sicherheit mindestens gleich
groß ist wie die subjektive.
Verhaltensadaptation kann nach diesem Modell als eine „Auseinandersetzung zwischen der
Kognition des objektiven und dem subjektiven Risiko interpretiert werden“ (Pfafferot & Hu-
guenin, 1991, S. 78). Bei einer Weiterentwicklung des Fahrzeugs ist somit immer auch der
Faktor Mensch zu berücksichtigen, da sich sonst der Begriff „‘das sichere Fahrzeug’ als Fik-
tion erweisen [wird]“ (Klebelsberg, 1982). Problematisch ist es auch, wenn durch falsche oder
ungenügende Darstellung der Wirkungsweise eines neuen Systems die subjektive Sicherheit
zu stark erhöht wird und es damit zu einer unangemessenen Verhaltensadaptation kommt.
Allen Modellen gemeinsam ist, dass als zentraler Punkt für eine Verhaltensänderung die Mo-
tivation in Zusammenhang mit einem veränderten Risiko beziehungsweise einer veränderten
Risikowahrnehmung anzusehen ist. Weller und Schlag (2004) resümieren bei der Betrachtung
verschiedener Modelle zur Verhaltensadaptation, dass keine dieser Theorien in der Lage ist,
die Verhaltensadaptation an ein neues System ausreichend zu erklären. Insbesondere kann
keines dieser Modelle Verhaltensadaptationen prognostizieren, was für die Evaluation von
Fahrerassistenzsystemen im Entwicklungsprozess von großer Bedeutung wäre.
Einige Autoren versuchen aber, Variablen zu beschreiben, die den Prozess der Verhaltens-
adaptationen beeinflussen. Beispielsweise formulieren Stanton und Young (1998) sieben psy-
chologische Parameter, die einen Einfluss auf die Vorhersage von Adaptionen und die Bewer-
tung von neuen Systemen haben:
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
32
• Locus of Control: Ist der Fahrer der Meinung, dass er weiterhin die Kontrolle hat oder dass
das Fahrzeug teilweise die Kontrolle übernimmt?
• Trust: Vertraut der Fahrer dem System und entspricht dieses Vertrauen den realen System-
eigenschaften?
• Situational Awareness: In welchem Ausmaß verfügt der Fahrer über Situationsbewusst-
sein, weiß der Fahrer beispielsweise, wann er in einer bestimmten Situation eingreifen
muss?
• Mentale Repräsentationen: Stimmen die Vorstellungen des Fahrers über die Eigenschaften
des Systems mit den realen Eigenschaften überein?
• Workload: Wie hoch ist das Ausmaß der Beanspruchung durch das System?
• Feedback: Informiert das System den Fahrer über seine Aktionen und wie wird diese
Rückmeldung gegeben?
• Stress: Unterforderung führt zu einer schlechteren Fahrperformance als Überforderung.
Erreicht der Fahrer den optimalen Stresslevel beim Fahren?
Außerdem haben folgende Größen einen Einfluss auf den Prozess der Verhaltensadaptation an
eine neue Technik (Weller & Schlag, 2004):
• Soziale und verkehrsdemographische Merkmale, beispielsweise Alter, Geschlecht und
Fahrerfahrung
• Persönlichkeitsmerkmale wie beispielsweise Sensation Seeking
• Situative Gegebenheiten wie Zeitdruck und Müdigkeit
Weller und Schlag (2004) formulierten basierend auf bisherigen Forschungsergebnissen ein
zusammenfassendes Prozessmodell der Verhaltensadaptation (Abb. 2.5).
2.2 NUTZUNGSSTRATEGIEN
33
Abb. 2.5: Prozessmodell der Verhaltensadaptation (Weller & Schlag, 2004, S. 357)
VA = Verhaltensadaptation
Dieses Modell berücksichtigt den Einfluss verschiedener Variablen auf eine mögliche Verhal-
tensadaptation. Ausgangspunkt ist eine Veränderung am Fahrzeug, wodurch es zu einer ob-
jektiven Erweiterung des Handlungsspielraums kommt. Das Modell zeigt, dass es für eine
Adaptation des Fahrverhaltens bei der Verwendung eines neuen Fahrerassistenzsystems neben
dieser objektiven Erweiterung des Handlungsspielraums auch zu einer Wahrnehmung dessel-
ben sowie eines nutzungsbedingten Benefits durch den Fahrer kommen muss. Ob es zu dieser
Wahrnehmung kommt, hängt von unterschiedlichen Parametern, wie beispielsweise Fahrerei-
genschaften und dem Fahrer bereitgestellte Informationen über die Veränderungen, ab. In
welchem Ausmaß der Fahrer einen subjektiven Nutzen in der Verhaltensadaptation sieht, wird
von Personenmerkmalen des Fahrers, von der Fahrmotivation und von der psychologischen
Systemwirkung (z. B. Veränderung des Vertrauens in das System) beeinflusst.
Es wurden bereits einige Untersuchungen zur Verhaltensadaptation bei der Nutzung von Fah-
rerassistenzsystemen durchgeführt. Ein sehr häufig untersuchtes System (z. B. Hoedemaeker
& Brookhuis, 1998; Hogema, van Arem, Smulders & Coëmet, 1997) ist das ACC (Adaptive
Cruise Control), da dieses bereits seit einigen Jahren im Handel erhältlich ist. Im Folgenden
werden beispielhaft einige Studien zur Verhaltensadaptation dargestellt:
Hoedemaeker und Brookhuis (1998) gingen der Frage nach, wie sich das Fahrverhalten durch
das Vorhandensein eines ACC-Systems verändert. Zur Klärung dieser Frage führten sie eine
Simulatorstudie mit 38 Versuchspersonen durch. Die Ergebnisse zeigten, dass die mittlere
Fahrgeschwindigkeit ohne ACC 107 km/h betrug, während die Fahrer mit dem System im
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
34
Mittel 115 km/h fuhren. Auch bei Fahrern, die normalerweise bereits eher schnell fahren,
nahm die Geschwindigkeit mit ACC nochmals zu. Eine weitere Auswirkung der Nutzung des
ACC-Systems zeigte sich in der Zeitspanne, die die Fahrer auf der linken Fahrspur verweilten.
Fahrer mit ACC benutzen einen höheren Prozentsatz der Fahrzeit die linke Fahrspur als Fah-
rer ohne ACC und zeigten eine höhere Standardabweichung der lateralen Position auf dem
rechten Fahrstreifen. Außerdem waren beim Fahren mit ACC im Falle einer Notbremsung
eine höhere maximale Bremsung und ein geringerer Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug
zu beobachten.
In einer Feldstudie von Sagberg, Fosser und Saetermo (1997) mit 213 Taxis zeigte sich, dass
Fahrer mit ABS kürzere zeitliche Abstände zum Vordermann hielten als Fahrer ohne ABS. Es
wurden keine Unterschiede in der Fahrgeschwindigkeit gefunden. Die Autoren bemerken
aber, dass aufgrund des starken Verkehrs während des Untersuchungszeitraums die Fahrer
vielleicht gar nicht die Möglichkeit hatten, so schnell zu fahren, wie sie gerne gewollt hätten.
Nilsson und Alm (1996) untersuchten im Rahmen einer Simulatorstudie die Auswirkungen
eines Vision Enhancement Systems (VES) auf das Fahrverhalten bei Nebel. Dabei betrachte-
ten sie die Parameter Geschwindigkeit, Spurhaltung, Reaktionszeit und Abstand. Außerdem
wurde die Beanspruchung beim Fahren bei klarer Sicht und bei Nebel verglichen. 24 Ver-
suchspersonen fuhren bei unterschiedlichen Sichtbedingungen: (1) Gute Sichtbedingungen
(480 m), (2) Nebel mit einer Sichtweite von 50 m und (3) Nebel mit einer Sichtweite von 50
m und Unterstützung eines VES. In der dritten Bedingung wurde den Probanden ein Schwarz-
weißbild der Fahrszenerie auf einem Display präsentiert, auf dem dieselben Sichtbedingungen
wie unter den Versuchsbedingungen (1) simuliert wurden. Bei der Studie wurden Verände-
rungen im Fahrverhalten durch den Computer des Simulators erfasst. Darüber hinaus wurde
die subjektive Beanspruchung durch den NASA-TLX (National Aeronautics and Space Ad-
ministration-Task Load IndeX) erhoben. Die Ergebnisse zeigten folgende Änderungen des
Fahrverhaltens:
• Die Fahrgeschwindigkeit lag beim Fahren mit dem Vision Enhancement System zwischen
der gefahrenen Geschwindigkeit bei der Versuchsbedingung Fahren bei klarer Sicht und
der Versuchsbedingung Fahren bei Nebel ohne Vision Enhancement System.
• Beim Fahren mit dem System gab es die größten Variationen in der lateralen Fahrposition.
• Die Probanden waren beim Fahren mit Unterstützung in der Lage, schneller zu reagieren
als bei der Nebelfahrt ohne Hilfe.
• Eine Verlängerung der Reaktionszeit beim Fahren mit dem System im Vergleich zum Fah-
ren bei klarer Sicht wurde nicht beobachtet.
• Der Grad der Beanspruchung erhöhte sich durch die Nutzung des Systems nicht.
2.2 NUTZUNGSSTRATEGIEN
35
Kritisch muss zu dieser Studie angemerkt werden, dass es mit einem realen aktiven Infrarot-
Nachtsichtsystem nicht möglich ist, bei Nebel mehr zu sehen als durch die Windschutzschei-
be, da durch den Nebel eine Blendung auftritt, die einer Nebelfahrt mit Fernlicht entspricht.
Eine bessere Sicht bei Nebel durch ein Infrarot-Nachtsichtsystem ist sicherlich auch nicht
wünschenswert, da ein hohes Gefahrenpotential zu befürchten wäre, wenn im Straßenverkehr
bei sehr schlechten Sichtbedingungen ein Verkehrsteilnehmer mit einem Fahrerassistenzsys-
tem sehr viel besser sehen könnte als Fahrer ohne System. Dies würde die Gefahr bergen, dass
die Person mit der besseren Sicht zu schnell für die anderen Verkehrsteilnehmer fahren wür-
de.
Eine häufig geäußerte Befürchtung bei der Diskussion über Nachtsichtsysteme ist die Erhö-
hung der Fahrgeschwindigkeit als Resultat der erhöhten Sichtweite. Hollnagel und Källham-
mer (2002) beobachteten in ihrer Simulatorstudie keine höhere Fahrgeschwindigkeit bei der
Nutzung dieses Fahrerassistenzsystems.
Färber und Färber (2004) führten eine Feldstudie mit 36 Probanden zu Auswirkungen ver-
schiedener Informationsmanagement-Systeme auf das Verhalten und die Verkehrssicherheit
durch. Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass die Entlastung durch Unterstützungsmana-
gement oder Unterstützungssysteme wie ACC zu einer Verhaltensadaptation führt. Von den
Fahrern wird ein konstantes Beanspruchungsniveau hergestellt und sie nutzen die Entlastung,
die durch Informationsmanagement- und Unterstützungssysteme geboten wird, für eine Ver-
änderung ihres Verhaltens. Beispielsweise führt die Entlastung durch Informationsmanager
teilweise zu höheren Fahrgeschwindigkeiten auf Autobahnen. Aber Verstöße gegen Verkehrs-
regeln nehmen durch Verwendung eines Informationsmanagers ab, so dass trotzdem von ei-
nem Sicherheitsgewinn ausgegangen werden kann.
Zusammenfassend kann gesagt werden, dass zur Beschreibung der Verhaltensadaptation bei
der Nutzung neuer Technologien verschiedene Theorien und Modelle existieren. Dabei haben
unterschiedliche Parameter, wie beispielsweise Persönlichkeitsmerkmale, einen Einfluss auf
das Ausmaß der durch die Nutzung resultierenden Adaptation. Die zitierten empirischen Stu-
dien zeigen, dass die durch die Einführung von neuen Assistenzsystemen einsetzenden Adap-
tationsprozesse sowohl zu positiven als auch zu negativen Auswirkungen auf das Fahrverhal-
ten und damit auch auf die Verkehrssicherheit führen können.
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
36
2.2.3 Fazit
Es gibt bislang wenige Untersuchungen zur Ausbildung von Nutzungsstrategien bei Fahreras-
sistenzsystemen. Insbesondere fehlen Studien, die die Veränderung von Nutzungsstrategien
im Rahmen eines Gewöhnungsprozesses an ein neues System über mehrere Fahrten untersu-
chen.
Empirische Studien beispielsweise zum Umgang mit Navigationssystemen zeigen eine Eig-
nung des Potenzgesetzes der Übung zur Beschreibung des Kompetenzerwerbs beim Umgang
mit Fahrerassistenzsystemen.
Im Verlauf des Gewöhnungsprozesses an ein FAS entwickelt sich eine effizientere Nutzung
eines Informationssystems: Die Blickhäufigkeit und die Blickdauer zur Informationsaufnah-
me werden geringer.
Es existieren noch keine Studien, die sich mit einer Übertragbarkeit dieser Ergebnisse auf die
Nutzung von Infrarot-Nachtsichtsystemen beschäftigen. Hier besteht Forschungsbedarf.
Die Nutzung eines Fahrerassistenzsystems kann Auswirkungen auf das Verhalten des Fahrers
haben. Diese Verhaltensadaptation kann positive oder negative Konsequenzen für die Ver-
kehrssicherheit haben. Die wenigen Studien mit Nachtsichtsystemen zu diesem Thema befas-
sen sich beispielsweise mit dem Einfluss der Systemnutzung auf die Fahrgeschwindigkeit. Da
es sich bei diesen Studien um Simulatorstudien handelt, ist eine Übertragbarkeit auf das Fah-
ren im realen Straßenverkehr ungeklärt. Es besteht somit die Notwendigkeit der Durchfüh-
rung von Feldstudien zur Auswirkung der Nutzung eines Infrarot-Nachtsichtsystems auf das
Fahrverhalten.
2.3 Beanspruchung
In diesem Kapitel erfolgt zunächst eine Definition der Begriffe Beanspruchung (Kap. 2.3.1)
und Komfort (Kap. 2.3.2). Danach werden in Kapitel 2.3.3 zwei Modelle zum Einfluss der
Beanspruchung auf das Fahrverhalten vorgestellt. Das Kapitel 2.3.4 stellt die Rolle der visuel-
len Beanspruchung beim Fahren eines Kfz dar. Für dieses für die Bewertung von Fahrerassis-
tenzsystemen wichtige Konstrukt liegen bisher nur wenige Forschungsergebnisse bei Infrarot-
Nachtsichtsystemen vor. Daher werden auch in diesem Kapitel zunächst Erkenntnisse, die aus
empirischen Studien mit anderen FAS gewonnen wurden, herangezogen. Studien zur Bean-
spruchung durch Infrarot-Nachtsichtsysteme werden in Kapitel 2.3.5 beschrieben.
2.3 BEANSPRUCHUNG
37
Wie bereits in der Einleitung des zweiten Kapitels dargestellt, ist die Frage der Veränderung
der Beanspruchung durch die Nutzung eines Fahrerassistenzsystems eine wichtige For-
schungsfrage bei der Evaluation dieses Systems. Ein Argument für die Einführung von FAS
ist der durch eine Reduzierung der Beanspruchung resultierende Komfortgewinn. Außerdem
wird davon ausgegangen, dass durch eine geringere Beanspruchung Unfälle vermieden wer-
den können.
Jedoch kann die Einführung eines neuen Fahrerassistenzsystems aufgrund der Darbietung
zusätzlicher Informationen durch das System auch zu einer Erhöhung der mentalen Beanspru-
chung des Fahrers führen. Somit würde ein solches System nicht zu der intendierten Bean-
spruchungsreduktion, sondern sogar zu einem Anstieg der Beanspruchung führen. Daraus
würde ein erhöhtes Sicherheitsrisiko resultieren. Dies muss bei der Entwicklung eines neuen
Fahrerassistenzsystems vermieden werden. Daher ist es wichtig, bei der Evaluation die Bean-
spruchung zu erfassen.
2.3.1 Allgemeine Definition von Beanspruchung
Grundsätzlich wird nach dem Belastungs-Beanspruchungs-Konzept begrifflich zwischen Be-
lastung und Beanspruchung unterschieden. Dabei wird als Belastung der Reiz, der aus der
Umwelt auf eine Person einwirkt und als Beanspruchung die Reaktion der Person darauf ver-
standen (Richter & Hacker, 1998; Rohmert, 1984). Die DIN EN ISO 10075-11 standardisiert
die Begriffe Psychische Belastung und Psychische Beanspruchung folgendermaßen:
Psychische Belastung (stress)
Die Gesamtheit aller erfassbaren Einflüsse, die von außen auf den Menschen zukommen und
psychisch auf ihn einwirken.
Psychische Beanspruchung (strain)
Die zeitlich unmittelbare und nicht langfristige Auswirkung der psychischen Belastung auf
die Einzelperson in Abhängigkeit von ihren eigenen habituellen und augenblicklichen Vor-
aussetzungen einschließlich der individuellen Auseinandersetzungsstrategien. Belastungen
sind unabhängig vom Individuum und objektiv und direkt messbar. Beanspruchung dagegen
hängt vom Individuum ab.
Wichtig zu beachten ist, dass somit Beanspruchung nicht nur aufgaben- sondern auch indivi-
duumspezifisch ist (Pauzié & Pachiaudi, 1997). Auch die jeweiligen situativen Bedingungen
spielen eine Rolle:
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
38
„[…] workload is not an inherent property, but rather it emerges from the interaction
between the requirements of a task, the circumstances under which it is performed, and
the skills, behaviors, and perceptions of the operator.” (Hart & Staveland, 1988, S. 140)
Im Bereich der Verkehrspsychologie spielt die mentale Beanspruchung eine zentrale Rolle.
Unter mental versteht man Beanspruchungen,
„die mit der Aktivierung verschiedenster Leistungsfunktionen des menschlichen Infor-
mationsverarbeitungssystems zusammenhängen und die die Grundlage für das subjekti-
ve Gefühl des Angestrengtseins bei der Bewältigung primär geistiger Leistungsanforde-
rungen […] liefern.“ (Manzey, 1998, S. 799)
Inhaltlich wird die mentale Beanspruchung von der physischen und der emotionalen Bean-
spruchung abgegrenzt. Gemeinsam ergeben die drei Faktoren die Gesamtbeanspruchung. Es
besteht insbesondere bei der Differenzierung der mentalen von der emotionalen Beanspru-
chung eine Schwierigkeit, die dadurch gelöst wird, dass als mentale Beanspruchung nur der
Teil der Gesamtbeanspruchung bezeichnet wird, der von einer aufgabenspezifischen Anforde-
rung und somit von der Schwierigkeit einer Aufgabe bestimmt wird (Manzey, 1998).
Beim Führen eines Kraftfahrzeugs und bei der Betrachtung von zusätzlichen Beanspruchun-
gen durch die Nutzung eines Fahrerassistenzsystems muss in der Hauptsache die mentale Be-
anspruchung betrachtet werden. Physische Beanspruchungen, beispielsweise durch das Len-
ken, die Bedienung des Fahrerassistenzsystems etc., spielen eine untergeordnete Rolle.
2.3.2 Der Komfortbegriff
Fahrerassistenzsysteme sollen die Beanspruchung des Fahrers mit dem Ziel einer Komfort-
steigerung und einer Sicherheitserhöhung vermindern. Vor diesem Hintergrund wird bei einer
psychologischen Definition des Fahrens als Arbeitshandlung, die energetische Kosten verur-
sacht, von der in Abbildung 2.6 dargestellten Argumentationskette ausgegangen (Hargutt &
Krüger, 2001):
2.3 BEANSPRUCHUNG
39
Verringerung der Schwierigkeit der FahraufgabeVerringerung der Schwierigkeit der Fahraufgabe
Verringerung Fahrerbeanspruchung
Erhöhung Fahrkomfort
Erhöhung maximale Leistungsfähigkeit
Erhöhung der Fahrsicherheit
Abb. 2.6: Argumentationskette Verringerung der Fahrerbeanspruchung
Es ist aber davon auszugehen, dass mit der zusätzlichen Informationsaufnahme zumindest in
der Gewöhnungsphase an das System eine zusätzliche mentale Beanspruchung des Fahrers
entsteht (Parks et al., 1995). Dies könnte zu einem geringeren Komfortempfinden oder sogar
zu einer Gefährdung führen.6
Einer Messung von Komfort muss zuerst eine Definition des Komfortbegriffs vorangehen.
Grundsätzlich müssen hierbei die Konstrukte Komfort und Diskomfort betrachtet werden: In
früheren wissenschaftlichen Veröffentlichungen wurde unter Komfort und Diskomfort eine
gegensätzliche Ausprägung auf derselben Skala verstanden. Diese Skala erstreckte sich von
extremem Komfort über einen neutralen Status bis zu extremem Diskomfort.
Andere Autoren definieren Komfort als die Abwesenheit von Diskomfort (Hertzberg, 1972;
zitiert nach Zhang, 1996, S. 377). Komfort ist damit ein neutrales Gefühl mit zwei diskreten
Ausprägungen: Anwesenheit von Komfort oder Abwesenheit von Komfort (= Diskomfort).
6 Eine weitere Gefahr auf die an dieser Stelle nicht eingegangen wird, ist das Problem der Unterforderung des
Fahrers durch eine Verringerung der Aufgabenschwierigkeit. Infolge der Monotonie kann es zu Vigi-
lanzproblemen kommen. Folgen könnten Sicherheitsprobleme durch verminderte Aufmerksamkeit durch Mü-
digkeit oder eine Risikokompensation sein (siehe Kap. 2.2.2).
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
40
Neuere Studien verstehen unter Komfort ein multidimensionales Konstrukt und nicht das Ge-
genteil von Diskomfort. Beispielsweise definiert Slater (1985) Komfort als
„a pleasant state of physiological, psychological and physical harmony between a
human being and the environment.” (Slater, 1985, S. 4)
Eine Weiterentwicklung des Komfortbegriffs wurde durch Zhang, Helander und Drury (1996)
geleistet. Die Autoren zeigen anhand einer empirischen Untersuchung, dass Komfort und
Diskomfort nicht auf der Achse eines Kontinuums angeordnet sind. Nach ihrer Clusteranalyse
von Begrifflichkeiten ist Komfort mit dem Aspekt des Gefallens, Diskomfort mit dem Aspekt
des Erleidens verbunden (Abb. 2.7).
Abb. 2.7: Vereinfachte Struktur der Cluster-Analyse (Zhang, Helander und Drury,
1996)
Auf der Grundlage dieser Cluster-Analyse formulierten Zhang et al. (1996) ein Komfort-
Diskomfort-Modell (Abb. 2.8). Nach diesem Modell ist es möglich, Komfort und Diskomfort
zur gleichen Zeit zu erfahren. Ein Transfer von Diskomfort zu Komfort ist im Übergang der
beiden Achsen möglich. Durch eine Reduktion von Diskomfort kann Komfort erst wahrge-
nommen werden. Während gute biomechanische Eigenschaften nicht zu einer Erhöhung des
Komfortgrads führen, würde eine schlechte Biomechanik Komfort zu Diskomfort umwan-
deln. Es wird also davon ausgegangen, dass hohe Komfortwerte nur bei geringem Diskomfort
erreicht werden können (Helander, 2003).
Diskomfort
Komfort
Müdigkeit
Ruhelosigkeit
Schmerz
Beanspruchung
Durchblutungsstörungen
Eindruck
Entlastung
Wohlbefinden
Entspannung
2.3 BEANSPRUCHUNG
41
Abb. 2.8: Komfort-Diskomfort-Modell (Zhang, Helander und Drury, 1996)
Bubb (2003a) gibt als Beispiel für das gleichzeitige Vorhandensein von Komfort und Diskom-
fort das Fahren eines Sportwagens an: Objektiv herrscht im Vergleich zu einer Limousine
bedingt durch beispielsweise harte Sitze, Schwingungen und Lärm hoher Diskomfort. Subjek-
tiv empfindet der Fahrer, resultierend aus dem „Image“ des Fahrzeuges aber Gefallen am Fah-
ren des Sportwagens, wodurch ein hohes Komfortniveau erreicht wird. Somit treten Komfort
und Diskomfort zur gleichen Zeit auf. Der Begriff Diskomfort beschreibt damit Faktoren der
Ermüdung und Biomechanik, der Begriff Komfort Wohlbefinden und Ästhetik (Helander &
Zhang, 1997).
Bei der Wahl einer Erhebungsmethode muss beachtet werden, dass Komfort und Diskomfort
mit unterschiedlichen empirischen Forschungsmethoden erfasst werden: Komfort ist ein sub-
jektives Konstrukt und kann somit durch eine Befragung ermittelt werden. Diskomfort dage-
gen ist objektiv, beispielsweise durch die Messung physiologischer Parameter, erfassbar. Da-
bei ist zu berücksichtigen, dass diese objektiv gemessenen Werte nicht mit dem Gefallen ei-
nes Probanden übereinstimmen müssen (Bubb, 2002).
2.3.3 Modelle zum Einfluss der Beanspruchung auf das Fahrverhalten
Es stellt sich die Frage, wie sich eine Beanspruchung auf das Fahrverhalten des Fahrers aus-
wirkt. Ein Modell von O’Donell und Eggemeier (1986) geht davon aus, dass die von einer
Beanspruchung bewirkte Veränderung des Fahrverhaltens von dem Grad der Beanspruchung
abhängt. Die Autoren formulieren drei unterschiedliche Kategorien des Beanspruchungslevels
(Abb. 2.9):
Übergang
Komfort
Diskomfort
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
42
• Region A (Geringer Beanspruchungslevel): Der Fahrer hat noch ausreichende Ressourcen,
um einen Anstieg der Beanspruchung zu kompensieren, so dass es noch zu keiner Ver-
schlechterung des Fahrverhaltens kommt.
• Region B (Höherer Beanspruchungslevel): Eine Erhöhung der Beanspruchung übersteigt
die Ressourcen des Fahrers, es kommt zu einer Verschlechterung der Performance.
• Region C (Sehr hohe Beanspruchung): Der Fahrer ist nicht mehr in der Lage, die Bean-
spruchung zu kompensieren und es kommt zu einer starken Verschlechterung des Fahr-
verhaltens.
Abb. 2.9: Zusammenhang zwischen Beanspruchung und Fahrperformance (O’Donell
& Eggemeier, 1986)
Nach diesem Modell kann der Fahrer also problemlos in einem gewissen Rahmen die Bean-
spruchung kompensieren, die durch die zusätzliche Informationsdarbietung eines neuen Fah-
rerassistenzsystems entsteht. Erst wenn die Beanspruchung zu hoch wird, hat dies negative
Auswirkungen auf das Fahrverhalten und damit auch auf die Sicherheit (O’Donell und Egge-
meier, 1986).
De Waard (1996) formuliert in seinem Modell des Zusammenhangs zwischen Beanspruchung
und Performance sechs verschiedene Regionen (Abb. 2.10).
Low
Performancelevel
High
Low
High
A C
B
Beanspruchungslevel
2.3 BEANSPRUCHUNG
43
Abb. 2.10: Zusammenhang zwischen Beanspruchung und Performance (De Waard,
1996)
Die Anforderungen an eine Person steigen von der Region D bis zur Region C. In der Region
D ist trotz der geringsten Anforderung die subjektiv empfundene Beanspruchung hoch und
somit die Leistung gering. Dies ist beispielsweise bei monotonen Aufgaben der Fall. Bei er-
höhter Anforderung sinkt die Beanspruchung und die Performance steigt, ist aber immer noch
vermindert (A1). In der Region A 2 entspricht die Leistung den Anforderungen optimal und
die Beanspruchung ist am geringsten. Steigt dann die Anforderung weiter an, ist die Person
zuerst noch in der Lage, dies zu kompensieren. Die Leistung bleibt auf gleichem Niveau und
die Beanspruchung steigt (A3). Kommt es nun zu noch höheren Anforderungen, resultiert
daraus ein weiterer Anstieg der Beanspruchung. Diese kann nicht mehr ausgeglichen werden
und es kommt zu einer geringeren Performance (B). In der sechsten Region (C) ist die Person
überfordert und die Leistung am schlechtesten.
2.3.4 Visuelle Beanspruchung beim Fahren eines Kfz
Das Fahren eines Kfz ist eine komplexe Aufgabe, die mentale Ressourcen des Fahrers bean-
sprucht. Nach einer Lernphase sind aber viele Fahrtätigkeiten automatisch auszuführen, so
dass der Fahrer freie Ressourcen hat, die für andere Dinge, wie beispielsweise Nahrungsauf-
nahme, Telefongespräche, Gespräche mit anderen Fahrzeuginsassen, verwendet werden kön-
nen (Rößger, 2005). Durch diese Tätigkeiten werden Ressourcen gebunden, die bei Bedarf für
die Fahraufgabe nicht zur Verfügung stehen. Dies wird als Fahrerablenkung bezeichnet. In
der Literatur werden verschiedene Fahrerablenkungsarten differenziert (Rößger, 2005):
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
44
• Visuelle Ablenkung (z. B. durch den Blick auf ein Navigationssystem)
• Akustische Ablenkung (z. B. Telefongespräche)
• Physische (manuelle) Ablenkung (z. B. Einstellen eines Radiosenders)
• Kognitive Ablenkung (durch kognitive Aufgaben, die nicht zur Fahraufgabe gehören)
Vollrath und Totzke (2000) untersuchten im Fahrsimulator den Einfluss von verschiedenen
Ablenkungsarten auf das Fahrverhalten. Den Probanden wurden drei verschiedene Kommuni-
kationsaufgaben gestellt: Eine überwiegend manuelle Aufgabe, eine überwiegend visuelle
Aufgabe sowie eine überwiegend akustische Aufgabe. Die Ergebnisse zeigten, dass bei der
manuellen Aufgabe sich die longitudinale und die laterale Kontrolle des Fahrzeugs sowohl
auf geraden als auch auf kurvigen Straßen verschlechterten. Die visuelle Aufgabenbearbei-
tung hatte dagegen lediglich Einfluss beim Fahrverhalten auf kurviger Strecke. Aber auch hier
verschlechterten sich die longitudinale und die laterale Fahrzeugführung. Bei der akustischen
Informationsverarbeitung war dies nicht zu beobachten. Es zeigte sich nur eine Erhöhung der
Geschwindigkeitsschwankungen. Somit sollten Informationen im Fahrzeug, wenn möglich,
akustisch dargeboten werden, da dies das Fahrverhalten am wenigsten negativ beeinflusst.
Synonym zum Begriff Fahrerablenkung wird in der Literatur häufig der Begriff Fahrerbean-
spruchung verwendet. Gelau (2004) problematisiert, dass es in der Literatur noch keine ver-
wendbare Definition des Begriffs Fahrerablenkung gibt. Er schlägt vor, zur Beschreibung der
Auswirkung von Informations- und Kommunikationstechnologien auf den Fahrer, das Be-
lastungs- und Beanspruchungskonzept aus der Ergonomie heranzuziehen:
„Wenn […] der Begriff Fahrerablenkung verwendet wird, sind damit durch Eigen-
schaften der Person vermittelte Wirkungen von Belastungen – also Beanspruchungen –
gemeint, die aus den Anforderungen der Aufgaben entstehen, die dem Fahrer neben der
reinen Fahrtätigkeit im Fahrzeug gestellt werden oder die er sich selbst stellt.“ (Gelau,
2004, S. 299)
Diese Definition wird auch in dieser Arbeit verwendet.
Die Beanspruchungsart, welche die größte Relevanz bei der Nutzung eines Infrarot-
Nachtsichtsystems hat, ist die visuelle Beanspruchung. Daher soll diese Beanspruchung hier
näher betrachtet werden. Die Ressourcen, die durch eine visuelle Beanspruchung gebunden
werden, konkurrieren direkt mit den für die Ausführung der primären Fahraufgabe notwendi-
gen Ressourcen:
„Driving consists of a set of task and activities […] the driver must often choose be-
tween attending to the roadway cues needed for vehicle control and other information
sources competing for visual attention […].” (Green, 1993, S. 5)
2.3 BEANSPRUCHUNG
45
Wierwille und Tijerina (1997, 1998) gehen davon aus, dass die Dauer und die Häufigkeit vi-
sueller Aufmerksamkeit bezüglich der Nutzung von Geräten im Fahrzeuginneren, wie bei-
spielsweise Tachometer, Spiegel und Radio, direkt sicherheitsrelevant sind. Mit Hilfe der
Analyse von Unfalldaten belegten sie einen direkten Zusammenhang zwischen den Blickzu-
wendungen zur Betätigung von Systemen im Fahrzeug und der Unfallwahrscheinlichkeit.
Auch Bertholomäi, Becker, Schneider und Walter (1990) betonen die große Bedeutung der
Blickdauer und der Blickhäufigkeit auf ein Instrument im Fahrzeug, da es durch die Blickzu-
wendung zu einer Reduzierung der Aufmerksamkeit für die Straße kommt. Eine 0,1 s längere
Blickdauer führt bei einer Fahrgeschwindigkeit von 100 km/h im Notfall zu einer Anhalte-
wegverlängerung von sechs Metern. Fahrer schauen durchschnittlich fünf- bis sechsmal in der
Minute auf den Tachometer. Die Blickhäufigkeit ist abhängig von der jeweiligen Verkehrssi-
tuation: Beispielsweise kommt es bei Autobahnausfahrten zu bis zu 30 Blickzuwendungen
pro Minute.
Landau, Abendroth, Meyer und Ackert (2003) untersuchten die Blicke von Fahrern während
einer 50-minütigen Autofahrt. Sie unterteilten die Blicke in die Kategorien Blicke auf die
Straße, auf den TFT-Monitor, auf das Instrumentenpanel, Schulterblick und Blicke in den
Innen- sowie den Außenspiegel. Andere Blickziele wurden in der Kategorie „Sonstige“ sum-
miert. Dabei zeigte sich die in Abbildung 2.11 dargestellte durchschnittliche Blickdauer für
die verschiedenen Blickrichtungen während der Autofahrt.
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
46
Abb. 2.11: Statistische Verteilung der Blickdauer eines Fahrers auf verschiedene
Objekte während einer 50-minütigen Autofahrt (Landau, Abendroth, Meyer
& Ackert 2003, S. 50)
TFT = TFT(Thin-Film Transistor)-Monitor, Instrum = Instrumentenpanel,
I-Spiegel = Innenspiegel, A-Spiegel = Außenspiegel
2.3.4.1 Visuelle Beanspruchung als Unfallursache
Interessant für das Thema der vorliegenden Arbeit sind Statistiken, die aufzeigen, inwieweit
eine visuelle Ablenkung im Fahrzeug Ursache für einen Unfall ist, da es sich bei dem betrach-
teten Infrarot-Nachtsichtsystem um ein visuell arbeitendes FAS handelt. Beispielsweise geht
Verwey (1993) davon aus, dass Unaufmerksamkeit bei 30-50 % aller Unfälle eine Ursache ist.
Mit dieser Problematik beschäftigen sich auch Wierwille und Tijerina (1995) in ihrer Betrach-
tung von Unfalldaten, bei der sie Unfallberichte analysierten. Relevant waren für sie Unfälle,
bei denen erstens der Blick des Fahrers vom Verkehrsgeschehen abgelenkt war und zweitens
die visuelle Beanspruchung die Hauptursache für den Unfall war. Dabei wurden bei 189.464
Berichten 2.816 relevante Einträge gefunden, davon war in 1.562 Fällen eine visuelle Auf-
merksamkeit auf Objekte innerhalb des Kraftfahrzeuges Unfallursache. Die Tabelle 2.3 stellt
dar, auf welche Gegebenheiten sich diese Unfälle verteilten.
2.3 BEANSPRUCHUNG
47
Tab. 2.3: Unfalldatenanalyse – Unfallursache in der Kategorie Ursache innerhalb des
Fahrzeugs (Wierwille & Tijerina, 1995)
Unfallursache Anzahl
Objekte im Fahrzeug (z. B. Rauchen, Insekt, Trinken) 549
Interaktion mit einer anderen Person oder einem Tier im Fahrzeug 210
Armaturenbrett, Lenkrad, Bedieninstrumente 203
Sichtbehinderung 172
Spiegelbenutzung 101
Lesen im Fahrzeug 40
Sitz/Sicherheitsgurt 23
Türen/Seitenfenster 10
Einstellen der Sonnenblende 5
Unspezifische Unfallursache 249
Die Kategorie Armaturenbrett, Lenkrad und Bedieninstrumente wurde nochmals genauer be-
trachtet (Tab. 2.4).
Tab. 2.4: Unfalldatenanalyse – Unfallursache durch Ablenkung in den Kategorien
Armaturenbrett, Lenkrad und Bedieninstrumente (Wierwille & Tijerina, 1995)
Unfallursache Anzahl
Standard Radio 104
Instrumentierung 25
Schalthebel 17
HVAC (Heizung, Lüftung, Klimaanlage) 15
Scheibenwischer, Scheibenwaschanlage 12
Telefon 11
Two-way Radio (Radio mit CB-Funk) 8
Pedalerie und Fußboden 7
Verschiedene bzw. nicht näher gekennzeichnete Ursachen 4
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
48
Die Analyse der Unfallzahlen ergab, dass visuelle Beanspruchung durch die Bedienung ver-
schiedener Systeme im Fahrzeug ein bedeutsames Unfallrisiko darstellt. Ein von den Autoren
durchgeführter Vergleich der Daten mit älteren Zahlen zu Unfallursachen zeigte beispielswei-
se einen Anstieg der Ursache Telefone. Dies ist mit der steigenden Verbreitung dieses Sys-
tems im Kraftfahrzeug zu erklären und macht deutlich, wie wichtig die Betrachtung der po-
tentiellen visuellen Ablenkung durch ein neues Assistenzsystem bei der Entwicklung und Ein-
führung einer neuen Technik im Kraftfahrzeug ist.
Bei der Evaluation von neuen Fahrerassistenzsystemen wird diskutiert, welche Blickabwen-
dungszeiten akzeptabel sind, ohne zu einer Sicherheitsgefährdung zu führen. Häufig wird bei
der Bewertung von neuen Systemen davon ausgegangen, dass Blickabwendungen von der
primären Fahraufgabe bis zu zwei Sekunden tolerierbar sind (Bubb, 2002). Ob dieser Grenz-
wert tatsächlich sicherheitsunkritisch ist, hängt von der Komplexität der jeweiligen Verkehrs-
situation ab. Da der Fahrer während der Blickabwendungszeit davon ausgeht, dass „alles so
weiterläuft wie bisher“ (Bubb, 2002, S. 12) kann es beim Eintreten eines unerwarteten Ereig-
nisses zu einer verlängerten Reaktionszeit kommen.
2.3.4.2 Studien zur visuellen Beanspruchung durch die Interaktion mit Fahrerassis-
tenzsystemen
Dieses Kapitel gibt einen Überblick über empirische Untersuchungen in der Literatur zum
Einfluss der Nutzung von FAS auf die visuelle Beanspruchung. Ein Schwerpunkt von For-
schungsarbeiten zur Beanspruchung im Kraftfahrzeug der letzten Jahre ist die Frage nach der
Gefahr durch die Nutzung von Mobiltelefonen während des Fahrens (z. B. Mayser, Piechulla,
Weiss & König, 2003). Auch ist in der Literatur eine Vielzahl von Untersuchungen zur visu-
ellen Beanspruchung durch die Nutzung von Assistenzsystemen beschrieben (z. B. Piechulla,
Mayser, Gehrke & König, 2002). Am häufigsten wurde die Wirkung von Navigationssyste-
men untersucht, da diese bereits seit einigen Jahren erhältlich sind.
In einer schwedisch-kanadischen Untersuchung wurde mit insgesamt 119 Probanden in zwei
Simulator- und einer Feldstudie der Einfluss einer auf einem Display präsentierten Aufgabe
auf das Blickverhalten untersucht (Victor, Harbluk & Engström, 2005). Mit steigendem
Schwierigkeitsgrad der Aufgabe zeigte sich, dass die Versuchspersonen häufiger und länger
auf das Display und dafür weniger voraus auf die Fahrbahn schauten. Dabei stieg der Prozent-
satz der sicherheitsrelevanten Blicke mit einer Dauer über zwei Sekunden bei der Aufgaben-
bearbeitung mit der Aufgabenschwierigkeit an.
In der Literatur häufig diskutiert wird der Einfluss der Fahrerfahrung auf das Fahrverhalten
insbesondere bei (visueller) Beanspruchung durch die Nutzung eines Fahrerassistenzsystems
2.3 BEANSPRUCHUNG
49
(z. B. Dewar, 1988; Heinrich, 1987; Lansdown, Parks, Fowkes & Comte, 1999; Mourant,
1972; Wikman, Nieminen & Summala, 1998).
Wikman et al. (1998) führten eine Feldstudie mit 47 Versuchspersonen zum Einfluss der
Fahrerfahrung7 und der Bearbeitung einer Sekundäraufgabe auf das Blickverhalten durch.
Während der Fahrt mussten die Probanden drei Aufgaben bearbeiten: (1) Suchen eines Radio-
senders, (2) Wählen einer Telefonnummer und (3) Wechseln einer Radiokassette. Es zeigte
sich eine signifikante Abhängigkeit der Blickabwendungszeit von der Aufgabenart. Die Blick-
abwendungen waren bei der Radioaufgabe am längsten (1,02 s) und am kürzesten bei der
Kassettenaufgabe (0,91 s). Es war keine signifikante Interaktion der Fahrerfahrung und des
Aufgabentyps zu beobachten. Dagegen korrelierte die Fahrerfahrung mit der Standardabwei-
chung der Blicklängen zu der Zweitaufgabe: Für die Fahrer mit geringer Fahrerfahrung war
diese größer. Fahranfänger zeigten eine größere Anzahl von kurzen (< 0,5 s) und langen
(> 2 s) Blicken. Bei kurzen Blickzuwendungen gehen die Autoren davon aus, dass diese nicht
zielgerichtet sind und zur Informationsaufnahme nicht ausreichen. Aus Sicherheitsgründen
sind insbesondere die langen Blicke von Interesse. Beispielsweise zeigten 29 % der unerfah-
renen Fahrer Blickabwendungen über drei Sekunden, bei den erfahrenen Fahrern traten diese
gar nicht auf.
2.3.5 Studien zur Beanspruchung bei der Nutzung von Nachtsicht-
systemen
Es gibt bisher sehr wenig veröffentlichte Studien zum Thema Beanspruchung beim Umgang
mit einem Nachtsichtsystem. Dies liegt möglicherweise darin begründet, dass, obwohl Studien
durchgeführt werden, die Ergebnisse aufgrund der Neuigkeit des Systems nicht veröffentlicht
werden. Sullivan et al. (2004) untersuchten die Auswirkung der Nutzung eines passiven Infra-
rot-Nachtsichtsystems auf folgende Beanspruchungsparameter:
• Longitudinale und laterale Fahrzeugkontrolle
• Subjektive Beanspruchung
Insgesamt wurden pro Proband vier Fahrten durchgeführt. Bei drei Runden mit unterschiedli-
chen Fahrbedingungen wurden Sehobjekte präsentiert, die entweder mit dem passiven Nacht-
sichtsystem (mit HDD oder HUD) oder ohne System erkannt werden sollten. Bei der vierten
Fahrt mussten keine Sehobjekte erkannt werden. Die Effekte des Systems auf die Beanspru-
7 Als erfahrene Fahrer wurden Personen mit einer Gesamtlebensfahrleistung von 50.000-2.000.000 km und als
unerfahrene Fahrer wurden Personen mit einer Fahrleistung von 400-15.000 km definiert.
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN UND BEGRIFFSDEFINITIONEN
50
chung wurden indirekt durch die Messung von Geschwindigkeit und Lenkung sowie direkt
durch die Erhebung der subjektiv empfundenen Beanspruchung mittels des NASA-TLX
(Task Load Index) ermittelt (Hart & Staveland, 1988).
Die mit dem NASA-TLX erfasste subjektive Beanspruchung zeigte keinen Unterschied beim
Fahren mit und ohne Nachtsichtsystem. Auch bei der Lenkbewegung als objektiv messbarem
Parameter für Beanspruchung zeigten sich keine signifikanten Differenzen beim Fahren mit
oder ohne Infrarot-Nachtsichtsystem.
Außerdem erhoben die Autoren die objektive Beanspruchung anhand der gefahrenen Ge-
schwindigkeit. Es wird einerseits davon ausgegangen, dass Fahrer in Situationen mit erhöhter
Beanspruchung die Geschwindigkeit vermindern (Lansdown, Brook-Carter & Kersloot, 2004)
und andererseits bei geringerem Risiko schneller fahren (Stanton & Pinto, 2000). Da die Nut-
zung eines Infrarot-Nachtsichtsystems beide Effekte haben kann, ist es schwierig, den Ein-
fluss des Systems zu analysieren. Die Probanden fuhren beim Fahren ohne zu erkennende
Sehobjekte ein bis zwei mph schneller als bei den anderen drei Bedingungen, zwischen denen
aber keine Unterschiede zu erkennen waren. Es zeigte sich eine Interaktion zwischen den
Fahrbedingungen und dem Geschlecht: Die Männer fuhren mit dem Nachtsichtsystem (HDD
und HUD) schneller, die Frauen bei den beiden Bedingungen ohne Nachtsichtsystem.
Barham (2001) untersuchte die Auswirkungen der Nutzung eines Nachtsichtsystems auf die
Spurhaltung. Die Studie zeigte, dass die Nutzung eines FIR-Nachtsichtsystems das Fahrver-
halten im Hinblick auf die Fahrspurhaltung positiv beeinflusste: Bei schlechten Sichtbedin-
gungen fuhr eine größere Anzahl von Versuchspersonen häufiger auf die Gegenfahrbahn,
wenn sie kein FIR-Nachtsichtsystem zur Verfügung hatten als Probanden mit dem Fahreras-
sistenzsystem. Weiterhin zeigten mehr Versuchspersonen ohne das System eine größere abso-
lute Abweichung von der Fahrbahnmitte. Somit ist davon auszugehen, dass die Beanspru-
chung durch die Nutzung des Fahrerassistenzsystems verringert wurde.
2.3.6 Fazit
Bei Fahren eines Kfz spielt die mentale Beanspruchung des Fahrers eine wichtige, sicherheits-
relevante Rolle. Die Nutzung eines Fahrerassistenzsystems kann theoretisch sowohl zu einer
Erhöhung als auch zu einer Verringerung der Fahrerbeanspruchung führen. Aus einer erhöh-
ten mentalen Beanspruchung kann ein vermindertes Komfortempfinden oder eine Sicher-
heitsgefährdung resultieren.
Daher ist eine Untersuchung der Auswirkungen eines neuen Assistenzsystems auf die Fahrer-
beanspruchung im Entwicklungsprozess von großer Bedeutung. Die meisten bereits durchge-
führten empirischen Studien zu diesem Thema beschäftigten sich mit dem Einfluss von In-
2.3 BEANSPRUCHUNG
51
formations-, Navigations-, Kommunikations- und Entertainmentsystemen auf die Beanspru-
chung. Zu den Auswirkungen der Nutzung von Infrarot-Nachtsichtsystemen auf die Fahrerbe-
anspruchung liegen bisher nur wenige Forschungsergebnisse vor. Die visuelle Beanspruchung
hat dabei die größte Bedeutung.
Als objektive Parameter für die Fahrerbeanspruchung wurden dabei zumeist Parameter der
Fahrperformance wie beispielsweise die longitudinale und laterale Fahrzeugkontrolle (vgl.
Kap. 3.2.2) herangezogen. Die subjektiv empfundene Beanspruchung wurde beispielsweise
mit dem NASA-TLX erhoben. Die in anderen Forschungskontexten häufig zur Beanspru-
chungsmessung verwendeten physiologischen Parameter, z. B. Herzfrequenz und Hautleit-
wert, wurden noch nicht in Studien mit Infrarot-Nachtsichtsystemen eingesetzt. Hier besteht
Forschungsbedarf, ob diese Methoden zur Evaluation dieses Fahrerassistenzsystems einge-
setzt werden können.
3 Methoden zur Evaluation von Fahrerassistenzsystemen
Bei der Evaluation von Fahrerassistenzsystemen im Entwicklungsprozess werden verschiede-
ne Konstrukte wie beispielsweise Nutzerakzeptanz, Sicherheit und Beanspruchung untersucht.
Für die Erfassung der Konstrukte werden unterschiedliche empirische Forschungsmethoden
herangezogen. Ein wichtiger Schritt bei der Konzeption einer Evaluationsstudie ist die Wahl
der geeigneten Methoden.
Wie bereits in Kapitel 2 dargestellt sind zwei zentrale Fragestellungen bei der Evaluation ei-
nes neuen Fahrerassistenzsystems, wie Menschen ein neues System nutzen und welche Nut-
zungsstrategien sie dabei ausbilden. Außerdem ist es sehr wichtig zu betrachten, welche Aus-
wirkungen ein neues System auf die Beanspruchung des Fahrers hat. Wünschenswert wäre
dabei eine Reduktion der Beanspruchung durch die Systemnutzung, zumindest sollte es aber
aus Sicherheitsgründen zu keiner Beanspruchungserhöhung kommen. Bei der Bewertung ei-
ner neuen Technik bereits im Entwicklungsprozess ist daher eine Betrachtung dieser beiden
Themenkomplexe wichtig.
Dieses Kapitel beschäftigt sich damit, welche empirischen Forschungsmethoden für die Bear-
beitung dieser Fragestellung im Rahmen der Evaluation von Fahrerassistenzsystemen zur
Verfügung stehen. Kapitel 3.1 behandelt Forschungsmethoden zur Erhebung von Strategien
bei der Nutzung eines neuen Fahrerassistenzsystems und Kapitel 3.2 Methoden zur Beanspru-
chungsmessung im Kraftfahrzeug. Der Fokus wird dabei auf die Evaluation visuell arbeiten-
der Fahrerassistenzsysteme gelegt. Viele Forschungsmethoden wurden nicht für die Evaluati-
on von Systemen im Kraftfahrzeug, sondern beispielsweise für den Flugkontext oder für den
arbeitswissenschaftlichen Bereich entwickelt. Hier wird daher ein Schwerpunkt auf Studien,
die in der Kraftfahrzeugforschung oder in vergleichbaren Gebieten durchgeführt wurden und
deren Ergebnisse im Hinblick auf die Einsetzbarkeit der Methoden, gelegt. In Kapitel 3.3
werden die Vor- und Nachteile von Simulator- und Feldstudien diskutiert.
3.1 Methoden zur Erhebung von Nutzungsstrategien bei Fah-
rerassistenzsystemen
Eine Forschungsfrage bei der Evaluation neuer Fahrerassistenzsysteme ist, wie die Fahrer mit
einem solchen System umgehen. Beispielsweise ist es wichtig, welche Nutzungsstrategien sie
ausbilden und wie dieser Prozess abläuft. Mittels der Ergebnisse kann beurteilt werden, ob es
zu Sicherheitsproblemen durch die Verwendung kommt, z. B. wenn bei der Nutzung eines
Infrarot-Nachtsichtsystems der Fahrer fast nur noch nach Display fährt. Auch kann betrachtet
werden, ob es während des Gewöhnungsprozesses zu einer Gefährdung des Nutzers oder an-
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
54
derer Teilnehmer kommt. Nicht zuletzt ist die Art der Nutzung eines neuen Fahrerassistenz-
systems auch wichtig für dessen Hersteller, weil sich daraus Schlüsse für die Akzeptanz und
somit auch für die zukünftige Kaufbereitschaft ziehen lassen.
Die Strategien zur Nutzung eines neuen Fahrerassistenzsystems können mit verschiedenen
empirischen Methoden erfasst werden. Grundsätzlich lassen sich diese in subjektive und ob-
jektive Methoden unterteilen und in folgendes Kategorienschema8 einordnen (Abb. 3.1):
Abb. 3.1: Kategorienschema Erfassung von Nutzungsstrategien
8 Die Blickbewegungsmessung ist nur ein Beispiel für eine objektive Methode zur Erfassung von Nutzungsstra-
tegien. Sie wurde in das Kategorienschema aufgenommen, weil sie die beste Methode zur Strategienerfassung
bei visuellen FAS darstellt. Weitere, hier nicht aufgeführte Methoden zur Erfassung von Nutzungsstrategien
sind beispielsweise die Verhaltensbeobachtung und die Aufzeichnung von Fahrparametern.
3.1 METHODEN ZUR ERHEBUNG VON NUTZUNGSSTRATEGIEN
55
3.1.1 Selbstreport
Eine Möglichkeit der Erfassung von Nutzungsstrategien bei Fahrerassistenzsystemen ist, den
Fahrer selbst berichten zu lassen, wie und in welchen Situationen er das System verwendet.
Methodisch kann dies mit einem klassischen Instrument der empirischen Sozialforschung, der
Befragung, durchgeführt werden. In diesem Kapitel wird zuerst allgemein die Methode der
Befragung vorgestellt und dann auf ihren Einsatz bei der Evaluation von Fahrerassistenzsys-
temen eingegangen.
3.1.1.1 Die Methode der Befragung
Eine klassische Methode der empirischen Sozialforschung, die auch zur Erfassung von Nut-
zungsstrategien im Kraftfahrzeug eingesetzt werden kann, ist die Befragung. Eine Befragung
ist eine Methode, mit der subjektive Meinungen von Versuchspersonen erfasst werden kön-
nen. Bei der Befragung unterscheidet man verschiedene Bezugspaare, durch welche unter-
schiedliche Methoden charakterisiert sind. Nach Atteslander (1995) werden strukturierte von
nicht strukturierten und standardisierte von nicht standardisierten Befragungen unterschieden.
Dabei bezieht sich der Grad der Strukturierung auf die Situation und die Standardisierung auf
das Instrument der Befragung, also beispielsweise den Fragebogen. Weiterhin wird auch noch
zwischen offener und geschlossener Fragestellung differenziert (Abb. 3.2).
standardisiert -
nicht standardisiert
Interview-
situation
Fragebogen
Frage
strukturiert -
nicht strukturiert
offen -
geschlossen
Abb. 3.2: Zuordnung gebräuchlicher Bezugssysteme (Atteslander, 1995, S. 179)
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
56
Grundsätzlich wird zwischen qualitativen und quantitativen Befragungen unterschieden:
Qualitative Befragungen
Qualitative Befragungen sind meist mündlich geführte Einzelinterviews (Atteslander, 1995).
Es wird mit wenig oder teilstrukturierten Verfahren gearbeitet und die Fragen werden offen
gestellt, so dass die Befragten die Möglichkeit haben, alles für sie Relevante zum Interview-
thema mitzuteilen. Somit werden die subjektiven Konstrukte der Befragten durch die Vorgabe
eines groben Kontextes erfasst, ohne konkrete inhaltliche Vorgaben durch die Versuchslei-
tung zu machen.
Quantitative Befragungen
Hierbei handelt es sich um stark strukturierte, standardisierte Befragungen. Die Durchführung
geschieht meist mit einem Fragebogen, bei dem die Anzahl der Fragen, die Reihenfolge und
die genauen Formulierungen bereits vorgegeben sind. Es werden geschlossene Fragen ge-
stellt, d. h. es werden verschiedene Antworten vorgegeben, zwischen denen sich die befragte
Person entscheiden kann.
Es gibt verschiedene Argumente, die bei der Entscheidung für die Durchführung einer qualita-
tiven oder quantitativen Befragung abgewogen werden müssen. Prinzipiell kann gesagt wer-
den, dass bei einer wenig oder teilstrukturierten Befragung eher die Meinungen der Personen
in ihrer ganzen Breite erfasst werden können. Die Untersuchungsleitung hat die Möglichkeit,
spontan auf die Äußerungen einzugehen, auch wenn sie im Rahmen der Vorbereitung der
Befragung an bestimmte Themen bzw. Aspekte nicht gedacht hat. Durch die Vorgabe von
Antwortkategorien, wie dies in der strukturierten Befragung üblich ist, werden nur Alternati-
ven abgefragt, die der Versuchsleiter bereits vorformuliert hat. Somit sind die Antwortmög-
lichkeiten des Befragten eingeschränkt. Als Extremformen sollen im Folgenden der Fragebo-
gen mit vorgegebenen Antwortkategorien und das wenig strukturierte oder das teilstrukturier-
te Interview gegenübergestellt werden (Tab. 3.1). Es sind aber auch Zwischenvarianten ein-
setzbar. Beispielsweise werden in Fragebögen häufig offene und geschlossene Fragen kombi-
niert, um die Vorteile einer leichten Auswertbarkeit und interindividuellen Vergleichbarkeit
mit der Möglichkeit der Erfassung der Antwortbreite zu kombinieren.
3.1 METHODEN ZUR ERHEBUNG VON NUTZUNGSSTRATEGIEN
57
Tab. 3.1: Gegenüberstellung Fragebogen (standardisiert) und Interview (wenig struk-
turiert/teilstrukturiert)
Fragebogen
(standardisiert)
Interview
(wenig strukturiert/
teilstrukturiert)
Vorbereitungsaufwand Sehr hoch Hoch
Durchführungsaufwand Gering Hoch
Auswertungsaufwand Gering Sehr hoch
Art der Durchführung Schriftlich9 Mündlich
Erhaltene Daten Quantitativ Qualitativ
Stichprobe Große Stichprobe möglich Eher kleine Stichprobe
3.1.1.2 Die Befragung als Methode zur Evaluation von Fahrerassistenzsystemen
Hatakka, Keskinen, Katika & Laapotti (1997) betonen die Wichtigkeit von Probandenbefra-
gungen in der Verkehrspsychologie:
„But if we look at self-reports from the viewpoint of cognitive psychology, it is easy to
see the value. It is extremely difficult to get valid information on e. g., meta-cognition
or motivation without asking the subject. ‘Objective observation’ leads to loose specula-
tion when we want to know what the driver thinks.” (Hatakka et al., 1997, S. 296)
Wie bereits dargestellt, sind Fragebogen und Interview zwei typische empirische For-
schungsmethoden, die bei der Evaluation von Fahrerassistenzsystemen bei der Betrachtung
von Nutzungsstrategien zum Einsatz kommen. Beide Methoden und die Expertenbefragung
als ein Spezialfall der Befragung sowie einige Studien, bei denen diese Methoden eingesetzt
wurden, sollen im Folgenden kurz dargestellt werden.
Fragebogen
Das am häufigsten in der Evaluation von Fahrerassistenzsystemen verwendete Befragungsin-
strument ist der Fragebogen. Typischerweise wird dieser beispielsweise nach einer Versuchs-
fahrt eingesetzt, damit die Probanden einzelne Systemparameter, das ganze System etc. be-
werten können. Zwei Beispielitems eines Fragebogens zur Systembewertung sind in Abbil-
9 Es besteht auch die Möglichkeit, dass der Interviewer die Fragen vorliest.
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
58
dung 3.3 dargestellt. Die Probanden werden aufgefordert, diese auf einer Skala von 1 bis 6 zu
beantworten.
Wie gefällt Ihnen das Fahrerassistenzsystem insgesamt?
sehr schlecht sehr gut
Wie gut waren für Sie die Darstellungen auf dem Display zu erkennen?
sehr schlecht sehr gut
Abb. 3.3: Beispielitems eines Fragebogens zur Systembewertung
Diese Nachbefragung kann mit einem Fragebogen vor der ersten Versuchsfahrt verknüpft
werden. Somit kann dann die Erwartung des Fahrers, die sich nur aus der theoretischen
Kenntnis des Systems ergibt, mit der Beurteilung des Systems nach einer praktischen Erpro-
bung verglichen werden. Eine typische Frage bei der Evaluation eines neuen Fahrerassistenz-
systems ist beispielsweise, wie stark die Probanden dem System vertrauen. Üblicherweise
wird eine solche Einschätzung durch eine Ratingskala erhoben (z. B. Rudin-Brown & Parker,
2004; Weller & Schlag, 2004).
Samper und Kuhn (2001) evaluierten mit einem Fragebogen ein Assistenzsystem, welches
eine verbrauchsoptimale Fahrstrategie berechnet und diese dann dem Fahrer auf einer Anzei-
ge darstellt. Mit dem Fragebogen wurden z. B. Fragen zur Akzeptanz und zur Systemnutzung
gestellt. Die Ergebnisse zeigten, dass die Probanden mit dem System entspannter fuhren und
es häufig nutzen würden. Es wurden auch Aussagen darüber getroffen, in welchen konkreten
Verkehrssituationen sie das Assistenzsystem nutzen würden. Somit war es möglich, durch den
Fragebogen (potentielle) Nutzungsstrategien zu erheben.
Schweigert, Bubb und Wohlfarter (2005) führten eine Langzeituntersuchung mit elf Proban-
den zur Nutzung eines Head-Up Display durch. Dazu wurden die Meinungen der Versuchs-
personen mit einem Erwartungsfragebogen vor der ersten Fahrt und mit einem Fragebogen
nach jeder Fahrt erhoben. Es zeigte sich, dass schon vor der ersten Fahrt das HUD als bevor-
zugter Anzeigeort erwartet wurde. Die Fragebögen ergaben weiterhin, dass bereits zu Beginn
der Fahrten das HUD bevorzugt wird und diese Bevorzugung über die Versuchsfahrten weiter
steigt bis nach der letzten Fahrt von keiner Versuchsperson mehr eine Präferenz für das Kom-
biinstrument angegeben wird. Diese subjektiven Ergebnisse wurden durch objektiv mittels
Aufzeichnungen des Blickverhaltens erhaltene Daten bestätigt (siehe Kap. 3.1.2.2).
3.1 METHODEN ZUR ERHEBUNG VON NUTZUNGSSTRATEGIEN
59
Interview
In einem sehr viel geringeren Ausmaß als der Fragebogen werden unstrukturierte und teil-
strukturierte Interviews in der Evaluation von Fahrerassistenzsystemen eingesetzt. Begründet
liegt dies in dem hohen Durchführungs- und Auswertungsaufwand sowie der schlechten Ver-
gleichbarkeit und damit problematischeren Möglichkeit der Verallgemeinerung der durch
Interviews erhaltenen Daten. Bei der Evaluation eines Fahrerassistenzsystems könnten bei-
spielweise die Fragen „Was gefällt Ihnen an dem System?“ und „Was stört Sie an dem System
und was könnte man besser machen?“ gestellt werden.
Sprenger (1993) untersuchte mit einem teilstrukturierten Interview die Nutzungsstrategien
von Versuchspersonen beim Geschwindigkeitsablesen von einem digitalen Head-up Display
im Vergleich zu einem konventionellen analogen Tachometer. Dabei gab die Mehrheit der
Befragten an, dass das Ablesen bei dem digitalen Display für sie einfacher war und sie eine
kürzere Zeit dafür benötigten. Die Mehrzahl der Personen war der Meinung, dass die Gewöh-
nung an das neue System weniger als 20 min dauerte. Diese subjektiven Ergebnisse konnten
durch die mittels Augenbewegungsmessungen erhaltenen objektiven Daten bestätigt werden
(vgl. Kap. 3.1.2.2).
Um die Erfahrungen der Fahrer direkt während einer Systemnutzung zu erfassen, können un-
strukturierte oder teilstrukturierte Interviews während der Versuchsfahrt durchgeführt werden.
Es werden die spontanen Eindrücke während des Fahrens aufgenommen und es entsteht keine
Zeitverzögerung bis zur Erfassung der Daten (z. B. Mahlke et al., 2007, siehe Kap. 2.1.3.3).
Hier kann beispielsweise die Methode des Lauten Denkens (Ericsson & Simon, 1993) bzw.
eine Variante zum Ausdruck kommen: Die Probanden werden aufgefordert bei einer Ver-
suchsfahrt mit einem neuen Fahrerassistenzsystem alles zu berichten, was ihnen zu dem Sys-
tem und dessen Nutzung einfällt. Die Versuchsleitung notiert diese Äußerungen oder nimmt
sie auf und wertet sie nach der Fahrt inhaltsanalytisch aus.
Meinungen und Einstellungen können nicht nur durch mündlich geführte Einzelinterviews,
sondern auch in der Gruppe in Form einer Gruppendiskussion erhoben werden (Lamnek,
1998; Mayring, 1996). Die Versuchspersonen machen sich zuerst mit einem neuen System
vertraut und diskutieren dann in der Gruppe über das Erlebte. Der Vorteil einer Gruppendis-
kussion ist, dass den einzelnen Teilnehmern durch die Äußerungen der übrigen andere Per-
spektiven eröffnet werden. Angewendet wird diese Methode eher für Systembeurteilungen
oder in einer sehr frühen Entwicklungsphase. Der Interviewer verwendet wie beim teilstruktu-
rierten Interview einen Leitfaden, um die Diskussion zu steuern.
Eine häufiger als die Gruppendiskussion im Kontext der Evaluation neuer technischer Syste-
me angewendete Methode ist die Durchführung einer Fokusgruppe (Focus group) (Caplan,
1990; Mariani & Andreone, 2003). Auch sie gehört zu den Methoden der qualitativen Sozial-
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
60
forschung, bei der mehrere Personen in einer Gruppe zu einem Thema (= Fokus) diskutieren.
Der Forscher nimmt aber im Unterschied zu einer Gruppendiskussion – mit Ausnahme einer
Einführung in die Thematik – keinen Einfluss auf den Diskussionsprozess. Fokusgruppen
arbeiten explorativ, d. h. Ziel ist durch die Diskussion neue Perspektiven zu erhalten. In der
Literatur werden die Begriffe Fokusgruppe und Gruppendiskussion teilweise auch synonym
verwendet (Lamnek, 1998).
Mariani und Andreone (2003, vgl. Kap. 2.1.3.3) verwendeten Fokusgruppen, um potentielle
Vorteile eines aktiven Infrarot-Nachtsichtsystems zu erheben. Sie bezeichneten diese Metho-
de als den kosteneffektivsten Weg, um Nutzerbedürfnisse bei der Entwicklung neuer Systeme
zu erfassen und zu berücksichtigen.
In einer anderen Untersuchung mit zwei Fokusgruppen älterer Fahrer (Charles River Associa-
tes, 1998) zeigte sich, dass die Probanden Interesse äußerten, in ihrem nächsten Fahrzeug ein
Vision Enhancement System zu besitzen. Auch die Autoren dieser Studie betonen die Not-
wendigkeit der Anwendung von Methoden wie Fokusgruppen bei der Entwicklung von inno-
vativen Systemen:
„[T]alking with a relatively small number of people in considerable depth from count-
ing simplified responses from larger, more representative samples of general population
– is a necessary first step towards understanding public reactions to new product con-
cepts that differ significantly from anything now available on the marketplace.”
(Charles River Associates, 1998, S. 13)
Methodisches Problem bei beiden Studien war, dass das neue Fahrerassistenzsystem den Pro-
banden im Vorfeld lediglich theoretisch vorgestellt wurde und daher hinterfragt werden muss,
inwieweit die Aussagen einer Bewertung eines Systems entsprechen, welches in Versuchs-
fahrten genutzt werden kann. Trotzdem kann die Durchführung einer Fokusgruppe in einem
sehr frühen Entwicklungsstadium eines neuen Assistenzsystems wichtige Hinweise bei-
spielsweise über die allgemeine Akzeptanz des Systems geben und richtungweisend für weite-
re Schritte sein, wenn verschiedene Entwicklungsalternativen zur Diskussion stehen.
Expertenbefragung
Ein Spezialfall der Befragung, der ebenfalls in der Evaluation von Fahrerassistenzsystemen
zur Anwendung kommt, ist die Expertenbefragung (z. B. Mahlke et al., 2007, siehe Kap.
2.1.3.3). Hierbei werden Experten, beispielsweise Entwicklungsingenieure, Verkehrspsycho-
logen, Ergonomen etc. zu ihrer Meinung zu einem neuen System befragt. Weller und Schlag
(2004) führten eine Expertenbefragung zur Verhaltensadaptation u. a. bei einem Vision En-
hancement System durch. Mit einem Fragebogen mit offenen und geschlossenen Fragen wur-
de die Meinung von Experten aus dem Bereich Verkehrspsychologie zur potentiellen Verhal-
3.1 METHODEN ZUR ERHEBUNG VON NUTZUNGSSTRATEGIEN
61
tensadaptation nach einer Einführung der Systeme erfragt. Die Experten befürchteten, dass
durch den Einsatz des Vision Enhancement Systems die mentale Beanspruchung geringer
wird und es zu einem Kompensationsverhalten der Fahrer in Form eines schnelleren Fahrens
und häufigerer Überholvorgänge kommt. Die Befragten gehen außerdem davon aus, dass die
Verhaltensadaptation vom Fahrertyp abhängig ist und sportliche Fahrer die größten Verhal-
tensänderungen zeigen werden. Es wurde eine hohe Nutzungsbereitschaft des Systems und
eine mittlere Kaufbereitschaft prognostiziert. Methodisch muss an dieser Studie kritisch an-
gemerkt werden, dass das System zum Zeitpunkt der Betrachtung noch nicht realisiert war
und den Experten theoretisch und idealtypisch vorgestellt wurde. Es stellt sich die Frage, ob
auf der Grundlage dieses Wissens valide Aussagen über die Nutzung gemacht werden kön-
nen.
Ein Problem der Methode Befragung ist die soziale Erwünschtheit (Hatakka et al., 1997). Si-
cherlich besteht die Gefahr, dass Probanden beispielsweise bei Testfahrten mit einem neuen
Fahrerassistenzsystem, welches vielleicht sogar von der Versuchsleitung mitentwickelt wur-
de, eher positiv auf das System reagieren. Diese Fehlerquelle kann aber durch eine gute In-
struktion bei Untersuchungsbeginn, bei der explizit darauf hingewiesen wird, dass auch Kritik
an dem System erwünscht und hilfreich ist, minimiert werden.
Die zitierten empirischen Untersuchungen haben gezeigt, dass die Methode der Befragung
geeignet ist, im Rahmen von Evaluationen neue Fahrerassistenzsysteme zu bewerten und Nut-
zungsstrategien zu erfassen.
3.1.2 Blickbewegungsmessungen
Im Kapitel 3.1.1 wurde der Selbstreport als subjektive Methode der Erfassung von Nutzungs-
strategien beschrieben. Obwohl einige Studien eine Übereinstimmung von mittels Befragung
erhaltenen Ergebnissen und objektiven Daten zeigen (z. B. Schweigert et al., 2005; Sprenger,
1993) kann und muss bei einer subjektiven Bewertung der Nutzung eines neuen Fahrerassis-
tenzsystems diskutiert werden, inwieweit ein Proband in der Lage ist, sein Nutzungsverhalten
quantitativ zu beurteilen. Es stellt sich die Frage, wie aussagekräftig der Bericht einer Ver-
suchsperson, er sei mit einem Infrarot-Nachtsichtsystem „fast nur nach Display gefahren“
oder habe „bei dieser Versuchsfahrt das System häufiger genutzt als bei der letzten“, ist.
Eine geeignete Methode zur quantitativen Erfassung der Strategien bei der Nutzung eines
visuell arbeitenden Fahrerassistenzsystems ist die Blickbewegungsmessung. Mit ihr ist es
möglich, die Häufigkeit einer Systemnutzung und die Zeit, die beispielsweise für die Auf-
nahme von Informationen von einem Display benötigt wird, zu ermitteln. Im folgenden Kapi-
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
62
tel wird zuerst die Methode vorgestellt (Kap. 3.1.2.1) und dann anhand von in der Literatur
berichteten Studien ihr Einsatzbereich vorgestellt (Kap. 3.1.2.2).
3.1.2.1 Die Methode der Blickbewegungsmessung (Eye-Tracking)
Eine Erforschung der visuellen Wahrnehmung ist für die Verkehrssicherheit sehr wichtig, da
Probleme mit dieser als Ursache für Unfälle angegeben werden (Koornstra, 1993). In der Lite-
ratur (z. B. Dewar, 1988; Hills, 1980; Hoeppe, 2004) wird teilweise davon ausgegangen, dass
durch den Sehsinn bis zu 90 % der für den Straßenverkehr relevanten Wahrnehmung erfolgt.
Diese Zahl wird zwar von anderen Autoren (z B. Gale, 1997; Sivak, 1996) als zu hoch bzw.
zu ungenau bewertet, unstrittig ist aber, dass beim Autofahren der größte Teil der Informatio-
nen visuell aufgenommen wird. Somit obliegt dem optischen Sinneskanal eine große Bedeu-
tung im System Fahrer-Fahrzeug-Fahrumwelt (Hills, 1980).
Blickbewegungen zum Erkennen und Wahrnehmen von Objekten setzen sich aus Fixationen
und Sakkaden zusammen:
• Um Objekte exakt sehen zu können, müssen sie in den Bereich des scharfen Sehens, der
Fovea centralis („gelber Fleck“) gerückt werden. Dies geschieht durch ruckartige Blick-
bewegungen. Diese Augenbewegungen zwischen zwei Fixationen werden als Sakkaden
bezeichnet.
• Bei der Fixation, der relativen Bewegungslosigkeit des Augapfels, kommt es zur Informa-
tionsaufnahme durch das Auge. Als unterste Grenze für eine Fixation werden 150 ms fest-
gelegt (Hoeppe, 2004). Unterhalb dieses Grenzwerts ist keine kognitive Verarbeitung mög-
lich.
Da, wie oben beschrieben, beim Autofahren der größte Teil der Informationen visuell aufge-
nommen wird, obliegt dem optischen Sinneskanal eine große Bedeutung. Das menschliche
Auge kann nur in einem Bereich von ungefähr 2° bis 3° scharf sehen. Somit ist es möglich,
von der Blickrichtung auf die in dem Moment vorhandene Aufmerksamkeitszuwendung zu
schließen (Bubb, 2002). Damit kommt der Betrachtung von Blickbewegungen eine große Be-
deutung bei der Evaluation neuer Fahrerassistenzsysteme zu.
In der Literatur wird aber auch problematisiert, dass die foveale Fixation eines Objektes nicht
automatisch mit dessen Wahrnehmung gleichgesetzt werden kann. Crundall und Underwood
(1997) schlagen vor, Blickbewegungsmessungen mit der Methode der gleichzeitigen Verbali-
sation („concurrent verbalisation“) zu kombinieren, bei der die Probanden aufgefordert wer-
den auszusprechen, was sie tun oder was gerade ihre Aufmerksamkeit erregt.
3.1 METHODEN ZUR ERHEBUNG VON NUTZUNGSSTRATEGIEN
63
Mit Blickbewegungsmessungen wird das Blickverhalten des Fahrers in der Regel in Bezug
auf folgende Parameter untersucht (z. B. Fairclough & Maternaghan, 1993; Landau et al.,
2003; Reeves & Stevens, 1996; Rockwell, 1988; Wikman et al., 1998):
• Blickrichtung: Wohin schaut der Fahrer?
• Blickdauer: Wie lange schaut er auf einen bestimmten Ort?
• Blickhäufigkeit bzw. Blickfrequenz: Wie häufig schaut der Fahrer auf einen bestimmten
Ort?
Nach Fairclough und Maternaghan (1993) ist die Blickdauer ein Maß für die Schwierigkeit
der Aufnahme einer Information. Die Blickfrequenz beschreibt die Kontrolle der Fahrsituati-
on, d. h. je schwieriger die dargebotenen Zusatzinformationen vom Fahrer verarbeitet werden
können, um so seltener kann er auf die Fahrbahn oder beispielsweise in die Spiegel schauen.
Die am häufigsten angewendete Methode zur Messung von Blickbewegungen ist das Eye-
Tracking. Dabei wird grundsätzlich zwischen zwischen Head-mounted- und Remote-Systemen
unterschieden. Beide Systeme arbeiten nach dem Prinzip der cornealen Reflexion. Dabei wird
das Auge des Probanden von einer Infrarot-Strahlungsquelle angestrahlt und dadurch zwei
Reflexpunkte auf der Hornhaut erzeugt. Diese Punkte werden von einer Kamera aufgenom-
men und aus dem Abstand der IR-Reflexe zu dem Pupillenmittelpunkt kann auf die Blickrich-
tung geschlossen werden.
Head-Mounted-Systeme
Bei diesen Systemen wird die Messeinrichtung mit einem Helm auf dem Kopf des Probanden
angebracht, was bei längeren Versuchsfahrten zu Kopfschmerzen führen kann. Außerdem
empfinden die Probanden das Fahren mit einem Helm als unnatürlich, was insbesondere bei
Feldversuchen zu einer geringen Akzeptanz dieser Methode führen kann. Ein Hauptnachteil
dieser Systeme ist, dass sich durch Kopfbewegungen der Probanden das Sichtfeld der unter-
suchten Person verändert und damit die Kalibrierung der erhaltenen Blickpunkte verloren
geht. Um dieses Problem zu lösen, kann ein magnetischer Headtracker zur Bestimmung der
Kopfposition eingesetzt werden. Da dessen Messung aber durch die Metallkarosserie gestört
wird, ist dies in Fahrzeugen nicht möglich. Head-Mounted-Systeme haben aber den Vorteil
der größeren Messgenauigkeit gegenüber Remote-Systemen.
Remote-Systeme
Die Remote-Systeme arbeiten kontaktlos zu den Versuchspersonen, was zu einer geringeren
Störung der Messung durch die Apparatur führt. Für die Versuchspersonen ist diese Messung
nicht unangenehm. Kopfbewegungen der Probanden führen lediglich zu einer kurzen Unter-
brechung der Aufzeichnung und nicht zu einem möglichen Verlust der Kalibrierung wie bei
den Head-Mounted-Systemen. Die durch die Messung erhaltenen Blickkoordinaten können
dann quantitativ ausgewertet werden. Beispielsweise kann bei der Beurteilung der Nutzung
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
64
eines Displays ein Area of Interest festgelegt werden und alle Blicke auf diesen Ort betrachtet
werden, um somit Blickdauer und Blickhäufigkeiten zu ermitteln. Gleichzeitig zur Aufnahme
des Auges wird ein Videobild von der durchfahrenen Szenerie aufgenommen. Anhand dieses
Videobildes ist dann eine qualitative Auswertung möglich, z. B. kann untersucht werden bei
welchen Verkehrsbedingungen auf das Display geschaut wird.
3.1.2.2 Die Blickbewegungsmessung als Methode zur Evaluation von Fahrerassistenz-
systemen
Lansdown und Fowkes (1998) untersuchten in einer Feldstudie mit achtzehn Versuchsperso-
nen Unterschiede im Blickverhalten beim Fahren ohne ein System im Vergleich zur Nutzung
eines Entertainmentsystems und eines Stauwarnassistenten. Während der Fahrt wurden die
Blickbewegungen der Fahrer mit Hilfe einer Videoaufzeichnung festgehalten und die Videos
später ausgewertet. Parameter zur Bewertung des Blickverhaltens waren die Häufigkeit der
Blickabwendung von der Straße, die Blickabwendungszeit über die ganze Fahrzeit (Mittelwert
aller Blickabwendungszeiten von der Straße, z. B. Blicke in die Seitenspiegel, Rückspiegel,
Instrumentenanzeige) und der Prozentsatz der Blickabwendungszeit von der Fahrbahn bezo-
gen auf die Gesamtfahrzeit. Es zeigten sich signifikante Unterschiede im Blickverhalten beim
Fahren mit den Informationssystemen im Vergleich zur Kontrollfahrt. Die Ergebnisse sind in
Tabelle 3.2 dargestellt. Die Häufigkeit der Blickabwendungen bei der Nutzung des Stauwarn-
assistenten war signifikant höher als bei einem Entertainmentsystem und den Kontrollbedin-
gungen ohne System. Auch der Mittelwert der Blickabwendungszeiten und der Anteil der
Blickabwendungen von der Gesamtfahrtzeit waren beim Stauwarnassistenten am größten.
Tab. 3.2: Unterschiede im Blickverhalten beim Fahren mit und ohne Informationssys-
tem (Lansdown & Fowkes, 1998)
Kontrollbedingung Entertainmentsystem Stauwarnassistent
Häufigkeit der Blick-
abwendung 185
(σ = 47,80)
226
(σ = 54,90)
270
(σ = 61,90)
Blickabwendungszeit 0,63 s
(σ = 0,05)
0,88 s
(σ = 0,13)
1,07 s
(σ = 0,20)
Prozentsatz der
Blickabwendungszeit 10 %
(σ = 2,60)
14 %
(σ = 3,20)
18 %
(σ = 3,60)
3.1 METHODEN ZUR ERHEBUNG VON NUTZUNGSSTRATEGIEN
65
Im Hinblick auf eine Sicherheitsrelevanz ist es insbesondere wichtig, die Anzahl der längeren
Blicke zu betrachten. Daher werten die Autoren aus, wie viel Prozent der Blickabwendungen
eine bestimmte Dauer überschritten. Die Ergebnisse zeigt Tabelle 3.3.
Tab. 3.3: Prozentsatz der Blicke > eine Sekunde (Lansdown & Fowkes, 1998)
Kontrollbedingung
(%; n = 2244) Entertainmentsystem
(%; n = 881) Stauwarnassistent
(%; n = 1686)
1 s und größer 3,88 58,12 68,68
1,5 s und größer 1,02 11,92 24,61
2 s und größer 0,58 4,65 12,10
2,5 s und größer 0,36 0,57 2,19
Zwahlen, Adams und de Bald (1988) forderten eine maximale Blickzuwendung von zwei Se-
kunden bei der Nutzung eines Fahrerinformationssystems, um eine Gefährdung zu vermeiden.
Dieser Grenzwert wurde beim Stauwarnassistenten in 12,10 % aller Blicke überschritten und
beim Entertainmentsystem auch noch in 4,65 % aller Blicke.
Weitere Untersuchungen zum Blickverhalten bei der Nutzung von Fahrerassistenz- und Fah-
rerinformationen im Kraftfahrzeug wurden beispielsweise durchgeführt von Rockwell (1988),
Wierwille, Antin, Dingus & Hulse (1988) und Wikman et al. (1998, vgl. Kap. 2.3.4.2).
Es gibt erst wenige Untersuchungen dazu, wie sich das Blickverhalten im Rahmen des Ge-
wöhnungsprozesses an ein System im Kraftfahrzeug verändert. Grund hierfür ist, dass eine
solche Studie sehr aufwendig ist. Schweigert et al. (2005) führten eine Langzeituntersuchung
mit elf Probanden zum Blickverhalten auf ein Head-Up Display durch. Zu Beginn der Studie
wurden eine einstündige Referenzfahrt ohne HUD und dann vier einstündige Messfahrten mit
HUD, jeweils im Abstand von einer Woche, durchgeführt. Zwischen den Messfahrten konn-
ten die Probanden das Versuchsfahrzeug frei nutzen. Die Fahrten enthielten jeweils 51 ACC-
Aufgaben und Abschnitte mit freiem Fahren. Um eine Gewöhnung an die Versuchsstrecke
auszuschließen, wurden jeweils andere Versuchsstrecken mit ähnlichem Profil gewählt. Zur
Analyse des Blickverhaltens wurden drei Blickorte erfasst: Das HUD, das Kombi-Instrument
und das CID (Central Information Display). Bereits ab der ersten Fahrt mit HUD wurde die-
ses bei den ACC-Aufgaben zu 96 % genutzt. Dieses Verhältnis änderte sich bei den späteren
Fahrten fast nicht mehr und zeigte sich auch bei der freien Fahrt. Bei der Nutzung des HUD
wurde tendenziell eine geringere Blickdauer beobachtet. Auch die mittlere Blickanzahl bei
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
66
den ACC-Aufgaben reduzierte sich und die Blickanzahl war nach der ersten Woche stabil.
Die mittlere Blickabwendungszeit von der Fahrbahn10 stieg bei der erstmaligen Nutzung des
HUD gering an, reduzierte sich aber dann im Gewöhnungsprozess. Die Autoren bemerken zu
diesen Ergebnissen, dass die Reduktion der Blickanzahl und der Blickabwendungszeit aber
auch – zumindest teilweise – aus der Gewöhnung an das Fahrerassistenzsystems selbst resul-
tieren kann. Wie bereits in Kapitel 3.1.1.2 dargestellt, entsprachen auch die parallel durch
einen Fragebogen erfassten subjektiven Einschätzungen der Probanden zu ihrem Nutzungs-
verhalten den Blickdaten.
Sprenger (1993) zeigte mit Hilfe eines Elektrookulogramms (EOG), dass eine Geschwindig-
keitsanzeige in Form eines digitalen Head-up Displays (HUD) im Vergleich zu einem analo-
gen Tachometer häufiger und schneller abgelesen wurde. Dies entsprach auch den mit einer
Befragung erhaltenen Daten (vgl. Kap. 3.1.1.2)
Meitzler et al. (2001) führten eine Simulatorstudie mit einem Infrarot-Nachtsichtsystem
durch, bei der dem Fahrer die Informationen auf einem HUD dargeboten wurden. Ziel war es
herauszufinden, ob die Probanden den Blick auf das Display oder den direkten Blick durch
die Windschutzscheibe auf die Straße bevorzugen. Die mit einem Eye-Tracking-System erhal-
tenen Ergebnisse zeigten, dass die Versuchspersonen über die Hälfte der Zeit auf das Display
schauten. Die Autoren schließen daraus auf eine Präferenz der Informationsaufnahme der
Probanden über das Display gegenüber dem Blick durch die Windschutzscheibe.
Die Ergebnisse der dargestellten Studien zeigen eine sehr gute Eignung der Blickbewegungs-
messung, um Nutzungsstrategien und den Prozess der Gewöhnung beim Umgang mit einem
neuen Fahrerassistenzsystem abzubilden.
3.1.3 Fazit
Für die Erfassung von Nutzungsstrategien stehen unterschiedliche empirische Forschungsme-
thoden zur Verfügung. Diese lassen sich in zwei Kategorien unterteilen: subjektive und objek-
tive Methoden.
Subjektiv werden Nutzungsstrategien durch Methoden des Selbstreports erfasst. Dabei wer-
den zur Evaluation von FAS am häufigsten Fragebögen eingesetzt. Unstrukturierte und teil-
strukturierte Interviews sind geeignet, Nutzungsstrategien bereits während der Versuchsfahrt
zu erfassen.
10 Eyes-off-the-road-time
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
67
Bei der subjektiven Erfassung von Nutzungsstrategien besteht die Unsicherheit, ob die Ver-
suchspersonen auch wirklich in der Lage sind, diese richtig einzuschätzen. Deshalb ist es
wichtig, über objektive empirische Forschungsmethoden für die Erhebung dieses Konstruktes
zu verfügen. Zur objektiven Erfassung der Strategien bei der Nutzung eines visuell arbeiten-
den Fahrerassistenzsystems ist die Methode der Blickbewegungsmessung geeignet. Bislang
durchgeführte Studien mit dieser Methode beschäftigen sich überwiegend mit dem Fahrer-
blickverhalten bei Entertainment-, Informations- und Kommunikationssystemen.
Es liegen nur sehr wenige Langzeitstudien zur Ausbildung und Veränderung von Nutzungs-
strategien vor. Da davon auszugehen ist, dass sich die Strategien im Gewöhnungsprozess an
ein neues System verändern, besteht hier Forschungsbedarf. Daher ist es wichtig, im Rahmen
von empirischen Studien Erkenntnisse zu gewinnen, mit welchen Forschungsmethoden die
Ausbildung von Nutzungsstrategien an ein Fahrerassistenzsystem untersucht werden kann.
3.2 Methoden zur Erhebung der Fahrerbeanspruchung
Ziel neuer Fahrerassistenzsysteme ist die Erhöhung der Fahrsicherheit und des Komforts.
Aber durch ein neues, zusätzliches System wird auch die auf den Fahrer einwirkende Belas-
tung erhöht. Dies kann zu einer erhöhten Beanspruchung und einer geringeren Fahrsicherheit
führen. Bei einem Infrarot-Nachtsichtsystem ist insbesondere eine visuelle Beanspruchung
durch die Blickzuwendung zum Display zu erwarten (Krems, Keinath, Baumann & Jahn,
2004).
Somit spielt die Erhebung der Beanspruchung bei der Evaluation von neuen Fahrerassistenz-
systemen eine große Rolle. Hierfür steht in der empirischen Forschung eine Vielzahl von Me-
thoden zur Verfügung. Ein guter Überblick über die Messung der mentalen Beanspruchung
des Fahrers ist in de Waard (1996) zu finden. O’Donell & Eggemeier (1986) formulieren drei
Kategorien zur Einordnung der Methoden zur Erfassung von Beanspruchung bzw. deren
Auswirkungen:
1) Subjektive Messmethoden (Selbstreport): Erfassung von subjektiven Theorien des Fah-
rers, der sein eigenes Erleben berichtet und bewertet, z. B. durch Ratingskalen.
2) Performancebasierte Messmethoden: Das Fahrverhalten wird als Indiz für eine Beanspru-
chung herangezogen. Unterkategorien dieser Messmethoden sind Messungen der primären
Fahraufgabe und Messungen der Sekundäraufgabe. Ein Beispiel für eine performanceba-
sierte Messmethode ist die Erhebung der Qualität der Spurhaltung.
3) Physiologische Messmethoden: Ableitung verschiedener physiologischer Parameter als
Beanspruchungsindikatoren, ein verwendeter Parameter ist beispielsweise die Herzfre-
quenz.
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
68
Nach Bubb (2002, vgl. Kap. 2.3.2) werden mit den oben beschriebenen Forschungsmethoden
unterschiedliche Konstrukte erfasst: Mit dem Selbstreport wird der Komfort, den eine Person
empfindet, gemessen. Das objektive Konstrukt Diskomfort dagegen ist durch die performan-
cebasierten und physiologischen Messmethoden erhebbar. Dabei muss beachtet werden, dass
diese objektiv gemessenen Werte nicht mit den subjektiven identisch sein müssen.
Die Abbildung 3.4 gibt einen Überblick über die kategoriale Einordnung der verschiedenen
Messmethoden in der vorliegenden Arbeit.
Abb. 3.4: Kategorienschema Beanspruchungsmessung
Es stehen verschiedene Kriterien zur Verfügung, die helfen, eine Methode im Hinblick auf
ihre Einsetzbarkeit für eine bestimmte Forschungsfrage zu bewerten. An erster Stelle sind hier
die Hauptgütekriterien der klassischen Testtheorie zu nennen (Bortz & Döring, 1995):
Validität (validity)
Grad der Genauigkeit eines Verfahrens, das Merkmal zu messen, welches gemessen werden
soll
Reliabilität (reliability)
Grad der Messgenauigkeit eines Instruments (unabhängig davon, ob dieses Merkmal auch
erfasst werden soll)
Objektivität (objectivity)
Ausmaß für die Unabhängigkeit der Ergebnisse von der Untersuchungsleitung
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
69
Neben diesen Hauptgütekriterien werden in der Literatur verschiedene Nebengütekriterien
beschrieben, die bei der Auswahl einer Methode für die Erfassung von Beanspruchung be-
rücksichtigt werden sollten (De Waard, 1996; Manzey, 1998; O’Donnell & Eggemeier, 1986):
Sensitivität (sensitivity)
Fähigkeit einer Methode, Beanspruchungsunterschiede zu differenzieren, die durch die Bear-
beitung von Aufgaben unterschiedlicher Komplexität auftreten.
Spezifität (diagnosticity)
Ausmaß der selektiven Reaktion der Methode auf unterschiedliche Beanspruchungsarten,
beispielsweise mentale gegenüber physischer Beanspruchung
Reaktivität (intrusiveness)
Die Reaktivität gibt den Grad des Einflusses der angewendeten Methode auf die Primäraufga-
be an. Die Erhebung der Beanspruchung sollte die Fahraufgabe möglichst wenig oder gar
nicht stören.
Anforderungsvoraussetzungen (implementation requirements)
Dieses Kriterium betrachtet, wie aufwendig die Anwendung der Methode sowohl für die Un-
tersuchungsleitung als auch für den Probanden ist. Beispielsweise könnte der Einbau der
technischen Geräte für eine Blickbewegungsmessung so aufwendig sein, dass die Methode
nur im Simulator und nicht im Feld eingesetzt werden kann. Außerdem muss berücksichtigt
werden, inwieweit eine Probandenschulung vor der Untersuchung notwendig ist. Einige Me-
thoden können im Rahmen einer Untersuchung gar nicht angewendet werden, da die techni-
schen Voraussetzungen und finanziellen Rahmenbedingungen nicht gegeben sind.
Akzeptanz (operator acceptance)
Dieses Nebengütekriterium gibt das Ausmaß der Akzeptanz der Versuchspersonen im Hin-
blick auf die Methode an. Die Bewertung eines Messinstruments durch eine Person, insbe-
sondere bei der Methode des Selbstreports, hängt stark mit der Güte der Ergebnisse zusam-
men. Eine hohe Augenscheinvalididät und eine ausführliche Instruktion der Probanden führen
in der Regel zu einer hohen Akzeptanz einer Methode.
In den folgenden Kapiteln werden die wichtigsten und am häufigsten verwendeten Methoden
der Fahrerbeanspruchungsmessung und ihr Einsatz in empirischen Untersuchungen vorge-
stellt (Kap. 3.2.1-3.2.4).
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
70
3.2.1 Selbstreport
Die unter dieser Kategorie zusammengefassten Methoden werden häufig auch als subjektive
Methoden bezeichnet. Gemein ist diesen Methoden die Annahme, dass niemand eine bessere
Aussage über eine Beanspruchung einer Person machen kann als die Person selbst.
„If the person feels loaded and effortful, he is loaded and effortful whatever the behav-
ioural and performance measures may show.” (Johanssen, Moray, Pew, Rasmussen,
Sanders & Wickens, 1979, S. 101)
Voraussetzung für den Einsatz subjektiver Methoden zur Messung von Beanspruchung ist
somit die Annahme, dass Personen Beanspruchungen wahrnehmen und bewerten können.
Vorteile dieser Methoden sind, dass sie in der Regel leicht anwendbar sind und nur niedrige
Kosten verursachen. Schütte (1986) geht davon aus, dass Beanspruchungen, die aus der Auf-
nahme, Verarbeitung und Umsetzung von Informationen resultieren, sich eher über subjektive
als über physiologische Parameter differenzieren lassen. Hicks und Wierwille (1979) kommen
nach ihrer Studie zu dem Schluss, dass Stressfragebögen zur Beanspruchungsmessung im
Kraftfahrzeug eine geeignete Methode sind.
Schmidtke (2002) sieht sogar die objektiven Messmethoden, insbesondere die physiologi-
schen Parameter, als so unzuverlässig an, dass die beste Quelle für Beanspruchungsdaten
noch immer die Meinung der Person ist, auf die eine Belastung einwirkt:
„Wenn wir nicht genau wissen, was psychische Beanspruchung eigentlich ist und dieses
Phänomen darüber hinaus auch mit naturwissenschaftlichen Methoden nicht zu quanti-
fizieren vermögen, dann liegt es doch nahe, einfach die Menschen zu befragen, wie sie
die Beanspruchung […] subjektiv beurteilen.“ (Schmidtke, 2002, S. 6)
Zur Erfassung der subjektiven Beanspruchung kann auf eine Vielzahl unterschiedlicher Me-
thoden, in der Regel sind dies Ratingskalen, zurückgegriffen werden. Der generelle Vorteil
von Ratingskalen zur Beanspruchungserfassung ist deren hohe Augenscheinvalidität.
Einige häufig verwendete Verfahren werden im Folgenden dargestellt.
3.2.1.1 Eindimensionale Skalen
Mit eindimensionalen Ratingskalen wird die Gesamtbeanspruchung einer Person erfasst. Es
stehen viele unterschiedliche Skalen zur Beanspruchungserhebung zur Verfügung. Beispiel-
haft werden an dieser Stelle drei häufig in der Kraftfahrzeugforschung angewendete Instru-
mente vorgestellt.
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
71
Rating Scale of Mental Effort (RSME)
Diese eindimensionale Skala wurde von Zijlstra (1993) entwickelt. Die Skala besteht in der
Originalversion aus einem Kontinuum zwischen 0 und 150 mm mit Skalenabschnitten alle
10 mm. Auf der Skala sind verschiedene Ankerpunkte zwischen 3 (absolutely no effort) und
112 (extreme effort) zur empfundenen Beanspruchung angegeben. Die Skala misst die inves-
tierte Anstrengung, die zum Bewältigen einer Aufgabe, z. B. der Fahraufgabe, aufgewendet
werden musste. Eine überarbeitete deutschsprachige Fassung (Anstrengungsskala, Abb. 3.5)
verwendet eine Skala von 0 bis 220 (Eilers, Nachreiner & Hänecke, 1986). Ein Vorteil dieses
Verfahrens ist die hohe Durchführungsökonomie (Schütte, 2002).
ausserordentlich anstrengend
einigermassen anstrengend
kaum anstrengend
0
40
80
120
160
200
180
220
140
100
60
20
etwas anstrengend
sehr stark anstrengend
stark anstrengend
ziemlich anstrengend
Abb. 3.5: Anstrengungsskala (Eilers, Nachreiner & Hänecke, 1986, S. 217)
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
72
Verschiedene Studien, beispielsweise zum Fahren mit und ohne Autotelefon, belegten die
Fähigkeit der RSME, zwischen Situationen mit und ohne Beanspruchung zu unterscheiden
(De Waard, 1996). Zijlstra (1993) kommt zu dem Schluss:
„The Rating Scale Mental Effort proved to be a reliable and valid instrument for meas-
uring psychological costs.” (Zijlstra, 1993, S. 139) „[…] the RSME appears to provide
very reliable estimations of differences in task demands both in laboratory research
situations and in field studies.” (Zijlstra, 1993, S. 149)
Andere von Eilers et al. (1986) durchgeführte Studien konnten nicht belegen, dass mit dieser
Skala zwischen verschiedenen Beanspruchungsniveaus differenziert werden kann. Schütte
(2002) gibt bei einer Betrachtung der Studien von Eilers et al. zu bedenken, dass die dort be-
trachtete Sensitivität sich lediglich auf Vigilanzsituationen bezieht und nicht die generelle
Ungeeignetheit zur Diagnostizierbarkeit von Beanspruchungen belegt. Die Skala kann seines
Erachtens nach eine visuelle Beanspruchung generell diagnostizieren, ist aber nicht in der
Lage, geringe Beanspruchungsniveauunterschiede voneinander zu unterscheiden.
Modifizierte Cooper-Harper Skala (MCH)
Ein sehr häufig eingesetztes Instrument zur Messung der Beanspruchung ist die von Cooper
und Harper zur Beurteilung von Flugeigenschaften von Flugzeugen entwickelte Ratingskala
(Casali & Wierwille, 1983; Wierwille & Connor, 1983). Auf der eindimensionalen
10-Punkte-Ratingskala können die Versuchspersonen in Form eines Entscheidungsbaums ihre
Beanspruchung angeben. Ergebnis des Ratings ist die Gesamtbeanspruchung durch eine Auf-
gabe. Die modifizierte Skala (Abb. 3.6) wurde in Weiterentwicklung der Cooper-Harper-
Skala so verändert, dass diese in erster Linie kognitive (in Abgrenzung zu physischer) Bean-
spruchung misst. Nach einer Evaluationsstudie von Hill, Iavecchia, Byers, Bittner, Zakland
und Christ (1992) reagiert die Cooper-Harper-Skala sensitiv auf verschiedene Beanspru-
chungslevel. Die Skala wurde aber von den Probanden im Vergleich zu anderen Ratingskalen
(z. B. NASA-TLX, SWAT) schlecht bewertet: Sie war schwierig auszufüllen und hatte eine
geringe Augenscheinvalidität.
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
73
Difficulty level Rating
Very easy,
highly desirable 1
Operator mental effort is minimal
and desired performance is
easily attainable
Easy,
desirable 2
Operator mental effort is
low and desired performance
is attainable
Fair, mild
difficulty 3
Acceptable operator mental
effort is required to attain
adequate system performance
Minor but
annoying
difficulty 4
Moderately high operator mental
effort is required to attain
adequate system performance
Moderately
objectionable
difficulty 5
High operator mental effort is
required to attain adequate
system performance
Very objectionable
but tolerable
difficulty 6
Maximum operator mental effort
is required to attain adequate
system performance
Major difficulty 7
Maximum operator mental effort
is required to bring errors
to moderate level
Major difficulty 8
Maximum operator mental effort
is required to avoid large
or numerous errors
Major difficulty 9
Intense operator mental effort is
required to accomplish task, but
frequent or numerous errors persist
Impossible 10
Instructed task cannot be
accomplished reliably
Mental
workload is
high and
should be
reduced.
Major
deficiencies,
system
redesign is
strongly
recommended.
Major
deficiencies,
system
redesign
is mandantory.
Is
mental workload level
acceptable? No
Are
errors small and
inconsequential? No
Yes
Yes
Even
though
errors may be
large or frequent,
can instructed task be
accomplished
most of the
time?
No
Yes
Operator
decisions
Abb. 3.6: Modifizierte Cooper-Harper Skala (O’Donnell & Eggemeier, 1986, S. 42-10)
Skala der allgemeinen zentralen Aktiviertheit (AZA)
Die von Bartenwerfer (1969) entwickelte eindimensionale Skala der allgemeinen zentralen
Aktiviertheit (AZA) besteht aus einer Achse mit zehn Ankerpunkten. Als Ankerpunkte sind
Vergleichssituationen wie beispielsweise „Ich versuche, bei starkem Verkehr die Straße zu
überqueren“ oder „Ich befinde mich voller Todesangst in einem abstürzenden Flugzeug“ vor-
gegeben (Abb. 3.7). Die Probanden werden aufgefordert, auf der Skala die Position mit einem
Kreuz zu kennzeichnen, welche den Grad ihrer Aktiviertheit durch die durchgeführte Aufgabe
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
74
entspricht. In der Verkehrsforschung wurde die Skala beispielsweise zur Erfassung des Ein-
flusses von Medikamenten auf die Aktiviertheit eingesetzt (De Waard, 1996).
Ich lese einen Kriminalroman
Ich sehe einen aufregenden Film
Ich lese Zeitung
Ich versuche, bei starkem Verkehr die Straße zu überqueren
Ich lasse mir bei schweren Schmerzen nichts anmerken
Ich bin in einen Verkehrsunfall verwickelt, den ich verschuldet
habe
Ich befinde mich voller Todesangst in einem abstürzenden
Flugzeug
Ich löse Kreuzworträtsel
Ich liege auf dem Sofa und blättere in einer Illustrierten
Ich liege auf einer Waldwiese und träume mit offenen Augen
(Tiefer traumloser Schlaf)0
10
20
30
40
50
Abb. 3.7: Skala der AZA (Bartenwerfer, 1969, S. 206)
Küting (1976) nahm eine Analyse von unterschiedlichen Forschungsmethoden, die in Studien
im Straßenverkehr eingesetzt wurden, vor. Er kommt zu dem Schluss, dass die Skala von Bar-
tenwerfer „für die Beanspruchungsmessung bei Fahrversuchen nicht sehr informativ zu sein
[scheint].“ (Küting, 1976, S. 70).
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
75
De Waard und Brookhuis (1997) sind der Meinung, dass grundsätzlich eine eindimensionale
Skala von Vorteil ist, wenn lediglich die Erhebung der Gesamtbeanspruchung von Interesse
ist. Die Gesamtbeanspruchungsmessung mit diesen Instrumenten ist reliabler als die Erfas-
sung auf der Grundlage von summierten Werten, die mit mehrdimensionalen Skalen erhoben
wurden.
3.2.1.2 Mehrdimensionale Skalen
Sind bei der Erhebung der Beanspruchung nicht nur die Gesamtbeanspruchung, sondern auch
Teilbeanspruchungen in Unterkategorien (z. B. visuelle Beanspruchung) von Interesse, kom-
men mehrdimensionale Skalen zum Einsatz (De Waard & Brookhuis, 1997). Eilers et al.
(1986) hinterfragen sogar, ob die Erhebung einer psychischen Beanspruchung mit einer ein-
dimensionalen Skala überhaupt sinnvoll ist. Sie resümieren, dass „mehrdimensionale Kon-
strukte und entsprechende Skalen zu deren Erfassung angemessener [sind].“ (Eilers et al.,
1986, S. 223). Auch Hill et al. (1992) gehen von einer höheren Diagnostizität mehrdimensio-
naler gegenüber eindimensionaler Skalen aus. Eindimensionale Skalen sind nach Hendy, Ha-
milton und Landry (1993) bei einer Erfassung der Gesamtbeanspruchung von Vorteil, weil
diese eine höhere Sensitivität bei der Messung verschiedener Aufgabenschwierigkeiten auf-
weisen. Außerdem sind diese Skalen einfacher in der Durchführung und der Auswertung. Auf
sie sollte zurückgegriffen werden, wenn die Aussagekraft der mit dieser Methode erhaltenen
Ergebnisse für die Fragestellung ausreichend groß ist (De Waard, 1996).
Zwei häufig in Kontext der Fahrerbeanspruchung verwendete mehrdimensionale Ratingskalen
sind der NASA-TLX (National Aeronautics and Space Administration-Task Load IndeX) und
die SWAT (Subjektive Workload Assessment Technique).
NASA-TLX
Der NASA-TLX (Hart & Staveland, 1988) ist eine weit verbreitete Methode zur Messung der
subjektiven Beanspruchung (z. B. Hankins & Wilson, 1998; Jordan & Johnson, 1993; Nilsson
& Alm, 1996; Piechulla et al., 2002; Rudin-Brown & Parker, 2004; Sullivan et al., 2004). Der
ursprünglich für die Luftfahrt entwickelte Test wird häufig in Beanspruchungsuntersuchungen
im Kfz-Bereich eingesetzt. Die multidimensionale Skala (siehe A.2.2) wurde 1988 von Hart
und Staveland entwickelt und evaluiert. In einem ersten Schritt geben die Testpersonen ihre
Beanspruchung anhand der folgenden sechs Subskalen an:
• Mental demand (Skalenendpunkte low/high)
• Physical demand (Skalenendpunkte low/high)
• Temporal demand (Skalenendpunkte low/high)
• Performance (Skalenendpunkte good/poor)
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
76
• Effort (Skalenendpunkte low/high)
• Frustration level (Skalenendpunkte low/high)
In einem zweiten Schritt bewerten die Personen in einem Paarvergleich, welche Faktoren den
meisten oder den wenigsten Anteil an ihrer Gesamtbeanspruchung haben. Mit den Ergebnis-
sen der Paarvergleiche werden die einzelnen Faktoren gewichtet und eine Gesamtbeanspru-
chung berechnet.
Evaluationsstudien (z. B. Hart & Staveland, 1988; Pfendler & Schütte, 2002) haben die Eig-
nung des NASA-TLX als Methode zur Beanspruchungsmessung überprüft und belegt.
Pfendler & Schütte (2002) untersuchten die Abhängigkeit des Ergebnisses des NASA-TLX
von dem dargebotenen Schwierigkeitsgrad einer simulierten Flugaufgabe. Sie kamen zu dem
Schluss, dass mit dem NASA-TLX gut zwischen unterschiedlichen Beanspruchungsniveaus
differenziert werden kann. Hill et al. (1992) zeigten in ihrer Vergleichsstudie vier verschiede-
ner Ratingskalen beim NASA-TLX eine hohe Sensitivität und Akzeptanz der Versuchsperso-
nen gegenüber dem Instrument.
Einige Studien verwenden eine verkürzte Fassung dieses Fragebogens, den RTLX (Raw Task
Load Index) (z. B. Byers, Bittner & Hill, 1989; Lansdown, 1997). Um eine kürzere und damit
weniger zeitaufwendige Alternative zum NASA-TLX zu haben, wird bei dieser Version auf
den Paarvergleich verzichtet und die Gesamtbeanspruchung aus dem Mittelwert der Bean-
spruchungen der Subskalen gebildet.
Eine Vergleichsstudie von Byers et al. (1989) bescheinigte dem RTLX, valide Ergebnisse zu
liefern. Dagegen berichtete Piechulla (2004), dass der RTLX in einer Studie zur Beanspru-
chung im realen Straßenverkehr ungeeignet zur Differenzierung zwischen verschiedenen Ver-
kehrsbedingungen war. Er unterschied lediglich zwischen Versuchspersonen mit verschiede-
nen Fahrerfahrungen: Führerscheinneulinge gaben ihre subjektive Beanspruchung generell –
unabhängig von den Verkehrsbedingungen – höher an als erfahrene Fahrer.
Lansdown und Fowkes (1998) verwendeten den RTLX um den Beanspruchungsunterschied
bei der Nutzung eines Entertainmentsystems, eines Stauwarnsystems und dem Fahren ohne
Fahrerinformationssystems zu untersuchen. Es zeigte sich eine signifikant höhere mentale
Gesamtbeanspruchung bei der Nutzung der beiden Systeme: Die Kontrollfahrt ohne System
wies einen Beanspruchungswert von 24,011 (σ = 23,6), die Fahrt mit Entertainmentsystem von
37,7 (σ = 18,6) und mit Stauwarnystem von 56,3 (σ = 18,7) auf. Die Autoren führten außer-
11 Es wurde eine Skala von 1-100 verwendet.
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
77
dem als Referenzmessung zu der mit dem NASA-RTLX ermittelten Beanspruchung eine
Analyse des Blickverhaltens mittels Videoaufzeichnung der Versuchsfahrt durch. Es zeigten
sich mit der Ratingskala gleiche Ergebnisse wie die mittels der zeitlich sehr aufwendig ermit-
telten Daten der visuellen Beanspruchung durch die Videoanalyse. Die Autoren resümieren,
dass der NASA-RTLX eine einfacher durchzuführende und somit mit geringeren Kosten ver-
bundene Alternative zur Beanspruchungsmessung mit Videoanalyse ist.
Eine Übereinstimmung der subjektiven Einschätzung der visuellen Ablenkung mit der Blick-
bewegungserfassung durch einen Versuchsleiter, der mit einem Spiegel die Blickhäufigkeit
erfassen konnte, erbrachte auch eine Studie von Bertholomäi et al. (1990).
SWAT
Diese Methode wurde auf der Grundlage des Conjoint-Managements für die Beanspru-
chungsmessung entwickelt (Reid, Shingledecker & Eggemeier, 1981). Per Definition setzt
sich subjektive Beanspruchung in erster Linie aus drei Dimensionen zusammen:
• Zeitliche Beanspruchung (time load)
• Mentale Beanspruchung (mental effort load)
• Psychologischer Stress (psychological stress load)
Jede dieser Dimensionen besteht aus drei Ausprägungen (Abb. 3.8).
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
78
Time Load
1. No or very few interruptions in the planning, execution, or monitoring of tasks. Spare
time exists between many tasks.
2. Task planning, execution and monitoring are often interrupted. Little spare time. Tasks
occasionally occur simultaneously.
3. Task planning, execution and monitoring are interrupted most of the time. No spare
time. Tasks frequently occur simultaneously. Considerable difficulty in accomplishing
all tasks.
Mental Effort Load
1. Little conscious mental effort or planning required. Low task complexity such that
tasks are often performed automatically.
2. Considerable conscious mental effort or planning required. Moderately high task com-
plexity due to uncertainty, unpredictability, or unfamiliarity.
3. Extensive mental effort and skilled planning required. Very complex tasks demanding
total attention.
Psychological Stress Load
1. Little risk, confusion, frustration, or anxiety exists and can be easily accommodated.
2. The degree of risk, confusion, frustration, or anxiety noticeably adds to workload and
requires significant compensation to maintain adequate performance.
3. The level of risk, confusion, frustration, or anxiety greatly increases workload and re-
quires tasks to be performed only with the highest level of determination and self-
control.
Abb. 3.8: Dimensionen und Ausprägungen des SWAT (Reid, Shingledecker &
Eggemeier, 1981, S. 523)
Die Durchführung untergliedert sich in zwei Schritte: In einem ersten Schritt, der Entwick-
lungsphase, werden dem Probanden mit einer dreidimensionalen Matrix alle möglichen 27
Kombinationen der Dimensionen und ihrer Ausprägungen präsentiert. Diese werden von den
Probanden in eine Rangfolge gebracht und daraus die Beanspruchungsskala entwickelt. Im
zweiten Schritt, der Bewertungsphase, wird dann eine erfolgte Beanspruchung anhand ihrer
Ausprägung in den Dimensionen bewertet und dann mittels der im ersten Schritt erhaltenen
Skala die Gesamtbeanspruchung ermittelt.
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
79
Die Eignung der SWAT zur Beanspruchungsmessung wurde in vielen Studien untersucht und
belegt (siehe z. B. Hill et al., 1992; O’Donell & Eggemeier, 1986). Beispielsweise zeigten
Verwey und Veltman (1996), dass die SWAT in der Lage ist, zwischen verschiedenen Bean-
spruchungsarten zu unterscheiden.
Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die subjektiven Methoden des Selbstreports ge-
eignet sind, die Fahrerbeanspruchung zu erfassen. Sie sind leicht anwendbar und erzeugen
wenig Kosten. In der Regel kommen eindimensionale oder mehrdimensionale Ratingskalen,
z. B. die RSME, die MCH und der NASA-TLX zum Einsatz. Die Entscheidung, welche Skala
eingesetzt wird, muss auf der Grundlage der jeweiligen Fragestellung getroffen werden.
3.2.2 Performance
Bei diesen Methoden wird davon ausgegangen, dass die Steigerung einer Beanspruchung, die
zusätzliche Ressourcen vom Fahrer benötigt, zu einer Veränderung des Fahrverhaltens – nor-
malerweise zu einer Verschlechterung – führt (O’Donell & Eggemeier, 1986). Somit kann aus
der Qualität der Leistung einer Person auf ihre Beanspruchung geschlossen werden. Bei-
spielsweise zeigten Hicks und Wierwille (1979) in ihrer Studie, dass die Performance bei der
Primäraufgabe empfindlich gegenüber der Messung der Beanspruchung war.
Grundsätzlich wird bei der Messung der Performance zwischen Maßen der Primäraufgabe
(Kap. 3.2.2.1) und Maßen der Sekundäraufgabe (Kap. 3.2.2.2) unterschieden.
3.2.2.1 Maße der Primäraufgabe
Bei den Maßen der Primäraufgabe geht es um die Erfassung der Leistung des Fahrers im Be-
zug auf eine Aufgabe, beispielsweise die Fahraufgabe, selbst. Da die Ergebnisse einer solchen
Untersuchung eine direkte Relevanz aufweisen, werden Maße der Primäraufgabe häufig in
der Evaluation von neuen Systemen für das Kraftfahrzeug eingesetzt (z. B. Dingus et al.,
1997; Sullivan et al., 2004). Die Verschlechterung der Fahrperformance durch die Nutzung
eines Fahrerassistenzsystems hat einen unmittelbaren Einfluss auf den weiteren Entwick-
lungsprozess bzw. die Einführung eines solchen Systems.
Wie bereits in Kapitel 2.3.3 dargestellt, kann die Primäraufgabe eine Erhöhung der Beanspru-
chung nur dann messen, wenn die Ressourcen des Fahrers nicht mehr ausreichen, um die zu-
sätzliche Beanspruchung zu kompensieren. Nur dann kommt es zu einer Verschlechterung der
Primäraufgabe. Somit kann auch nicht unterschieden werden, ob einer der Probanden sich
bereits am äußersten Limit seiner Kapazitäten befindet, während ein anderer Proband nur sehr
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
80
wenig beansprucht ist, da beide noch in der Lage sind, die Primäraufgabe zu bewältigen (De
Waard, 1996). O’Donnell und Eggemeier (1986) gehen dagegen davon aus, dass Maße der
Primäraufgabe nur auf sehr hohe Beanspruchungen reagieren. De Waard (1996) fordert, bei
Verwendung der Primäraufgabe als Beanspruchungsmaß immer noch weitere Methoden der
Beanspruchungsmessung ergänzend heranzuziehen, um valide Ergebnisse zu erhalten.
Zur Messung der Fahrperformance werden verschiedene Parameter wie Spurhaltung, Ab-
standsverhalten (zu vorausfahrenden Fahrzeugen), Fahrgeschwindigkeit und Lenkverhalten
untersucht. Erfasst werden diese beispielsweise durch das Abgreifen allgemeiner Fahrzeugda-
ten.
Eine weitere Möglichkeit zur Erhebung dieser Parameter ist die Beobachtung während der
Fahrt durch die Untersuchungsleitung, die das Fahrverhalten bewertet. Außerdem können
„Experten“ wie beispielsweise Fahrlehrer zur Beurteilung der Performance herangezogen
werden (z. B. Kostka, Dahmen-Zimmer, Piechulla & Zimmer, 2001; Engeln, König & Wittig,
2004). In der Feldforschung werden Fahrlehrer teilweise aus Sicherheitsgründen eingesetzt,
da diese in der Lage sind, während der Versuchsfahrt einzugreifen, um einen Unfall zu ver-
hindern. Diese Fahrlehrer können Leistungen in der Primäraufgabe beurteilen. Vorteile hier-
bei sind die große Erfahrung von Fahrlehrern im Straßenverkehr und ihre Fähigkeit, in der
Regel die Performance besser bewerten zu können als ein Laie. Außerdem können Fahrlehrer
durch ihre Erfahrung und die Möglichkeit, in die Fahrt des Probanden einzugreifen, Fehler bis
zu einem gewissen Punkt zulassen. Ein Nachteil der Beobachtung ist mangelnde Objektivität
durch die individuelle Einschätzung des Fahrverhaltens durch eine Person. Wie bei allen qua-
litativen Forschungsmethoden sind daher eine gute Versuchsplanung mit standardisierten Be-
obachtungskategorien sowie eine Schulung des durchführenden Beobachters unerlässlich. Ein
für diese Zwecke anwendbares Instrument ist das Regensburger Fahrfehlerbeobachtungsin-
ventar, welches zur Beobachtung sieben Fehlerkategorien vorgibt. Beispielsweise sind dies
eine falsch gewählte Fahrgeschwindigkeit (zu hoch oder zu niedrig) sowie Probleme im Ab-
stand bzw. der Spurhaltung (mangelnder oder stark schwankender Längs- oder Querabstand)
(siehe auch Kostka et al., 2001). Die Fehler werden jeweils mit einer sechsstufigen Skala ge-
wichtet12. Eine Evaluation des Fahrfehlerbeobachtungsbogens von Kostka et. al. (2001) ergab,
dass mit der Beobachtung zusätzliche Beanspruchungen im Kfz ermittelt werden können. Da
aber nur Fahrfehler detektiert werden können und diese relativ selten sind, empfehlen die Au-
toren dieses Verfahren nur zur Ergänzung zu anderen Methoden, wie beispielsweise zur Fahr-
datenerfassung, anzuwenden.
12 Skala von 1 (Auffälligkeit) bis 6 (Eingriff erforderlich)
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
81
Die oben bereits genannten Parameter der Fahrperformance, die durch objektive Fahrdaten
ermittelt werden, können in die Kategorien Maße der Querregulation und Maße der Längsre-
gulation eingeordnet werden. Im Folgenden werden die in der Evaluation von Fahrerassis-
tenzsystemen gebräuchlichsten Parameter dargestellt und Beispiele für Studien gegeben, in
denen diese Methoden angewendet wurden.
Maße der Querregulation
(1) Spurhaltemaße
Ein häufig in der Kraftfahrzeugforschung untersuchtes Maß der Primäraufgabe ist die laterale
Abweichung (Lateral deviation) (z. B. Barham, 2001; Dingus et al., 1997; Engström, Johans-
son & Östlund, 2005; Rudin-Brown & Parker, 2004; Zwahlen et al., 1988). Grundlage ist die
Annahme, dass die Beanspruchung des Fahrers eine Auswirkung auf die Qualität der Spurhal-
tung hat.
Der am häufigsten verwendete Parameter ist die Standardabweichung der lateralen Position
(Standard Deviation of Lateral Position, SDLP). Dabei wird in der Regel die Standardabwei-
chung aller gemessenen Abstände vom Mittelpunkt des Fahrzeugs zum linken oder rechten
Fahrbahnrand ermittelt. Die SDLP steht in direktem Zusammenhang zur Fahrerbeanspru-
chung. Beispielsweise zeigte eine Studie (De Waard & Brookhuis, 1997) ein Ansteigen dieses
Parameters bei Fahrten auf einer stark befahrenen Straße, wenn gleichzeitig telefoniert wurde.
Rudin-Brown & Parker (2004) fanden eine größere Varianz der lateralen Abweichung bei der
Nutzung von ACC als beim Fahren ohne das System. Auch Engström et al. (2005) beobachte-
ten eine höhere Standardabweichung der lateralen Position bei der Bearbeitung einer visuellen
Aufgabe auf einem Display.
Ein weiterer, seltener herangezogener Parameter der lateralen Abweichung ist die Spurüber-
schreitung (LANEX). Diese ist beispielsweise definiert als der Anteil der Fahrzeit, an dem ein
Fahrzeugteil sich außerhalb der Fahrbahn befindet. Das Fahrzeugteil kann je nach Definition
z. B. die Außenseite eines Reifens oder die Hälfte des Fahrzeugs sein (Knappe, Keinath &
Meinecke, 2006). Dingus et al. (1997) zeigten, dass es bei Fahrern, die erstmalig ein Naviga-
tions- und Informationssystem nutzen, zu einem häufigeren ungeplanten Verlassen der Fahr-
bahn kam als bei Fahrern, die im Umgang mit dem System geübt waren. Engström et al.
(2005) fanden dagegen keinen Effekt der Beanspruchung durch eine Aufgabenbearbeitung
und diesem Parameter. Barham (2001) beschrieb eine geringere Anzahl von Spurüberschrei-
tungen bei der Nutzung eines passiven Nachtsichtsystems als beim Fahren ohne System, so
dass die Nutzung das Fahrverhalten im Hinblick auf die Fahrspurhaltung positiv beeinflusste:
Bei schlechten Sichtbedingungen fuhren eine größere Anzahl von Versuchspersonen häufiger
auf die Gegenfahrbahn wenn sie kein FIR-Nachtsichtsystem zur Verfügung hatten als Pro-
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
82
banden mit dem Fahrerassistenzsystem. Des Weiteren zeigten mehr Versuchspersonen ohne
das System eine größere absolute Abweichung von der Fahrbahnmitte.
Dieser Parameter weist eine hohe Augenscheinvalidität auf, da hier der direkte Zusammen-
hang zwischen Beanspruchung und einer konkreten Gefährdungssituation (Verlassen der
Fahrbahn) gemessen wird (Knappe et al., 2006).
(2) Lenkmaße
Weitere Maße der Querregulation ergeben sich aus dem Lenkverhalten des Fahrers. Das am
häufigsten verwendete Maß des Lenkverhaltens ist die Standardabweichung des Lenkwinkels
(Standard Deviation of Steering Angle, SDST), bei der die Standardabweichung über alle auf-
gezeichneten Lenkwinkel bestimmt wird. In Abhängigkeit der Anwesenheit von zusätzlichen
Aufgaben oder Ablenkungen schenken Fahrer der Lenkaufgabe nicht genügend Aufmerksam-
keit. So kann es zu Phasen ohne eine Veränderung des Lenkmoments kommen. Die Standard-
abweichung des Lenkmoments ist somit ein Indikator für mentale Beanspruchung (De Waard,
1996). Brookhuis, de Vries und de Waard (1991) untersuchten den Zusammenhang zwischen
dem Führen von Telefongesprächen während der Fahrt und der Standardabweichung des
Lenkwinkels. Das Ergebnis zeigte, dass es während des Wählens zu einer signifikant höheren
Standardabweichung des Lenkwinkels kam. Der Parameter ist stark von der gefahrenen Ver-
suchsstrecke abhängig. Somit ist eine Interpretation des Absolutwertes der SDST oder ein
Vergleich unterschiedlicher Strecken nicht möglich (Knappe et al., 2006).
Ein weiteres Maß des Lenkverhaltens ist die Rate der Lenkwinkelrichtungsänderungen (Stee-
ring Wheel Reversal Rate, SRR). Sie ist definiert als die Anzahl der Richtungsänderungen in
der Lenkradbewegung ab einer bestimmten Winkeldifferenz, der Abstandsgröße (engl. gap
size) pro Zeiteinheit. (Knappe et al., 2006) Beispielsweise fanden McLean und Hoffmann
(1975) eine Erhöhung der Rate der Lenkbewegungen bei höheren Aufgabenschwierigkeiten.
Spätere Untersuchungen (z. B. Macdonald & Hoffmann, 1980) bestätigten diesen Zusammen-
hang nicht. Hier führten stärkere Beanspruchungen im Sinne einer Überlastung, wie bereits
oben beschrieben, auch zu weniger Lenkbewegungen. Die Autoren gehen davon aus, dass die
Richtung der Veränderung von der Aufgabenschwierigkeit und der Kapazität des Fahrers,
diese zu bewältigen, abhängt. Dieses Maß weist eine geringere Streckenabhängigkeit auf als
die SDST, da die Extrempunkte in einem definierten Zeitintervall bestimmt werden.
Maße der Längsregulation
Ein in der empirischen Forschung zur Beanspruchungsmessung verwendetes Maß der Längs-
regulation ist das Abstandsverhalten des Fahrers zu einem vorausfahrenden Fahrzeug (z. B.
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
83
Brookhuis, De Waard & Mulder, 1994; Hoedemaeker & Brookhuis, 1998; Lansdown et al.,
2004).
Lansdown et al. (2004) zeigten, dass die Beanspruchung durch eine Zusatzaufgabe beim Fah-
ren im Simulator zu einer Verminderung des Abstands zu einem anderen Fahrzeug führte. Mit
dem Parameter Abstandsverhalten war es möglich, zwischen verschiedenen Aufgabentypen
zu differenzieren.
Auch die Fahrgeschwindigkeit kann als Maß der Längsregulation für den Grad einer Bean-
spruchung herangezogen werden (z. B. Cnossen, Rothengatter & Meijman, 2000; Dingus et
al., 1997; Engström et al., 2005; Labiale, 1996; Richter, Wagner, Heger & Weise, 1998; Sul-
livan et al., 2004). Beispielsweise steigern Fahrer bei geringerer Beanspruchung (und auf-
kommender Müdigkeit) die Fahrgeschwindigkeit, um ihren Level der Aufmerksamkeit kon-
stant zu halten. Bei einer höheren Beanspruchung, beispielsweise beim Telefonieren im Fahr-
zeug, wird dagegen die Geschwindigkeit reduziert (De Waard & Brookhuis, 1997; Dingus et
al., 1997). Auch bei einer Befragung gaben die Probanden an, ihre Geschwindigkeit zu redu-
zieren, wenn die Beanspruchung durch eine komplexe Streckeninformation, die ihnen auf
einem Bildschirm dargeboten wird, zu hoch wird (Labiale, 1996).
Richter et al. (1998) zeigten, dass die Fahrgeschwindigkeit sehr gut auf der Landstraße zwi-
schen verschiedenen Streckenschwierigkeiten differenzierte. Dagegen fanden Verwey und
Veltman (1996) keinen Zusammenhang zwischen Fahrgeschwindigkeit und Beanspruchung.
Engström et al. (2005) untersuchten den Einfluss einer visuellen Beanspruchung in Form ei-
ner Aufgabe, die auf einem Display im Fahrzeug dargeboten wurde, auf die Fahrgeschwin-
digkeit. Es zeigte sich eine signifikante Geschwindigkeitsreduktion bei der Aufgabenbearbei-
tung.
Auch das Bremsverhalten bzw. die Varianz der longitudinalen Beschleunigung kann als Be-
anspruchungsparameter herangezogen werden (Dingus et al., 1997; Lansdown et al., 2004).
Bei starker Beanspruchung, insbesondere wenn ihr Blick von der Straße gelenkt wird, sind
Fahrer weniger aufmerksam, was zu härterem Bremsen bei unerwarteten Situationen führt.
Somit ist die Geschwindigkeitsabnahme größer als in Situationen mit normaler Aufmerksam-
keit. Auch eine hohe Varianz der Beschleunigung steht im Zusammenhang mit erhöhter Auf-
gabenschwierigkeit, da geringere Ressourcen für die Geschwindigkeitsüberwachung zur Ver-
fügung stehen.
Im Rahmen des Forschungsprojekts ADAM (Advanced Driver Attention Metrics) wurden in
einem Feldversuch mit 30 Probanden die Auswirkungen verschiedener Nebenaufgaben, wie
beispielsweise Navigationsziel eingeben, Kassette wechseln, Klimaanlage einstellen, Kau-
gummi auspacken, auf unterschiedliche Parameter des Fahrverhaltens untersucht (Heß, 2005).
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
84
Es zeigte sich, dass Kriterien für die Spurhaltung sehr gut zwischen den verschiedenen Ne-
benaufgaben differenzierten. Dagegen waren die Parameter Abstandshaltung und Fahrge-
schwindigkeit als Kriterien nicht geeignet.
3.2.2.2 Maße der Sekundäraufgabe
Ein ebenfalls häufig angewendetes Verfahren zur Beanspruchungsmessung ist die Sekundär-
aufgabenmethode, bei welcher der Fahrer neben der primären Fahraufgabe eine zweite Auf-
gabe ausführen muss (z. B. Bengler, Praxenthaler, Theofanou & Eckstein, 2004; Harms,
1991; Harms & Patten, 2003; Jahn, Oehme, Krems & Gelau, 2005; Verwey, 2000). In der
Regel ist die Primäraufgabe die Aufgabe von zentralem Interesse. Die Beanspruchung durch
diese Aufgabe wird anhand der Leistung in der Bearbeitung der Sekundäraufgabe, beispiels-
weise eine Rechenaufgabe, eine Trackingaufgabe, eine Aufgabe zur Reaktionszeit oder eine
Gedächtnisaufgabe, erfasst. Die Leistung in einer Sekundäraufgabe spiegelt die Restkapazität
wider, die neben der Bewältigung der Primäraufgabe zur Verfügung steht (O’Donell & Eg-
gemeier, 1986). Abbildung 3.9 zeigt den Zusammenhang der Beanspruchung durch die Pri-
märaufgabe und die durch die Sekundäraufgabe gemessene Restkapazität.
Abb. 3.9: Nutzung einer Sekundäraufgabe zur Messung der Restkapazität (Farmer &
Brownson, 2003, S. 5)
Grundsätzlich wird bei der Durchführung einer Untersuchung mit der Methode der Sekundär-
aufgabe zwischen zwei Prinzipien unterschieden, dem Paradigma der Sekundäraufgabe (Lo-
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
85
ading Task Paradigma) und dem Paradigma der Primäraufgabe (Subsidiary Task Paradig-
ma):
• Paradigma der Sekundäraufgabe: Der Proband wird aufgefordert, die Sekundäraufgabe
zu bearbeiten auch wenn dadurch die Bearbeitung der Primäraufgabe leidet.
• Paradigma der Primäraufgabe: Der Proband wird instruiert, die Primäraufgabe zu bear-
beiten. Falls die Ressourcen für die gleichzeitige Bearbeitung der Sekundäraufgabe nicht
ausreichen, soll diese schlechter ausgeführt werden.
Das häufiger angewendete Prinzip ist das Paradigma der Primäraufgabe. Insbesondere bei
Feldstudien im Kraftfahrzeugbereich ist eine Versuchsdurchführung nach dem Paradigma der
Sekundäraufgabe aus Sicherheitsgründen überhaupt nicht möglich.
Rockwell (1988) geht davon aus, dass die Anzahl der Blickzuwendungen pro Zeit ein sensiti-
ves Maß für die Beanspruchung ist. Entsprechend des Paradigmas der Primäraufgabe würde
somit die Erhöhung der Beanspruchung durch die Fahraufgabe zu einer Reduktion der Blicke
auf die Sekundäraufgabe führen.
Da Autofahren überwiegend eine visuelle Aufgabe ist, fordert de Waard (1996) bei Untersu-
chungen im Kraftfahrzeug visuelle Sekundäraufgaben darzubieten. Die Validität beispielswei-
se einer auditiven Aufgabe wird angezweifelt.
Harms (1991) untersuchte mit einer Rechenaufgabe als Sekundäraufgabe den Einfluss der
Verkehrssituation auf die Fahrerbeanspruchung. Es zeigte sich, dass es bei erhöhter Bean-
spruchung (Fahren in Ortschaften) sowohl zu einer reduzierten Fahrgeschwindigkeit als auch
zu einer längeren Bearbeitungszeit der Sekundäraufgabe kam. Eine geringe Beanspruchung
(Fahren auf einem Highway) führte zu schnellen Fahrgeschwindigkeiten und zu einer hohen
Performance in der Rechenaufgabe. Die Autorin resümiert, dass die Sekundäraufgabenmetho-
de sensitiv auf Variationen in der Fahrerbeanspruchung, die durch Unterschiede in der
Schwierigkeit der Fahraufgabe resultieren, reagiert.
Eine längere Bearbeitungszeit der Sekundäraufgabe sollte zu beobachten sein, wenn durch die
Nutzung eines Fahrerassistenzsystems eine reduzierte Beanspruchung durch die Primäraufga-
be erreicht wird. Dies beobachteten Rudin-Brown & Parker (2004) bei der Nutzung von ACC.
Ein Sonderfall der Sekundäraufgabe ist das Heranziehen einer Teilaufgabe der Primäraufgabe
mit geringerer Priorität als so genannte eingebettete Sekundäraufgabe („embedded secondary
task“). Beim Fahren kann dies beispielsweise die Häufigkeit der Blicke in den Rückspiegel
sein. Diese sollten bei höherer Beanspruchung geringer werden.
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
86
Bei der Anwendung der Sekundäraufgabe zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung stehen
verschiedene Methoden zur Verfügung, von denen zwei häufig in Labor- und Simulatorstu-
dien eingesetzte, die Peripheral Detection Task (PDT) und die Okklusionsmethode, im Fol-
genden dargestellt werden. Beide Methoden werden aus Sicherheitsgründen in der Regel nicht
in Feldstudien angewendet. Ein Beispiel für den Einsatz der PDT im Feld wird bei deren Dar-
stellung beschrieben.
Peripheral Detection Task (PDT)
Die PDT wurde von Martens und van Winsum (2000) als Sekundäraufgabe zur Erfassung der
Fahrerbeanspruchung entwickelt und in vielen empirischen Studien angewendet (z. B. Harms
& Patten, 2003; Jahn et al., 2005; Rösler, Oehme, Jahn, Baumann & Krems, 2004). Den Pro-
banden werden während einer Fahrt Reize, meist rot leuchtende Dioden, in ihrem peripheren
Blickfeld dargeboten. Wenn sie diese wahrnehmen, sollen sie möglichst schnell auf einen
Taster drücken. Dabei werden richtige Treffer und Reaktionszeit erfasst. Eine höhere Bean-
spruchung führt zu einer geringeren Anzahl richtig detektierter Reize und zu längeren Reakti-
onszeiten (Martens & van Winsum, 2000).
Martens und van Winsum (2000) zeigten mit einer Simulatorstudie, dass die PDT sensitiv auf
Beanspruchungen sowohl durch Veränderungen der Aufgabenschwierigkeit der primären
Fahraufgabe (z. B. Überholvorgänge, Bremsen eines vorausfahrenden Fahrzeugs) als auch
durch ein Fahrerassistenzsystem reagierte.
Jahn et al. (2005) führten eine Feldstudie mit 49 Taxifahrern durch. Es wurden lediglich pro-
fessionelle Fahrer ausgewählt, da von ihnen ein sicheres Fahren auch bei Fahren nach einem
Navigationssystem und dem gleichzeitigen Leisten einer visuellen Sekundäraufgabe erwartet
werden konnte. Um die Sensitivität der PDT zu untersuchen, fuhren die Probanden Strecken-
abschnitte mit unterschiedlichem Schwierigkeitsgrad und nutzten zwei Navigationsgeräte, die
sich in der Displaygröße und in der Art der Informationsdarstellung unterschieden. Es zeigte
sich die Sensitivität der PDT zu den Anforderungen der Fahraufgabe. Zusätzlich reagierte die
PDT sensitiv auf Beanspruchungsspitzen. Die Navigationsgeräte hatten einen geringeren Ein-
fluss auf die Beanspruchung als die Verkehrssituationen. Mit Hilfe der PDT konnte nicht zwi-
schen den beiden Displayarten unterschieden werden.
Okklusionsmethode
Die Okklusionsmethode ist eine häufig verwendete Methode zur Messung der visuellen Ab-
lenkung im Labor (z. B. Gelau, Keinath, Baumann, Bengler & Krems, 1999; Hicks & Wier-
wille, 1979; Krems et al., 2004; Rösler et al., 2004). Mit der Methode wird die durch die
Fahraufgabe (Primäraufgabe) resultierende Unterbrechung der Bearbeitung einer Sekundär-
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
87
aufgabe simuliert. Die Methode variiert systematisch zwei Parameter: Erstens die Zeit, in der
eine relevante Information sichtbar ist (Betrachtungszeit) und zweitens die Zeit, in der sie
nicht zu sehen ist (Okklusionszeit). Prinzipiell gibt es zwei Möglichkeiten der Versuchsdurch-
führung:
1) Die Probanden entscheiden selbst, wie viel Betrachtungszeit sie für eine fehlerfreie Infor-
mationsaufnahme benötigen (selbstgewählte Präsentationszeit).
2) Die dargebotenen Informationen werden zeitlich limitiert in mehreren Präsentations- und
Okklusionszyklen dargeboten und die Genauigkeit und Güte der Informationsaufnahme er-
fasst (vorgegebene Präsentationszeit).
Beispielsweise könnten Versuchspersonen unterschiedliche Displays dargeboten werden, von
denen sie Informationen ablesen müssen. Die selbstgewählte Präsentationszeit der Probanden
gibt Auskunft darüber, wie viel Zeit sie zur Erfassung der Informationen benötigen. Damit
können die Displays im Hinblick auf ihre Sicherheitsrelevanz bewertet werden.
In Studien untersuchten Gelau et al. (1999), ob mit der Okklusionsmethode zwischen unter-
schiedlichen komplexen Displaydarbietungen unterschieden werden kann. Die Ergebnisse
zeigten eine Auswirkung von Präsentationsdauer und Komplexitätsgrad auf die Fehlerwahr-
scheinlichkeit. Somit war es möglich, zwischen verschiedenen Komplexitäten zu differenzie-
ren.
In einer weiteren Validierungsstudie wurden die mittels Okklusionsmethode erhaltenen Er-
gebnisse mit einer realen Fahrsituation bzw. mit der PDT verglichen. Es ergab sich eine hohe
Korrelation zwischen Okklusionsmethode und PDT. Der Vergleich der Bearbeitung einer
Aufgabe im Stand und während der Fahrt ergab ähnliche Ergebnisse. Die Autoren folgerten
daher, dass mit der Okklusionsmethode reale Fahrbedingungen abgebildet werden können
(Krems et al., 2004). Sie bewerten die Methode als geeignet, reale Fahrbedingungen zu simu-
lieren und Displays zu bewerten. Problematisch ist, dass es in der Okklusionsphase lediglich
zu einer Unterbrechung des Wahrnehmungsvorgangs, nicht aber zu einer Zuwendung zu ei-
nem anderen Objekt kommt. Somit wird eine reale Fahrt nur in Teilen simuliert. Die Autoren
empfehlen darum, die Methode lediglich als Screening-Verfahren einzusetzen. Damit könnten
dann große Unterschiede identifiziert und ungeeignete MMI-Displays aussortiert werden.
De Waard (1996) problematisiert allgemein die Anwendung von Sekundäraufgaben zur Bean-
spruchungsmessung. Seiner Meinung nach ist die Darbietung einer Sekundäraufgabe dann
problematisch, wenn die Anforderungen der Primäraufgabe so hoch sind, dass eine Bearbei-
tung der Sekundäraufgabe gar nicht möglich ist. Dies kann sicherlich zu einem Problem bei
Feldversuchen werden, insbesondere wenn die Fahrer noch nicht an das Versuchsfahrzeug
bzw. an ein neues Fahrerassistenzsystem gewöhnt sind. Eine Beschäftigung mit einer weiteren
Aufgabe wäre für die Versuchspersonen ein Sicherheitsrisiko. Eine gegensätzliche Wirkung
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
88
könnte eine Sekundäraufgabe im Simulatorversuch haben: So kann entsprechend dem Para-
digma der Primäraufgabe eine Versuchsperson aufgefordert werden, die Sekundäraufgabe nur
dann zu bearbeiten, wenn dies nicht zur Verschlechterung der Fahraufgabe führt. Trotzdem ist
es denkbar, dass der Proband dennoch versucht, eine möglichst gute Leistung in der Sekun-
däraufgabe zu bringen, insbesondere weil eine schlechte Performance in der Primäraufgabe
im Fahrsimulator keine Relevanz im Hinblick auf die Sicherheit hat.
Die in diesem Kapitel vorgestellten Untersuchungen zu performancebasierten Methoden zei-
gen eine generelle Eignung dieser Verfahren zur Erhebung der Fahrerbeanspruchung. Bei der
Erfassung der Performance können Maße der Primäraufgabe und Maße der Sekundäraufgabe
herangezogen werden. Häufiger werden bei Evaluationsstudien im Kfz-Bereich die Maße der
Primäraufgabe verwendet, bei denen die Leistung des Fahrers, z. B. bei der Fahraufgabe, er-
fasst wird. Bei den Maßen der Sekundäraufgabe muss der Fahrer neben der primären Fahr-
aufgabe eine weitere Aufgabe ausführen und die Leistung in dieser Aufgabe wird zur Erfas-
sung der Gesamtbeanspruchung herangezogen. Aus Sicherheitsgründen werden diese Metho-
den nicht in Feldstudien im realen Straßenverkehr eingesetzt.
3.2.2.3 Referenzmessungen
Eine weitere Möglichkeit der Erhebung der Beanspruchung ist die Messung der Leistung in
der Bearbeitung einer Aufgabe vor und nach der Beanspruchung. Ein Beispiel hierfür ist die
Messung der Flimmerverschmelzungsfrequenz. Veränderungen in der Leistung der Aufgabe
sind ein Indikator für die Beanspruchung durch die Primäraufgabe. Referenzmessungen wer-
den aber in der Kraftfahrzeugforschung nur sehr selten eingesetzt und sind eher in der Ar-
beits- und Organisationspsychologie von Bedeutung (De Waard, 1996).
3.2.3 Physiologie
Es existiert eine Vielzahl physiologischer Parameter, die für eine Beanspruchungsmessung
herangezogen werden können. Es ist nicht möglich, mit diesen Verfahren eine Beanspruchung
direkt zu messen, sondern es wird davon ausgegangen, dass aus einer Beanspruchung eine
Veränderung der physiologischen Messwerte resultiert. Physiologische Parameter können
somit als Indikatoren für eine Beanspruchung verstanden werden. Wichtig bei der Erhebung
physiologischer Parameter ist die Notwendigkeit, mehrere Maße gleichzeitig zu erfassen, um
richtig interpretierbare Ergebnisse zu erhalten (Frieling & Sonntag, 1987).
Im Folgenden (Kap. 3.2.3.1-3.2.3.5) werden die physiologischen Maße vorgestellt, die häufig
in der Beanspruchungsforschung im Kfz eingesetzt werden. Eine theoretische Einführung in
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
89
die Zusammenhänge menschlichen Verhaltens und physiologischer Prozesse und eine Über-
sicht über Messmethoden der Psychophysiologie ist in Schandry (1989) zu finden.
3.2.3.1 Kardiovaskuläre Aktivität
Aufgabe des Herzkreislaufsystems ist der Bluttransport zu den Organen. Unterschiedliche
Beanspruchungen des Körpers führen auch zu einem veränderten Versorgungsbedarf der ein-
zelnen Organe und somit auch zu einer Änderung der Arbeitsleistung des Herzkreislaufsys-
tems (Schandry, 1989).
Aufgezeichnet wird bei dieser Methode das Elektrokardiogramm (EKG), welches aus einer
Wellenform besteht, die sich bei jedem Herzzyklus wiederholt. Aus dem EKG lassen sich
verschiedene kardiologische Parameter wie beispielsweise die Herzratenvariabilität und das
inter-beat intervall (ibi) bestimmen. Das am häufigsten verwendete Maß ist die Herzfrequenz,
die „als der klassische Beanspruchungsparameter der Verkehrspsychologie angesehen werden
[kann].“ (Hering, 1999, S. 48).
Herzfrequenz
Ein sehr häufig in der Beanspruchungsmessung erfasster Parameter ist die Herzfrequenz (auch
Herzrate), bei der die Herzschläge pro Minute (engl.: bpm = beats per minute) ermittelt wer-
den. Sowohl eine Veränderung von physischer als auch psychischer Beanspruchung führt zu
einer Änderung der Herzfrequenz. Gründe der häufigen Anwendung dieser Methode liegen in
der geringen Artefaktanfälligkeit und der einfachen Durchführung. Zur Erfassung der Herz-
frequenz können verschiedene Verfahren angewendet werden (Schandry, 1989):
1) Brustableitung durch Anbringen von Elektroden auf der Brust (in der Regel Einthoven-
Ableitung II)
2) Einsatz eines Photoplethysmographen, der in Form eines Clips am Ohrläppchen ange-
bracht wird
Die beiden Verfahren haben verschiedene Vorteile. Bei der Brustableitung ist ein festeres
Anbringen der Elektroden möglich, so dass es zu keinen Störungen der Elektroden durch Be-
wegungen kommt. Beim Ohrclip sind Störungen möglich, da bei Bewegungen die Gefahr
eines Verrutschens vorhanden ist. Ein großer Vorteil des Clips ist dagegen die einfache Befes-
tigung am Ohr. Somit muss im Gegensatz zur Brustableitung nichts unter der Kleidung ange-
bracht werden, was angenehmer für die Versuchspersonen ist.
Viele Untersuchungsergebnisse belegen die Eignung der kardiologischen Parameter für die
Beanspruchungserhebung bei Studien im Kraftfahrzeugbereich (z. B. De Waard & Brookhuis,
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
90
1997; Felnémenti & Boon-Heckel, 1986; Fengler, 1972; Noguchi, 1997; Richter et al., 1998).
Diese Parameter sind die bedeutsamsten Biosignale der empirischen Forschung:
„Without no doubt, heart rate and some derived parameters (heart rate variability) have
proven to be most useful in the field.” (De Waard & Brookhuis, 1997, S. 165)
Andere Untersuchungsergebnisse finden keinen oder nur einen geringen Zusammenhang zwi-
schen verschiedenen Beanspruchungssituationen und der Herzfrequenz bzw. der Herzfre-
quenzvariabilität (z. B. Engström et al., 2005; Helander, 1978; Hicks & Wierwille, 1979; Ni-
ckel, Nachreiner, Zdobych & Yanagibori, 1998; Nickel, Eilers, Seehase & Nachreiner, 2002;
Veltman & Gaillard, 1996). Ein Problem der Herzfrequenz ist, dass sie zur Messung kurzzei-
tiger Beanspruchungen nicht gut geeignet ist, da sie träge reagiert und auch nur langsam wie-
der auf das Ausgangsniveau zurückgeht. Nickel et al. (2002) gehen davon aus, dass mit der
Herzfrequenz bzw. der Herzfrequenzvariabilität „eher unterschiedliche Personen als unter-
schiedliche Belastungsbedingungen differenziert werden können.“ (Nickel et al., 2002, S. 22).
Die Parameter messen weniger aufgabenspezifische Ergebnisse als Effekte, die beispielsweise
durch die jeweilige Tageszeit bedingt sind.
Beeinflusst wird das Signal bei der Ableitung u. a. durch Bewegungsartefakte und durch Stör-
signale anderer physiologischer Größen, beispielsweise der Atmung (vgl. Kap. 3.2.3.5).
Blutdruck
Ein weiterer Parameter der kardiovaskulären Aktivität, welcher zur Beanspruchungsmessung
herangezogen wird, ist der Blutdruck. Studien belegen einen Zusammenhang zwischen Bean-
spruchung und Blutdruck (z. B. Gruber, Scheuch, Reuschel, Schreinicke, Schmidt & Hent-
schel, 1986). Bis vor einiger Zeit war eine kontinuierliche Blutdruckmessung nur invasiv
möglich, d. h. der Druck wurde mittels einer in eine Arterie eingebrachten Kanüle gemessen
(Schandry, 1989). Somit war dieses Verfahren für psychophysiologische Studien im Kfz un-
geeignet. Möglich war dagegen der Einsatz diskontinuierlich arbeitender Messmethoden,
durch die aber eine kurzfristige Änderung des Blutdrucks nicht erfasst werden kann. Die am
häufigsten verwendete Methode zur diskontinuierlichen Blutdruckmessung ist das Riva-
Rocci-Verfahren, bei der über eine Manschette am Arm unterschiedlicher Druck auf die Arte-
rie ausgeübt wird und dann der systolische13 und diastolische14 Wert des Blutdrucks abgelesen
werden kann.
Seit den 1960er Jahren wurden verschiedene Möglichkeiten der kontinuierlichen, nichtinvasi-
ven Blutdruckmessung entwickelt und evaluiert. Es konnte sich bisher aber noch keine Me-
13 Systolischer Blutdruck: Blutdruck während der Auswurfphase des Herzens (Normwert ca. 120 mmHg)
14 Diastolischer Blutdruck: Blutdruck während der Erschlaffungsphase des Herzens (Normwert ca. 80 mmHg)
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
91
thode etablieren. Barschdorff und Bauch (2005) entwickelten in den letzten Jahren ein neues
Verfahren zur kontinuierlichen Erfassung des Blutdrucks. Grundprinzip dieser Methode ist,
dass durch die kontinuierliche Aufzeichnung der Pulswellenlaufzeit der systolische Blutdruck
berechnet werden kann. Da die Pulswellenlaufzeit in direktem Zusammenhang zum Blutdruck
steht, kann von dem einen Wert der andere abgeleitet werden.
Mit einer Laborstudie (Bauch & Barschdorff, 2006) wurde die Möglichkeit gezeigt, mit die-
sem Verfahren Stresssituationen zu diagnostizieren. Eine erste Validierungsstudie im Fahrsi-
mulator ergab einen Zusammenhang zwischen dem kontinuierlich gemessenen Blutdruck und
verschiedenen Verkehrssituationen. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird das neuentwi-
ckelte Verfahren erprobt und auf seine Anwendbarkeit im Rahmen von Evaluationsstudien im
Kfz-Bereich getestet (siehe Kap. 6).
3.2.3.2 Elektrodermale Aktivität
Eine ebenfalls große Bedeutung bei der Beanspruchungsmessung durch physiologische Para-
meter in der Forschung hat neben der kardiovaskulären Aktivität die elektrodermale Aktivität
(EDA) (Boucsein, 1988). Grundlage dieser Messung ist der Zusammenhang zwischen psychi-
schen Prozessen und Leitfähigkeits- bzw. Potentialänderungen der Haut. Studien belegen die-
sen Zusammenhang (z. B. Föckeler, 1988; Helander, 1977; Helander, 1978; Richter et. al.,
1998; Verwey & Veltman, 1996). Beispielsweise belegte Helander (1978) mit seiner Studie
die Eignung der EDA zur Erfassung von Beanspruchung im Kraftfahrzeug. Vorteil ist die
schnelle Reaktion des Parameters auf Situationsänderungen. Die Untersuchung Helanders ist
ausführlicher in Kapitel 3.2.3.6 dargestellt.
Artefakte können bei der Messung der EDA durch die Atmung (vgl. Kap. 3.2.3.5) und durch
Reizungen der Haut auftreten. Die Temperatur hat einen Einfluss auf den Hautleitwert, so
dass eine stabile Umgebungstemperatur bei der Untersuchung von Bedeutung ist. Auch Be-
wegungen stören die Ableitung des Biosignals. Daher muss darauf geachtet werden, dass der
Körperteil, an dem das Signal abgeleitet wird (in der Regel Hand oder Fuß), während der
Messung möglichst ruhig gehalten wird. Diese Forderung stellt ein Problem in der Verwen-
dung dieses Parameters für die Beanspruchungsmessung im Kraftfahrzeug dar. Da eine Ablei-
tung am Fuß nicht möglich ist, wird zumeist in der Handfläche abgeleitet. Da die Hand min-
destens für das Lenken benötigt wird, ist ein Ruhigstellen dieses Körperteils nicht möglich.
Auch Veränderungen der Elektrodenoberfläche durch Lenkbewegungen können nicht ver-
mieden werden. Vorstudien im Rahmen dieser Arbeit haben aber gezeigt, dass trotz dieser
Problematik die Messwerte beim Fahren nicht beeinflusst wurden.
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
92
3.2.3.3 Elektrische Muskelaktivität
Da ein direkter Zusammenhang zwischen dem Grad der psychophysischen Aktiviertheit und
der Muskelspannung besteht, ist die Elektromyographie ein weiteres wichtiges Verfahren zur
Beanspruchungsmessung (Schandry, 1989). Die aufgezeichnete Kurve wird als Elektro-
myogramm (EMG) bezeichnet. Problem bei dieser Methode ist die Entstehung von Bewe-
gungsartefakten. Dies führt zu einer im Vergleich zu den in den Kapiteln 3.2.3.1 und 3.2.3.2
dargestellten Parametern geringeren Bedeutung dieser Messgröße für Untersuchungen im
Kfz-Bereich.
Petit, Capparon, Roch und Priez (2002) führten eine Simulatorstudie mit 30 Probanden durch.
Die Versuchspersonen fuhren 45 min und wurden während dieser Zeit verschiedenen bean-
spruchenden Situationen ausgesetzt (z. B. Objekte auf der Fahrbahn, Anruf auf dem Mobilte-
lefon des Fahrers, Einlegen einer CD in den CD-Player). Die Ergebnisse zeigten die Selektivi-
tät der elektrodermalen Reaktionen für die verschiedenen Beanspruchungssituationen.
3.2.3.4 Augenfunktionen
Auch aus Blickdaten können Rückschlüsse auf die Beanspruchung gezogen werden. Da das
Auge eine wichtige Rolle bei der Informationsaufnahme spielt und es relativ einfach zu be-
obachten ist, sind eine Vielzahl von Messgrößen, die am Auge aufgenommen werden können,
als physiologische Parameter zur Beanspruchungsmessung erprobt worden. Am meisten an-
gewendet werden Augenbewegungen, Pupillenreaktionen und Lidschlag (O’Donell & Egge-
meier, 1986; Schandry, 1989).
Studien haben gezeigt, dass die Messung von Augenbewegungen sensitiv auf visuelle Aufga-
ben im Fahrzeug und auf Aufgaben der Fahraufgabe reagiert (z. B. Lansdown, 1997; Victor et
al., 2005). Als Parameter für den Schwierigkeitsgrad einer Aufgabe im Fahrzeug können die
Blickbewegungsfrequenz, die Blickdauer und Gesamtblickdauer herangezogen werden. Am
sensitivsten zur Aufgabenschwierigkeit war der Prozentsatz der Blicke zur Fahrbahn (Victor
et al., 2005, siehe Kap. 2.3.4.2). Außerdem ist in der Literatur ein Zusammenhang zwischen
den Sakkaden und dem Aktivierungsniveau beschrieben (Schandry, 1989).
Zur Erfassung der Augenbewegung wird am häufigsten die Elektrookulographie angewendet.
Die dabei erhaltene Kurve wird als Elektrookulogramm (EOG) bezeichnet. Da zur Messung
Elektroden in Augennähe angebracht werden müssen, ist dieses Verfahren unangenehm für
Probanden. Die Methode wird häufig im Labor eingesetzt, um Blickbewegungen zu messen.
In Feldstudien wird sie nur selten eingesetzt (Galley, 1993).
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
93
Bei der Messung der Pupillenreaktion macht man sich die Veränderung der Pupillenweite bei
mentalen Beanspruchungen zunutze (Schandry, 1989). Die Pupillenweite kann mit Hilfe ver-
schiedener Verfahren erfasst werden, beispielsweise durch Filmaufnahmen von der Pupille.
Die Anzahl der Lidschläge pro Zeiteinheit ist ein guter Indikator für die Aktivierung
(Schandry, 1989). Die Lidschläge können beispielsweise durch EMG-Messungen ober- und
unterhalb des Auges erfasst werden. Auch bei dieser Methode muss erwähnt werden, dass sie
unangenehm für die Versuchspersonen ist und nicht angewendet werden sollte, wenn andere
potentielle Methoden zur Verfügung stehen. Ein Bewertungskriterium für psychologische
Methoden ist, dass die Beeinträchtigung der Versuchspersonen durch die Methode selber
möglichst gering sein sollte („Nicht-Intrusivität“). Dies ist nicht gegeben, wenn sich die Pro-
banden beispielsweise durch das Anbringen von Elektroden stark beeinträchtigt fühlen.
Der Parameter Lidschlag ist sensitiv zu visueller Beanspruchung (Hankins & Wilson, 1998;
Veltman & Gaillard, 1996). Außerdem ist die Lidschlagfrequenz ein guter Indikator für die
Schwierigkeit einer Fahraufgabe, z. B für die gefahrenen Streckenbedingungen. (Richter et
al., 1998)
3.2.3.5 Weitere physiologische Parameter zur Beanspruchungsmessung
Eine in geringerer Häufigkeit zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung eingesetzte Methode ist
die Elektroenzephalographie. Mit diesem Verfahren wird die hirnelektrische Aktivität an der
Schädeloberfläche in Form eines Elektroenzephalogramms (EEG) aufgezeichnet (Schandry,
1989). Gründe für die geringe Bedeutung dieses Parameters liegen in der aufwendigen Ver-
suchsdurchführung, der hohen Artefaktanfälligkeit der Methode und insbesondere in der für
die Probanden unangenehmen und beim Fahren störenden Befestigung der Apparatur am
Kopf.
In der Regel nicht als Reaktionsmaß sondern lediglich als Vergleichsparameter wird die At-
mung (Atemfrequenz) erhoben. Bei einer Erhebung der kardiovaskulären Parameter, elektro-
dermaler Größen und des EEGs können damit atembedingte Artefakte erkannt werden
(Schandry, 1989). Als eigenständiges Reaktionsmaß wird die Atmung selten verwendet, da
ein Nachteil dieses Parameters die Möglichkeit der Beeinflussung dieses Maßes durch die
Versuchsperson selbst ist, so dass eine willentliche oder unbewusste Beeinflussung der Daten
nicht ausgeschlossen werden kann.
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
94
3.2.3.6 Studien mit Einsatz mehrerer physiologischer Parameter
Eine Interpretation physiologischer Daten ist in der Regel nur bei der Erfassung verschiedener
Parameter sinnvoll, da einige Parameter sich gegenseitig beeinflussen. Beispielsweise übt die
Atmung einen Einfluss auf das EKG aus. Außerdem können meist mit dem gleichen Messge-
rät verschiedene physiologische Parameter abgeleitet werden, so dass eine Erhebung ver-
schiedener Signale gleichzeitig nur einen geringen Mehraufwand bedeutet. Aus diesem Grund
werden in den meisten Studien entweder mehrere Parameter zur Beantwortung einer Frage
oder zumindest ein Hauptparameter gleichzeitig mit einigen Vergleichsparametern erhoben.
An dieser Stelle werden empirische Studien, bei denen verschiedene Biosignale zum Einsatz
kamen, vorgestellt und diskutiert.
Helander (1978) untersuchte in einer Feldstudie mit 60 Probanden den Zusammenhang der
Ergebnisse einer EDA-Messung mit dem Schwierigkeitsgrad einer Verkehrssituation. Die
Versuchspersonen fuhren eine vorgegebene Strecke auf einer Landstraße und es wurde unter-
sucht, wie die EDA sich bei verschiedenen Situationen, z. B. Zusammentreffen mit einem
Fahrradfahrer, einem Fußgänger und einem anderem Fahrzeug, ein anderes Fahrzeug über-
holt das eigene Fahrzeug oder parkendes Fahrzeug reagierte. Als Vergleichsparameter wur-
den der Bremsdruck am Bremspedal und die physiologischen Parameter EKG (Herzfrequenz)
und EMG aufgezeichnet. Die EDA besaß eine hohe Augenscheinvalidität zur Aufgaben-
schwierigkeit. Die Verkehrssituation Zusammentreffen mit einem Fahrradfahrer, einem Fuß-
gänger und einem anderem Fahrzeug erzeugte die höchste EDA-Veränderung und das ge-
parkte Fahrzeug die niedrigste. Außerdem war eine hohe Korrelation zwischen den Parame-
tern EDA und Bremsdruck zu beobachten. Geringer war der Zusammenhang zwischen EDA
und EMG und sehr klein die Korrelation zur Herzfrequenz. Der Autor formuliert als Fazit,
dass die EDA ein geeigneter Parameter zur Messung mentaler Beanspruchung im Kraftfahr-
zeug ist. Im Vergleich zur Herzfrequenz ist die EDA ein sehr dynamischer Parameter, der
damit in der Lage ist, schnell auf Verkehrssituationen zu reagieren.
Veltman und Gaillard (1996) führten in einem Flugsimulator eine Studie mit sechzehn Ver-
suchspersonen durch, um verschiedene physiologische Verfahren zur Beanspruchungsmes-
sung zu validieren. Die Probanden absolvierten eine Flugaufgabe, deren Schwierigkeit im
Verlauf der Untersuchung variiert wurde. Als Zweitaufgabe wurde während des Flugs ein
Gedächtnistest (CMT) dargeboten. Nach dem Flug schätzten sie auf der Ratingskala RSME
ihre subjektive Beanspruchung ein. Außerdem wurden die Biosignale Blutdruck, Herzrate,
EOG (Augenzwinkern) und Atmung erhoben. Die physiologischen Parameter wurden zu fol-
genden Messzeitpunkten erfasst: Erholungsphase vor dem Flug, im Flug, vor, während und
nach dem Gedächtnistest, nach der Landung und nach einer Erholungsphase nach der Lan-
dung. Die Ergebnisse zeigten, dass der Blutdruck sensitiv auf die verschiedenen Schwierig-
keitslevel der Aufgabenschwierigkeit reagierte. Dagegen zeigte sich die Herzratenvariabilität
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
95
bedingt durch Atmungsartefakte und die Ergebnisse des subjektiven Ratings als nicht sensitiv.
Das EOG mit dem Parameter Augenzwinkern ist sensitiv zu visueller aber nicht zu kognitiver
Beanspruchung. Abschließend bewerteten die Autoren, dass mentale Beanspruchung durch
eine Kombination verschiedener physiologischer Parameter erfasst werden kann.
3.2.4 Vergleichsstudien zwischen verschiedenen Methoden zur Erfassung
der Beanspruchung
In diesem Kapitel werden einige Studien vorgestellt, die verschiedene empirische For-
schungsmethoden in einer Untersuchung einsetzen und sie im Hinblick auf ihre Anwendbar-
keit zur Beanspruchungserhebung bewerten.
Eine der ersten Vergleichsstudien zu verschiedenen Methoden zur Messung mentaler Bean-
spruchung führten Hicks und Wierwille (1979) durch. In der Simulatorstudie fuhren 30 Pro-
banden jeweils dreimal. Ihre Hauptaufgabe war die Fahraufgabe, bei der sie die rechte Spur
halten und eine konstante Geschwindigkeit einhalten sollten. Zur Erhebung der Beanspru-
chung wurden folgende Methoden angewendet:
1. Primäraufgabe: Laterale Position, Kursabweichung, Lenkbewegung (Performance)
2. Okklusion (Performance)
3. Bearbeitung Sekundäraufgabe: Ablesen von Zahlen von einem Display (Performance)
4. EKG: Herzratenvariabilität (Physiologie)
5. Ratingskala – 11stufige Likertskala (Selbstreport)
Die Methoden Performance der Primäraufgabe und Ratingskala waren am empfindlichsten
und am wenigsten störanfällig bei der Messung der Beanspruchung. Keinen signifikanten
Zusammenhang zur Beanspruchung zeigten die Sekundäraufgabe, sowie der physiologische
Parameter Herzratenvariabilität. Angemerkt werden muss hierzu, dass die Entwicklung phy-
siologischer Messmethoden zum Zeitpunkt der Studie – 1979 – noch nicht sehr weit fortge-
schritten war und dies ein Grund für die schlechte Beurteilung dieser Methode sein könnte.
Verwey und Veltman (1996) führten eine Feldstudie mit zwölf Probanden durch, um die Sen-
sitivität (Unterscheidung zwischen verschiedenen Beanspruchungslevels) und Diagnostizität
(Unterscheidung zwischen Beanspruchungsarten) neun verschiedener üblicher Beanspru-
chungserfassungsmethoden gegenüber kürzeren und längeren Perioden visueller und mentaler
Beanspruchung zu vergleichen. Die Probanden fuhren mit einem Versuchsfahrzeug auf einer
vorgegebenen Autobahnstrecke und wurden neben der normalen Fahraufgabe mit einer men-
talen sowie einer visuellen Zusatzaufgabe konfrontiert. Als Parameter für die Beanspruchung
wurden herangezogen:
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
96
1. Fahrgeschwindigkeit (Performance)
2. Intervalle zwischen Lenkbewegungen (Performance)
3. Bearbeitung Sekundäraufgabe (Performance)
4. EKG: inter-beat-intervall (Physiologie)
5. EKG: Herzratenvariabilität (Physiologie)
6. EOG: Zwinkerrate (Physiologie)
7. EDA: Intervall zwischen zwei Hautleitreaktionen (Physiologie)
8. SWAT (Selbstreport)
9. RSME (Selbstreport)
Im Ergebnis war bei der Performance die Lenkbewegung empfindlich gegenüber der Sekun-
däraufgabe. Die Intervalle zwischen den einzelnen Lenkvorgängen waren bei deren Bearbei-
tung länger als bei der reinen Fahraufgabe. Die Geschwindigkeit hingegen wurde hiervon
nicht beeinflusst. Auch die Selbstreportmethoden reagierten empfindlich auf die Nebenaufga-
ben. Sie sind beide geeignet, um Maximalwerte visueller und mentaler Beanspruchung zu
erfassen. Die Autoren resümieren, dass eine eindimensionale Skala (RSME) zur Bewertung
der subjektiven Beanspruchung ausreichend ist. Die Herzratenvariabilität erwies sich als sen-
sitiv gegenüber längeren Perioden erhöhter Beanspruchung, war aber nicht in der Lage, Bean-
spruchungserhöhungen von unter einer Minute Dauer zu erfassen. Das EOG war sensitiv zu
visueller Beanspruchung. Die EDA reagierte hingegen schwach auf die mentale Beanspru-
chung und gar nicht auf die visuelle. Eine Faktorenanalyse ergab zwei unabhängige Faktoren:
1) Der erste Faktor beinhaltet die subjektiven Ratingskalen und die Performance der
Zweitaufgabe, die nach Ansicht der Autoren die Komplexität einer Aufgabe bewerten.
2) Der zweite Faktor vereinigt die physiologischen Parameter und misst den Aufwand, der
bei der Bearbeitung einer Aufgabe geleistet werden muss und möglicherweise den Stress,
welcher durch diese induziert wird.
Richter et al. (1998) führten eine Feldstudie mit 31 Probanden mit dem Ziel durch, eine
Messmethode zur Bewertung von Fahranforderungen auf der Landstraße zu entwickeln und
zu evaluieren. Als unabhängige Variable formulierten sie die Summe der Winkel aller Rich-
tungswechsel („CCR“ = curvature change rate) im Verhältnis zur Straßenlänge als Kriterium
für die Schwierigkeit der gefahrenen Strecke. Als abhängige Variablen wurden die physiolo-
gischen Parameter EKG (Herzrate und Herzratenvariabilität), EOG (Lidschlagfrequenz) und
EDA (Hautleitwert) gemessen sowie die Geschwindigkeit als Performanceparameter einge-
setzt. Es zeigte sich ein hoher Zusammenhang zwischen den Ergebnissen der Messung phy-
siologischer Parameter und der Streckenschwierigkeit. Auch die Fahrgeschwindigkeit diffe-
renzierte zwischen den unterschiedlichen Bedingungen.
De Waard (1996) untersuchte verschiedene Methoden der Beanspruchungsmessung in Bezug
auf ihre Sensitivität. Er kommt zu dem Schluss, dass die unterschiedlichen Methoden in ver-
3.2 METHODEN ZUR ERHEBUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
97
schiedenen Regionen seines Modells zum Zusammenhang zwischen Beanspruchung und Per-
formance (siehe Kap. 2.3.3) sensitiv und damit einsetzbar sind (Abb. 3.10).
Abb. 3.10: Beanspruchung in sechs Regionen und Sensitivität verschiedener Methoden
der Beanspruchungserhebung (De Waard, 1996, S. 101)
i = improvement possible
Nach de Waard (1996) sind somit beispielsweise Beanspruchungsveränderungen in der Regi-
on D und B durch Maße der Primäraufgabe (SDLP, SDSTW, Abstandsverhalten) und kardio-
vaskulärer Parameter (HF, HRV) erfassbar. In der Region A1 ist dies durch die eindimensio-
nale Ratingskala RSME möglich. Der Autor empfiehlt bei der Erhebung von Beanspruchung
immer Methoden der drei verschiedenen Kategorien (Selbstreport, Performance, Physiologie)
miteinander zu kombinieren. Falls möglich sollten auch mehrere Methoden einer Kategorie
eingesetzt werden.
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
98
Die in den Kapiteln 3.2.3 und 3.2.4 dargestellten empirischen Untersuchungen zeigen eine
Einsetzbarkeit physiologischer Parameter zur Beanspruchungsmessung im Kraftfahrzeug.
Problematisch beim Einsatz dieser Methoden ist die schwierige und aufwendige Interpretation
physiologischer Daten. Um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, sollten immer mehrere
physiologische Maße gleichzeitig erfasst werden.
3.2.5 Fazit
Neue Assistenzsysteme im Kfz können zu einer zusätzlichen Beanspruchung für den Fahrer
führen. Daher ist es wichtig, im Rahmen von Evaluationsstudien im Entwicklungsprozess von
neuen Systemen den Einfluss der Systemnutzung auf die Fahrerbeanspruchung zu untersu-
chen.
Grundsätzlich steht zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung eine Vielzahl von empirischen
Forschungsmethoden zur Verfügung. Diese lassen sich in die Kategorien subjektive Messme-
thoden (Selbstreport), performancebasierte Messmethoden und physiologische Messmethoden
unterteilen. Bubb (2002) geht davon aus, dass mit den Methoden des Selbstreports das Kon-
strukt Komfort und mit den objektiven Methoden das Konstrukt Diskomfort erfasst wird.
In der Kategorie Selbstreport stehen ein Vielzahl eindimensionaler und zweidimensionaler
Skalen zur Beanspruchungserhebung zur Verfügung, die bereits in der Kraftfahrzeugfor-
schung angewendet wurden. Auch die Anwendbarkeit performancebasierter Methoden für die
Erfassung der Fahrerbeanspruchung wurde durch empirische Studien belegt. Außerdem er-
wiesen sich physiologische Parameter als geeignet zur Beanspruchungsmessung. Hierbei
wurden am häufigsten die Herzfrequenz und der Hautleitwert verwendet. Der physiologische
Parameter Blutdruck kam bislang noch nicht im Rahmen von Evaluationsstudien im Kfz-
Bereich zum Einsatz, da in der Vergangenheit eine kontinuierliche Blutdruckmessung nur
invasiv möglich war. Barschdorff und Bauch (2005) entwickelten ein Verfahren zur kontinu-
ierlichen Blutdruckmessung. Es liegen bislang keine Studien zur Anwendbarkeit dieser empi-
rischen Methode in der Evaluation von Fahrerassistenzsystemen vor. Hier besteht For-
schungsbedarf.
3.3 FELD- VERSUS SIMULATORSTUDIEN
99
3.3 Feld- versus Simulatorstudien
Eine Vielzahl von Evaluationsstudien neuer Systeme für Kraftfahrzeuge wird in Fahrsimula-
toren durchgeführt. Diskutiert wird bei Simulatorstudien immer die Übertragbarkeit der dort
erhaltenen Ergebnisse auf reale Fahrten. Dieses Kapitel gibt einen Überblick über den Stand
der Diskussion.
Es gibt verschiedene Gründe, die für die Durchführung von Simulatorstudien in diesem Be-
reich sprechen:
• Studien können auch dann im Fahrsimulator durchgeführt werden, wenn dies aus ethi-
schen Gründen im Feld nicht möglich ist, weil eine Durchführung beispielsweise zu einer
Sicherheitsgefährdung führen könnte.
• Bereits in einer frühen Entwicklungsphase eines neuen Systems ist es möglich, Prototypen
zu simulieren, bevor sie in reale Kraftfahrzeuge eingebaut werden können. Durch eine
Bewertung bereits in dieser Phase können falsche Entwicklungsschritte frühzeitig erkannt
und verhindert werden.
• Fahrsituationen (z. B. Wetter, Lichtverhältnisse, Verkehrsdichte) können kontrolliert wer-
den, so dass alle Probanden unter gleichen Bedingungen fahren. Fahrten in der Dunkelheit
können zu jeder Tageszeit durchgeführt werden.
• Experimentelle Studien mit einer kontrollierten Manipulation von Variablen können
durchgeführt werden.
• Es können unterschiedliche Strecken- und Verkehrsbedingungen, beispielsweise verschie-
dene Straßentypen und unterschiedlich großes Verkehrsaufkommen, simuliert werden.
• Wenn bereits ein Fahrsimulator vorhanden ist, sind Studien in der Regel kostengünstiger.
Neue Fahrerassistenzsysteme sind nicht aufwendig in ein reales Versuchsfahrzeug einzu-
bauen, sondern können im Labor simuliert werden.
In einer Feldstudie sind viele Bedingungen nicht kontrollierbar. Insbesondere bei Untersu-
chungen im realen Straßenverkehr wird jede Versuchsperson mit anderen Verkehrssituationen
konfrontiert. Auch Wetterbedingungen differieren, was bei der Bewertung von neuen Syste-
men im Kfz, deren Performance wetterabhängig ist, zu unterschiedlichen Ergebnissen führen
kann. Die erhaltenen Untersuchungsergebnisse sind somit die Summe aus der Wirkung ver-
schiedener Variablen die weder bekannt sind noch kontrolliert werden können. Der wesentli-
che Vorteil einer Feldstudie ist hingegen, dass ein System in der Umgebung getestet wird, in
der es später auch verwendet wird. Die Frage nach der Validität der erhaltenen Daten stellt
sich somit weniger als bei Untersuchungsergebnissen, die im Rahmen von Simulatorstudien
erhalten wurden.
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
100
Der Einsatz von Fahrsimulatoren zur Evaluation von Systemen für das Kraftfahrzeug wird
begleitet von einer Diskussion der Validität der im Fahrsimulator erhaltenen Untersuchungs-
ergebnisse. In der Literatur sind eine Vielzahl von Studien zu dieser Thematik zu finden (z. B.
Blaauw, 1982; Blana & Golias, 1999; Engström et al., 2005; Pinto, Cavallo, Ohlmann, Espié
& Rogé, 2004; Reed & Green, 1999; Ruspa, Scheuchenplug & Quattrocolo, 2002). Die Er-
gebnisse sind teilweise widersprüchlich, was unter anderem mit der Art des verwendeten Si-
mulators zu erklären ist. Beispielsweise werden unterschiedliche Resultate erhalten, je nach-
dem ob der Simulator mit einem Bewegungssystem ausgestattet ist oder nicht.
Tendenziell lassen sich folgende Auswirkungen auf das Fahrverhalten bei der Nutzung eines
Simulators beobachten (Reed & Green, 1999; Chanton, Sauvage, Kassaagi & Coratte, 2002;
Pinto et al., 2004):
• Höhere Fahrgeschwindigkeit, größere Probleme, eine konstante Geschwindigkeit zu halten
• Anderes Bremsverhalten, beispielsweise späteres und stärkeres Abbremsen
• Schlechtere Spurhaltung; Spurversatz zum rechten Fahrbahnrand
• Größere Anzahl von Lenkbewegungen
Besonders problematisch ist die Nachbildung der Fahrdynamik im Simulator, insbesondere
des Lenkens und Bremsens, da hier eine Kraftrückmeldung an den Fahrer fehlt. Studien erga-
ben, dass aufgrund des Fehlens vestibularen und taktilen Feedbacks insbesondere bei dem
Parameter Spurhaltung eine geringe absolute Validität bei Simulatorfahrten gegenüber Real-
fahrten zu beobachten ist (Reed & Green, 1999). Fahrneulinge haben größere Probleme bei
der Spurhaltung als erfahrene Fahrer (Jamson, 1999). Die Probanden reagieren auf Schwie-
rigkeiten in der Spurhaltung häufig mit zu starken Lenkbewegungen. Durch die fehlende
Rückmeldung auftretende Probleme können mit Üben des Simulatorfahrens und den Einsatz
von Simulatoren mit Bewegungssystemen minimiert werden. Die Notwendigkeit des Einsat-
zes eines solchen Systems muss immer vor dem Hintergrund der zu behandelnden Fragestel-
lung betrachtet werden. Es kann jedoch davon ausgegangen werden, dass eine relative Validi-
tät, d. h. eine Übereinstimmung der Richtung von Effekten, gegeben ist.
Beispielsweise führte Blaauw (1982) eine Evaluationsstudie mit 24 erfahrenen und 24 uner-
fahrenen Fahrern durch, die jeweils Feld- und Simulatorfahrten mit unterschiedlichen Aufga-
benschwierigkeiten (reines Fahren, Fahren mit möglichst geringer lateraler Abweichung, Fah-
ren mit möglichst konstanter Geschwindigkeit) absolvierten. Es waren Effekte der Fahrerfah-
rung und der Aufgabenschwierigkeit in Bezug auf die laterale sowie die longitudinale Fahr-
zeugkontrolle sowohl im Simulator als auch auf der Straße zu beobachten. Eine absolute Va-
lidität beim Vergleich der Simulatorfahrten und der Fahrten im realen Straßenverkehr war nur
bei der longitudinalen Fahrzeugkontrolle gegeben.
3.3 FELD- VERSUS SIMULATORSTUDIEN
101
Auch Reed und Green (1999) verglichen Fahrten im Simulator und in der Realität und zeigten
ebenfalls eine gute absolute Validität der Geschwindigkeitskontrolle. Außerdem beobachteten
sie eine relative Validität des Einflusses einer Sekundäraufgabe (Wählen einer Telefonnum-
mer) auf das longitudinale und das laterale Fahrverhalten: Sowohl die Spurhaltung als auch
die Geschwindigkeitskontrolle waren während der Simulator- und der Realfahrt beim Wählen
schlechter, die Leistungsabnahme war jedoch im Simulator größer.
Vergleichbare Ergebnisse erzielten auch Blana und Golias (1999). Sie verglichen die Fahrda-
ten von 100 Fahrten im realen Straßenverkehr und 100 Versuchspersonen im Simulator. Es
zeigte sich eine absolute Validität im Hinblick auf die Fahrgeschwindigkeit und eine relative
Validität in Bezug auf die laterale Kontrolle.
Da für die Studien dieser Arbeit Simulatorfahrten in der Dunkelheit benötigt werden, ist ne-
ben einem vergleichbaren Fahrverhalten auch wichtig, dass die Sichtbedingungen im Fahrsi-
mulator denen im realen Straßenverkehr entsprechen. Weber, Plattfaut, Kleinkes und Bers-
senbrügge (2002) führten eine Studie durch, in der 124 Probanden im Feld und 20 Probanden
im Labor 21 Scheinwerfer im Hinblick auf Faktoren wie Homogenität, Helligkeit und Licht-
verteilung bewerten sollten. Es zeigte sich eine hohe gemeinsame Korrelation der Ergebnisse
beider Studien.
Neben vergleichbaren Lichtverhältnissen durch Scheinwerferlichtverteilungen in der Realität
und im Simulator spielt auch die Vergleichbarkeit des Blickverhaltens des Fahrers eine wich-
tige Rolle bei der Evaluation von visuellen Fahrerassistenzsystemen wie z. B. dem Infrarot-
Nachtsichtsystem, um die bei Simulatorfahrten erhaltenen Blickdaten auf Fahrten im realen
Straßenverkehr übertragen zu können. Stahl und Kleinkes (2005) führten eine Validie-
rungsstudie durch, bei der Probanden mit einem realen Fahrzeug im Feld und im Simulator
die gleichen Teststrecken fuhren. Dabei wurden die Augenbewegungen der Versuchspersonen
mit einem Eye-Tracking-System aufgezeichnet. Die Ergebnisse zeigten ein vergleichbares
Blickverhalten im Simulator und im realen Straßenverkehr. Die einzige beobachtete Differenz
war eine vertikale Verschiebung der Blickschwerpunkte von 0,6° nach unten bei der Simula-
torfahrt. Die Autoren erklären dies mit im Vergleich zur Realität schlechteren Kontrasten im
Simulator. Der Unterschied lag zudem innerhalb der Messgenauigkeit des Eye-Tracking-
Systems.
Carter und Laya (1998) führten eine Vergleichsstudie mit zehn Probanden unterteilt in zwei
Versuchsgruppen durch. Eine Gruppe setzte sich aus unerfahrenen Fahrern (18-21 Jahre) und
die andere Gruppe aus erfahrenen Fahrern (30-50 Jahre, mindestens acht Jahre Fahrerfahrung,
Fahrleistung mindestens 6.000 Meilen pro Jahr) zusammen. Die Versuchspersonen fuhren im
Fahrsimulator und im Feld, wobei ihre Augenbewegungen betrachtet wurden. Die Ergebnisse
ergaben keine Unterschiede in der räumlichen Verteilung der Blickzuwendungen und in der
3 METHODEN ZUR EVALUATION VON FAHRERASSISTENZSYSTEMEN
102
mittleren Fixationszeit. Im Simulator kam es zu insgesamt mehr Fixationen pro Sekunde und
damit zu einer geringeren Sakkadendauer. Durch die Abwesenheit von peripheren Reizen in
der Simulatorumgebung konnte eine höhere Anzahl von Fixationen auf das Tachometer be-
obachtet werden.
Eine Evaluationsstudie eines Fahrsimulators von Duncan (1998) ergab, dass Probanden beim
Fahren im Feld ihren Blick signifikant häufiger und somit bezogen auf die Gesamtzeit länger
von der Straße abwendeten als im Simulator.
Nach Piechulla (2004) entspricht eine Fahrt im Simulator nie einer Fahrt im realen Straßen-
verkehr. Als Hauptgrund gibt er an, dass „den Probanden das ‘existenzielle Engagement’ der
Realfahrt fehlt, wo Fehler ganz reale Gefahren für Leib und Leben bedeuten können.“ (Pie-
chulla, 2004, S. 8). Dies bestätigt eine Studie von Engström et al. (2005) die die Beanspru-
chung durch ein Informationssystem im Fahrzeug im Simulator und im Feld mit verschiede-
nen Messmethoden untersuchten. Es zeigten sich höhere physiologische Daten und eine grö-
ßere Lenkaktivität im realen Straßenverkehr. Die Autoren interpretieren dies ebenfalls mit
dem höheren Sicherheitsrisiko bei Realfahrten.
Ein weiteres Problem bei Simulatorstudien ist die bei einigen Personen auftretende Simulator
Sickness. Die Simulator Sickness entsteht nach der sensorischen Konflikttheorie dadurch, dass
man Signale aus dem visuellen und dem vestibularen System erhält, die nicht übereinstimmen
und nicht den Erfahrungen entsprechen (Hoffmann, Krüger & Buld, 2003). Dadurch kann es
zu Übelkeit, Schwindel, Kopfschmerzen und ähnlichen Beschwerden kommen, was oftmals
zum Versuchsabbruch durch die Probanden führt. In der Literatur wird von einer Ausfallrate
von fünf bis zehn Prozent ausgegangen (Knappe et al., 2006). Eigene Studien haben gezeigt,
dass der Prozentsatz insbesondere bei älteren Probanden sehr viel höher liegen kann. Zu den
gleichen Erkenntnissen kam auch eine Studie von Delorme und Marin-Lamellet (1999). Somit
wird für eine gleich große auswertbare Stichprobe meist eine größere Anzahl von Versuchs-
personen benötigt. Die Simulator Sickness kann durch Adaptation an die Simulatorsituation
vermindert oder vermieden werden (Hoffmann & Buld, 2006; Hoffmann et al., 2003).
Resümierend kann gesagt werden, dass bei Simulatoruntersuchungen in der Regel keine abso-
lute Validität der Ergebnisse gegeben ist. Für viele Studien ist eine relative Validität jedoch
ausreichend.
Es kann nicht grundsätzlich von einer Übertragbarkeit der im Simulator erhaltenen Ergebnisse
auf Fahrten im realen Straßenverkehr (externe Validität) ausgegangen werden. Somit sind die
Ergebnisse von Simulatorstudien für die Beantwortung einer Reihe von Fragestellungen nicht
hinreichend. Beispielsweise ist davon auszugehen, dass die Beurteilung der Höhe der Bean-
spruchung durch die Nutzung eines Fahrerassistenzsystems nur im realen Straßenverkehr
3.3 FELD- VERSUS SIMULATORSTUDIEN
103
möglich ist, da dort ein höheres Sicherheitsrisiko besteht. Für andere Fragestellungen, z. B.
bei der Bewertung einzelner Systemparameter, besteht diese Problematik nicht.
Ist aber eine Feldstudie nicht möglich, können im Simulator wichtige Ergebnisse für die Eva-
luation von Fahrerassistenzsystemen gewonnen werden. Insbesondere die Möglichkeiten,
Systeme bereits dann zu testen, wenn sie noch nicht den Entwicklungsstand haben, um in ein
reales Versuchfahrzeug eingebaut werden zu können, und kontrollierbare Versuchsbedingun-
gen sind große Vorteile des Simulators. Außerdem können im Labor Studien durchgeführt
werden, die aus Sicherheitsgründen im Straßenverkehr nicht durchführbar sind.
Die Entscheidung für die Durchführung einer Simulatorstudie oder einer Feldstudie sollte auf
der Grundlage der jeweiligen Fragestellung, der generellen Realisierbarkeit und einer Kosten-
Nutzen-Abwägung getroffen werden.
4 Forschungsinteresse
Die Evaluation von Fahrerassistenzsystemen im Entwicklungsprozess ist von großer Bedeu-
tung für den späteren Einsatz eines solchen Systems im Straßenverkehr. Potentielle Sicher-
heitsprobleme durch die Systemnutzung können damit ausgeschlossen oder durch Systemver-
besserungen vermieden werden. Außerdem hängt die Akzeptanz eines neuen Systems in ho-
hem Maße von einer optimalen Systemgestaltung ab: Bereits suboptimale Systemparameter
können bei einem ansonsten guten System zu einer niedrigen Kundenakzeptanz und damit zu
geringerem Kaufinteresse führen.
Das Kapitel 3 hat gezeigt, dass für die Evaluation von Fahrerassistenzsystemen eine Vielzahl
empirischer Forschungsmethoden zur Verfügung steht. Trotzdem ist die Wahl geeigneter For-
schungsmethoden in der Konzeption eines Untersuchungsdesigns schwierig, da bei der Eva-
luation von FAS zumeist sehr spezifische Fragestellungen bearbeitet werden und unterschied-
liche Systeme auch nur mit unterschiedlichen Methoden untersucht werden können. Somit
kommen im konkreten Fall häufig nur wenige Verfahren für die Untersuchung in Frage.
Ein weiteres Problem ist die Operationalisierung der zu betrachtenden Konstrukte wie bei-
spielsweise Nutzerakzeptanz, Fahrerbeanspruchung, Sicherheit etc., die sich häufig sehr
schwierig gestaltet (Bortz & Döring, 1995). Für die Untersuchung dieser Konstrukte ist daher
häufig eine Mehrfachoperationalisierung über verschiedene Indikatoren notwendig, deren
Erfassung unterschiedliche empirische Forschungsmethoden verlangt (Schnell, Hill & Esser,
2005).
Forschungsinteresse der vorliegenden Arbeit ist die Frage, mit welchen empirischen For-
schungsmethoden neu entwickelte Fahrerassistenzsysteme für Kfz im Entwicklungsprozess
evaluiert werden können.
Explorativ soll dies anhand von empirischen Studien untersucht werden. Wie bereits im zwei-
ten Kapitel dargestellt, sind zwei wichtige Themenbereiche in Evaluationsstudien von Fahrer-
assistenzsystemen im Entwicklungsprozess die Strategien und die Fahrerbeanspruchung bei
der Nutzung der Systeme. Mit mehreren empirischen Studien wird untersucht, welche For-
schungsmethoden zu deren Erfassung geeignet sind.
Betrachtet wird dies beispielhaft an einem neuentwickelten FAS, einem aktiven Infrarot-
Nachtsichtsystem. Die erhaltenen Forschungsergebnisse können mehrheitlich auf andere Fah-
rerassistenzsysteme übertragen werden. Das herangezogene Nachtsichtsystem arbeitet visuell,
d. h. es stellt dem Fahrer auf einem Display Informationen zur Verfügung. Um die Nutzung
eines solchen Systems zu untersuchen, sind spezifische Methoden notwendig. Diese lassen
4 FORSCHUNGSINTERESSE
106
sich teilweise nur für die Evaluation von anderen, ebenfalls visuell arbeitenden Systemen,
verwenden. Dagegen lassen sich andere Erkenntnisse, beispielweise hinsichtlich der Anwend-
barkeit verschiedener empirischer Methoden zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung bei der
Systemnutzung, generalisieren und damit auch auf Studien mit anderen Fahrerassistenzsyste-
men übertragen.
5 Empirische Studien zu Nutzungsstrategien
Ein wichtiger Forschungsschwerpunkt bei der Evaluation neuer Fahrerassistenzsysteme ist –
wie im Kapitel 2 dargestellt – welche Nutzungsstrategien die Fahrer im Umgang mit dem
neuen System ausbilden. Unter dem Begriff Strategie wird in dieser Arbeit die Art der Nut-
zung des Infrarot-Nachtsichtsystems durch den Fahrer verstanden, d. h. ob und in welchen
Situationen er das System verwendet, wie häufig er es nutzt und wie lange er benötigt, um
Informationen von dem Display abzulesen etc.
Hierbei stellt sich die Frage, mit welchen empirischen Forschungsmethoden diese erhoben
werden können. Das folgende Kapitel stellt zwei Studien zur Erfassung der Strategien bei der
Nutzung eines aktiven Infrarot-Nachtsichtsystems dar. In der ersten Studie (Kap. 5.1) werden
verschiedene Methoden des Selbstreports verwendet. Die objektive Forschungsmethode der
Blickbewegungsmessung wird in der zweiten Studie (Kap. 5.2) zur Erhebung der Nutzungs-
strategien herangezogen und mit subjektiven Methoden des Selbstreports kombiniert. Beide
Studien legen einen Fokus auf die Gewöhnung an das Infrarot-Nachtsichtsystem und die Ver-
änderungen der Nutzungsstrategien in diesem Prozess.
5.1 Studie 1: Methoden des Selbstreports zur Erfassung der
Ausbildung von Nutzungsstrategien
Um zu untersuchen, mit welchen empirischen Methoden des Selbstreports betrachtet werden
kann, wie Probanden mit einem Infrarot-Nachtsichtsystem umgehen und wie sie es bewerten,
wurde eine Feldstudie durchgeführt. Die folgenden zwei Kapitel beschreiben das Untersu-
chungsdesign (Kap. 5.1.1) und präsentieren die wichtigsten Ergebnisse der Studie
(Kap. 5.1.2).
5.1.1 Untersuchungsdesign
Die Kapitel 5.1.1.1 bis 5.1.1.5 geben einen Überblick über das Untersuchungsziel, das Ver-
suchsfahrzeug, die Stichprobe, die eingesetzten empirischen Forschungsmethoden sowie die
Versuchsfahrten und die Versuchsstrecken der Studie 1.
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
108
5.1.1.1 Untersuchungsziel
Ziel dieser Untersuchung war es, herauszufinden, mit welchen subjektiven Selbstreport-
Methoden der empirischen Sozialforschung die Nutzungsstrategien und der Gewöhnungspro-
zess an ein Fahrerassistenzsystem erfasst werden können.
Hierfür sollte inhaltlich untersucht werden, welche Strategien die Probanden bei der Nutzung
eines für sie neuen Fahrerassistenzsystems, eines aktiven Infrarot-Nachtsichtsystems, ausbil-
den. Neben den Nutzungsstrategien sollte die grundsätzliche Akzeptanz des FAS sowie die
Bewertung von einzelnen Systemparametern betrachtet werden. Dabei war ein Schwerpunkt
der Untersuchung die Betrachtung des Gewöhnungsprozesses, d. h. wie sich die Nutzungs-
strategien ausbilden bzw. im Laufe der Gewöhnung verändern und ob die Bewertung des
Nachtsichtsystems von der Vertrautheit mit dem System abhängt.
5.1.1.2 Versuchsfahrzeug
Als Versuchsfahrzeug wurde ein Mercedes der S-Klasse verwendet. Dieser war mit einem
aktiven Infrarot-Nachtsichtsystem ausgestattet. Zur Bildausgabe war rechts vom Fahrer auf
dem Armaturenbrett ein 5,6 Zoll TFT-Display mit QVGA-Auflösung (320 x 240 Pixel) ange-
bracht (Abb. 5.1). Der Bildwinkel der Kamera, die die reflektierte Infrarotstrahlung aufnimmt,
betrug 17° horizontal und 13° vertikal (Bildseitenverhältnis B:H = 4:3).
Abb. 5.1: Display des Infrarot-Nachtsichtsystems im Versuchsfahrzeug
5.1.1.3 Stichprobe
Die Studie wurde mit insgesamt elf Versuchspersonen durchgeführt. Eine Versuchsperson fiel
nach der dritten Versuchsfahrt aus gesundheitlichen Gründen aus, so dass zehn Personen alle
Versuchsfahrten durchführten. Es wurden Probanden ausgewählt, die über keine Erfahrungen
mit einem Infrarot-Nachtsichtsystem verfügten. Dies ist wichtig, da die Ergebnisse von „Lai-
5.1 STUDIE 1: METHODEN DES SELBSTREPORTS
109
en“ eine größere Aussagekraft über das Verhalten und die Meinungen späterer Kunden haben
als die von „Experten“, wie beispielsweise Entwicklungsingenieuren oder professionellen
Testfahrern (Bubb, 2003b). Die Versuchspersonen waren zwischen 27 und 62 Jahren alt. Da
Infrarot-Nachtsichtsysteme nach ihrer Einführung zuerst in Oberklassefahrzeugen erhältlich
sein werden und damit von einem eher älteren potentiellen Kundenkreis ausgegangen werden
kann, wurden überwiegend Probanden über 50 Jahre rekrutiert. Außerdem sollten gerade älte-
re Fahrer aufgrund ihrer im Vergleich zu jüngeren Personen geringeren Sehleistung in der
Nacht (siehe Kap. 2.1.2) besonders von einem Nachtsichtsystem profitieren. Die Altersvertei-
lung der Versuchspersonen ist in Abbildung 5.2 dargestellt. Die Probanden aller im Rahmen
dieser Arbeit durchgeführten Studien wurden für ihre Teilnahme nicht bezahlt, sondern erhiel-
ten Präsente.
0
1
2
3
4
5
6
7
< 50 50 bis 59 > 59
Alter
Anzahl
Abb. 5.2: Altersverteilung der Versuchspersonen
Für die Untersuchung wurden „erfahrene Autofahrer“ als Probanden ausgewählt. In der Lite-
ratur gibt es unterschiedliche Definitionen von erfahrenen Fahrern. Beispielsweise geht Bart-
mann (1995) davon aus, dass Fahrer hierfür mindestens fünf Jahre im Besitz des Führer-
scheins sein und mindestens 5.000 Kilometer im Jahr fahren müssen. Andere Autoren gehen
von sechs Jahren aktivem Führerscheinbesitz und mindestens 100.000 km Fahrpraxis aus
(Fastenmeier, 2005). Alle rekrutierten Versuchspersonen waren erfahrene Fahrer nach beiden
Definitionen.
5.1.1.4 Empirische Forschungsmethoden
Zur Erfassung der Nutzungsstrategien und der Evaluation des Systems wurden zwei empiri-
sche Forschungsmethoden aus der Kategorie Selbstreport eingesetzt:
1) Während der Versuchsfahrten wurde eine Variante des Lauten Denkens verwendet (siehe
Kap. 3.1.1.2). Dazu wurden die Probanden instruiert, alles, was ihnen während der Fahrt zu
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
110
dem Infrarot-Nachtsichtsystem sowie dessen Nutzung auffällt, zu artikulieren. Alle thema-
tisch relevanten Äußerungen wurden von der Versuchsleitung notiert und die erhaltenen
Protokolle nach den Versuchsfahrten inhaltsanalytisch ausgewertet. Veränderungen in der
Nutzung sowie der Bewertung des Systems wurden teilweise, wenn sie nicht von den Ver-
suchspersonen selbst angesprochen wurden, in späteren Fahrten gezielt nachgefragt. Bei-
spielsweise wurde, wenn in einer Fahrt eine Versuchsperson äußerte, dass das System in
Ortschaften keinen Vorteil bringt, in einer der letzten Fahrten nachgefragt, ob der Proband
immer noch dieser Meinung sei. Neben der Versuchsleitung, die auf dem Rücksitz saß,
wurden die Fahrten von einem Beifahrer begleitet, um den Probanden die Tätigung von
Äußerungen zu erleichtern. Damit sollten die Fahrer zu einem „normalen“ Gespräch über
das Infrarot-Nachtsichtsystem angeregt werden.
2) Nach jeder Versuchsfahrt erfolgte eine Fragebogenerhebung, mit der die Probanden das
Nachtsichtsystem und einzelne Systemparameter bewerteten. Außerdem sollten mit dem
Fragebogen die Nutzungsstrategien sowie deren Ausbildung im Gewöhnungsprozess er-
fasst werden. Hierfür füllten die Versuchspersonen jeweils einen Fragebogen aus (siehe
A.1.1). Die Fragebögen waren mit Ausnahme einer Frage, die nach der ersten Fahrt einge-
fügt wurde, nach jeder Fahrt identisch. Der Fragebogen bestand überwiegend aus geschlos-
senen Fragen, die auf einer 7-stufigen Skala beantwortet werden sollten. Ergänzt wurden
diese Fragen durch einige offene Fragen und zwei Fragen mit geschlossenen Antwortkate-
gorien. Die Antworten auf die geschlossen Fragen wurden quantitativ, die auf die offenen
Fragen inhaltsanalytisch ausgewertet. Ein Beispielitem aus dem Fragebogen ist in Abbil-
dung 5.3 zu sehen.
In welchen Situationen würden Sie das System nutzen?
Ich würde bei schlechten Sichtverhältnissen ganze Streckenabschnitte nach Display
fahren.
Ich würde mir mit dem System in spezifischen Situationen (z. B. Blendung durch
den Gegenverkehr) punktuell Informationen einholen.
Ich würde das System überhaupt nicht nutzen.
Abb. 5.3: Beispielitem aus dem Fragebogen der Untersuchung
Ergänzt wurden diese beiden Methoden des Selbstreports durch Beobachtungen der im Fond
sitzenden Versuchsleitung. Verkehrssituationen, Wetterbedingungen und eventuelle Gefah-
5.1 STUDIE 1: METHODEN DES SELBSTREPORTS
111
rensituationen wurden notiert. Diese Beobachtungen wurden später den getätigten Äußerun-
gen zugeordnet.
5.1.1.5 Versuchsfahrten und Versuchsstrecken
Jede Person fuhr an fünf Abenden jeweils eine Stunde mit dem System. Die Anzahl der Ver-
suchsfahrten wurde erst im Laufe der Untersuchung festgelegt, da die Fahrten bis zu einer
Gewöhnung an das System erfolgen sollten. Es zeigte sich, dass fünfmaliges Fahren mit dem
Infrarot-Nachtsichtsystem ausreichte (vgl. Kap. 5.1.2.3) und weitere Versuchsfahrten im
Rahmen dieser Studie15 keine weiteren Erkenntnisse gebracht hätten. Es wurde ein Untersu-
chungsdesign mit mehreren Versuchsfahrten gewählt, da davon ausgegangen wurde, dass es
bei der Nutzung eines neuen Systems zuerst zu einem Gewöhnungsprozess kommt, so dass
die Untersuchungsergebnisse nur einer Versuchsfahrt das Nutzungsverhalten der Fahrer nicht
valide abbilden würden. Winner et al. (2003, 5) resümieren auf der Grundlage verschiedener
Probandenversuche mit ACC, dass „in Langzeitversuchen eindeutig Lerneffekte festgestellt
werden konnten, die die Ergebnisse der Kurzzeitversuche in Zweifel ziehen lassen.“
Es wurde darauf geachtet, dass die Versuchsfahrten möglichst nur einige Tage auseinander
lagen und dass jede Person bei möglichst vielen unterschiedlichen Wetterbedingungen (z. B.
kein Niederschlag, starker Regen, schwacher Regen) fuhr, da die Systemperformance in dem
Entwicklungsstand des genutzten Systems wetterabhängig war.
Da die Versuchspersonen aus unterschiedlichen Gegenden rekrutiert wurden, fuhren nicht alle
Personen identische Versuchsstrecken. Es wurde aber darauf geachtet, dass alle Strecken ver-
gleichbare Profile aufwiesen und jede Person vergleichbare Anteile an Fahrten durch kleine
Ortschaften und durch Städte, sowie auf kleinen und ausgebauten Landstraßen sowie Auto-
bahnen absolvierte.
5.1.2 Ergebnisse
In die Auswertung wurden die Äußerungen aller Probanden während der Versuchsfahrten
aufgenommen. Die Protokolle der Fahrten sowie die Antworten auf offene Fragen auf dem
Fragebogen wurden inhaltsanalytisch analysiert. Bei den Fragebögen wurden nur die derjeni-
gen zehn Personen ausgewertet, die alle fünf Versuchsfahrten durchführten. Falls quantitative
15 Weitergehende Erkenntnisse wären lediglich durch eine sehr viel längere Studie zu erhalten. Beispielsweise
wenn Probanden über mehrere Wochen oder Monate privat ein System nutzen könnten und danach befragt
würden. Dies war im Rahmen dieser Studie aber nicht möglich.
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
112
Gewichtungen von Aussagen sinnvoll waren, wurde die Anzahl der Personen, die diese Mei-
nung äußerten, sowie die Anzahl der Nennungen angegeben. Zur inhaltlichen Strukturierung
der Ergebnisse wurden die Auswertungskategorien Allgemeine Bewertung des Systems
(Kap. 5.1.2.1), Bewertung von Systemparametern (Kap. 5.1.2.2) und Nutzungsstrategien
(Kap. 5.1.2.3) formuliert.
5.1.2.1 Allgemeine Bewertung des Systems
In diesem Unterkapitel werden die Ergebnisse dargestellt, welche die allgemeine Bewertung
des Infrarot-Nachtsichtsystems betreffen. Diese Kategorie gibt Auskunft darüber, wie hoch
die allgemeine Akzeptanz des Systems bei den Probanden ist und ob sie einen Nutzen in der
Verwendung dieses Fahrerassistenzsystems sehen.
Akzeptanz
Bei der Fragebogenerhebung wurde auf einer Skala von 1 (sehr schlecht) bis 7 (sehr gut) er-
fragt, wie den Probanden das System insgesamt gefällt. Es zeigte sich eine hohe, über die
Versuchsfahrten stabile Akzeptanz des Systems im Allgemeinen. Der Mittelwert der Beurtei-
lung des Systems lag nach der ersten Fahrt bei 5,80 (σ = 1,033) und nach der letzten Ver-
suchsfahrt bei 6,20 (σ = 0,789) (Abb. 5.4).
1
2
3
4
5
6
7
12345
Versuchsfahrt
Mittelwert der Akzeptanz
Abb. 5.4: Veränderung der Mittelwerte der Akzeptanz im Verlauf der Versuchs-
fahrten, Skala von 1 (sehr schlecht) bis 7 (sehr gut)
Die hohe Akzeptanz des Systems zeigte sich auch in den Äußerungen, die von den Versuchs-
personen während der Versuchsfahrten getätigt wurden. Während im Rahmen der ersten Ver-
suchsfahrten eher eine allgemeine Nützlichkeit des Systems ausgedrückt wurde, beurteilten
einige Probanden das System bei späteren Versuchsfahrten differenzierter: der Nutzen wurde
in bestimmten Situationen hervorgehoben oder aber verneint (5 Personen, 6 Nennungen). Als
vorteilhaft wurde das System z. B. auf dunklen Strecken, in Kreuzungsbereichen, auf Straßen
ohne Mittellinien und Begrenzungen angesehen sowie in Situationen, in denen kein Fernlicht
verwendet werden konnte. Als eher schlecht oder unnütz wurde das System dagegen in Kur-
5.1 STUDIE 1: METHODEN DES SELBSTREPORTS
113
ven, beim Kolonnenfahren oder bei ausreichender Helligkeit aufgrund anderer Lichtquellen
beurteilt. Zwei Versuchspersonen standen dem System eher skeptisch gegenüber. Diese Mei-
nung blieb über alle Versuchsfahrten relativ stabil, lediglich die Ausprägung der Skepsis wur-
de etwas geringer.
Als besonders positiv wurde eine Bessere Erkennbarkeit durch das Nachtsichtsystem bewer-
tet. Insgesamt 35 Anmerkungen (8 Personen) wurden hierzu im Rahmen der Fragebogenerhe-
bung niedergeschrieben. Die Aussagen während der Fahrten zu diesem Themenkomplex las-
sen sich in die Bereiche Allgemeine Erkennbarkeit (10 Personen, 27 Nennungen), Erkennbar-
keit von Personen (11 Personen, 54 Nennungen) und Erkennbarkeit von Objekten (8 Perso-
nen, 31 Nennungen) kategorisieren.
Anstrengung
Durch den Fragebogen wurde erfragt, ob das Fahren mit oder ohne Infrarot-Nachtsichtsystem
als anstrengender empfunden wurde. Es zeigte sich, dass das Fahren mit dem System nach der
fünften Fahrt nicht als anstrengender als ohne System bezeichnet wurde. Während der vorhe-
rigen Fahrten wurde lediglich von zwei Personen (3 Nennungen) das Fahren mit dem System
als anstrengender empfunden. Vier Personen charakterisierten das Fahren mit dem Infrarot-
Nachtsichtsystem als weniger anstrengend. Während der Versuchsfahrten gab es zu dieser
Thematik nur eine Äußerung, diese bei der ersten Versuchsfahrt, was ebenfalls zeigte, dass
die zu vermutende erhöhte Anstrengung durch das System kein Thema für die Versuchsper-
sonen war.
Sicherheitsgewinn
Die Probanden sollten angeben, ob sie durch das System das Gefühl eines Sicherheitsgewinns
hatten. Hier zeigte sich eine Steigerung des Sicherheitsgefühls durch mehrmaliges Fahren.
Der Mittelwert lag nach der ersten Fahrt noch bei häufig (5,1), ab der dritten Fahrt und dann
konstant bis zur letzten Fahrt lag er bei sehr häufig (5,9).16 Zu Beginn der Fahrten ist noch
eine hohe Streuung bei Skalenwerten von 2 bis 7 (σ = 1,792) zu beobachten; bei den letzten
Fahrten wurden nur noch die Skalenwerte 5 bis 7 (σ = 0,876) angekreuzt.
Irritationen durch das System
Es wurde die Frage gestellt, ob die Versuchspersonen während der Fahrt durch das System
irritiert wurden. Die Ergebnisse zeigten, dass es große inter- und intraindividuelle Unterschie-
de in den Antworten gab. Einige Personen wurden während keiner Versuchsfahrt durch das
System irritiert, bei anderen schwankten die Antworten stark, weil z. B. eine Irritation nicht
16 Skala von 1 (überhaupt nicht) bis 7 (Ja, absolut)
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
114
zu Beginn, sondern erst bei einer späteren Fahrt auffiel. Trotzdem zeigte der Mittelwert von
1,9417, dass die Probanden über alle Fahrten sehr wenig von dem System irritiert wurden.
Im Verlauf der Versuchsfahrten gaben dagegen alle elf Personen (49 Äußerungen) an, dass es
während der Fahrt zu Irritationen gekommen ist. Diese Äußerungen verteilten sich auf alle
Versuchsfahrten, d. h., die Problempunkte verringerten sich teilweise nicht durch mehrmali-
ges Fahren. Als Probleme wurden genannt:
• Unsicherheit bei der Reaktion auf die im Display gesehenen Objekte (5 Personen, 12 Nen-
nungen)
• Verwechslung Display mit Rückspiegel (5 Personen, 10 Nennungen)
• Probleme bei der Informationsaufnahme (3 Personen, 6 Nennungen)
• Probleme bei der Unterscheidung von vorausfahrenden Fahrzeugen und Gegenverkehr
(3 Personen, 5 Nennungen,)
• Schwierigkeiten beim Spurhalten, insbesondere in Kurven (4 Personen, 4 Nennungen)
• Probleme, mit dem System Entfernungen einzuschätzen (3 Personen, 3 Nennungen)
Gefahrensituationen
Ein Ziel des Infrarot-Nachtsichtsystems ist das frühzeitige Erkennen von Gefahrensituationen.
Es trat während der Versuchsfahrten nur eine geringe Anzahl von konkreten Gefahrenmomen-
ten auf. Dennoch beschrieben die Probanden potenzielle Gefahrensituationen, die durch das
System früher eingeschätzt werden konnten. Am häufigsten wurden die bessere und frühere
Erkennung von Personen und Objekten (auch Tiere) auf und neben der Fahrbahn genannt
(8 Personen, 19 Nennungen). Außerdem konnten Kurven (4 Personen, 11 Nennungen), der
Straßenverlauf (2 Personen, 3 Nennungen) und die Fahrbahnbeschaffenheit (1 Person, 2 Nen-
nungen) frühzeitig und besser erkannt werden.
Gefährdung durch das System
Die Probanden sollten auf dem Fragebogen angeben, ob es durch das System zu einer Gefähr-
dung gekommen ist und falls ja, sollte diese geschildert werden. Auf dem Fragebogen wird
lediglich von einer Person bei zwei Fahrten eine Gefährdung genannt: Das über das Display
angebotene Bild wurde nicht sofort als Realität erkannt, so dass es zu verspäteten Reaktionen
kam. Als Beispiel wird angeführt, dass im Display das Bremsen eines vorausfahrenden Autos
gesehen wurde. Darauf wurde aber nicht sofort reagiert, sondern erst nach einem kontrollie-
renden Blick durch die Windschutzscheibe. Dieses Problem wurde jeweils bei den letzten
beiden Fahrten beschrieben.
17 Skala von 1 (überhaupt nicht) bis 7 (sehr häufig)
5.1 STUDIE 1: METHODEN DES SELBSTREPORTS
115
Kaufinteresse
Die Antworten auf die Frage, ob die Versuchspersonen das System besitzen möchten, wiesen
eine starke Streuung auf und reichten vom Skalenwert 1 bis zum Skalenwert 7.18 Lediglich
zwei Probanden hatten wenig bis kein Interesse am Besitz des Systems; alle anderen wollten
das System eher gerne bis unbedingt besitzen. Nach der fünften Versuchsfahrt waren die Ver-
suchspersonen bereit, durchschnittlich 1233 Euro für das System auszugeben. Dieser Wert
änderte sich während der gesamten Versuchsfahrten kaum (Mittelwert nach der 1. Fahrt
1210 Euro). Von den Versuchspersonen waren lediglich zwei nicht bereit, überhaupt etwas
für das System auszugeben.
5.1.2.2 Bewertung von Systemparametern
Die Bewertung und Optimierung von Systemparametern ist ein wichtiger Faktor im Ent-
wicklungsprozess von neuen Systemen. Bereits die Falschauslegung eines Details kann
dazu führen, dass ein ansonsten gutes System nicht genutzt wird. Bei einem Infrarot-
Nachtsichtsystem haben die Position des Displays sowie das dargebotene Bild einen star-
ken Einfluss auf den Nutzen des Systems.
Display
Die Erkennbarkeit der Darstellung auf dem Display wurde über alle Versuchsfahrten als gut
bezeichnet (Mittelwert aller Werte 5,9819). Zwei Versuchspersonen merkten auf dem Frage-
bogen an, dass ihre Bewertungen der Darstellung auf dem Display durch die derzeitigen
schlechten Wetterverhältnisse negativ beeinflusst wurden. Es gab keine signifikanten Ände-
rungen über die Zeit. Während die allgemeine Bilddarstellung auf dem Display als prinzipiell
gut beurteilt wurde, wurde auf dem Fragebogen die Position des Displays (7 Personen, 18
Nennungen) als verbesserungswürdig genannt. Diese Kritik entsprach auch den – während der
Fahrten – geäußerten Meinungen der Probanden zur Position des Displays auf dem Armatu-
renbrett. Von den insgesamt 24 Äußerungen (8 Personen) zu dieser Thematik kritisierten 23
(8 Personen) die momentane Displayposition. Die Position des Displays wurde schnell als
störend empfunden: Bereits nach der ersten Fahrt äußerten dies fünf Personen. Durch die Dis-
playposition kam es bei einigen Versuchsfahrern zu Irritationen, insbesondere zu einer Ver-
wechslung zwischen Display und Rückspiegel.
18 Skala von 1 (kein Interesse) bis 7 (unbedingt)
19 Skala von 1 (sehr schlecht) bis 7 (sehr gut)
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
116
Bildwinkel
Auch der Bildwinkel, d. h. der Bereich des Sichtfelds der durch die Kamera erfasst und auf
dem Display dargestellt wird, wurde als nicht optimal bezeichnet (6 Personen, 14 Nennun-
gen). Zu dieser Thematik wurden während der Versuchfahrten 50 Äußerungen (10 Personen)
getätigt. Die meisten Äußerungen bewerteten den Bildwinkel als zu klein, insbesondere bei
Kurvenfahrten und in Ortschaften, weil dadurch Fußgänger auf dem Bürgersteig nicht erkannt
wurden. Die Kritik wurde überwiegend nicht zu Anfang der Fahrten geäußert. Lediglich eine
Versuchsperson gab dies nach der ersten Fahrt als störend an, eine weitere nach der zweiten
Fahrt.
Sichtweite
Die Sichtweite des Systems wurde auf dem Fragebogen als ausreichend bezeichnet. Sie lag
über alle Versuchsfahrten oberhalb des zweithöchsten Skalenwerts (Mittelwert aller Werte:
6,2820). Es gab keine bemerkenswerten Veränderungen im Verlaufe der Versuchsfahrten.
Auch während der Versuchsfahrten hoben neun Personen (13 Nennungen) die durch das Sys-
tem erhaltene größere Sichtweite hervor, mit der man einen guten Überblick über die Straße
erhält.
5.1.2.3 Nutzungsstrategien
Die Ergebnisse zeigen, dass die Probanden ihre Nutzungsstrategien äußeren Faktoren wie
Dunkelheitsgrad, Strecken- und Verkehrsbedingungen anpassten. Die Strategien bildeten sich
mit zunehmender Gewöhnung aus. Als problematisch erwies sich lediglich eine Versuchsper-
son, die fast ausschließlich nach Display fuhr. Während der Versuchsfahrten gab es zu diesem
Themenkomplex insgesamt 81 Äußerungen (9 Personen). Die Nutzungshäufigkeit war abhän-
gig von folgenden Faktoren:
• Dunkelheitsgrad (6 Personen, 10 Nennungen): Dabei wird der Nutzungsgrad des Sys-
tems beim Fahren auf dunklen Straßenabschnitten hervorgehoben. Bei ausreichender Hel-
ligkeit, beispielsweise durch vorausfahrende Fahrzeuge oder durch Straßenbeleuchtung,
wird das System nicht genutzt.
• Streckenbedingungen (6 Personen, 20 Nennungen): Das System wird auf gerader Straße
viel häufiger genutzt als auf kurvigen Streckenabschnitten, da man sich dort zu sehr auf
den Straßenverlauf konzentrieren muss.
20 Skala von 1 (überhaupt nicht) bis 7 (Ja, absolut)
5.1 STUDIE 1: METHODEN DES SELBSTREPORTS
117
• Verkehrsbedingungen (5 Personen, 9 Nennungen): Bei geringer Verkehrsdichte wird das
System häufig genutzt. Dagegen bringt es keine Vorteile, wenn vorausfahrende Fahrzeuge
vorhanden sind.
Nutzungshäufigkeit
Bei einigen Versuchspersonen war der Nutzungsgrad bei den ersten Fahrten noch relativ ge-
ring, weil sie Unsicherheiten bei der Systemnutzung hatten (5 Personen, 5 Nennungen). Diese
Aussagen wurden überwiegend während der ersten drei Fahrten getätigt, lediglich eine Person
äußerte dies noch bei der letzten Fahrt. Einige Personen versuchten im Laufe der Versuchs-
fahrten, insbesondere den ersten Fahrten, bewusst Nutzungsstrategien auszubilden (3 Perso-
nen, 4 Nennungen). Die Nutzungshäufigkeit war außerdem abhängig von der Gewöhnung an
das System und an das Versuchsfahrzeug (4 Personen, 10 Nennungen). Ab der zweiten Ver-
suchsfahrt bemerkten die ersten Versuchspersonen eine einsetzende Gewöhnung, woraus zu-
meist eine Erhöhung der Nutzungshäufigkeit resultierte. Dies setzte sich im Laufe der weite-
ren Fahrten fort. Die eingetretene Gewöhnung führte aber teilweise auch zu einer geringeren
Nutzung, beispielsweise auf bekannten Strecken.
Die Probanden wurden mittels Fragebogen gefragt, in welchen Situationen sie das System
nutzen würden. Zur Beantwortung gab es drei vorgegebene Antwortkategorien:
1) Ich würde bei schlechten Sichtverhältnissen ganze Streckenabschnitte nach Display fah-
ren.
2) Ich würde mit dem System in spezifischen Situationen (z. B. Blendung durch den Gegen-
verkehr) punktuell Informationen einholen.
3) Ich würde das System überhaupt nicht nutzen.
Die Kategorie 3 wurde keinmal angekreuzt, d. h. alle Probanden würden das System nutzen.
Die Anzahl der Versuchspersonen, die mit dem System punktuell Informationen einholten,
war über alle Versuchsfahrten konstant. Die einzige Veränderung war, dass es im Laufe der
Fahrten weniger Personen gab, die nur Kategorie 1 ankreuzten. Dafür stieg die Anzahl der
Personen, die die Kategorien 1 und 2 gleichzeitig ankreuzten (Abb. 5.5).
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
118
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
12345
Versuchsfahrt
Anteil
ganze Streckenabschnitte punktuell ganze Streckenabschnitte und punktuell
Abb. 5.5: Situationsabhängige Nutzung des Systems
70 % der Befragten gaben an, mit dem System punktuell Informationen einzuholen. Dies ent-
sprach der intendierten Nutzung des Systems. Obwohl den Probanden vor der ersten Fahrt
erklärt wurde, dass das System zur punktuellen Informationsaufnahme verwendet werden soll,
nutzten 30 % der Befragten es zeitweise auch, um ganze Streckenabschnitte nach Display zu
fahren. Diese Nutzungsstrategie wurde überwiegend auf dunklen Landstraßen mit wenig Ver-
kehr ausgebildet.
Streckenbedingungen
Im Fragebogen wurde die Frage gestellt, wie häufig die Versuchspersonen auf einer sieben-
stufigen Skala21 das System auf den Straßentypen Autobahn, Landstraße und geschlossene
Ortschaft nutzen würden. Die Mittelwerte der Antworten über alle Fahrten zeigten eine Be-
vorzugung des Systems auf Landstraßen (Abb. 5.6).
0
1
2
3
4
5
6
7
Autobahn Landstraße Ortschaft
Mittelwert der Nutzungshäufigkeit
Abb. 5.6: Mittelwerte der Nutzungshäufigkeit auf verschiedenen Straßentypen über
alle Fahrten, Skala von 1 (gar nicht) bis 7 (sehr häufig)
21 Skala von 1 (gar nicht) bis 7 (sehr häufig)
5.1 STUDIE 1: METHODEN DES SELBSTREPORTS
119
Bei den Antworten zur Nutzungshäufigkeit auf der Autobahn und in Ortschaften waren wäh-
rend aller Versuchsfahrten hohe Standardabweichungen zu beobachten. Darin zeigte sich die
hohe Situationsabhängigkeit der Nutzungshäufigkeit auf diesen Straßen. Dagegen wird die
Standardabweichung bei den Antworten zur Nutzung auf der Landstraße mit steigender Zahl
der Versuchsfahrten immer geringer. Bei der letzten Versuchsfahrt wurden nur noch die Ska-
lenwerte zwischen 5 (eher häufig) und 7 (sehr häufig) angekreuzt, während bei der ersten
Fahrt noch die Werte 2 (sehr selten) bis 7 (sehr häufig)vorkamen.
Auch in den Äußerungen während der Versuchsfahrten spiegelte sich die Abhängigkeit der
Bewertung und der Nutzung des Systems von den Streckenbedingungen wider. Insgesamt gab
es 55 Äußerungen von elf Personen zum Thema Ortschaft. Diese unterteilten sich in 34 posi-
tive Äußerungen (11 Personen) und 21 Äußerungen zur eingeschränkten bzw. fehlenden
Nutzbarkeit des Systems in geschlossenen Ortschaften. Als positiv hervorgehoben wird die
bessere Sicht mit dem System (10 Personen, 19 Nennungen) und das bessere und frühere Er-
kennen von Personen (8 Personen, 10 Nennungen). Acht Versuchspersonen (21 Nennungen)
gaben an, dass sie das System in geschlossenen Ortschaften, insbesondere im Vergleich zu
Landstraßen, weniger oder gar nicht nutzten. Gründe hierfür sind die ausreichende Helligkeit
und die hohe Informationsmenge, die in geschlossenen Ortschaften verarbeitet werden muss.
Bei den Aussagen der Versuchspersonen hinsichtlich Fahrten auf Landstraßen musste bei der
Auswertung zwischen engen und gut ausgebauten Landstraßen/Bundesstraßen unterschieden
werden. Die Probanden bewerteten das System beim Einsatz auf kleinen Landstraßen als sehr
gut. Von den 53 Äußerungen (10 Personen) zu diesem Thema waren 48 (10 Personen) positiv.
Lediglich vier Personen (5 Nennungen) gaben Einschränkungen bei der Nutzung auf kleinen
Landstraßen an. Als Grund wurde die benötigte Konzentration der Versuchspersonen auf die
Straße genannt. Dies verstärkte sich noch durch schlechte Wetterbedingungen.
Nicht ganz so eindeutig bewerteten die Probanden den Systemnutzen auf gut ausgebauten
Landstraßen/Bundesstraßen, wenngleich auch hier die positiven Äußerungen überwogen. Sie-
ben Versuchspersonen (13 Nennungen) empfanden das System hier als nützlich. Hervorgeho-
ben wurden die Sichtweite, das frühzeitige Erkennen des Straßenverlaufs, der ausreichende
Bildwinkel auf gerader Straße und die Kompensation der Blendung durch den Gegenverkehr.
Positiv wurde auch die einfachere Nutzung (2 Personen, 3 Nennungen) des Systems auf einer
breiten Straßen gesehen. Zwei Personen (7 Nennungen) gaben während verschiedener Fahrten
an, auf ausgebauten Landstraßen/Bundesstraßen das System nicht zu benötigen. Sie schauten
lediglich aus Interesse bzw. aus Langeweile auf das Display.
Relativ ausgewogen waren die positiven und negativen Meinungen zum Fahren auf der Auto-
bahn mit dem Nachtsichtsystem. Von den 27 getätigten Äußerungen (9 Personen) zu diesem
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
120
Thema waren 14 positiv (6 Personen) und 13 negativ (7 Personen). Als Vorteile für die Auto-
bahn wurde die größere Sichtweite, insbesondere zum früheren Erkennen des Straßenverlaufs
und des Straßenverkehrs, genannt. Dies spielte auch deshalb eine große Rolle, weil auf der
Autobahn Fernlicht nur selten genutzt werden kann. Die Nutzbarkeit des Systems auf der Au-
tobahn war abhängig von der Verkehrsdichte (3 Personen, 3 Nennungen). Je stärker der Ver-
kehr, um so weniger wurde das System benötigt. Sechs Personen (11 Nennungen) bezeichne-
ten das System auf der Autobahn, insbesondere bei starkem Verkehr, als wenig bis gar nicht
nutzbar bzw. nicht notwendig. Gründe waren
• die hohe Fahrgeschwindigkeit, welche die Konzentration auf andere Fahraufgaben ver-
langt,
• die fehlende Blendung durch den Gegenverkehr,
• die ausreichende Ausleuchtung durch andere Fahrzeuge.
Eine Person sagte hingegen, dass sie das System auf der Autobahn relativ häufig verwendet,
da auf der Autobahn keine überraschenden Verkehrssituationen eintreten und sie sich dadurch
häufiger erlaubt, den Blick von der Straße abzuwenden. Diejenige Person, die bei allen Ver-
suchsfahrten angab, nur nach Display zu fahren, behielt dies auch auf der Autobahn bei.
Situationsabhängigkeit der Systemnutzung
Da das Infrarot-Nachtsichtsystem nicht so genutzt werden soll, dass nur nach Display gefah-
ren wird, muss der Nutzer lernen, in welchen Situationen es hilfreich ist. Nach einem Gewöh-
nungsprozess sollte der Fahrer dann nur noch gezielt Informationen von dem Display ablesen.
Die Probanden waren der Meinung, dass das System sehr hilfreich zur Erkennung des Stra-
ßenverlaufs auf dunklen Straßen ist. Bei der Beantwortung des Fragebogens wurde von der
ersten Versuchsfahrt an häufig eine bessere Erkennbarkeit des Straßenverlaufs aufgrund des
Systems angegeben. Der Mittelwert lag über alle Fahrten bei einem Skalenwert von 6,0422.
Die gute Bewertung der Erkennbarkeit des Straßenverlaufs mit dem System spiegelte sich
auch in den Erläuterungen während der Versuchsfahrten wider. Insbesondere auf Landstraßen
wurden Aussagen zu diesem Themenkomplex getätigt, die alle eine Verbesserung des Erken-
nens des Straßenverlaufs durch das System beschreiben (17 Äußerungen, 5 Personen). Auch
wurde der große Nutzen des Systems beim frühzeitigen Erkennen von Kurven hervorgehoben
(6 Personen, 10 Nennungen). Überwiegend kritisch wurde das System dagegen im Bereich
des Fahrens in der Kurve gesehen. Lediglich zweimal (2 Personen) wurde auch der Nutzen
des Systems im Hinblick auf das Kurvenfahren genannt. Dagegen gaben sechs Personen (12
Nennungen) an, das System in Kurven gar nicht zu nutzen. Die Nutzung des Systems beim
Durchfahren von Kurven barg ein Gefahrenpotential (2 Personen, 2 Nennungen). Sechs Per-
22 Skala von 1 (überhaupt nicht) bis 7 (sehr häufig)
5.1 STUDIE 1: METHODEN DES SELBSTREPORTS
121
sonen (12 Nennungen) gaben an, dass der Bildwinkel für Kurvenfahrten, insbesondere in en-
gen Kurven, zu klein ist. Dies führte zu einer geringen Nutzung des Systems in Kurven.
Die Auswertung der Fragebogen ergab, dass die Probanden häufig mit dem System die Blen-
dung durch den Gegenverkehr kompensieren konnten. Dies zeigte sich schon während der
ersten Versuchsfahrt und blieb dann nahezu konstant. Der Mittelwert über alle Fahrten lag bei
5,323. Die Standardabweichung war bei dieser Frage durchgängig relativ hoch (σ = 1,269 bis
1,619). Dies lag insbesondere in den Antworten einer Versuchsperson begründet, die die
Kompensation bei Blendung während aller Versuchsfahrten als schlecht bewertete.
Dass das Thema Blendung für die Probanden wichtig war, zeigte sich darin, dass während der
Versuchsfahrten von allen elf Personen zusammen 48 Aussagen hierzu getätigt wurden. Sie-
ben Personen hoben positiv hervor, dass sie mit dem System bei Gegenverkehr weniger ge-
blendet wurden. Dieser Vorteil des Systems wurde teilweise erst bei späteren Fahrten regis-
triert. Auch wurde das System als positiv für den Gegenverkehr bezeichnet, da dieser nicht
mehr durch Fernlicht geblendet wird.
Sechs Personen (20 Nennungen) berichteten dagegen von einer Blendung durch das Display
des Systems, wenn andere Lichtquellen, insbesondere Scheinwerfer entgegenkommender
Fahrzeuge, vorhanden waren. Weitere Blendquellen sind Verkehrsschilder. Die meisten Pro-
banden nannten diese Probleme, empfanden sie aber nicht als störend.
Während der Fahrten zeigte sich eine große Wetterabhängigkeit der Blendung durch das Dis-
play (7 Personen, 7 Nennungen). Aufgrund von IR-Reflexionen an starkem Regen, Nebel
oder Schneefall kam es zu einer Blendung, ausgelöst durch das System selbst, die teilweise
dazu führte, dass das System nicht mehr nutzbar war.
Veränderung der Systemnutzung
Die Veränderungen durch mehrmalige Versuchsfahrten wurden durch die offene Frage Haben
Sie bei dieser Fahrt beim Umgang mit dem System eine Veränderung zur letzten Fahrt be-
merkt? auf dem Fragebogen erfragt. Schon nach der zweiten Versuchsfahrt gaben einige Per-
sonen an, das System im Vergleich zu früheren Fahrten häufiger zu nutzen (5 Personen,
8 Nennungen). Zwei Versuchspersonen berichteten dagegen nach der dritten Versuchsfahrt
von einer verringerten Nutzungshäufigkeit, da nicht mehr aus Interesse an einem neuen Sys-
tem, sondern nur noch dann, wenn es benötigt wurde, auf das Display geschaut wurde. Ab der
zweiten Versuchsfahrt berichteten die Versuchspersonen (5 Personen, 12 Nennungen) von
einer Gewöhnung an die Nutzung des Infrarot-Nachtsichtsystems und einer größeren Ver-
23 Skala von 1 (überhaupt nicht) bis 7 (Ja, absolut)
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
122
trautheit im Umgang damit. Dies zog sich bis zur letzten Versuchsfahrt durch. Das System
wurde nach mehreren Versuchsfahrten positiver bewertet und vorherige Irritationen traten
seltener auf (4 Personen, 4 Nennungen). Im Laufe der Versuchsfahrten kam es zur Verände-
rung der Nutzungsstrategien (3 Personen, 5 Nennungen), beispielsweise zu einer gezielten
Nutzung bei schlecht einsehbarem Straßenverlauf.
Auch während der Versuchsfahrten wurden schon ab der zweiten Versuchsfahrt Äußerungen
zu eingetretenen Veränderungen getätigt. Die einsetzende Gewöhnung führte zu einer häufi-
geren Nutzung (3 Personen, 7 Nennungen) und zu einer größeren Sicherheit beim Umgang
mit dem System. Eine Person gab dagegen an, durch die Gewöhnung das System nicht mehr
so häufig zu nutzen. Außerdem verringerten sich bei einigen Probanden Probleme beim Um-
gang mit dem System bzw. sie störten nicht mehr so stark wie bei früheren Versuchsfahrten.
Beispiele hierfür sind die mangelnde Unterscheidbarkeit von Scheinwerfern und Rückleuch-
ten, die Blendung durch das System sowie die Verwechslung von Display und Rückspiegel.
Acht Personen (17 Nennungen) äußerten während ihrer Versuchsfahrten, dass sie noch kein
ausreichendes Vertrauen in das System hatten. Dies führte dazu, dass das System weniger
genutzt wurde oder Informationen vom Display durch einen Windschutzscheibenblick vor
einer Reaktion überprüft wurden. Dreizehn dieser Aussagen wurden während der ersten bei-
den Versuchsfahrten getätigt, lediglich vier im Laufe der letzten drei Fahrten, was auf eine
Gewöhnung an das System hinweist. Diese Gewöhnung zeigte sich auch bei geäußerten Prob-
lemen bei der Blickabwendung von der Straße (3 Personen, 3 Nennungen). Dieses Problem
wurde nur während der zweiten Versuchsfahrt genannt und bei späteren nicht mehr.
Die Anzahl der Versuchsfahrten die benötigt wurden, um sich an das System zu gewöhnen, ist
interindividuell unterschiedlich. Insbesondere Versuchspersonen die überwiegend Kleinwa-
gen fuhren brauchten länger. Spätestens nach der fünften Versuchsfahrt sagten alle Versuchs-
personen, dass aus weiteren Fahrten lediglich eine größere Routine im Umgang mit dem Sys-
tem resultieren würde, diese aber keine neuen Erkenntnisse bringen würden. Die Ergebnisse
zeigten eine sehr schnelle Gewöhnung an das untersuchte System. Nach der fünften Fahrt war
der Gewöhnungsprozess weitgehend abgeschlossen.
Insgesamt wurden während der Fahrten 14 Äußerungen (10 Personen) zur Fahrgeschwindig-
keitsänderung durch die Systemnutzung getätigt. Drei Personen bemerkten keine Verände-
rung der Fahrgeschwindigkeit. Insgesamt äußerten 5 Personen, mit dem System auf dunklen
Landstraßen schneller zu fahren als ohne das System. Als Begründungen werden die größere
Sichtweite und die daraus resultierende bessere Erkennung des Straßenverlaufs genannt. Zwei
Personen verringerten durch das System ihre Geschwindigkeit, insbesondere wenn sie Stre-
ckenabschnitte nach Display fuhren. Als Erklärung für eine Geschwindigkeitsverlangsamung
5.1 STUDIE 1: METHODEN DES SELBSTREPORTS
123
wurde der Ort des Displays, der sich außerhalb des normalen Blicks auf die Straße befand,
herangezogen. Diese Aussagen zur Fahrgeschwindigkeit waren subjektive Einschätzungen der
Probanden die durch objektive Geschwindigkeitsmessungen überprüft werden müssten.
5.1.3 Methodisches Fazit
An dieser Stelle erfolgt ein kurzes Fazit zu den in dieser Studie eingesetzten empirischen For-
schungsmethoden. Eine ausführliche Diskussion und ein Vergleich aller im Rahmen dieser
Arbeit eingesetzten Methoden erfolgt in Kapitel 7.
Ziel dieser Studie war es zu untersuchen, welche Strategien die Fahrer bei der Nutzung eines
neuen Fahrerassistenzsystems, einem Infrarot-Nachtsichtsystem, verwenden. Dabei wurde
betrachtet, ob es möglich ist, mit subjektiven Methoden des Selbstreports (vgl. Kap. 3.1.1) die
Nutzungsstrategien und insbesondere auch den Prozess der Ausbildung derselben im Gewöh-
nungsprozess zu beschreiben.
Es zeigte sich, dass durch die nach jeder der fünf Versuchsfahrten durchgeführte Fragebogen-
erhebung insbesondere bei den geschlossenen Fragen nur wenige Unterschiede über die Zeit
erkennbar waren. Grund hierfür war möglicherweise die Verwendung von siebenstufigen Ra-
tingskalen, die nur eine geringe Varianz der Ergebnisse zulassen. Dies gilt insbesondere bei
einer bereits relativ guten Bewertung des Systems nach der ersten Versuchsfahrt.
Besser wurden die Veränderungen in den Einschätzungen der Probanden dagegen durch die
während der Versuchsfahrten getätigten und protokollierten Äußerungen abgebildet. Durch
Nachfragen konnten hier Veränderungen gezielt erhoben werden. Auch die offenen Fragen
des Fragebogens waren zur Erfassung eines Gewöhnungsprozesses geeignet.
Ein Vorteil der Verwendung der Methoden des Selbstreports ist der geringe Durchführungs-
aufwand, wodurch jede Versuchsfahrt inklusive der Nachbefragung nur eineinhalb Stunden
dauerte. Dies war wichtig, da jeder Proband fünf Versuchsfahrten absolvierte.
Trotzdem besteht die Notwendigkeit, nach weiteren empirischen Forschungsmethoden zur
Beschreibung der Ausbildung von Nutzungsstrategien an ein neues System im Kraftfahrzeug
zu suchen. Insbesondere sind dabei die objektive Erfassung von Nutzungsstrategien sowie der
Vergleich von objektiv und subjektiv erhobenen Daten von Interesse.
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
124
5.2 Studie 2: Blickbewegungsmessungen zur Erfassung der Nut-
zungsstrategien
Das Infrarot-Nachtsichtsystem ist ein visuell arbeitendes Fahrerassistenzsystem, d. h. es kann
im derzeitigen Entwicklungsstand24 nur genutzt werden, indem der Fahrer seinen Blick auf
das Display richtet, um Informationen abzulesen. Da das menschliche Auge nur einen kleinen
Bereich scharf abbildet, kann aus der Blickrichtung auf die aktuelle Aufmerksamkeitszuwen-
dung geschlossen werden (Bubb, 2002). Schaut ein Fahrzeugführer auf den Monitor des
Nachtsichtsystems, so kann davon ausgegangen werden, dass er dabei die dargebotene Szene-
rie wahrnimmt. Damit können mit der Methode der Blickbewegungsmessung die Strategien
bei der Nutzung eines Infrarot-Nachtsichtsystems objektiv erfasst werden.
5.2.1 Untersuchungsdesign
Die Kapitel 5.2.1.1 bis 5.2.1.5 geben einen Überblick über das Untersuchungsziel, das Ver-
suchsfahrzeug, die Stichprobe, die eingesetzten empirischen Forschungsmethoden sowie die
Versuchsfahrten und die Versuchsstrecken der Studie 2.
5.2.1.1 Untersuchungsziel
Die in Kapitel 5.1 dargestellte Studie zu den Strategien bei der Nutzung eines Infrarot-
Nachtsichtsystems hat die Notwendigkeit aufgezeigt, für die Untersuchung dieser Strategien
über objektive empirische Forschungsmethoden zu verfügen.
Eine mögliche Methode für die objektive Erfassung der Nutzung eines visuell arbeitenden
FAS ist die Blickbewegungsmessung (vgl. Kap. 3.1.2.1). Ob sich diese Methode zur Erhe-
bung der Strategien bei der Nutzung eines aktiven Infrarot-Nachtsichtsystems eignet, sollte
mit Hilfe einer Evaluationsstudie geklärt werden. Dafür wurde folgenden inhaltlichen Frage-
stellungen nachgegangen:
• Welche Strategien verwenden die Fahrer bei der Nutzung eines aktiven Infrarot-
Nachtsichtsystems?
24 Weiterentwicklungen streben eine Objekterkennung und eine, beispielsweise akustische, Warnung des Fah-
rers bei auftauchenden Objekten an.
5.2 STUDIE 2: BLICKBEWEGUNGSMESSUNGEN
125
• Wie bilden sich diese Strategien im Rahmen eines Gewöhnungsprozesses aus bzw. wie
verändern sie sich?
• In welchen Situationen wird ein Infrarot-Nachtsichtsystem genutzt?
Es wurde methodisch untersucht, ob es möglich ist, die oben genannten inhaltlichen Frage-
stellungen mit der Methode der Blickbewegungsmessung zu bearbeiten. Außerdem wurde
betrachtet, inwieweit die mit dieser objektiven Methode erfassten Nutzungsstrategien mit de-
nen durch Selbstreport erhobenen subjektiven Einschätzungen der Probanden hinsichtlich
ihres Nutzungsverhaltens übereinstimmen.
5.2.1.2 Versuchsfahrzeug
Für diese Studie stand als Versuchsfahrzeug ein BMW E60 545i zur Verfügung. Das Fahr-
zeug verfügte über ein aktives Infrarot-Nachtsichtsystem. Das Bild des Nachtsichtsystems
wurde dem Fahrer über einen TFT-Monitor dargeboten, der rechts vom Fahrer vor dem se-
rienmäßigen Control Display angebracht war (Abb. 5.7). Er hatte eine VGA-Auflösung von
640 x 480 Pixel bei einer Bildschirmdiagonale von 6,5’’. Die Helligkeit war individuell
dimmbar von 5 bis 400 cd/qm.
Abb. 5.7: Display des Nachtsichtsystems im Versuchsfahrzeug
5.2.1.3 Stichprobe
An der Studie nahmen sechs Probanden teil. Eine größere Stichprobe war nicht realisierbar,
da aufgrund der teilweise langwierigen Kalibrierung des Eye-Tracking-Systems nur eine Ver-
suchsfahrt pro Abend durchgeführt werden konnte.
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
126
Als Versuchspersonen wurden lediglich erfahrene Fahrer (vgl. Kap. 5.1.1.3) rekrutiert, da
Untersuchungen gezeigt haben, dass unerfahrene Fahrer signifikant andere Blickbewegungen
aufweisen als erfahrene Fahrer (Lansdown et al., 1999; Wikman et al., 1998). Beispielsweise
zeigen Untersuchungen, dass Fahrpraxis zu einem größeren Sehfeldumfang führt (Heinrich,
1987). Unerfahrene Fahrer fixieren eher in der Nähe des Fahrzeugs sowie an der rechten
Fahrbahnseite und weisen einen relativ engen Bereich der Blickzuwendungen auf (Dewar,
1988). Außerdem schauen unerfahrene Fahrer weniger in die Spiegel (Mourant, 1972). Erfah-
rene Fahrer haben größere Kapazitäten zur Nutzung von zusätzlichen Systemen zur Verfü-
gung, da sie weniger Aufmerksamkeit für die Fahraufgabe benötigen. Eine Studie von Sum-
mala, Nieminen und Punto (1996) zeigt, dass Fahranfänger zu Beginn noch das foveale Sehen
für die Spurhaltung benötigten; bei steigender Fahrpraxis wird hierfür immer mehr das peri-
phere Sehen genutzt.
Es wurden lediglich männliche Versuchspersonen rekrutiert, um die Stichprobe möglichst
homogen zu gestalten. Das Alter der Probanden lag zwischen 39 und 67 Jahren (
x
=
51,3 Jahre), der aktive Führerscheinbesitz bei durchschnittlich 32,8 Jahren und die jährlich
gefahrenen Kilometer zwischen 13.000 und 30.000 km (
x
= 17.167 km).
Außerdem war wichtig, dass die Probanden noch keine Erfahrungen mit einem Infrarot-
Nachtsichtsystem hatten.
5.2.1.4 Empirische Forschungsmethoden
Zur Erfassung der Nutzungsstrategien der Versuchsfahrer wurde die Methode der Blickbewe-
gungsmessung, das Eye-Tracking, gewählt. Ergänzend zu den Blickbewegungsmessungen
wurden die subjektiven Einschätzungen der Probanden mittels einer Fragebogenerhebung
(siehe A.1.2) nach jeder Versuchsfahrt erfasst. Abbildung 5.8 zeigt ein Beispielitem des Fra-
genbogens.
In welchen Fahrsituationen haben Sie das Nachtsichtsystem benutzt?
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
Abb. 5.8: Beispielitem aus dem Fragebogen der Untersuchung
5.2 STUDIE 2: BLICKBEWEGUNGSMESSUNGEN
127
Die subjektiven Befragungsdaten der Probanden wurden mit den objektiven Eye-Tracking-
Daten dahingehend verglichen, ob die Versuchsfahrer ihre individuelle Nutzungsweise richtig
einschätzten. Ergänzt wurde dies wie bereits in der Studie 1 durch die Mitschrift aller relevan-
ten Äußerungen der Probanden zum System und dessen Nutzung während der Fahrt (siehe
Kap. 5.1.1.4).
Die Blickbewegungen der Probanden wurden mit dem Remote Eye-Tracking-System ETS-
PC II der Firma ASL (Applied Science Laboratories) aufgezeichnet. Dieses System arbeitet
nach dem Prinzip der cornealen Reflexion. Zwei Infrarot-Strahlungsquellen erzeugen auf der
Hornhaut (Cornea) des Probanden Reflexe, die von einer Kamera aufgenommen werden. Die
Blickrichtung des Probanden wird aus dem Abstand der Pupille zu den Reflexpunkten be-
rechnet. Dieser berechnete Blickpunkt wird in einem Koordinatensystem hinterlegt und in
Form eines Fadenkreuzes auf ein Videobild gelegt, welches die Sicht des Probanden in der
jeweiligen Situation abbildet. Somit ist es möglich, zu bestimmen, wohin die Versuchperso-
nen schauen.
Für die Untersuchung ist es wichtig zu erfassen, wie lange die Fahrer brauchen, um Informa-
tionen vom Display abzulesen. Hierfür sind zwei Messdaten von Bedeutung, Fixationen und
Sakkaden. Um ein Objekt genau wahrnehmen zu können, muss es in den Bereich des schärfs-
ten Sehens im Auge, der Fovea centralis, gebracht werden. Dies geschieht durch ruckartige
Rotationsbewegungen des Augapfels, den Sakkaden. Danach erfolgt bei einer relativen Be-
wegungslosigkeit des Augapfels die Fixation des Objektes, bei der es zu einer Informations-
aufnahme kommt. Um Aussagen über die Blickdauer bei der Nutzung des Infrarot-
Nachtsichtsystems treffen zu können, müssen die Zeiten einer Fixation mit der doppelten
Sakkadendauer (Sakkade zum Display hin und vom Display weg) summiert werden. Dieser
Wert ergibt dann die Blickabwendungszeit von der Straße. Für weitere Informationen zur
Physiologie des Auges und zur Methode des Eye-Tracking wird auf Metker (1997) und Diem
(2005) verwiesen.
Das Eye-Tracking-System und die im Innenraum sichtbaren Komponenten des Infrarot-
Nachtsichtsystems im Versuchsfahrzeug zeigt Abbildung 5.9.
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
128
Abb. 5.9: ETS-Komponenten im Versuchsfahrzeug
grün markiert = ETS, braun markiert = Nachtsichtsystem
5.2.1.5 Versuchsfahrten und Versuchsstrecken
Wie Kapitel 5.1 zeigt, kann von einer Gewöhnung an das neue System spätestens nach der
fünften Versuchsfahrt ausgegangen werden. Daher absolvierte jede Versuchsperson fünf un-
gefähr einstündige Versuchsfahrten im realen Straßenverkehr.
Es wurden für alle Probanden identische Versuchsstrecken gewählt, um eine Vergleichbarkeit
der Blickdaten zu erhalten. Die Routen wurden so ausgewählt, dass sie aus unterschiedlichen
Straßentypen bestehen auf denen eine Nutzung des Infrarot-Nachtsichtsystems hilfreich sein
könnte. Da die Nutzung eines Nachtsichtsystems von der Verkehrssituation abhängt (vgl.
Kap. 5.1.2.3), war ein Fahren sowohl auf Landstraßen mit unterschiedlichen Streckenprofilen
(gut ausgebaut, kurvig, beleuchtet, unbeleuchtet etc.) als auch in Ortschaften wichtig. Da-
durch, dass das System auf Autobahnen wenig Vorteile bringt und daher dort auch wenig ge-
nutzt wird, wurde nur ein kurzer Abschnitt Autobahn in die Strecke integriert.
Ein Vorteil des Systems ist das frühzeitige Erkennen des Straßenverlaufs, so dass bekannte
Strecken zu einer geringeren Nutzung des Systems führen könnten. Um einen unerwünschten
Übungseffekt zu vermeiden, konnte daher nicht bei allen Versuchsfahrten dieselbe Strecke
gefahren werden. Zur besseren Vergleichbarkeit der Daten im Hinblick auf einen Gewöh-
nungseffekt wurden dennoch die erste und die letzte Versuchsstrecke identisch gewählt. An
den übrigen drei Terminen wurden andere Strecken gefahren. Die Reihenfolge der Versuchs-
strecken wurde nicht variiert.
5.2 STUDIE 2: BLICKBEWEGUNGSMESSUNGEN
129
Die Fahrten fanden jeweils mit einigen Tagen Abstand statt. Die Teilnehmer wurden im Vor-
feld nicht aufgeklärt, in welchen Verkehrssituationen eine Nutzung des Systems sinnvoll ist,
sondern sollten dies selbst herausfinden.
5.2.2 Ergebnisse
Zur Auswertung der Ergebnisse im Hinblick auf die Strategien zur Nutzung des Infrarot-
Nachtsichtsystems wurden die Parameter Blickabwendungszeit, Häufigkeit der Blickzuwen-
dung und situationsabhängige Nutzung formuliert. Die Parameter Blickabwendungszeit und
Häufigkeit der Blickzuwendung werden in der Literatur darüber hinaus als notwendige Para-
meter für die Einschätzung der visuellen Beanspruchung durch die Bedienung eines System
bezeichnet (Wiewille & Tijerina, 1997). Im Folgenden werden die Ergebnisse der Feldstudie
in Bezug auf diese Parameter dargestellt.
5.2.2.1 Blickabwendungszeiten
Zur Auswertung der Blickbewegungen wurde das Display des Infrarot-Nachtsichtsystems mit
Hilfe der Software Eyenal als Area of Interest (AOI) definiert. Damit war es möglich, alle
Fixationen auf das Display herauszufiltern. Abbildung 5.10 stellt die Mediane der Blickab-
wendungszeiten aller Versuchspersonen gegenüber. Es zeigt sich, dass die Zeiten bei fast al-
len Probanden im Laufe der Versuchsfahrten abnehmen und am Ende einen Wert von einer
Sekunde nicht überschreiten. Nur bei einem Probanden sind die Werte der ersten und letzten
Versuchsfahrt nahezu identisch, hier befindet sich aber die Blickabwendungszeit schon bei
der ersten Fahrt auf niedrigem Niveau. Bei allen anderen Teilnehmern ist im Vergleich der
ersten und letzten Fahrt, die beide aus identischen Fahrtstrecken bestanden, eine Verringerung
der Blickabwendungszeit zu beobachten. Bei einer Analyse der Mittelwerte der Blickabwen-
dungszeiten muss beachtet werden, dass in diese Werte auch lange Blickabwendungszeiten,
beispielsweise durch eine Betrachtung des Displays im Stand vor einer Ampel, eingehen. Sol-
che Blicke aus Neugierde gab es insbesondere in den ersten Versuchsfahrten mit dem Ziel,
das System kennen zu lernen.
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
130
0
0,5
1
1,5
2
2,5
123456
Proband
Median Blickabwendungszeit [s]
Fahrt 1
Fahrt 2
Fahrt 3
Fahrt 4
Fahrt 5
Abb. 5.10: Mittlere Blickabwendungszeiten aller Probanden und Versuchsfahrten
5.2.2.2 Häufigkeit der Blickzuwendung
Die Betrachtung der erhaltenen Eye-Tracking-Daten zeigt, dass die Probanden interindividu-
ell unterschiedliche Nutzungsstrategien in Bezug auf die Nutzungshäufigkeit des Infrarot-
Nachtsichtsystems entwickelten. In Abbildung 5.11 sind die Blickhäufigkeiten für alle Pro-
banden während der Versuchsfahrten 1 und 5 dargestellt. Diese beiden Fahrten lassen sich am
besten vergleichen, da bei ihnen die gleiche Versuchsstrecke gefahren wurde. Bei keinem
Probanden ist eine deutliche Verringerung der Blickanzahl im Vergleich der ersten und letz-
ten Fahrt zu beobachten. Wie in Kapitel 2 beschrieben, war zu vermuten, dass einige Proban-
den während ihrer ersten Fahrt das System häufiger nutzen, um herauszufinden in welchen
Verkehrssituationen eine Nutzung sinnvoll ist. Ein Gewöhnungsprozess würde dann zu einer
Verminderung der Nutzung führen, weil der Fahrer im Verlauf der Versuchsfahrten lernt, in
welchen Situationen ihm das System hilft und es dann nur noch gezielt nutzt. Blicke in das
Display aus Neugierde, die nur getätigt werden, um die Funktion des Infrarot-
Nachtsichtsystems kennen zu lernen, wären dann nicht mehr nötig. Folglich müsste die An-
zahl der Blickzuwendungen sinken. Dies ist aber nicht zu beobachten, sondern bei den meis-
ten Probanden nehmen die Häufigkeit der Blickzuwendungen zu oder sind vergleichbar mit
dem Niveau der ersten Fahrt.
5.2 STUDIE 2: BLICKBEWEGUNGSMESSUNGEN
131
0
100
200
300
400
500
600
700
123456
Proband
Blickzuwendung [absolut]
Fahrt 1
Fahrt 5
Abb. 5.11: Blickzuwendungen zum Display aller Probanden (Versuchsfahrten 1 und 5)
Es zeigt sich, dass auch während der fünften Versuchsfahrt das Infrarot-Nachtsichtsystem
häufig genutzt wurde. Hieraus lässt sich schließen, dass die Probanden das System nach dem
Gewöhnungsprozess als sinnvoll erachten. Dies entspricht den Ergebnissen der Nachbefra-
gung: Lediglich einmal nach der ersten und einmal nach der zweiten Fahrt wurde das System
jeweils von einem Probanden als nicht hilfreich eingeschätzt. Ab der dritten Fahrt wurde das
System von allen Versuchspersonen als nützlich bewertet.
In diesem Zusammenhang ist die Fragestellung interessant, inwieweit die Probanden in der
Lage sind, die Nutzungshäufigkeit und deren Veränderung im Verlauf der Versuchsfahrten
selbst richtig einzuschätzen. Daher wurde ihnen im Rahmen der Nachbefragung die Frage
gestellt, ob sich die Nutzung des Nachtsichtsystems im Vergleich zu früheren Fahrten geän-
dert hat. Die Probanden antworteten auf diese Frage häufig mit Angaben zur veränderten Nut-
zungshäufigkeit: Es wurde sowohl von einer geringeren Anzahl von Blicken zu dem Display
als auch von höheren Blickzuwendungszahlen im Vergleich zu früheren Fahrten berichtet. Ein
Vergleich mit den durch das Eye-Tracking erhaltenen objektiven Blickdaten zeigt, dass diese
subjektiven Einschätzungen in den meisten Fällen nicht den tatsächlichen Veränderungen
entsprachen, d. h. die Versuchspersonen konnten diese nicht richtig einschätzen. Eine quanti-
tative Bewertung der Nutzungshäufigkeit und deren Veränderung im Gewöhnungsprozess ist
somit nur durch die Methode der Blickbewegungsmessung und nicht durch Methoden des
Selbstreports erfassbar.
5.2.2.3 Situationsabhängige Nutzung des Infrarot-Nachtsichtsystems
Ein einheitliches Bild zeichnen die am Ende jeder Versuchsfahrt durchgeführten Nachbefra-
gungen im Hinblick auf den Parameter der situationsabhängigen Nutzung. Die Probanden
gaben zumeist dieselben Verkehrssituationen an, in denen sie das Infrarot-Nachtsichtsystem
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
132
nutzten, beispielsweise um den Straßenverlauf zu erkennen, die Blendung des Gegenverkehrs
zu kompensieren und zum frühzeitigen Erkennen von Fußgängern und Radfahrern. Im Fol-
genden werden die Ergebnisse im Hinblick auf die Systemnutzung in Abhängigkeit vom Stra-
ßentyp und Streckenverlauf sowie bei Gegenverkehr analysiert.
Systemnutzung in Abhängigkeit vom Straßentyp
In der in Kapitel 5.1 beschriebenen Studie wurde eine Abhängigkeit der Nutzungshäufigkeit
von der jeweiligen Verkehrssituation festgestellt. Mit einem Fragebogen wurde die Frage ge-
stellt, wie häufig die Versuchspersonen auf einer siebenstufigen Skala das System auf den
Straßentypen Autobahn, Landstraße und geschlossene Ortschaft nutzen würden. Die Proban-
den gaben an, das System am häufigsten auf Landstraßen zu verwenden (vgl. Kap. 5.1.2.3,
Abb. 5.6).
In der Nachfolgestudie konnte durch den Einsatz der Methode der Blickbewegungsmessung
untersucht werden, inwieweit die Einschätzungen der Probanden hinsichtlich der Nutzungs-
häufigkeit bei verschiedenen Straßentypen mit der objektiv gemessenen Nutzung des Infrarot-
Nachtsichtsystems übereinstimmen. Als Referenz sollten die Probanden im Rahmen einer
Nachbefragung ihr Nutzungsverhalten einschätzen. Die Probanden gaben wie in der Vorgän-
gerstudie an, das System überwiegend auf Landstraßen zu nutzen. Diese subjektive Einschät-
zung der Probanden kann durch die objektiven Videodaten in Bezug auf die absolute Nut-
zungshäufigkeit bestätigt werden. Abbildung 5.12 zeigt, dass sowohl während der ersten als
auch der letzten Fahrt das Infrarot-Nachtsichtsystem am häufigsten auf der Landstraße genutzt
wurde.
0
50
100
150
200
Schnellstraße Landstraße Ortschaft
Mittelwert Blickzuwendung
0
50
100
150
200
Schnellstraße Landstraße Ortschaft
Mittelwert Blickzuwendung
(a) (b)
Abb. 5.12: Mittelwerte der Blickzuwendungen zum Display in Abhängigkeit vom
Straßentyp, (a) erste und (b) fünfte Versuchsfahrt
Es besteht die Möglichkeit, dass die Einschätzung der Probanden hinsichtlich der Blickhäu-
figkeit davon beeinflusst wurde, dass die Versuchsstrecke zum größten Teil aus Landstraße
bestand. Daher müssen die ermittelten absoluten Blickzuwendungszahlen entsprechend dem
5.2 STUDIE 2: BLICKBEWEGUNGSMESSUNGEN
133
Anteil der Fahrstrecke, den der jeweilige Streckentyp an der Versuchsstrecke einnimmt, rela-
tiviert werden. Die Fahrstrecke setzte sich in Bezug auf die Fahrzeit zu ca. 32,5 % aus Orts-
durchfahrten, zu 62,5 % aus Landstraße und zu 5,0 % aus Schnellstraße (definiert als vierspu-
rige Straße mit baulich getrennten Fahrstreifen) zusammen. Daraus ergibt sich die in Abbil-
dung 5.13 dargestellte Häufigkeit der Blickzuwendungen zum Display pro Minute:
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Schnellstraße Landstraße Ortschaft
Blickzuwendungen [1/min]
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Schnellstraße Landstraße Ortschaft
Blickzuwendungen [1/min]
(a) (b)
Abb. 5.13: Mittelwerte der Blickrate in Abhängigkeit vom Straßentyp, (a) erste und
(b) fünfte Versuchsfahrt
Es zeigt sich, dass das Display am häufigsten auf der Schnellstraße verwendet wurde. Dies
lässt sich damit erklären, dass auf diesen gut ausgebauten Strecken die Probanden problemlos
ihren Blick von der Straße abwenden konnten, um Informationen abzulesen. Da davon auszu-
gehen ist, dass die Versuchspersonen in der Nachbefragung sprachlich nicht zwischen
Schnell- und Landstraße unterschieden, entsprechen die objektiven Daten den subjektiven
Einschätzungen, in denen die Landstraße als Ort der häufigsten Nutzung genannt wurde. Inte-
ressant ist, dass sich die prozentuale Verteilung der Blicke in Abhängigkeit vom Straßentyp
im Vergleich der ersten und der fünften Versuchsfahrt nicht ändert. Lediglich die absolute
Blickhäufigkeit steigt im Laufe des Gewöhnungsprozesses. Die noch sehr hohe Nutzungshäu-
figkeit in Ortschaften, obwohl diese überwiegend über eine Straßenbeleuchtung verfügen,
erklärt sich durch den von den Probanden geäußerten Vorteil der besseren Erkennbarkeit von
Fußgängern und Radfahrern durch das Infrarot-Nachtsichtsystem.
Die inhaltsanalytische Auswertung der Äußerungen der Probanden während der Versuchs-
fahrt spiegelt nicht die quantitative Verteilung der Blickzuwendungen im Hinblick auf den
Straßentyp wider. In den subjektiven Einschätzungen der Versuchsfahrer spielt die Nutzung
des Infrarot-Nachtsichtsystems in Ortschaften eine viel geringere Rolle als in der Realität.
Inhalt der meisten Aussagen zu diesem Thema (5 Personen, 9 Nennungen) ist, dass das Sys-
tem in Ortschaften keinen Vorteil bringt und nicht genutzt wird, da ausreichend Licht vorhan-
den ist. Teilweise wurde sogar von einer Störung durch die städtischen Lichtquellen im Dis-
play gesprochen und ein Proband äußerte den Wunsch, das System in der Stadt abzustellen.
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
134
Lediglich eine Person erwähnte einmalig, dass das System auch innerorts vorteilhaft ist, weil
z. B. Mülltonnen oder Personen viel früher wahrgenommen werden können. Die Blickbewe-
gungsmessungen zeigen hingegen, dass die Probanden zwar das System in Ortschaften am
wenigsten nutzten, aber nicht so selten, wie es den Äußerungen entsprechen würde. Eindeutig
ist die Bewertung von dunklen Landstraßen als Haupteinsatzbereich des Infrarot-
Nachtsichtsystems (6 Personen, 15 Nennungen).
Systemnutzung in Abhängigkeit vom Streckenverlauf
Ein weiterer in Studie 1 genannter Vorteil des Infrarot-Nachtsichtsystems ist das frühzeitige
Erkennen von Kurven. Dagegen wurde von den meisten Probanden gesagt, dass das System
in der Kurve selbst keinen Nutzen bringt und sie deshalb in diesen nicht auf das Display
schauen. Nur zwei Versuchspersonen gaben auch bei Kurvenfahrten einen Nutzen des Sys-
tems an. Diese Ergebnisse entsprechen den Äußerungen der Probanden der Studie 2 während
der Versuchsfahrten. Lediglich zweimal wurde während der ganzen Fahrten gesagt, dass das
System auch in der Kurve genutzt wird. Dagegen wurde sehr häufig geäußert (6 Personen, 13
Nennungen), dass das System beim Kurvenfahren keinen Vorteil bringt und daher auch nicht
verwendet wird. Als größter Vorteil wird in der Studie 2 genau wie in der Vorgängerstudie
das frühzeitige Erkennen des Straßenverlaufs gesehen.
Diese Aussagen konnten anhand der Blickbewegungsvideos überprüft und quantifiziert wer-
den. Für diese Analyse wurden die Blickzuwendungen der Probanden auf das Display hin-
sichtlich dreier Kategorien differenziert: Blicke auf geraden Streckenabschnitten, Blicke vor
einer Kurve und Blickzuwendungen beim Fahren in der Kurve. Über alle Versuchspersonen
wurde der Prozentsatz der Blicke an den Gesamtblicken auf das Display bestimmt. Für diese
Auswertung wurden erneut die Fahrten 1 und 5 betrachtet, da diese aufgrund der identischen
Streckenführung Aussagen über einen eventuellen Gewöhnungseffekt erlauben.
Die Abbildung 5.14 zeigt, dass entsprechend der Aussagen der Probanden das Display am
häufigsten auf geraden Strecken genutzt wurde. Bei der ersten Versuchsfahrt wurden durch-
schnittlich 75,87 % der Blicke auf gerader Strecke, 7,36 % vor einer Kurve und 16,77 % in
der Kurve auf das Display gerichtet. Die im Selbstreport häufig getätigte Aussage, dass das
System in der Kurve gar nicht genutzt wurde, konnte dementsprechend nicht bestätigt werden.
Es wäre auch möglich, dass lediglich in der ersten Versuchsfahrt das System in Kurven ver-
wendet wird, da die Probanden zuerst lernen müssen, in welchen Situationen der Blick in das
Display sinnvoll ist. Dies sollte sich in einer Abnahme der Blickzuwendungen in Kurven im
Gewöhnungsprozess äußern. Die Analyse der Blicke zum Display zeigt, dass dies nicht der
Fall war: Bei der Versuchsfahrt 5 wurden durchschnittlich 57,99 % aller Blicke auf Geraden,
5,84 % vor Kurven und 36,17 % in Kurven getätigt. Dieses Ergebnis muss aber relativiert
5.2 STUDIE 2: BLICKBEWEGUNGSMESSUNGEN
135
werden, da die Mittelwerte durch eine Versuchsperson, die in der letzten Fahrt sehr viel häu-
figer auf das Display geschaut hatte als die anderen Probanden, verfälscht wurden. Berück-
sichtigt man diese Person nicht, liegt der Nutzungsanteil bei 69,63 % auf Geraden, bei 8,62 %
vor Kurven und 21,74 % in der Kurve und somit auf dem gleichen Niveau wie bei der ersten
Versuchsfahrt.
0
20
40
60
80
100
Gerade vor Kurve in Kurve
Blickzuwendung [%]
0
20
40
60
80
100
Gerade vor Kurve in Kurve
Blickzuwendung [%]
(a) (b)
Abb. 5.14: Prozentsatz der Blickbewegungen in Abhängigkeit vom Streckenverlauf, (a)
erste und (b) fünfte Versuchsfahrt (eine Versuchsperson unberücksichtigt)
Um die Blickbewegungen quantitativ exakt bewerten zu können, muss der Anteil des jeweili-
gen Streckenverlaufs an der Gesamtstrecke betrachtet werden. Eine Analyse der Videos er-
gab, dass die Versuchsstrecke zu 66,08 % aus gerader Strecke und zu 33,92 % aus Kurven
bestand. Daraus konnte dann die Blickrate pro Zeiteinheit auf Geraden und in Kurven berech-
net werden. Hierfür wurden die Kategorien Gerade und vor Kurve zusammengefasst, weil die
Blicke in beiden Situationen zur Erkennung des Straßenverlaufs getätigt werden. Die Blickra-
te auf geraden Streckenabschnitten lag bei der ersten Versuchsfahrt bei 16,36 Blickzuwen-
dungen pro Minute und in Kurven bei 6,42 Blickzuwendungen pro Minute. Bei der fünften
Versuchsfahrt wurden 17,77 Blicke pro Minute auf gerader Straße und 9,62 Blicke pro Minu-
te in der Kurve auf das Display getätigt (Abb. 5.15)25.
25 In die Auswertung wurden wiederum nur die Werte von fünf Probanden aufgenommen, da die im Vergleich
zu den anderen Versuchspersonen sehr hohe Blickhäufigkeit einer Versuchsperson die Zahlen verfälschte.
Bei Einbeziehung der sechsten Versuchsperson ergaben sich folgende Zahlen: 22,34 Blicke pro Minute auf
geraden Straßenabschnitten, 24,66 Blicke pro Minute in Kurven.
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
136
0
5
10
15
20
Gerade Kurve
Blickzuwendungen [1/min]
0
5
10
15
20
Gerade Kurve
Blickzuwendungen [1/min]
(a) (b)
Abb. 5.15: Blickrate in Abhängigkeit vom Streckenverlauf, (a) erste und (b) fünfte
Versuchsfahrt (eine Versuchsperson unberücksichtigt)
Systemnutzung in Abhängigkeit von entgegenkommenden Fahrzeugen
In der Studie 1 (siehe Kapitel 5.1.2.3) wurde von den Versuchspersonen angegeben, dass ein
Vorteil des Infrarot-Nachtsichtsystems die Kompensation der Blendung durch die Scheinwer-
fer des Gegenverkehrs ist. Auch die Auswertung der Fragebögen ergab, dass die Probanden
häufig die Blendung durch die Nutzung des Systems kompensierten. Der Mittelwert der Ant-
worten auf der siebenstufigen Ratingskala über alle Fahrten lag bei 5,326. Die Antwortwerte
waren über alle Versuchsfahrten relativ konstant.
Mit der Methode der Blickbewegungsmessung war es nun möglich, die erhaltenen Ergebnisse
zu quantifizieren. Mittels der Betrachtung der Blickbewegungsvideos wurde ausgewertet, wie
häufig die Versuchspersonen bei Gegenverkehr in das Display schauten. Als Bezugsgröße
wurde dafür die Anzahl der Autos, die dem Probanden während der Fahrt entgegen kamen,
ermittelt. Als Gegenverkehr wurde jedes Auto gezählt, welches mindestens im Abstand von
einer Sekunde von anderen Fahrzeugen getrennt fuhr. Mehrere Fahrzeuge mit geringerem
Abstand zueinander wurden jeweils als ein Fahrzeug gewertet.
Die Auswertung ergab, dass über alle Versuchspersonen betrachtet bei der Versuchsfahrt 1 in
19,42 % aller Fälle, in denen Gegenverkehr zu beobachten war, die Probanden das Infrarot-
Nachtsichtsystem nutzten. Diese Werte sind vergleichbar mit der fünften Versuchsfahrt, in der
bei 22,47 % aller Situationen mit Gegenverkehr in das Display geschaut wurde. Die quantita-
tiven Ergebnisse der Blickbewegungsmessung bestätigen also die in der Studie 1 durch die
Methode des Selbstreports erhaltenen Einschätzungen der Probanden. Die Strategie der Nut-
zung des Systems zur Blendungskompensation bildet sich schon in der ersten Versuchsfahrt
heraus und verändert sich auch im Laufe des Gewöhnungsprozesses nicht mehr wesentlich. In
der Studie 2 wurde mit einer offenen Frage erhoben, in welchen Situationen das System ge-
26 Skala von 1 (überhaupt nicht) bis 7 (Ja, absolut)
5.2 STUDIE 2: BLICKBEWEGUNGSMESSUNGEN
137
nutzt wurde und sich als hilfreich gezeigt hat. Lediglich zwei der Probanden gaben bereits
nach der ersten Versuchsfahrt, eine weitere nach der letzten Fahrt, die Kompensation bei
Blendung als Nutzungsstrategie an. Bei den anderen Versuchspersonen wurde diese situati-
onsabhängige Strategie bei keiner Befragung erwähnt. Eine Person erwähnte explizit, dass sie
das System nur nutzte, wenn kein Gegenverkehr anwesend war, obwohl die Blickbewegungs-
daten zeigten, dass sie sehr häufig in das Display schaute, wenn ihr andere Fahrzeuge entge-
genkamen (in 51 von 131 Fällen). Bei dieser Fragestellung hätte die Erhebung lediglich mit
einer offenen Frage zu einem falschen Ergebnis geführt.
Bei der subjektiven Bewertung des Systems bei entgegenkommendem Verkehr wurden in der
zweiten Studie sowohl positive als auch negative Aspekte der Nutzung des Infrarot-
Nachtsichtsystems in diesen Verkehrssituationen gesehen: Viele Äußerungen der Versuchs-
personen beschäftigten sich mit dem Nutzen des Systems bei Gegenverkehr (3 Personen, 10
Nennungen). Die Probanden berichteten, dass sie mit dem System das „schwarze Loch“, wel-
ches durch die Blendung der entgegenkommenden Scheinwerfer entsteht, kompensieren
konnten und somit die Fahrbahn besser einsehen konnten. Negativ wurde hingegen beurteilt,
dass es durch entgegenkommende Fahrzeuge zu einer Überstrahlung, dem Blooming-Effekt27,
kommen kann, der zu einer Blendung durch das System selbst führt (5 Personen, 14 Nennun-
gen).
5.2.2.4 Sicherheitsgefährdung durch die Nutzung des Infrarot-Nachtsichtsystems
Eine wichtige Fragestellung bei der Evaluation von neuen Fahrerassistenzsystemen sind po-
tentielle Sicherheitsgefährdungen, die durch die Systemnutzung, insbesondere in der Gewöh-
nungsphase, entstehen können.
Es zeigte sich, dass alle Probanden schon nach wenigen Fahrten in der Lage waren, die Vor-
und Nachteile eines Infrarot-Nachtsichtsystems zu erkennen und es so zu nutzen, dass sie sich
sicherer im Straßenverkehr bewegen konnten. Während keiner der Versuchsfahrten kam es zu
sicherheitskritischen Situationen, wie beispielsweise mangelnder Spurhaltung, durch die Nut-
zung des Systems.
Eine häufig in der Diskussion über Nachtsichtsysteme geäußerte Befürchtung ist, dass die
Fahrer mit dem System eventuell nur noch nach Display fahren würden. Eine ständige Ab-
27 Als Blooming (engl. bloom = Blüte) wird die Überstrahlung heller Bildstellen bezeichnet. Ursache ist die
begrenzte Aufnahmefähigkeit lichtempfindlicher Elemente (Pixel) eines Sensors. Wird diese Ladungsmenge
überschritten, gibt die Zelle die übrigen Ladungen an die Nachbarzellen ab.
5 EMPIRISCHE STUDIEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
138
wendung des Blicks von der Straße kann zu Gefährdungen führen, da mit dem Display ein
geringerer Bildwinkel erfasst wird als mit dem Blick durch die Windschutzscheibe. Bei der
ersten Studie gaben die meisten Versuchspersonen an, mit dem System punktuell Informatio-
nen einzuholen. Diese Angaben wurden durch die Analyse der Blickbewegungsmessung be-
stätigt. Einige gaben auch an, insbesondere auf dunklen Landstraßen ganze Streckenabschnit-
te nur nach Display zu fahren und eine Person sagte sogar, dass sie fast nur noch nach Display
fuhr und kaum noch durch die Windschutzscheibe schaute. Die Betrachtung der Blickbewe-
gungsdaten konnte diese Aussagen nicht belegen: Keiner der Probanden fuhr ausschließlich
oder längere Streckenabschnitte nach Display, so dass keine Sicherheitsgefährdung durch
dauerhafte Blickabwendungen von der Straße bei der Einführung von Infrarot-
Nachtsichtsystemen zu erwarten ist.
Problematisch bei der Einführung von Fahrerassistenzsystemen wird auch die Gefahr der Ri-
sikokompensation (vgl. Kap. 2.2.2) gesehen. Bei einem Infrarot-Nachtsichtsystem wird be-
fürchtet, dass die Fahrer durch die erhöhte Sichtweite ihre Fahrgeschwindigkeit erhöhen
könnten. Daher wurden alle Versuchsfahrer zum Ende ihrer letzten Versuchsfahrt gefragt, ob
sich durch die Nutzung des Nachtsichtsystems ihre Fahrgeschwindigkeit verändert hat. Die
Hälfte der Probanden verneinte dies, die andere Hälfte war der Meinung, dass sie in Situatio-
nen, in denen sie den Straßenverlauf weiter einsehen konnten als ohne das System, schneller
gefahren waren. Dies bestätigt die Ergebnisse der Studie 1. Ob dies zu einer Sicherheitsge-
fährdung führt, kann aus diesen Ergebnissen nicht geschlossen werden, da durch die bessere
Sicht vielleicht eine höhere Fahrgeschwindigkeit situationsangemessen sein könnte. Im Rah-
men dieser Studie war die objektive Erfassung der Fahrgeschwindigkeit technisch nicht reali-
sierbar. Um aussagekräftigere Ergebnisse zur Fahrgeschwindigkeit zu erhalten, sollte im
Rahmen zukünftiger Studien zu diesem Thema die Geschwindigkeit aus der Fahrzeugelektro-
nik ausgelesen werden.
Die Probanden wurden mit dem Fragebogen nach jeder Fahrt gefragt, ob sie das Gefühl eines
Sicherheitsgewinns hatten. Der subjektiv empfundene Sicherheitsgewinn erhöhte sich bei
allen Teilnehmern bis zum Ende der Versuchsreihe. Während bei der ersten Versuchsfahrt auf
einer siebenstufigen Skala28 im Mittel eine 3,67 (σ = 1,37) angekreuzt wurde, betrug der Mit-
telwert nach der fünften Fahrt 4,5 (σ = 1,38).
28 Skala von 1 (überhaupt nicht) bis 7 (sehr hoher Gewinn)
5.2 STUDIE 2: BLICKBEWEGUNGSMESSUNGEN
139
5.2.3 Methodisches Fazit
Wie in der Studie 1 (vgl. Kap. 5.1) war ein Untersuchungsziel der in diesem Kapitel darge-
stellten zweiten Studie die Beschreibung der Strategien bei der Nutzung eines Infrarot-
Nachtsichtsystems sowie deren Ausbildung und Veränderung im Rahmen des Gewöhnungs-
prozesses an dieses FAS. Als neue Forschungsmethode wurde hierzu in der zweiten Untersu-
chung die Blickbewegungsmessung herangezogen.
Die Studie 2 hat gezeigt, dass die Methode der Blickbewegungsmessung sehr gut geeignet ist,
um die Strategien bei der Nutzung eines Infrarot-Nachtsichtsystems zu erfassen. Insbesondere
war es möglich, Blickabwendungszeiten, die Häufigkeit und die Situationsabhängigkeit der
Nutzung des Infrarot-Nachtsichtsystems quantitativ zu erfassen.
Dagegen ergab ein Vergleich der subjektiven Einschätzungen der Probanden mit den Daten
der Blickbewegungserfassung, dass die eingesetzten Methoden des Selbstreports teilweise
problematisch bei der quantitativen Bewertung von Nutzungsstrategien waren. Beispielsweise
waren die Probanden nicht in der Lage, Veränderungen in der Nutzungshäufigkeit des Sys-
tems über die Versuchsfahrten oder die Nutzung des Infrarot-Nachtsichtsystems in geschlos-
senen Ortschaften richtig einzuschätzen.
Im Hinblick auf eine qualitative Beschreibung der Nutzungsstrategien bestätigten die Ergeb-
nisse der Blickbewegungsmessungen die mit den Methoden des Selbstreports erhaltenen Ein-
schätzungen der Probanden. Beispielsweise gaben die Probanden in der ersten Studie an, dass
sie das Infrarot-Nachtsichtsystem nutzten, um Blendungen durch den Gegenverkehr zu kom-
pensieren. Dies konnte durch das Eye-Tracking bestätigt werden.
Nachteil der Methode der Blickbewegungsmessung ist der hohe Durchführungsaufwand. Die
Kalibrierung des Systems dauerte im Extremfall bis zu zwei Stunden, wodurch nur eine Fahrt
pro Abend möglich war. Außerdem bedeutete die aufwendige Kalibrierung eine hohe Bean-
spruchung für die Probanden, insbesondere da diese im Rahmen dieser Studie jeweils fünf
Fahrten absolvieren mussten. Da bislang keine wissenschaftlichen Untersuchungen zum Ge-
wöhnungsprozess an ein Infrarot-Nachtsichtsystem durchgeführt wurden, rechtfertigen die
neuartigen Ergebnisse aber den hohen Durchführungsaufwand.
Resümierend kann gesagt werden, dass die Blickbewegungsmessung eine wichtige Methode
zur Beschreibung von Strategien bei der Nutzung von visuell arbeitenden Fahrerassistenzsys-
tem sowie deren Ausbildung und Veränderung im Gewöhnungsprozess an ein neues System
ist. Insbesondere sind Ergebnisse im Hinblick auf die quantitative Nutzung dieser Systeme
nur mit dieser empirischen Forschungsmethode zu erhalten.
6 Empirische Studien zur Beanspruchung
Wie in Kapitel 3 dargestellt, steht zur Analyse der aus einem neuen Fahrerassistenzsystem
resultierenden Beanspruchung des Fahrers eine Vielzahl von empirischen Forschungs-
methoden zur Verfügung. Eine bislang wenig untersuchte physiologische Methode ist die
kontinuierliche Messung des Blutdrucks. Ursache ist das bisherige Fehlen eines Instruments,
mit dem eine nicht-invasive Messung möglich ist. Ein solches System wurde von Barschdorf
und Bauch (2005) entwickelt. Ein Ziel der in diesem Kapitel vorgestellten Studien ist es, die-
ses System auf seine Einsetzbarkeit für empirische Untersuchungen im Straßenverkehr zu
überprüfen und die mit diesem Messverfahren erhaltenen Daten mit Ergebnissen etablierter
Methoden zu vergleichen.
In der dritten Studie der vorliegenden Arbeit wurde die generelle Eignung der Methode der
kontinuierlichen Blutdruckmessung zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung anhand einer
Simulatorstudie untersucht (Kap. 6.1). Darauf aufbauend wurde in der vierten Untersuchung
die kontinuierliche Blutdruckmessung bei der Nutzung eines Infrarot-Nachtsichtsystems im
Straßenverkehr eingesetzt (Kap. 6.2).
6.1 Studie 3: Simulatorstudie zur Beanspruchungserhebung
Gegenstand der dritten Studie war die Validierung der kontinuierlichen Blutdruckmessung als
neuartige Forschungsmethode zur Beanspruchungsmessung im Kfz. Im Rahmen einer Unter-
suchung im Fahrsimulator sollte die generelle Einsetzbarkeit dieser Methode für Evaluations-
studien im Straßenverkehr überprüft werden. Die nachfolgenden Unterkapitel stellen das Un-
tersuchungsdesign (Kap. 6.1.1) und die Ergebnisse der Studie (Kap. 6.1.2) dar.
6.1.1 Untersuchungsdesign
Die Kapitel 6.1.1.1 bis 6.1.1.5 geben einen Überblick über das Untersuchungsziel, das Ver-
suchsfahrzeug, die Stichprobe, die eingesetzten empirischen Forschungsmethoden sowie die
Versuchsfahrten und die Versuchsstrecke der Studie 3.
6.1.1.1 Untersuchungsziel
Ziel dieser Untersuchung ist es, zu betrachten, ob das von Barschdorf und Bauch (2005) ent-
wickelte Messgerät zur kontinuierlichen Blutdruckmessung geeignet ist, um die Fahrerbean-
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
142
spruchung zu erfassen. Hierzu wurden folgende Nullhypothesen und Alternativhypothesen
formuliert:
H0: Der Blutdruck ist kein geeigneter physiologischer Indikator, um die Beanspruchung
von Kfz-Fahrern zu messen.
H1: Der Blutdruck ist ein geeigneter physiologischer Indikator, um die Beanspruchung
von Kfz-Fahrern zu messen.
Als geeigneter physiologischer Indikator wird im Kontext dieser Arbeit ein Indikator defi-
niert, der in der Lage ist, zwischen beanspruchenden und nicht beanspruchenden Situationen
zu differenzieren.
Außerdem sollte untersucht werden, inwieweit die gemessenen objektiven Daten mit subjek-
tiven Beanspruchungseinschätzungen der Probanden übereinstimmen. Aus dieser Fragestel-
lung ergaben sich die Hypothesen:
H0: Es ist kein signifikanter Zusammenhang zwischen der objektiven und der subjektiv
empfundenen Beanspruchung feststellbar.
H1: Es ist ein signifikanter Zusammenhang zwischen der objektiven und der subjektiv
empfundenen Beanspruchung feststellbar.
6.1.1.2 Versuchsfahrzeug
Für diese Studie wurde der Fahrsimulator Lightdriver des L-LAB eingesetzt, da für eine Vali-
dierung einer neuen Messmethodik eine standardisierte Versuchsdurchführung mit einer Va-
riablenkontrolle von großer Bedeutung ist. Dies ist im Feld nicht möglich. Ein weiterer Grund
für eine Entscheidung gegen eine Feldstudie war, dass bei einem ersten Einsatz des Messgerä-
tes im realen Straßenverkehr eine Gefährdung der Probanden nicht ausgeschlossen werden
konnte, da nicht bekannt war, inwieweit das Messgerät die Bewegungsfreiheit der Fahrer ein-
schränkt oder zu Irritationen führt.
Der Fahrsimulator Lightdriver ermöglicht eine Echtzeitsimulation verschiedener Fahrstre-
cken, bei denen die Fahrer mit dem System in Form von Beschleunigungen, Bremsvorgängen
und Lenkbewegungen interagieren können. Die Streckensimulation erfolgt über drei Projekto-
ren, welche die Fahrumgebung auf drei 5 m2 große Leinwände projizieren. Der Simulator ist
ein Fix-Base Aufbau. Für einen möglichst realitätsgetreuen Fahreindruck wird ein modifizier-
tes reales Fahrzeug (Smart) verwendet (Abb. 6.1).
6.1 STUDIE 3: SIMULATORSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
143
Abb. 6.1: Fahrsimulator Lightdriver
Der Vorteil des Lightdrivers gegenüber anderen Fahrsimulatoren ist die Möglichkeit, Fahrten
in der Dunkelheit physikalisch korrekt und realitätsnah simulieren zu können (Abb. 6.2). Für
die exakte Ausleuchtung des Verkehrsraums wurde von der Hella KGaA Hueck & Co. eine
Software entwickelt, mit der Lichtverteilungen unterschiedlicher Scheinwerfer dargestellt
werden können.
Abb. 6.2: Fahrt im Simulator Lightdriver bei Nachtbedingungen
Somit ist es möglich, im Simulator Nachtfahrten unter kontrollierten Versuchsbedingungen
durchzuführen.
6.1.1.3 Stichprobe
Der Stichprobenumfang wurde auf n = 24 (zwölf Frauen und zwölf Männer) festgelegt. Um
diese Stichprobengröße zu erreichen, wurden insgesamt 34 Personen rekrutiert, da zehn Per-
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
144
sonen die Untersuchung nicht vollständig durchführen konnten, weil bei ihnen während der
Fahrt die Simulator Sickness (vgl. Kap. 3.3) auftrat.
Alle Probanden waren zwischen 23 und 35 Jahren alt. Die Untergrenze wurde deshalb ge-
wählt, damit eine durch geringe Fahrpraxis resultierende Beanspruchung ausgeschlossen wer-
den konnte. Bartmann (1995) definiert Fahrer als Experten, wenn sie seit mindestens fünf
Jahren im Besitz des Führerscheins sind und mindestens 5000 Kilometer im Jahr fahren. Da
Heck, Rost und Hollmann (1984) unregelmäßige Blutdruckschwankungen bei Probanden bis
35 Jahre ausschließen, wurde diese Obergrenze formuliert. Um die physiologischen Parameter
nicht zu verfälschen, war ein Ausschlusskriterium für die Teilnahme an der Studie die Ein-
nahme von Medikamenten, welche den Blutdruck oder die Herzfrequenz beeinflussen.
Ein weiteres Kriterium für eine Teilnahme an der Studie war, dass die Probanden weder den
Fahrsimulator noch die Fahrtstrecke kannten. Somit war ein vergleichbares Vorwissen auf
dieser Ebene gewährleistet.
6.1.1.4 Empirische Forschungsmethoden
Wie in Kapitel 3.2 beschrieben gibt es allgemein drei Kategorien, mit denen sich Methoden
zur Erfassung von Beanspruchung zusammenfassen lassen:
1. Performance (objektiv)
2. Selbstreport (subjektiv)
3. Physiologie (objektiv)
Da in dieser Studie sowohl objektiv messbare als auch die subjektiv empfundene Beanspru-
chung erfasst werden sollte, wurden physiologische Messungen und Selbstreport als Metho-
denkategorien gewählt. Aus diesen Kategorien kamen folgende Methoden in dieser Studie
zum Einsatz:
Erfassung der objektiven Beanspruchung
Ein direktes Messen objektiver Beanspruchung ist nicht möglich. Physiologische Reaktionen
des Körpers können als Parameter für eine Beanspruchung herangezogen werden. Beispiele
für diese sind die elektrodermale Aktivität, die elektrische Muskelaktivität und Reaktionen
des kardioväskulären Systems (siehe Kap. 3.2.3). Vorstudien haben gezeigt, dass Hautleitwert
und Herzfrequenz geeignete Parameter zur Messung der Beanspruchung beim Fahren darstel-
len.
Ein bisher wenig untersuchter Parameter ist der Blutdruck, da dieser bisher nicht-invasiv nur
diskontinuierlich gemessen werden konnte. Das von Barschdorff und Bauch (2005) entwi-
6.1 STUDIE 3: SIMULATORSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
145
ckelte System zur kontinuierlichen, nicht-invasiven Blutdruckmessung wurde erstmalig in der
hier beschriebenen Untersuchung an einer größeren Probandenstichprobe getestet. Als Ver-
gleichsmessung wurden parallel dazu die etablierten Parameter elektrodermale Aktivität und
Herzfrequenz erhoben.
1) Erfassung des Blutdrucks und der Herzfrequenz
Beim Blutdruck wird zwischen dem systolischen Blutdruck in der Auswurfphase des Herzens
(Normwert ca. 120 mmHg) und dem diastolischen Blutdruck während der Erschlaffungsphase
des Herzens (Normwert ca. 80 mmHg) unterschieden. In der psychophysiologischen For-
schung wird in der Regel der systolische Blutdruck als Beanspruchungsparameter herangezo-
gen (Heck et al., 1984).
In der Studie 3 kam das von Barschdorff und Bauch (2005) entwickelte Verfahren zur konti-
nuierlichen Erfassung des Blutdrucks zum Einsatz. Grundprinzip dieser Methode ist die kon-
tinuierliche Aufzeichnung der Pulswellenlaufzeit. Da diese in direktem Zusammenhang zum
Blutdruck steht, kann von dem einen Wert mit Hilfe eines mathematischen Modells der ande-
re abgeleitet werden.
Zur Bestimmung der Pulswellenlaufzeit wird das EKG durch einen Brustgurt, wie er im
Sportbereich verwendet wird, abgeleitet. Die Messung startet mit dem Auftreten des höchsten
Wertes des EKG, der R-Zacke (Abb. 6.3). Außerdem wird zur Berechnung der Pulswellen-
laufzeit ein peripheres Pulssignal benötigt, welches durch einen photoplethysmographischen
Sensor erfasst wird. In diesem Fall wurde er in Form eines Clips am Ohrläppchen der Ver-
suchsperson angebracht. Für die Messung der Pulswellenlaufzeit wird die Zeit zwischen dem
Auftreten der R-Zacke im EKG und dem folgenden Anstieg des Ohrpulssignals erhoben. Eine
detaillierte Beschreibung des Verfahrens der kontinuierlichen Blutdruckmessung ist in
Barschdorff und Bauch (2005) zu finden.
Durch die Messung des EKGs mit dem Brustgurt ist auch die Berechnung der Herzfrequenz
möglich, die in der Studie als Vergleichsparameter herangezogen wurde.
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
146
Spannung
Zeit
P-Welle Q-Zacke
R-Zacke
S-Zacke
T-Welle
U-Welle
Abb. 6.3: Schematische Darstellung des EKG (nach Schandry, 1989)
Zur Kalibrierung und zur Kontrolle der Messwerte des kontinuierlichen Blutdruckmessgerätes
wurde das diskontinuierliche Blutdruckmessgerät Omron 705IT Automatic-IS der Firma Om-
ron Healthcare verwendet.
2) Erfassung des Hautleitwerts
Als weiterer physiologischer Vergleichsparameter wurde der Hautleitwert abgeleitet. Hierfür
kam das Messgerät PAR-PORT/F der PAR Medizintechnik GmbH zur Anwendung.
In der Literatur wird als Ableitort für den Hautleitwert das mittlere Glied des Zeige- und Mit-
telfingers an den Handinnenflächen empfohlen (Schandry, 1989). Da Vorstudien ergeben ha-
ben, dass die Lenkbewegungen beim Fahren nicht zu einer Störung der Messung beim An-
bringen der Elektroden an der Handinnenfläche führten, wurden diese Ableitorte für die Stu-
die übernommen.
Erfassung der subjektiven Beanspruchung
Zur Erfassung der subjektiven Beanspruchung wurden zwei Instrumente ausgewählt: Der
NASA-TLX (National Aeronautics and Space Administration-Task Load Index, siehe A.2.2)
und die Anstrengungsskala (siehe A.2.3), eine Variante der RSME (Rating Scale of Mental
Effort) (vgl. Kap. 3.2.1).
Der von der NASA zur Erfassung der Beanspruchung von Piloten entwickelte mehrdimensio-
nale NASA-TLX besteht aus sechs Subskalen zu den Bereichen Geistige Anforderung, Visu-
elle Anforderung, Zeitliche Anforderung, Anstrengung, Frustration und Ausführung. Auf den
6.1 STUDIE 3: SIMULATORSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
147
bipolaren Skalen soll das Ausmaß der Beanspruchung in dem jeweiligen Bereich angegeben
werden. Danach erfolgt eine Gewichtung der Subskalen. Mit einem Paarvergleich bewerten
die Versuchspersonen, welche der Teilbeanspruchungen für die absolvierte Fahraufgabe
wichtiger war. Ergebnis dieser Gewichtung ist das Gesamtmaß der subjektiven Beanspru-
chung.
Zum Vergleich wurde außerdem die Anstrengungsskala, eine überarbeitete deutschsprachige
Fassung der eindimensionalen Ratingskala RSME verwendet. Bei diesem Instrument wird auf
einer Skala von 0 bis 220 angegeben, wie anstrengend eine bearbeitete Aufgabe empfunden
wird. Als Hilfsmittel sind auf der Skala sieben Ankerreize angegeben, beispielsweise wird der
Wert 20 als kaum anstrengend, der Wert 40 als etwas anstrengend und der Wert 119 als ziem-
lich anstrengend bezeichnet.
Durch den Einsatz dieser beiden Erhebungsinstrumente ist es möglich, sowohl die Korrelation
der objektiven mit den subjektiven Daten zu untersuchen als auch zu überprüfen, inwieweit
mit den beiden subjektiven Methoden dieselben Ergebnisse erhalten werden.
6.1.1.5 Versuchsfahrten und Versuchsstrecke
Zur Überprüfung der Hypothesen wurde folgender Ablauf der Untersuchung konzeptioniert
(Abb. 6.4):
Zunächst wurden mit einem Fragebogen (1) die demographischen Daten und die Fahrerfah-
rung der Versuchspersonen erfasst (siehe A.2.1). Außerdem wurde die Frage gestellt, ob die
Probanden Medikamente einnehmen, die den Blutdruck beeinflussen, um falsche Ergebnisse
zu vermeiden. Nach Beendigung dieser Befragung wurden den Probanden die Messgeräte zur
Erfassung der physiologischen Parameter angelegt. Dafür wurden zur Aufnahme des kontinu-
ierlichen Blutdrucks und der Herzfrequenz Brustgurt und Ohrclip sowie für die Messung der
elektrodermalen Aktivität Elektroden an den Fingern der Personen angebracht. Zur Ver-
gleichsmessung wurde die Manschette eines Messgerätes zur diskontinuierlichen Blutdruck-
messung am Oberarm befestigt.
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
148
Subjektive Beanspruchungsmessung (8)
Schellong-II-Test (9)
2. Fahrt (mit Stressor) (7)2. Fahrt (ohne Stressor) (6)
24 Probanden
12 Probanden12 Probanden
Demographischer Fragebogen (1)
Subjektive Beanspruchungsmessung (5)
1. Fahrt (4)
Ruhephase (3)
Eingewöhnungsfahrt (2)
Abb. 6.4: Untersuchungsablauf Studie 3
Die Versuchsfahrten wurden im Simulator Lightdriver des L-LAB durchgeführt. Fahrsimula-
toren haben andere Fahreigenschaften als reale Fahrzeuge (vgl. Kap. 3.3). Der Simulator
Lightdriver verfügt weder über eine Bewegungsplattform noch über ein Force-Feedback-
Lenkrad. Dies führt dazu, dass die Fahrer über ihren visuellen Eindruck hinaus keine Rück-
meldung über Brems- und Beschleunigungskräfte sowie Lenkkräfte erhalten. Daraus resultie-
rend ist es wichtig, dass Probanden vor einer Versuchsfahrt ausreichend Gelegenheit gegeben
wird, sich an das Fahrverhalten des Simulators zu gewöhnen. Diese Eingewöhnungsphase (2)
6.1 STUDIE 3: SIMULATORSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
149
wurde zeitlich nicht begrenzt. Die Probanden sollten selbst entscheiden, wie lange sie brau-
chen, um die Fahreigenschaften des Simulators kennen zu lernen um dann fehlerfrei mit die-
sem fahren zu können. Bei allen Probanden war diese Phase nach spätestens 15 Minuten ab-
geschlossen. Um Lerneffekte auszuschließen, fand die Eingewöhnungsfahrt nicht auf der ei-
gentlichen Versuchsstrecke statt, sondern auf der sogenannten Standard-Szenerie. Ein weite-
res Ziel der Gewöhnungsphase war, zu erkennen, welche Probanden an der Simulator
Sickness leiden und dadurch die Versuchsfahrten nicht absolvieren können. Diese konnten
dann an der Untersuchung nicht teilnehmen. Andere Personen merkten an, dass das Fahren
aufgrund der geringen Rückmeldung des Fahrzeuges für sie ungewohnt sei. Sie waren aber
dennoch in der Lage, die Versuchsfahrt durchzuführen.
Im nächsten Teil der Untersuchung folgte eine fünfminütige Ruhephase (3). Diese war not-
wendig, um nach der Eingewöhnungsfahrt wieder ein Ruheniveau der physiologischen Para-
meter zu erreichen. Der Blutdruck wurde in dieser Zeit durch drei diskontinuierliche Messun-
gen überprüft.
Für die Versuchsfahrten wurde die Rüthen-Szenerie verwendet. Bei dieser Fahrstrecke handelt
es sich um eine auf der Grundlage digitaler Karten und GPS-Daten digitalisierte Form einer
realen Versuchsstrecke in der Nähe der Stadt Rüthen. Somit war es möglich, für nachfolgende
Feldstudien eine Vergleichbarkeit im Hinblick auf das Streckenprofil zu erhalten. Dieser
Rundkurs ist ungefähr acht Kilometer lang und besteht sowohl aus engen als auch aus gut
ausgebauten Landstraßenabschnitten sowie Ortsdurchfahrten. Neben der reinen Fahrbahn sind
Objekte wie Verkehrsschilder, Häuser, Bäume und Felder vorhanden, um einen realitätsnahen
Eindruck zu vermitteln.
Die erste Versuchsfahrt wurde von allen Versuchspersonen auf die gleiche Weise absolviert:
Jeder Proband fuhr die Rüthen-Szenerie einmal (4). Um eine möglichste hohe Standardisie-
rung der Fahrgeschwindigkeit und der Streckeninstruktion zu gewährleisten, wurde ein vor-
ausfahrendes Fahrzeug in die Szenerie eingefügt, dem die Versuchspersonen folgen sollten
(Abb. 6.5).
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
150
Abb. 6.5: Simulatorfahrt mit vorausfahrendem Fahrzeug
Durch das vorausfahrende Fahrzeug konnte während der Versuchsfahrt auch auf weitere An-
weisungen hinsichtlich der zu fahrenden Strecke verzichtet werden, was zu einer Störung der
Versuchspersonen geführt hätte. Im Rahmen einer Vorstudie (Illigens, 2005) waren Abschnit-
te dieser Fahrstrecke als beanspruchend definiert worden. Es sollte untersucht werden, ob mit
dem Messgerät zur kontinuierlichen Blutdruckmessung diese beanspruchenden Situationen
detektiert werden können. Dafür wurden folgende Streckenpunkte (Abb. 6.6) markiert:
1 Start/Ende der Rundstrecke
2 Kurve 1
3 Abbiegevorgang 1
4 Kurve 2
5 Kurve 3
6 Abbiegevorgang 2
7 Abbiegevorgang 3
Als fahrerbeanspruchend wurden die Markierungen 3 (Abbiegevorgang1), 4 (Kurve 2) und 6
(Abbiegevorgang 2) definiert und in die Auswertung aufgenommen.
6.1 STUDIE 3: SIMULATORSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
151
Abb. 6.6: Versuchsstrecke: Rüthen-Szenerie
Nachdem der Rundkurs einmal absolviert wurde, wurden die Probanden beim Wiedererrei-
chen des Startpunkts gebeten, am Straßenrand anzuhalten.
Im Anschluss an die erste Fahrt wurde die subjektive Beanspruchung mit Hilfe der Ratingska-
len NASA-TLX und Anstrengungsskala erhoben (5). Dabei ist zu beachten, dass mit diesen
Fragebögen lediglich das Beanspruchungsempfinden für die gesamte Versuchsfahrt erfasst
werden kann. Eine spezifische Einschätzung der Beanspruchung im Hinblick auf die oben
beschriebenen beanspruchenden Streckenabschnitte ist nicht möglich.
Da ein Ziel dieser Studie ein Vergleich der subjektiv empfundenen Beanspruchung und der
erhobenen objektiven physiologischen Daten war, wurde eine zweite Versuchsfahrt durchge-
führt. Hierfür wurde die Stichprobe in zwei Gruppen unterteilt: Die erste Gruppe (6) fuhr die
identische Strecke ein weiteres Mal. Bei der zweiten Gruppe (7) wurden zusätzliche Stresso-
ren (Beispiel siehe Abbildung 6.7) in die Versuchsfahrt eingebaut, die zu einer erhöhten Be-
anspruchung führen sollten. Als Stressoren wurden herangezogen:
Stressor 1 (S1): Das vorausfahrende Fahrzeug bremst plötzlich.
Stressor 2 (S2): Es steht ein Fahrzeug quer auf der eigenen Fahrspur.
Stressor 3 (S3): Das vorausfahrende Fahrzeug erhöht die Geschwindigkeit.
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
152
Abb. 6.7: Stressor 2
Nach dem erneuten Abfahren der Strecke wurde zur Kontrolle der Übereinstimmung mit dem
kontinuierlich erfassten Wert noch einmal der Blutdruck mit dem diskontinuierlichen Messge-
rät erhoben sowie die subjektive Beanspruchung mit den oben genannten Erhebungsinstru-
menten erfasst (8). Es wurde untersucht, ob es durch die zusätzlichen Stressoren zu einer er-
höhten subjektiven und objektiven Beanspruchung kommt. Durch die Bildung von zwei Pro-
bandengruppen war ein Vergleich zwischen den Versuchsbedingungen Fahrt 1 und Fahrt 2
mit zusätzlichen Stressoren sowie Fahrt 1 und Fahrt 2 ohne zusätzliche Stressoren und der
jeweiligen subjektiv empfundenen Beanspruchung möglich. Anschließend wurden die Elekt-
roden für die Erfassung des Hautleitwerts entfernt und die Probanden verließen den Simula-
tor.
Mit dem Schellong-II-Test (Schellong, 1954) wurde als letzter Schritt der Untersuchung die
Kalibrierung des kontinuierlichen Blutdruckmessgerätes durchgeführt (9). Hierbei erfolgten
zunächst in einer Ruheposition im Abstand von je einer Minute drei Blutdruckmessungen mit
dem diskontinuierlichen Messgerät der Firma Omron Healthcare. Danach folgte eine Belas-
tungsphase in der die Probanden eine Stufe dreißigmal auf- und abstiegen. Zehn Sekunden
nach dieser Beanspruchung wurden in Ruheposition fünf weitere Blutdruckmessungen im
Abstand von je einer Minute durchgeführt.
Die Gesamtdauer der Untersuchung betrug pro Versuchsperson ungefähr 90 Minuten.
6.1 STUDIE 3: SIMULATORSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
153
6.1.2 Ergebnisse
Die erhaltenen physiologischen Messergebnisse werden im Folgenden zunächst deskriptiv
(Kap. 6.1.2.1) und dann inferenzstatistisch (Kap. 6.1.2.2) ausgewertet. In Kapitel 6.1.2.3 er-
folgt dann die Analyse der Ergebnisse der subjektiven Beanspruchungsmessung.
6.1.2.1 Deskriptive Analyse der physiologischen Messergebnisse
Ziel dieser Studie war herauszufinden, ob der physiologische Parameter Blutdruck ein geeig-
neter Parameter zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung ist und ob die Methode der kontinu-
ierlichen Blutdruckmessung in der Forschung im Kraftfahrzeugkontext einsetzbar ist. Dafür
wurden bei einer Simulatorfahrt beanspruchende Streckenabschnitte definiert. Im Falle einer
Eignung dieses Parameters sollte es möglich sein, anhand der Messwerte beanspruchende von
nicht beanspruchenden Situationen zu unterscheiden. Im Folgenden erfolgt exemplarisch eine
deskriptive Analyse der Daten einer Versuchsfahrt im Hinblick auf diese Fragestellung. Eine
größere Beanspruchung sollte sowohl zu einem Anstieg des Blutdrucks als auch zu einer Er-
höhung der Vergleichsparameter Herzfrequenz und Hautleitwert führen (vgl. Kap. 3.2.3).
Die Abbildung 6.8 zeigt den Verlauf des Blutdrucks eines Probanden während der ersten Ver-
suchsfahrt. In der Kurve sind der Startpunkt der Fahrt (1) und die in Kapitel 6.1.1.5 definier-
ten beanspruchenden Situationen (2-7) abgetragen. Es zeigte sich, dass die meisten Anstiege
des Blutdrucks den beanspruchenden Situationen zugeordnet werden können.
Abb. 6.8: Verlaufskurve des Blutdrucks einer Versuchsperson (Fahrt 1)
130
132
134
136
138
140
142
144
146
148
240 340 440 540 640 740 840
Zeit [s]
Blutdruck [mmHg]
1
2 3 4
5 6
7
*
*
**
*
*
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
154
Außerdem wies die Verlaufskurve einen Anstieg des Blutdrucks an Stellen auf, die nicht im
Zusammenhang mit den vorher definierten Situationen standen, aber kleinen Kurven (*) und
Bodenwellen zugeordnet werden konnten.
Vergleichbare Ergebnisse zeigten die zusätzlich erhobenen physiologischen Parameter Herz-
frequenz und Hautleitwert. Die vorher definierten beanspruchenden Streckenabschnitte fan-
den sich in den Daten wieder (Abb. 6.9 und Abb. 6.10).
Abb. 6.9: Verlaufskurve der Herzfrequenz einer Versuchsperson (Fahrt 1)
In den Daten des Hautleitwerts (Abb. 6.10) zeigte sich lediglich in der Sekunde 540 ein An-
stieg (**), der keiner beanspruchenden Situation zugeordnet werden konnte. Dieser dauerte
nur eine Sekunde und kann somit als Messfehler interpretiert werden, insbesondere da er in
den Daten der anderen physiologischen Parameter nicht ablesbar ist. Hier zeigt sich die be-
reits beschriebene Notwendigkeit der gleichzeitigen Erhebung mehrere Biosignale, um aussa-
gekräftige Daten zu erhalten.
Zusätzlich lässt sich erkennen, dass der Hautleitwert in den gekennzeichneten Situationen
schneller anstieg als der Blutdruck und die Herzfrequenz (Abb. 6.10). Dies spricht für die
Aussage von Helander (1978), dass der Hautleitwert im Gegensatz zur Herzfrequenz eine
höhere Dynamik aufweist und somit zur Erfassung kurzzeitiger Beanspruchungsunterschiede
gut geeignet ist.
60
65
70
75
80
85
90
240 340 440 540 640 740 840
Zeit [s]
Herzfrequenz [1/min]
1
2 3
4 5
6
7
*
*
**
**
*
(**)
6.1 STUDIE 3: SIMULATORSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
155
Abb. 6.10: Verlaufskurve des Hautleitwerts einer Versuchsperson (Fahrt 1)
Wie bereits in Kapitel 6.1.1.5 beschrieben, wurden in der zweiten Versuchsfahrt zusätzlich
bei der Hälfte der Versuchspersonen drei Stressoren (S1-S3) integriert (Abb. 6.11), um einen
Beanspruchungsunterschied zur ersten Simulatorfahrt zu induzieren.
Abb. 6.11: Rüthen-Szenerie mit integrierten Stressoren
S 1: Vorausfahrendes Fahrzeug bremst plötzlich; S 2: Querstehendes Fahrzeug auf
der Fahrspur; S 3: Vorausfahrendes Fahrzeug beschleunigt
Auch bei den Stressoren reagierte der Blutdruck mit einem Anstieg (Abb. 6.12) und detektier-
te somit eine erhöhte Beanspruchung. Die geringste Reaktion ist bei Stressor 1, dem Bremsen
des vorausfahrenden Fahrzeugs zu beobachten. Dies ist möglicherweise darauf zurückzufüh-
ren, dass der Abstand zu diesem Fahrzeug von der Versuchsleitung nicht kontrolliert werden
0
1
2
3
4
5
6
240 340 440 540 640 740 840
Zeit [s]
Hautleitwert [µS]
1
2
3 4
5
6
7
*
** **
*
*
S1
S2
S3
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
156
konnte und somit der Bremsvorgang vielleicht durch einen noch ausreichenden Abstand für
die Versuchsperson wenig beanspruchend war.
130
132
134
136
138
140
142
144
146
148
1258 1358 1458 1558 1658 1758 1858
Zeit [s]
Blutdruck [mmHg]
1
2
34
5
6
7
*
*
S1
S2
S3
**
**
Abb. 6.12: Verlaufskurve des Blutdrucks einer Versuchsperson (Fahrt 2)
Vergleichbare Ergebnisse lieferte die Erfassung der Herzfrequenz (Abb. 6.13) und des Haut-
leitwerts (Abb. 6.14).
60
65
70
75
80
85
90
1258 1358 1458 1558 1658 1758 1858
Zeit [s]
Herzfrequenz [1/min]
1
2
34
5
6
7
*
*
**
*
S1
S2
S3
*
Abb. 6.13: Verlaufskurve der Herzfrequenz einer Versuchsperson (Fahrt 2)
6.1 STUDIE 3: SIMULATORSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
157
0
1
2
3
4
5
6
7
8
1258 1358 1458 1558 1658 1758 1858
Zeit [s]
SCL [μS]
1
2
34
5
6
7
*
S1
S2
S3
**
*
*
Abb. 6.14: Verlaufskurve des Hautleitwerts einer Versuchsperson (Fahrt 2)
Auf Grundlage der deskriptiven Analyse der physiologischen Daten einer Versuchsperson
kann resümiert werden, dass diese Einzelfallanalyse ein erster Anhaltspunkt dafür ist, dass der
Blutdruck ein geeigneter Parameter und die kontinuierliche Blutdruckmessung eine geeignete
Methode zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung ist. Die als beanspruchend definierten Ver-
kehrssituationen führten zu einer Erhöhung des Blutdrucks. Der Blutdruck zeigte vergleichba-
re Reaktionen zu den zusätzlich erhobenen physiologischen Parametern Herzfrequenz und
Hautleitwert. Da in der Regel eine Erhöhnung der Messwerte auch einer bestimmten Ver-
kehrssituation zugeordnet werden konnte, ist davon auszugehen, dass die Methode der konti-
nuierlichen Blutdruckmessung auch zur Erfassung unbekannter, nicht induzierter Beanspru-
chungsreaktionen eingesetzt werden kann. In Kapitel 6.1.2.2 wird der Versuch unternommen,
diese auf der Grundlage eines Einzelfalls erhaltenen Ergebnisse zu generalisieren.
6.1.2.2 Inferenzstatistische Analyse der physiologischen Messergebnisse
Nach der deskriptiven Analyse der Untersuchungsergebnisse am Beispiel einer Versuchsfahrt
erfolgte in einem nächsten Schritt die inferenzstatistische Analyse der Daten aller Probanden.
Zur Auswertung lagen die physiologischen Messergebnisse von 24 Versuchspersonen vor.
Ziel der inferenzstatistischen Analyse war es zu betrachten, in welchem Umfang die gemesse-
nen Werte einer beanspruchenden Situation zugeordnet werden konnten, d. h. wie gut die Me-
thode der kontinuierlichen Blutdruckmessung geeignet ist, zwischen beanspruchenden und
nicht beanspruchenden Fahrsituationen zu differenzieren.
Die als beanspruchend definierten drei Streckenabschnitte wurden bei der Erhebung der Bio-
signale durch das Setzen eines Markers gekennzeichnet. Für die Auswertung wurden den Da-
ten von diesen drei als beanspruchend definierten Streckenabschnitten Daten von drei Ab-
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
158
schnitten gegenübergestellt, in denen kein beanspruchendes Ereignis im Sinne einer Abwe-
senheit von Kurven, Abbiegevorgängen, Bodenwellen etc. vorlag.
Aufgrund der Trägheit der kardiovaskulären Parameter (Schandry, 1989) wurde für die Aus-
wertung der Herzfrequenz und des Blutdrucks ein Messintervall von 20 s vor dem Marker und
40 s nach dem Marker betrachtet. Da der Hautleitwert schneller auf Belastungen reagiert,
wurde bei diesem Parameter ein kürzeres Messintervall von 15 s vor und nach der Markierung
gewählt (Abb. 6.15).
Abb. 6.15: Messintervalle der physiologischen Parameter
Aus der Differenz des Signalmaximums im Messintervall nach der Markierung und des Sig-
nalminimums vor dem Marker wurde die Spannweite des Signals für jeden Abschnitt berech-
net. Dieser Wert wurde für die weitere Auswertung herangezogen.
t-Test
Mittels eines t-Tests für abhängige Stichproben wurde untersucht, ob sich auf Grund der
Messdaten der jeweiligen physiologischen Parameter der ersten Fahrt beanspruchende Situa-
tionen von nicht beanspruchenden signifikant voneinander unterscheiden lassen. Für die Be-
rechnung des t-Tests wurden die Mittelwerte der Spannweiten der Messdaten ohne beanspru-
chendes Ereignis mit den Mittelwerten der Daten mit beanspruchendem Ereignis über jede
Person miteinander verglichen. Die Voraussetzung einer annähernden Normalverteilung für
den t-Test wurde mit dem Kolmogorov-Smirnov-Test überprüft, bei dem bei p < 0,05 von
einer signifikanten Abweichung von der Normalverteilung ausgegangen wird. Die Testergeb-
nisse ergaben für den Parameter Blutdruck pBP = 0,153, für die Herzfrequenz pHF = 0,348
und für den Hautleitwert pSCL = 0,190 und damit keine signifikanten Werte für die unter-
suchten physiologischen Parameter. Somit kann eine Abweichung von der Normalverteilung
nicht angenommen und damit der t-Test angewendet werden.
6.1 STUDIE 3: SIMULATORSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
159
Der t-Test ergab, dass sich die Blutdruckwerte in den Verkehrssituationen mit Beanspruchung
(
x
= 6,76 mmHg; σ = 3,88) statistisch hoch signifikant (t = -7,96; df = 23; p < 0,001) von den
Werten in den Situationen ohne Beanspruchung (
x
= 2,27 mmHg; σ = 2,19) unterschieden.
Vergleichbare Ergebnisse zeigten sich bei der Analyse der Daten der Vergleichsparameter
Herzfrequenz und Hautleitwert. Die Herzfrequenz war in den beanspruchenden Situationen
(
x
= 12,29 1/min; σ = 4,28) hoch signifikant (t = -9,58; df = 23, p < 0,001) höher als in den
Situationen ohne zusätzliche Beanspruchung (
x
= 3,88 1/min; σ = 2,08). Auch bei den Mess-
ergebnissen des Hautleitwerts zeigte sich eine hoch signifikante (t = -5,74; df = 23; p < 0,001)
Differenz der Mittelwerte des Hautleitwertes bei Situationen mit Beanspruchung
(
x
= 1,46 μS; σ = 0,95) und ohne Beanspruchung (
x
= 0,62 μS; σ = 0,39).
Es kann resümiert werden, dass die inferenzstatistische Auswertung der Ergebnisse aller Ver-
suchsfahrten die in Kapitel 6.1.2.1 durchgeführte deskriptive Analyse der Daten am Beispiel
einer Versuchsfahrt bestätigt. Sowohl hinsichtlich des Parameters Blutdruck als auch der zum
Vergleich herangezogenen Parameter Herzfrequenz und Hautleitwert lassen sich beanspru-
chende von weniger beanspruchenden Fahrsituationen unterscheiden. In Situationen erhöhter
Fahrerbeanspruchung reagierte der Blutdruck mit einem Anstieg. Somit ist die Methode der
kontinuierlichen Blutdruckmessung zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung geeignet.
Die Nullhypothese
H0: Der Blutdruck ist kein geeigneter physiologischer Indikator um die Beanspruchung
von Kfz-Fahrern zu messen.
kann somit verworfen werden. Um valide Ergebnisse zu erhalten und die Daten im Hinblick
auf Messfehler zu analysieren sowie richtig interpretieren zu können, sollte eine kontinuierli-
che Blutdruckmessung immer mit weiteren physiologischen Parametern kombiniert werden.
Besonders empfehlenswert ist hierbei die Erhebung der Herzfrequenz, da diese gleichzeitig
mit demselben Messequipment abgeleitet werden kann. Somit führt eine parallele Erfassung
nicht zu einer weiteren Beeinträchtigung und damit zu keiner zusätzlichen Beanspruchung der
Versuchspersonen.
Für zukünftige Studien, bei denen es im Gegensatz zu dieser Studie nicht darum geht, im vor-
aus definierte Beanspruchungssituationen zu detektieren, sondern unbekannte Beanspruchun-
gen zu erfassen, ist es wichtig, über ein allgemeingültiges Kriterium zur Differenzierung von
beanspruchenden und nicht beanspruchenden Situationen zu verfügen. Dieses Kriterium sollte
in der Lage sein, möglichst viele Messdaten richtig in die Kategorien beanspruchend und
nicht beanspruchend einzuordnen.
In der Literatur wurden verschiedene Grenzwerte zur Trennung von beanspruchenden und
nicht beanspruchenden Situationen formuliert. Beispielsweise gehen Heck et al. (1984) von
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
160
einer Beanspruchung aus, wenn ein Blutdruckanstieg von 5 mmHg gemessen wird. Eine an-
dere Studie definierte den Wert von 23 mmHg als Diskriminanzkriterium (Lympius, 2000).
In der vorliegenden Arbeit wurde ein anderes Maß als Diskriminanzkriterium herangezogen:
die Standardabweichung. Die Auswertung der Daten aller Versuchspersonen ergab beim
Blutdruck eine Standardabweichung von σ = 2,82 mmHg. Per Definition wurde festgelegt,
dass alle Messwerte unter dieser Grenze den nicht beanspruchenden Situationen und alle Wer-
te, die über der Standardabweichung lagen, beanspruchenden Situationen zugeordnet wurden.
Wie oben beschrieben, wurden für die Auswertung die Messergebnisse von jeweils drei als
beanspruchend und drei als nicht beanspruchend definierten Situationen herangezogen. Für
jede Kategorie lagen somit aus Fahrt 1 bei insgesamt 24 Probanden 72 Messwerte vor. Diese
Messwerte wurden mit Hilfe des Diskriminanzkriteriums in eine Vierfeldertafel eingeordnet
(Tab. 6.1).
Tab. 6.1: Klassifikation des Anstiegs des Blutdrucks – Diskriminanzkriterium eine
Standardabweichung
Gemessene Gruppenzugehörigkeit
Definierte
Gruppenzugehörigkeit Nicht beanspruchend Beanspruchend Gesamt
Nicht beanspruchend 59 13 72
Beanspruchend 4 68 72
Anhand der Vierfeldertafel kann abgelesen werden, wie viele Messwerte korrekt klassifiziert
wurden. Außerdem ist zu sehen, wie viele Werte falsch positiv (keine Beanspruchung wurde
vorhergesagt, der Blutdruckanstieg war aber höher als eine Standardabweichung) bzw. falsch
negativ (Beanspruchung wurde vorhergesagt, der Blutdruckanstieg war aber kleiner als eine
Standardabweichung) eingeordnet wurden.
Das Ergebnis zeigt, dass 88,2 % aller Messwerte richtig eingeordnet werden konnten. Zum
Vergleich wurden die in der Literatur formulierten Cut-off-Werte von 5 mmHg (Heck et al.,
1984) und 23 mmHg (Lympius, 2000) auf die Messergebnisse der vorliegenden Studie ange-
wendet (Abb. 6.16). Beide Grenzwerte ergaben eine schlechtere Klassifikationsquote als die
Standardabweichung: Beim Grenzwert 5 mmHg wurden 77,7 % der Messwerte richtig einge-
ordnet, beim Kriterium 23 mmHg sogar lediglich 50,7 %. Somit war das hier angewendete
Diskriminanzkriterium deutlich besser zur Differenzierung von beanspruchenden und nicht
beanspruchenden Situationen geeignet.
6.1 STUDIE 3: SIMULATORSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
161
Abb. 6.16: Häufigkeitsverteilung der Blutdruckerhöhung
Auch die Messergebnisse der Vergleichsparameter Herzfrequenz (σ = 3,84 1/min) und Haut-
leitwert (σ = 0,64 μS) wurden mit dem Diskriminanzkriterium von einer Standardabweichung
hinsichtlich ihrer richtigen Klassifikationsquote betrachtet. Es zeigte sich, dass bei der Herz-
frequenz 84,7 % der Messergebnisse richtig klassifiziert wurden (Tab. 6.2).
Tab. 6.2: Klassifikation des Anstiegs der Herzfrequenz – Diskriminanzkriterium eine
Standardabweichung
Gemessene Gruppenzugehörigkeit
Definierte
Gruppenzugehörigkeit Nicht beanspruchend Beanspruchend Gesamt
Nicht beanspruchend 50 22 72
Beanspruchend 1 71 72
Beim Hautleitwert wurden dagegen nur 72,9 % der Werte richtig eingeordnet (Tab. 6.3). Wie
bei den beiden anderen physiologischen Parametern überwogen bei den falsch klassifizierten
Messwerten die falsch positiven Fälle.
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
162
Tab. 6.3: Klassifikation des Anstiegs des Hautleitwerts – Diskriminanzkriterium eine
Standardabweichung
Gemessene Gruppenzugehörigkeit
Definierte
Gruppenzugehörigkeit Nicht beanspruchend Beanspruchend Gesamt
Nicht beanspruchend 49 23 72
Beanspruchend 16 56 72
In dieser Studie wurde keine qualitative Gewichtung hinsichtlich der falsch positiven bzw.
falsch negativen Einordnungsfehler vorgenommen. Je nach Fragestellung einer Untersuchung
kann es sinnvoll sein, das Diskriminanzkriterium so festzulegen, dass eine Klassifikation zu
Gunsten der falsch positiven oder falsch negativen Einordnung geschieht. In der Evaluation
von Fahrerassistenzsystemen wird, falls eine Gewichtung durchgeführt würde, sicherlich zu
Gunsten der falsch positiven Fehlerwahrscheinlichkeit entschieden werden. Eine falsch nega-
tive Einordnung würde eine Nichtdetektion einer Beanspruchung und somit ein Sicherheitsri-
siko bedeuten. Eine größere Anzahl positiver Fehler würde zu einer zu schlechten Bewertung
des Systems führen, was bedeuten würde, dass es sicherer wäre als die Ergebnisse aussagen.
Bei der zweiten Versuchsfahrt wurde die Stichprobe in zwei Gruppen eingeteilt: Während die
erste Gruppe dieselbe Versuchsstrecke ein zweites Mal fuhr, wurden bei der zweiten Gruppe
zusätzliche Stressoren in die Strecke eingebaut (vgl. Kap. 6.1.1.5). Eine Analyse der physio-
logischen Parameter hinsichtlich der Beanspruchungsunterschiede über die gesamte Fahrt
zwischen den Versuchsgruppen ergab keine signifikanten Differenzen. Blutdruck und Herz-
frequenz sanken bei beiden Gruppen von Fahrt 1 zu Fahrt 2, so dass von einem Gewöhnungs-
effekt an die Strecke ausgegangen werden kann. Beim Hautleitwert war ein Anstieg zur zwei-
ten Fahrt zu beobachten. Dies kann mit einer Erhöhung der Umgebungstemperatur im Simula-
tor durch die Beamer erklärt werden, die einen Einfluss auf den Hautleitwert hat.
6.1.2.3 Ergebnisse der subjektiven Beanspruchungsmessung
Nach jeder Simulatorfahrt füllten die Probanden zwei Fragebögen zur Erfassung der subjekti-
ven Beanspruchung aus. Wie oben beschrieben, war die Versuchsfahrt 1 für alle Probanden
identisch. Bei der zweiten Fahrt wurde die Gesamtstichprobe in zwei Gruppen aufgeteilt: Die
eine Gruppe fuhr die gleiche Strecke unverändert ein zweites Mal, die andere Gruppe wurde
mit drei zusätzlichen Stressoren konfrontiert. Die Mittelwerte des Ratings nach den Fahrten
sind für den NASA-TLX in Abbildung 6.17 und für die Anstrengungsskala in Abbildung 6.18
grafisch dargestellt. Es zeigte sich eine Verminderung der subjektiven Beanspruchung bei
6.1 STUDIE 3: SIMULATORSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
163
einer zweiten Fahrt unter gleichen Bedingungen (Fahrt 2 ohne Stressor) im Vergleich zu der
ersten Fahrt (Fahrt 1). Mit dem NASA-TLX war bei der zweiten Fahrt mit induzierten Stres-
soren ein Anstieg der Beanspruchung zu beobachten. Das Ergebnis des Ratings auf der An-
strengungsskala bestätigte dies nicht. Sowohl bei der Fahrt 2 ohne Stressor als auch bei der
mit Stressor wurde eine geringere Beanspruchung angegeben als bei der ersten Fahrt. Die
Beanspruchungsreduzierung war bei der Fahrt mit Stressor lediglich ein wenig geringer.
0
2
4
6
8
10
12
Fahrt 1 und Fahrt 2
ohne Stressor Fahrt 1 ohne und Fahrt 2
mit Stressor
Score
Fahrt 1
Fahrt 2
Abb. 6.17: Mittelwert des Ratings des NASA-TLX, differenziert nach Versuchsgruppen
0
20
40
60
80
100
120
Fahrt 1 und Fahrt 2
ohne Stressor Fahrt 1 ohne und Fahrt 2
mit Stressor
Score
Fahrt 1
Fahrt 2
Abb. 6.18: Mittelwert des Ratings der Anstrengungsskala, differenziert nach
Versuchsgruppen
Die Analyse der Ratingergebnisse durch einen t-Test ergab beim NASA-TLX einen signifi-
kanten Unterschied (t = 3,06; df = 11; p < 0,05) der Fahrten 1 (
x
= 9,93; σ = 4,12) und 2 ohne
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
164
Stressor (
x
= 7,1; σ = 4,33). Die Differenz der Fahrten 1 (
x
= 8,28; σ = 2,11) und 2 mit
Stressor (
x
= 9,92; σ = 3,42) war dagegen nicht signifikant (t = -1,71; df = 11; p = 0,057). Bei
der zweiten Fahrt zeigte die Versuchsgruppe mit zusätzlichen Stressoren eine höhere Bean-
spruchung (
x
= 9,92; σ = 3,42) als die Gruppe, die die Fahrt ohne diese absolvierte. Diese
Differenz war statistisch signifikant (t = -1,77; df = 21; p < 0,05).
Bei der Anstrengungsskala zeigt der t-Test eine hoch signifikante Differenz (t = 5,40;
p < 0,001) der Fahrt 1 (
x
= 111,08; σ = 59,3) und der Fahrt 2 ohne Stressor (
x
= 77,92;
σ = 53,02). Dagegen war der Unterschied der Fahrt 1 (
x
= 82,00; σ = 45,75) und der Fahrt 2
mit Stressor (
x
= 81,75; σ = 46,02) nicht signifikant (t = 0,02; p = 0,49). Auch die Differenz
der zweiten Fahrt ohne Stressor (
x
= 77,92; σ = 53,02) und der zweiten Fahrt mit Stressor
(
x
= 81,75; σ = 46,02) war statistisch nicht signifikant (t = 0,19; p = 0,43).
Die Ergebnisse der statistischen Analyse zeigen, dass mit der mehrdimensionalen Ratingskala
NASA-TLX stärker zwischen den unterschiedlichen Versuchsbedingungen unterschieden
werden konnte. Lediglich die Differenz der Fahrten 1 und 2 mit zusätzlichen Stressoren war,
wenn auch knapp, nicht signifikant.
Beide Methoden zeigen einen statistischen Unterschied bei den beiden Versuchsfahrten der
Probanden, die beide Fahrten unter denselben Bedingungen absolvierten. Die Beanspruchung
war bei der zweiten Fahrt signifikant geringer, so dass bereits bei der zweiten Fahrt von einem
Gewöhnungseffekt an die Versuchsstrecke ausgegangen werden kann.
Um zu betrachten, ob die beiden verwendeten Ratingskalen NASA-TLX und Anstrengungs-
skala analoge Ergebnisse lieferten wurden die Korrelationskoeffizienten nach Pearson be-
rechnet. Bei der ersten Fahrt betrug der Korrelationskoeffizient 0,776 (p < 0,001) und bei der
zweiten Fahrt 0,738 (p < 0,001). Es zeigte sich, dass die Ratingskalen vergleichbare Ergebnis-
se erbrachten.
Zur Überprüfung der in Kapitel 6.1.1.1 formulierten Hypothesen wurde untersucht, ob die
erfasste subjektive Beanspruchung einen statistisch signifikanten Zusammenhang mit den
Ergebnissen der Beanspruchungsmessung mittels der physiologischen Beanspruchungspara-
meter aufweist. Es war mit den Ratingskalen, im Gegensatz zu der Messung der Biosignale,
nicht möglich, Beanspruchung während der Versuchsfahrt zu erfassen und damit Ergebnisse,
die bestimmten Situationen zuordenbar sind, zu erhalten. Eine Erhebung während der Fahrt
würde die Versuchsfahrt stark stören und die Messung selbst würde eine Beanspruchung dar-
stellen. Somit ist ein Vergleich der subjektiv und objektiv gemessenen Werte nur über die
gesamte Versuchsfahrt und nicht in Bezug auf einzelne Situationen möglich.
6.1 STUDIE 3: SIMULATORSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
165
Für den Vergleich wurden die Mittelwerte der physiologischen Parameter der ersten und
zweiten Versuchsfahrt gebildet. Die Mittelwerte der Fahrten wurden dann mit den Scores der
Ratingskalen der entsprechenden Fahrten in Beziehung gesetzt. Zur Analyse des Zusammen-
hangs wurden die Korrelationskoeffizienten nach Pearson berechnet (Tab. 6.4 und Tab. 6.5).
Tab. 6.4: Korrelation der Beanspruchungsparameter, Fahrt 1
NASA-TLX Anstrengungs-
skala
0,270 0,202
Pearson
Blutdruck 0,202 0,343
p
0,370 0,353 Pearson
Herzfrequenz 0,076 0,091
p
0,095 0,011
Pearson
Hautleitwert 0,659 0,959
p
0,772
Pearson
NASA-TLX 0,000
p
Tab. 6.5: Korrelation der Beanspruchungsparameter, Fahrt 2
NASA-TLX Anstrengungs-
skala
0,141 0,006
Pearson
Blutdruck 0,511 0,977
p
0,167 0,286 Pearson
Herzfrequenz 0,435 0,175
p
0,172 0,131
Pearson
Hautleitwert 0,421 0,542
p
0,740
Pearson
NASA-TLX 0,000
p
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
166
Die höchste Korrelation trat sowohl bei der ersten als auch bei der zweiten Fahrt erwartungs-
gemäß bei den beiden Methoden des Selbstreports auf. Die Analyse der Korrelationen ergab
keinen statistisch bedeutsamen Zusammenhang zwischen den physiologischen Beanspru-
chungsergebnissen und den Ergebnissen der Ratingskalen. Die in Kapitel 6.1.1.1 formulierte
These
H1: Es ist ein signifikanter Zusammenhang zwischen der objektiven und der subjektiv
empfundenen Beanspruchung feststellbar
kann somit nicht bestätigt werden. Dies entspricht den in Kapitel 2.3.2 dargestellten Aussage
von Bubb (2002), dass mit subjektiven und objektiven Beanspruchungsmessungen unter-
schiedliche Konstrukte erfasst werden: Mit den Methoden des Selbstreports wird der Komfort,
mit den physiologischen der Diskomfort gemessen. Die hier eingesetzten Methoden stellen
somit keine Alternativen dar. Je nach Fragestellung sollte somit bei zukünftigen Untersu-
chungen die Wahl auf eine der beiden Methodenkategorien fallen oder eine Kombination aus
subjektiven und objektiven Erhebungsmethoden zum Einsatz kommen.
6.1.3 Methodisches Fazit
Mit der Studie 3 konnte gezeigt werden, dass die kontinuierliche Blutdruckmessung eine ge-
eignete Methode zur Erfassung der Beanspruchung im Kfz darstellt. Die Methode war in der
Lage, zwischen verschiedenen Beanspruchungsniveaus zu unterscheiden (Sensitivität, vgl.
Kap. 3.2).
Ein Vorteil des im Rahmen dieser Studie erprobten von Barschdorff und Bauch (2005) neu
entwickelten Messinstruments zur kontinuierlichen Blutdruckmessung ist die für die Proban-
den wenig störende Ableitung des Biosignals. Für die Messung sind lediglich ein Brustgurt,
welcher von den Probanden selber angelegt werden kann, und ein Ohrsensor notwendig. Auf
die Anbringung von Sensoren durch die Versuchsleitung, wie es beispielsweise für die Erhe-
bung des Hautleitwerts notwendig ist, kann verzichtet werden. Dies führt dazu, dass im Hin-
blick auf die in Kapitel 3.2 formulierten Nebengütekriterien Reaktivität, Anforderungsvoraus-
setzungen und Akzeptanz diese Methode als geeignet bewertet werden kann. Die Simulator-
studie zeigte, dass es durch die Messinstrumente nicht zu einer Bewegungseinschränkung
oder anderen Irritationen der Probanden kam. Somit ist der Einsatz des Messinstruments auch
in einer Feldstudie möglich.
Entsprechend der Theorie von Bubb (2002) wird mit der Erhebung des physiologischen Pa-
rameters Blutdruck der Diskomfort des Fahrers erfasst.
6.2 STUDIE 4: FELDSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
167
Mit den verwendeten Methoden des Selbstreports konnte der empfundene Komfort (Bubb,
2002) der Probanden erfasst werden. Generell kann gesagt werden, dass diese Methoden über
eine hohe Akzeptanz der Probanden und geringe Anforderungsvoraussetzungen verfügen.
Dadurch, dass sie im Anschluss an die Versuchsfahrt angewendet werden, beeinflussen sie die
Fahraufgabe nicht. Der mehrdimensionale NASA-TLX war im Vergleich zur eindimensiona-
len Anstrengungsskala besser in der Lage, zwischen den verschiedenen Versuchsbedingungen
zu unterscheiden. Daher sollte dieser bei zukünftigen Studien, trotz des höheren zeitlichen
Durchführungsaufwandes, bevorzugt werden.
Eine ausführlichere Diskussion der eingesetzten empirischen Forschungsmethoden erfolgt in
Kapitel 7.
6.2 Studie 4: Feldstudie zur Beanspruchungserhebung
Auf der Grundlage der positiven Ergebnisse der Simulatorstudie wurde eine Feldstudie zur
Erprobung der Methode der kontinuierlichen Blutdruckmessung und der subjektiven Bean-
spruchungsmessung bei Fahrten im realen Straßenverkehr durchgeführt. Erstmals wurde das
System zur Blutdruckmessung auch zur Evaluation eines Fahrerassistenzsystems verwendet.
Es wurde die Beanspruchung bei der Nutzung eines aktiven Infrarot-Nachtsichtsystems unter-
sucht.
6.2.1 Untersuchungsdesign
Die Kapitel 6.2.1.1 bis 6.2.1.5 geben einen Überblick über das Untersuchungsziel, das Ver-
suchsfahrzeug, die Stichprobe, die eingesetzten empirischen Forschungsmethoden sowie die
Versuchsfahrten und die Versuchsstrecke der Studie 4.
6.2.1.1 Untersuchungsziel
Wie in Kapitel 6.1 beschrieben, wurde in der Studie 3 im Rahmen einer Simulatorstudie die
Methode der kontinuierlichen Blutdruckmessung im Hinblick auf ihre Eignung zur Erfassung
der Fahrerbeanspruchung im Kfz validiert.
Ziel der Studie 4 war es, zu erproben, inwieweit sich diese neue Methode zur Beanspru-
chungsmessung sowie Methoden der subjektiven Beanspruchungsmessung bei der Evaluation
eines Fahrerassistenzsystems im realen Straßenverkehr eignen. Hierfür wurde in einer Feld-
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
168
studie der Einfluss der Nutzung eines aktiven Infrarot-Nachtsichtsystems auf die Fahrerbean-
spruchung untersucht.
6.2.1.2 Versuchsfahrzeug
Als Versuchsfahrzeug wurde wie in der Studie 2 der BMW E60 545i mit einem aktiven Infra-
rot-Nachtsichtsystem verwendet (vgl. Kap. 5.2.1.2).
6.2.1.3 Stichprobe
Der Stichprobenumfang dieser Teilstudie betrug n = 12. Es nahmen neun Männer und drei
Frauen an der Untersuchung teil. Um eine ausreichende Fahrpraxis zu gewährleisten und da-
mit die Gefahr zu minimieren, dass das Fahren des Versuchswagens allein zu einer Beanspru-
chung der Probanden führt, wurden bei der Auswahl der Versuchspersonen dieselben Krite-
rien herangezogen wie bei der in Kapitel 6.1 beschriebenen Simulatorstudie: Die Probanden
mussten bei einer Mindestfahrleistung von 5.000 km pro Jahr mindestens fünf Jahre im Besitz
des Führerscheins sein. Ausschlusskriterium war die Kenntnis der Versuchsstrecke, sowohl in
der Realität als auch im Fahrsimulator, sowie die Einnahme von Medikamenten, die die er-
fassten physiologischen Parameter beeinflussen könnten. Das Durchschnittsalter der Proban-
den betrug 25,3 Jahre und die durchschnittliche Jahresfahrleistung 13.000 km.
Die Versuchspersonen wurden per Zufall in zwei Gruppen geteilt:
• Versuchsgruppe 1 fuhr die ganze Versuchsfahrt ohne Infrarot-Nachtsichtsystem.
• Versuchsgruppe 2 fuhr einen Teil der Versuchsfahrt mit dem Infrarot-Nachtsichtsystem.
6.2.1.4 Empirische Forschungsmethoden
Wie in der Studie 3 (vgl. Kap. 6.1.1.4) wurden wiederum folgende Forschungsmethoden zur
Erfassung der Fahrerbeanspruchung verwendet:
• Zur Erfassung der objektiven Beanspruchung wurde der kontinuierliche Blutdruck gemes-
sen. Vergleichsparameter waren die Herzfrequenz und der Hautleitwert.
• Die subjektive Beanspruchung wurde mit dem NASA-TLX (siehe A.2.2) und der An-
strengungsskala (siehe A.2.3) erhoben.
Eine Beschreibung dieser Methoden ist in Kapitel 6.1.1 zu finden.
6.2 STUDIE 4: FELDSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
169
6.2.1.5 Versuchsfahrten und Versuchsstrecke
Es wurde ein experimenteller Forschungsansatz mit zwei Versuchsgruppen gewählt: Die eine
Probandengruppe absolvierte eine Versuchsfahrt ohne Nachtsichtsystem, die andere Gruppe
fuhr einen Teil der Fahrt mit einem aktiven Infrarot-Nachtsichtsystem.
Wie bereits beschrieben (vgl. Kap. 6.1.1.2), verfügt der Fahrsimulator Lightdriver über die
digitalisierte Form einer realen Straßenszenerie, die Rüthen-Szenerie. Als Versuchsstrecke für
die Feldstudie wurde die „reale Rüthen-Strecke“ gewählt. Das Streckenprofil besteht in gro-
ßen Teilen aus unbeleuchteter, sowohl enger als auch gut ausgebauter Landstraße. Außerdem
werden zwei Ortschaften durchfahren. Somit ist die Strecke auch im Hinblick auf die Nutzung
eines Infrarot-Nachtsichtsystems gut geeignet. Alle wichtigen Anwendungssituationen des
Systems sind in der Streckenführung enthalten.
Aus der Stichprobe mit n = 12 wurden per Zufall die in Kap. 6.2.1.3 beschriebenen zwei Ver-
suchsgruppen mit je sechs Personen gebildet.
Es war wichtig, bei allen Probanden möglichst identische Versuchsbedingungen zu gewähr-
leisten. Da davon auszugehen ist, dass Wetterbedingungen einen Einfluss auf die durch das
Fahren entstehende Beanspruchung haben, sollten diese bei allen Probanden gleich sein. Alle
Versuchsfahrten wurden deshalb an Abenden ohne Niederschlag durchgeführt. Außerdem
fuhren alle Versuchspersonen, auch diejenigen, die kein Infrarot-Nachtsichtsystem zur Verfü-
gung hatten, bei Dunkelheit, da auch die herrschenden Lichtbedingungen wahrscheinlich ei-
nen Einfluss auf die Beanspruchung haben.
Für die Untersuchung wurde der in Abbildung 6.19 dargestellte Ablauf konzeptioniert: Zu
Beginn der Untersuchung füllten alle Versuchspersonen zur Erfassung ihrer statistischen Da-
ten einen demographischen Fragebogen aus (1, siehe A.2.4). Danach führten sie den Schel-
long-II-Test (vgl. Kap. 6.1.1.5) zur Kalibrierung des kontinuierlichen Blutdruckmessgeräts
durch (2).
Die Fahrt zur Versuchsstrecke begann für beide Probandengruppe zur Gewöhnung an das
Versuchsfahrzeug ohne Infrarot-Nachtsichtsystem (3). Danach fuhr die Probandengruppe 1
weiterhin ohne das Fahrerassistenzsystem (4), während die Probandengruppe 2 eine Einge-
wöhnungsfahrt mit dem Infrarot-Nachtsichtsystem absolvierte (5). Nach dem Erreichen der
Rüthen-Strecke wurde im Stand die Baseline der physiologischen Parameter der Probanden
erfasst (6). Die Probanden füllten den NASA-TLX und die Anstrengungsskala aus (7) und es
erfolgte eine zweimalige diskontinuierliche Blutdruckmessung zur Kontrolle des kontinuier-
lich gemessenen Wertes.
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
170
Dann fuhr die erste Probandengruppe die Versuchsstrecke ohne Infrarot-Nachtsichtsystem (8)
und die zweite Gruppe mit dem Fahrerassistenzsystem (9). Am Startpunkt erfolgte erneut die
subjektive Beanspruchungsmessung mit den beiden Ratingskalen (10). Zusätzlich wurde die
Probandengruppe, die das Infrarot-Nachtsichtsystem genutzt hatte, zu dem System befragt
(siehe A.2.5). Anschließend fuhren alle Versuchspersonen unter den gleichen Bedingungen
ohne Fahrerassistenzsystem dieselbe Versuchsstrecke ein zweites Mal (11). Die Versuchsfahrt
endete mit einer weiteren Erhebung der subjektiven Beanspruchung am Ende des Rundkurses
(12).
6.2 STUDIE 4: FELDSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
171
Aufzeichnung Baseline (6)
Eingewöhnungsfahrt mit FAS (5)Eingewöhnungsfahrt ohne FAS (4)
12 Probanden
6 Probanden6 Probanden
Demographischer Fragebogen (1)
Schellong-II-Test (2)
Eingewöhnungsfahrt ohne FAS (3)
1. Versuchsfahrt mit FAS (9)1. Versuchsfahrt ohne FAS (8)
2. Versuchsfahrt ohne FAS (11)
Subjektive Beanspruchungsmessung (12)
Subjektive Beanspruchungsmessung (10)
Subjektive Beanspruchungsmessung (7)
6 Probanden 6 Probanden
Abb. 6.19: Versuchsablauf Studie 4
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
172
Idealerweise sollte das nächtliche Fahren mit einem Infrarot-Nachtsichtsystem weniger bean-
spruchend sein als das Fahren ohne dieses System. Beim Fahren ohne das System wurde da-
her eine höhere Beanspruchung erwartet, deren Erfassung über die Parameter Blutdruck,
Herzfrequenz und Hautleitwert erfolgte. Außerdem sollte das Rating der subjektiven Bean-
spruchungsmessung bei dieser Gruppe höhere Skalenwerte ergeben. In jedem Fall ist aber zu
fordern, dass es durch die Nutzung des FAS nicht zu einer sicherheitskritischen Beanspru-
chungserhöhung kommt.
6.2.2 Ergebnisse
Die Untersuchungsergebnisse wurden im Hinblick auf die physiologischen Parameter
(Kap. 6.2.2.1) und die subjektiv empfundene Beanspruchung (Kap. 6.2.2.2) ausgewertet.
6.2.2.1 Ergebnisse der physiologischen Beanspruchungsmessung
In diesem Kapitel erfolgt eine deskriptive Analyse der im Rahmen der Versuchsfahrten er-
fassten physiologischen Parameter. Aufgrund der geringen Stichprobe – jede Versuchsgruppe
bestand aus sechs Probanden – wurde auf eine inferenzstatistische Auswertung, beispielswei-
se in Form eines t-Tests, verzichtet.
Zuerst erfolgt eine Betrachtung der Daten der ersten Versuchsfahrt. Diese Fahrt wurde, wie in
Kapitel 6.2.1.5 dargestellt, von der Probandengruppe 1 ohne und von der Gruppe 2 mit einem
aktiven Infrarot-Nachtsichtsystem absolviert.
Der Mittelwert des Blutdrucks der Versuchspersonen, die mit Nachtsichtsystem fuhren, lag
über die ganze Fahrt bei 146,35 mmHg (σ = 11,16) und der Blutdruck der Personen ohne FAS
bei 142,64 mmHg (σ = 12,27) (Abb. 6.20).
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
ohne FAS mit FAS
Blutdruck [mmHg]
Abb. 6.20: Mittelwert des Blutdrucks, erste Versuchsfahrt, Fahrt ohne und mit
Infrarot-Nachtsichtsystem
6.2 STUDIE 4: FELDSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
173
Als Vergleichsparameter wurden die Herzfrequenz (HF) und der Hautleitwert (SCL) erfasst.
Während der ersten Fahrt der Gruppe 1 ohne FAS lagen diese im Mittel bei HF = 75,48
(σ = 14,23) und SCL = 13,24 (σ = 5,63), bei der Gruppe 2 mit Infrarot-Nachtsichtsystem bei
HF = 78,71 (σ = 7,22) und SCL = 9,04 (σ = 4,21) (Abb. 6.21).
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
ohne FAS mit FAS
Herzfrequenz [1/min]
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
ohne FAS mit FAS
Hautleitwert [µS]
(a) (b)
Abb. 6.21: Mittelwert der Vergleichsparameter (a) Herzfrequenz und (b) Hautleitwert,
erste Versuchsfahrt, Fahrt mit und ohne Infrarot-Nachtsichtsystem
Die Differenzen sind zu gering, um von einem Beanspruchungsunterschied durch die Nutzung
des aktiven Infrarot-Nachtsichtsystems auszugehen. Eine wichtige Frage bei der Evaluation
neuer Fahrerassistenzsysteme für Kraftfahrzeuge ist, ob es durch die Nutzung eines neuen
Systems zu einer höheren Beanspruchung und dadurch zu einer potenziellen Gefährdung für
den Fahrer kommt. Die Ergebnisse lassen den Schluss zu, dass dieses Sicherheitsproblem bei
einem Nachtsichtsystem nicht vorliegt.
Während der zweiten Versuchsfahrt fuhren alle Probanden ohne Nachtsichtsystem. Für die
Auswertung wurde die Differenz der erfassten Beanspruchungsmaße der beiden Fahrten be-
trachtet. Bei der Versuchsplanung wurde davon ausgegangen, dass die Nutzung des Fahreras-
sistenzsystems zu einer geringen Beanspruchung führt. Damit sollte bei den Fahrern der
Gruppe, die die erste Fahrt mit Infrarot-Nachtsichtsystem absolvierten, bei der zweiten Fahrt
eine zusätzliche Beanspruchung zu beobachten sein. Dies würde sich in einem um den Lern-
effekt reduzierten Anstieg der Messwerte der physiologischen Parameter äußern. Bei der an-
deren Versuchsgruppe, die beide Fahrten ohne Nachtsichtsystem absolvierten, sollte es zu
einer geringen Beanspruchung und damit zu einer Verringerung der physiologischen Mess-
werte kommen, da die Versuchsstrecke für sie nun bekannt ist.
Die Untersuchung ergab keine bedeutsamen Differenzen der physiologischen Parameter der
ersten und der zweiten Versuchsfahrt (Tab. 6.6).
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
174
Tab. 6.6: Vergleich der Mittelwerte der physiologischen Parameter, Fahrt 1 und
Fahrt 2
Versuchsgruppe 1
(ohne/ohne FAS) Versuchsgruppe 2
(mit/ohne FAS)
Fahrt 1 Fahrt 2 Fahrt 1 Fahrt 2
Blutdruck [mmHg] 142,64 136,19 146,35 140,48
Herzfrequenz [1/min] 75,48 76,52 78,71 76,13
Hautleitwert [μS] 13,24 17,27 9,04 13,4
Diese Ergebnisse können auf zwei Arten interpretiert werden:
1) Es liegen keine bedeutsamen Differenzen zwischen dem Fahren mit bzw. ohne aktivem
Infrarot-Nachtsichtsystem vor.
2) Die verwendeten physiologischen Parameter sind nicht in der Lage, die Beanspruchungs-
unterschiede zu erfassen.
Da die Studie 3 (vgl. Kap. 6.1.2.2) gezeigt hat, dass mit der Methode der kontinuierlichen
Blutdruckmessung zwischen verschiedenen Beanspruchungen unterschieden werden kann,
kann davon ausgegangen werden, dass nur kleine Beanspruchungsdifferenzen zwischen dem
Fahren mit und ohne aktivem Infrarot-Nachtsichtsystem vorhanden waren. Somit kann resü-
mierend gesagt werden, dass durch die Nutzung des FAS im Rahmen dieser Feldstudie keine
Beanspruchung durch das System selbst induziert wurde.
6.2.2.2 Ergebnisse der subjektiven Beanspruchungsmessung
Wie in Kapitel 6.2.1 beschrieben, wurden für diese Studie zwei Probandengruppen gebildet:
Die erste Gruppe fuhr die vorgegebene Versuchsstrecke zweimal unter den gleichen Bedin-
gungen ohne Unterstützung durch ein Nachtsichtsystem. Die zweite Gruppe nutzte bei der
ersten Fahrt ein aktives Infrarot-Nachtsichtsystem und absolvierte die zweite Versuchsfahrt
ohne dieses Fahrerassistenzsystem. Nach beiden Fahrten wurden die Probanden mit dem
NASA-TLX und der Anstrengungsskala zur ihrer subjektiv erlebten Beanspruchung befragt.
Eine Betrachtung der Untersuchungsergebnisse zeigt, dass die Versuchsgruppe, die beide
Fahrten ohne Nachtsichtsystem absolvierte, die erste Versuchsfahrt als beanspruchender emp-
fand als die Probanden, die das Fahrerassistenzsystem nutzten (Abb. 6.22).
6.2 STUDIE 4: FELDSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
175
0
2
4
6
8
10
12
ohne FAS mit FAS
Score
0
20
40
60
80
100
120
ohne FAS mit FAS
Score
(a) (b)
Abb. 6.22: Vergleich der Ratingergebnisse, erste Versuchsfahrt (ohne und mit Nutzung
Infrarot-Nachtsichtsystem), (a) NASA-TLX, (b) Anstrengungsskala
Bei den Versuchspersonen, die beide Fahrten ohne Nachtsichtsystem absolvierten, sank die
subjektive Beanspruchung bei der zweiten Versuchsfahrt (Abb. 6.23).
0
2
4
6
8
10
12
Fahrt 1 Fahrt 2
Score
0
20
40
60
80
100
120
Fahrt 1 Fahrt 2
Score
(a) (b)
Abb. 6.23: Mittelwert der Ratingergebnisse, Versuchsgruppe 1 (ohne Nachtsichtsystem),
(a) NASA-TLX, (b) Anstrengungsskala
Dieses Ergebnis entspricht dem der in Kapitel 6.1 dargestellten Simulatorstudie: Fahren die
Versuchspersonen eine identische Strecke zweimal, kommt es zu einem Gewöhnungseffekt
und die erlebte Beanspruchung sinkt.
Bei der zweiten Versuchsgruppe zeigte sich das entgegengesetzte Bild: Die zweite Versuchs-
fahrt ohne Infrarot-Nachtsichtsystem wurde trotz des ebenfalls zu erwartenden Gewöhnungs-
effektes an die Strecke als beanspruchender erlebt als die erste Fahrt mit dem Fahrerassistenz-
system (Abb. 6.24). Dies Ergebnis entspricht den im Vorfeld der Untersuchung formulierten
Erwartungen.
6 EMPIRISCHE STUDIEN ZUR BEANSPRUCHUNG
176
0
2
4
6
8
10
12
Fahrt 1 Fahrt 2
Score
0
20
40
60
80
100
120
Fahrt 1 Fahrt 2
Score
(a) (b)
Abb. 6.24: Mittelwert der Ratingergebnisse, Versuchsgruppe 2 (erste Fahrt mit
Nachtsichtsystem), (a) NASA-TLX, (b) Anstrengungsskala
Die Ergebnisse der subjektiven Beanspruchungsmessung mit den Methoden des Selbstreports
zeigen, dass die Versuchspersonen, die mit dem aktiven Infrarot-Nachtsichtsystem fuhren,
einen Komfortanstieg durch die Nutzung des FAS empfanden.
6.2.2.3 Nutzung des aktiven Infrarot-Nachtsichtsystems
Die Beantwortung der Fragen zur Nutzung des Infrarot-Nachtsichtsystems bestätigten die
Ergebnisse der Studien 1 und 2. Alle Probanden, die mit dem Assistenzsystem einen Teil der
Versuchsfahrt absolviert hatten, gaben an, das System während der Fahrt genutzt zu haben.
Am häufigsten wurde das System aus Neugierde eingesetzt und um den Straßenverlauf besser
einzusehen. An zweiter Stelle wurde es verwendet, um Abbiegevorgänge frühzeitig zu erken-
nen. Nur selten wurde es zur besseren Wahrnehmung von Hindernissen genutzt. Da die Fahrt
lediglich acht Kilometer lang war, sind diese Aussagen aber nur bedingt interpretierbar, weil
unerwartete Objekte auf dieser kurzen Strecke nur sehr selten auftraten. Im Hinblick auf die
Nutzungshäufigkeit gab eine Person an, es fünf- bis zehnmal genutzt zu haben, alle anderen
Personen schauten häufiger als zehnmal auf das Display. Den meisten Versuchspersonen be-
reitete die Nutzung des Systems keine Probleme. Sie gaben an, dass sie in kürzester Zeit alle
für sie relevanten Informationen von dem Display ablesen konnten, so dass es durch die Sys-
temnutzung nicht zu Sicherheitsproblemen kam. Diese Aussagen sind natürlich nur bedingt
aussagekräftig, da die Probanden nur einmalig eine kurze Zeit mit dem Infrarot-
Nachtsichtsystem fuhren. Eine Bewertung eines solchen neuartigen Systems ist, wie die ers-
ten beiden Studien zeigen, nur nach einer längeren Gewöhnungsphase sinnvoll. Die Erhebung
dieser Daten erfolgte nur zum Vergleich zu den Untersuchungsergebnissen der ersten Studien.
6.2 STUDIE 4: FELDSTUDIE ZUR BEANSPRUCHUNGSERHEBUNG
177
6.2.3 Methodisches Fazit
In der Studie 4 wurde erstmalig das von Barschdorff und Bauch (2005) entwickelte Verfahren
zur kontinuierlichen Blutdruckmessung in einer Feldstudie angewendet. Es gab durch das
verwendete Messequipment keine Beeinträchtigung der Probanden in der Erfüllung ihrer
Fahraufgabe. Somit ist diese neue Methode zur Erfassung der Beanspruchung prinzipiell für
den Einsatz in Evaluationsstudien im Kfz-Bereich geeignet.
Ein Fazit zur Eignung der Methode der kontinuierlichen Blutdruckmessung zur Erfassung der
Fahrerbeanspruchung findet sich bereits in Kapitel 6.1.3.
Mit den eingesetzten Methoden des Selbstreports, dem NASA-TLX und der Anstrengungs-
skala war es möglich, subjektive Beanspruchungsunterschiede beim Fahren mit einem aktiven
Infrarot-Nachtsichtsystem im Vergleich zum Fahren ohne das FAS zu ermitteln. Dadurch,
dass sie nicht während der Fahrt, sondern im Anschluss daran angewendet werden, geht von
diesen Methoden keine Sicherheitsgefährdung aus. Somit eignen sich diese empirischen For-
schungsmethoden des Selbstreports zur Erfassung des Konstrukts Komfort (vgl. Bubb, 2002)
in Studien zur Evaluation von Fahrerassistenzsystemen im Straßenverkehr.
Eine ausführliche Diskussion der im Rahmen der vier Studien dieser Arbeit angewendeten
empirischen Forschungsmethoden erfolgt im nachfolgenden Kapitel 7.
7 Diskussion der eingesetzten Evaluationsmethoden
In den im Rahmen dieser Arbeit durchgeführten vier empirischen Studien zur Evaluation ei-
nes neuen Fahrerassistenzsystems kamen verschiedene Forschungsmethoden zur Anwendung.
In diesem Kapitel erfolgt eine Analyse dieser Methoden im Hinblick auf ihre Eignung für die
Evaluation neuer Systeme für den Kraftfahrzeugbereich im Entwicklungsprozess.
Kapitel 7.1 beschäftigt sich mit den Methoden zur Erhebung der Strategien bei der Nutzung
eines aktiven Infrarot-Nachtsichtsystems und Kapitel 7.2 mit den angewendeten Forschungs-
methoden zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung bei der Nutzung dieses neuen Fahrerassis-
tenzsystems.
7.1 Methoden zur Erfassung von Nutzungsstrategien
In den beiden im fünften Kapitel dargestellten Untersuchungen zu Strategien bei der Nutzung
eines neuen, visuell arbeitenden Fahrerassistenzsystems, einem aktiven Infrarot-
Nachtsichtsystem, wurden folgende empirische Forschungsmethoden eingesetzt:
• Zur Erfassung der Nutzungsstrategien wurden in beiden Studien die Selbstreport-
Methoden qualitative und quantitative Befragung herangezogen. Hierzu kamen eine Vari-
ante des Lauten Denkens und eine Fragebogenerhebung zum Einsatz (vgl. Kap. 5.1.1.4
und 5.2.1.4).
• In der Studie 2 wurden ergänzend dazu mit der Methode der Blickbewegungsmessung die
Strategien bei der Nutzung des FAS objektiv erfasst (vgl. Kap. 5.2.1.4).
Ein Gegenstand der Evaluation von Fahrerassistenzsystemen im Entwicklungsprozess sind
die Nutzungsstrategien der Fahrer. Zur Beurteilung, ob es während einer Gewöhnungsphase
an das System zu einer Gefährdung durch die Nutzung kommt, ist es außerdem wichtig, zu
untersuchen, wie diese Strategien ausgebildet werden. Für eine möglichst optimale System-
auslegung ist die Bewertung einzelner Systemparameter schon im Entwicklungsprozess von
großer Bedeutung. Die im Rahmen dieser Arbeit angewendeten empirischen Forschungsme-
thoden sind in unterschiedlicher Weise für die Bearbeitung dieser Forschungsfragen geeignet.
(1) Erhebung von Nutzungsstrategien
Alle eingesetzten Methoden waren zur Erfassung der Strategien bei der Nutzung eines aktiven
Infrarot-Nachtsichtsystems geeignet.
7 DISKUSSION DER EINGESETZTEN EVALUATIONSMETHODEN
180
Sowohl im Rahmen ihrer Äußerungen während der Fahrt als auch bei der Nachbefragung mit-
tels Fragebogen gaben die Probanden an, in welcher Weise sie das neue System nutzten. Bei-
spielsweise wurden Informationen über Situationen gegeben, in denen das System genutzt
wurde.
Als sehr gut geeignet für die Erhebung der Strategien bei der Nutzung des visuell arbeitenden
aktiven Infrarot-Nachtsichtsystems erwies sich in der Studie 2 die Methode der Blickbewe-
gungsmessung. Dies entspricht den Ergebnissen der in Kapitel 3.1.2.2 dargestellten Studien
von Lansdown und Fowkes (1998), Meitzler et al. (2001) und Schweigert et al. (2005), die
eine sehr gute Einsetzbarkeit des Eye-Trackings zur Beschreibung von Nutzungsstrategien
beim Umgang mit einem neuen FAS zeigen. Ein großer Vorteil dieser Methode gegenüber
dem Selbstreport ist die Möglichkeit, Blickabwendungszeiten von der Straße bei der System-
nutzung sowie Häufigkeit und Situationsabhängigkeit der Nutzung des Fahrerassistenzsys-
tems quantitativ zu erfassen. Es konnte bestimmt werden, wie häufig die Fahrer den Blick von
der Straße zum Display wendeten und wie lange sie zur Informationsaufnahme benötigten.
Diese Daten sind wichtig, um bei der Systementwicklung einschätzen zu können, in welchem
Ausmaß es durch das System zu einer visuellen Ablenkung des Fahrers und daraus resultie-
renden Sicherheitsgefährdung kommt. Durch eine Analyse der erhaltenen Videodaten war es
möglich, zu untersuchen, in welchen Verkehrssituationen und bei welchen Streckenbedingun-
gen das Infrarot-Nachtsichtsystem genutzt wird. Bislang wurden noch keine vergleichbaren
Studien zu dieser Thematik in der Literatur beschrieben.
Ein Vergleich dieser objektiv erhaltenen Ergebnisse mit den subjektiven Einschätzungen der
Probanden zeigte, dass die Versuchspersonen nicht immer in der Lage waren, ihre Nutzungs-
strategien quantitativ richtig anzugeben. Die in Kapitel 3.1.1.2 zitierten Untersuchungen von
Sprenger (1993) und Schweigert et al. (2005) betrachteten ebenfalls die Strategien bei der
Nutzung eines Displays im Kfz. In diesen Studien wurden die subjektiv erhobenen Nutzungs-
strategien durch objektive Blickdaten, welche durch Augenbewegungsmessungen erhalten
wurden, bestätigt. Dies entspricht nicht den Ergebnissen der vorliegenden Arbeit. Mit den
vorliegenden Ergebnissen konnte gezeigt werden, dass in Abhängigkeit von der jeweiligen
Fragestellung subjektive Forschungsmethoden zur Beschreibung der Strategien bei der Nut-
zung von FAS nicht ausreichend sind.
Somit ist die Evaluation eines neuen visuell arbeitenden Fahrerassistenzsystems im Hinblick
auf die notwendige Blickabwendungszeit von der Fahrbahn sowie die Häufigkeit der Blick-
zuwendungen bei dessen Nutzung und damit einhergehendem Gefährdungspotenzial durch
das System nur mit der Methode der Blickbewegungsmessung möglich.
7.1 METHODEN ZUR ERFASSUNG VON NUTZUNGSSTRATEGIEN
181
(2) Ausbildung von Nutzungsstrategien
Eine Forschungsfrage der Studien war, inwieweit sich die eingesetzten Methoden zur Erhe-
bung der Ausbildung der Nutzungsstrategien im Gewöhnungsprozess an das Infrarot-
Nachtsichtsystem eigneten.
Hier zeigte sich, dass die geschlossenen Fragen der Fragebogenerhebung wenig geeignet wa-
ren, Veränderungen über die Zeit anzuzeigen, da die siebenstufigen Skalen nur geringe Diffe-
renzierungen zuließen. Durch die offene Frage nach Veränderungen beim Umgang mit dem
System im Vergleich zur letzten Versuchsfahrt konnte dagegen der Gewöhnungsprozess ab-
gebildet werden.
Die eingesetzte Variante des Lauten Denkens war gut geeignet, um Veränderungen über die
Versuchsfahrten abzubilden. In ihren Äußerungen während der Versuchsfahrt gaben die Pro-
banden ihre Nutzungsstrategien an und kommentierten deren Veränderungen im Vergleich zu
früheren Fahrten. Im Rahmen der letzten Fahrten wurde von der Versuchsleitung außerdem
gezielt nachgefragt, ob Meinungsäußerungen der ersten Fahrten immer noch Bestand hätten
oder ob sich Einschätzungen durch die Gewöhnung an das System verändert haben. Auf diese
Weise konnten Veränderungen in der Systembewertung und -nutzung erhoben werden.
Auch durch die Methode der Blickbewegungsmessung konnten Veränderungen in der Sys-
temnutzung, beispielsweise in der Nutzungsdauer und der Nutzungshäufigkeit, über die Zeit
untersucht werden. Somit war es möglich, den Gewöhnungsprozess an das neue Fahrerassis-
tenzsystem sowie daraus resultierende potentielle Gefährdungen quantitativ zu beschreiben.
Dies bestätigt die Ergebnisse der Studie von Schweigert et al. (2005, vgl. Kap. 3.1.2.2), die
ebenfalls eine Langzeituntersuchung zum Blickverhalten auf ein Head-up Display durchführ-
ten. Auch diese Studie zeigte eine Eignung des Eye-Trackings zur Erfassung des Blickverhal-
tens im Rahmen eines Gewöhnungsprozesses.
(3) Bewertung von Systemparametern
Ein wichtiger Faktor bei der Evaluation von Fahrerassistenzsystemen ist die Bewertung von
Systemparametern durch die Versuchspersonen. Bereits kleine Fehler in der Systemgestal-
tung, wie beispielsweise eine suboptimale Displayposition, können zu einer geringeren Nut-
zung eines Systems führen. Für die Bewertung von Systemparametern erwies sich insbeson-
dere die Fragebogenerhebung im Anschluss an die Versuchsfahrten als geeignet. Mit den ge-
schlossenen Fragen konnte gezielt nach einer Bewertung der Parameter, wie beispielsweise
Displayposition und Bildwinkel, gefragt werden. Auch die in Kapitel 3.1.1.2 zitierten Unter-
suchungen von Rudin-Brown und Parker (2004) sowie Schweigert et al. (2005) zeigen eine
Eignung der Methode der Fragebogenerhebung.
7 DISKUSSION DER EINGESETZTEN EVALUATIONSMETHODEN
182
Die verwendete Variante des Lauten Denkens und die offenen Fragen des Fragebogens waren
ebenfalls für die Bewertung von Systemparametern geeignet, haben aber den Nachteil, dass
nicht gezielt nach bestimmten Parametern gefragt werden kann.
Auch die Methode der Blickbewegungsmessung könnte hierfür eingesetzt werden, indem bei-
spielsweise die Blickbewegungen bei verschiedenen Displaypositionen analysiert werden.
Dies war aber nicht Gegenstand der vorliegenden Arbeit.
Einen Überblick über die Eignung der eingesetzten Forschungsmethoden zur Bearbeitung der
verschiedenen Forschungsschwerpunkte gibt Tabelle 7.1.
Tab. 7.1: Bewertung der eingesetzten Methoden für die Erhebung von Nutzungsstrate-
gien
Lautes
Denken Fragebogen
(geschlossene
Fragen)
Fragebogen
(offene
Fragen)
Blickbe-
wegungs-
messung
Bewertung von Sys-
temparametern + +++ +
Nicht
untersucht
Qualitative Erhebung
von Nutzungsstrategien +++ ++ ++ +++
Quantitative Erhebung
von Nutzungsstrategien + ++ + +++
Erhebung von Verän-
derungen ++ - + +++
+++ sehr gut geeignet; ++ gut geeignet; + geeignet; - wenig geeignet
Entscheidungskriterien für die Auswahl einer empirischen Forschungsmethode für die Eva-
luation von Fahrerassistenzsystemen sind der jeweilige Vorbereitungs-, Durchführungs- und
Auswertungsaufwand. Die Tabelle 7.2 gibt einen Überblick über die Anforderungsvorausset-
zungen der verwendeten Methoden.
Ein Vorteil der Verwendung der Methoden des Selbstreports ist der geringe Durchführungs-
aufwand. Die angewendete Variante des Lauten Denkens verlangt keine Zeit zusätzlich zur
Versuchsfahrt, weil sie parallel durchgeführt wird.
7.1 METHODEN ZUR ERFASSUNG VON NUTZUNGSSTRATEGIEN
183
Für die Nachbefragung mittels Fragebogen wurde je nach Proband und Versuchsfahrt bis zu
15 Minuten benötigt. Dies ist ein für die Versuchspersonen akzeptabler Zeitaufwand.
Unterschiede weisen die Selbstreportmethoden im Vorbereitungs- und Auswertungsaufwand
auf. Insbesondere die inhaltsanalytische Auswertung der während der Versuchsfahrten von
den Probanden getätigten Äußerungen ist sehr zeitaufwendig.
Tab. 7.2: Anforderungsvoraussetzungen der eingesetzten Methoden für die Erhebung
von Nutzungsstrategien
Lautes
Denken Fragebogen
(geschlossene
Fragen)
Fragebogen
(offene
Fragen)
Blickbe-
wegungs-
messung
Vorbereitungsaufwand - ++ ++ ++
Durchführungsaufwand -- - - ++
Auswertungsaufwand ++ - o - bis ++*
Kosten - - - ++
++ sehr hoch; + hoch; o mittel; - gering; -- sehr gering
* Abhängig von der Fragestellung
Nachteile der Methode der Blickbewegungsmessung sind die hohen Anschaffungskosten des
Geräts und ein hoher einmaliger Vorbereitungsaufwand beim Einbau des Messinstruments in
das Versuchsfahrzeug. Der Umgang mit dem Eye-Tracking-System erfordert eine erhebliche
Einarbeitungszeit. Außerdem ist der sehr hohe Durchführungsaufwand problematisch. Die
Kalibierung des Eye-Trackings benötigte bei einigen Probanden bis zu zwei Stunden, was
sowohl von der Versuchsleitung als auch von den Fahrern große Geduld erforderte.
Der Auswertungsaufwand der Blickbewegungsdaten variiert je nach Fragestellung: Blickzu-
wendungen auf ein definiertes Areal und Blickhäufigkeiten können softwaregestützt automa-
tisiert ausgewertet werden. Sollen dagegen Aussagen über eine situationsabhängige Nutzung
eines Fahrerassistenzsystems getätigt werden, erfordert dies eine aufwendige Analyse der
Videodaten.
Bei der Durchführung einer Blickbewegungsmessung muss beachtet werden, dass es zu Stö-
rungen durch das Messinstrument kommen kann. Das in dieser Studie verwendete Remote
Eye-Tracking-System funktioniert weitgehend fehlerfrei, wenn der Proband den Kopf mög-
7 DISKUSSION DER EINGESETZTEN EVALUATIONSMETHODEN
184
lichst wenig bewegt. Natürlich wurden die Versuchspersonen aus Sicherheitsgründen darauf
hingewiesen, dass sie den Kopf so weit bewegen dürfen, wie es zum Fahren notwendig ist.
Trotzdem ist davon auszugehen, dass sich die Fahrer durch die Apparatur gestört fühlen.
Auch durch andere Systemteile kann die Fahraufgabe beeinträchtigt werden. Beispielsweise
ist die Videokamera rechts neben dem Fahrer angebracht und verhindert einen störungsfreien
Blick nach hinten, so dass der Rückspiegel nicht verwendet werden kann. Eine Kombination
der Blickbewegungserfassung mit einer Beanspruchungsmessung in einer Evaluationsstudie
ist sicherlich nicht sinnvoll, weil von einer Beanspruchung durch das Eye-Tracking ausge-
gangen werden muss.
Die Entscheidung, welche der im Rahmen dieser Arbeit angewendeten empirischen For-
schungsmethoden in zukünftigen Evaluationsstudien zur Erfassung von Strategien bei der
Nutzung von visuell arbeitenden Fahrerassistenzsystemen gewählt werden sollten, hängt von
der jeweiligen konkreten Fragestellung ab. Bei der Entscheidung muss jeweils eine Kosten-
Nutzen-Überlegung durchgeführt werden. Handelt es sich bei dem zu untersuchenden Fahrer-
assistenzsystem um eine völlig neuartige Technologie für Kfz, wie beispielsweise bei dem in
dieser Arbeit verwendeten Nachtsichtsystem und liegen noch keine Untersuchungen über die
Nutzung dieses Systems durch die Fahrer vor, sollten Blickbewegungsmessungen durchge-
führt werden, um beispielsweise die visuelle Ablenkung durch die Systemnutzung quantitativ
beschreiben zu können. Ist eine Sicherheitsgefährdung durch bereits erfolgte empirische Stu-
dien auszuschließen, kann zu einer qualitativen Untersuchung von Nutzungsstrategien auf die
weniger aufwendigen Methoden des Selbstreports zurückgegriffen werden.
7.2 Methoden zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung
Zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung wurden die im sechsten Kapitel beschriebenen Stu-
dien durchgeführt. In den Untersuchungen wurden folgende empirische Forschungsmethoden
(vgl. Kap. 6.1.1.4 und 6.2.1.4) verwendet:
• Aus der Methodenkategorie Selbstreport wurden die Ratingskalen NASA-TLX und An-
strengungsskala zur Erfassung der subjektiven Beanspruchung herangezogen.
• Aus dem Bereich Physiologie zur Erfassung der objektiven Beanspruchung erfolgte eine
kontinuierliche Blutdruckmessung. Als Vergleichsparameter wurden die Herzfrequenz
und der Hautleitwert erhoben.
Sowohl die Ratingskalen als auch die physiologischen Parameter waren in der Lage, Bean-
spruchungsunterschiede des Fahrers zu erheben und verfügen somit über eine ausreichend
hohe Sensitivität, um in Evaluationsstudien eingesetzt zu werden. Bei den beiden verwendeten
Ratingskalen war der multidimensionale NASA-TLX besser in der Lage, zwischen verschie-
7.2 METHODEN ZUR ERFASSUNG DER FAHRERBEANSPRUCHUNG
185
denen Beanspruchungsniveaus zu differenzieren als die eindimensionale Anstrengungsskala
und sollte daher dieser vorgezogen werden. Dies entspricht den Ergebnissen vieler Untersu-
chungen (vgl. Kap. 3.2.1.2), beispielsweise von Hill et al. (1992) sowie Pfendler und Schütte
(2002), die zeigten, das der NASA-TLX gut zwischen verschiedenen Beanspruchungsniveaus
differenzieren kann.
Entsprechend der Literatur (Bubb, 2002) wurden mit diesen beiden Methodenkategorien un-
terschiedliche Konstrukte erfasst: Mit den Methoden des Selbstreports wurde der Komfort und
mit den Biosignalen der Diskomfort erhoben. Somit stellt sich bei der Auswahl der Methode
zur Beanspruchungsmessung die Frage, welches Konstrukt erfasst werden soll. Ist lediglich
die Messung potentieller Komfortunterschiede bei der Nutzung eines FAS von Interesse,
empfiehlt sich die weniger aufwendige Verwendung der Methoden des Selbstreports. Vorbe-
reitungs-, Durchführungs- und Auswertungsaufwand sind bei den beiden Ratingskalen NA-
SA-TLX und Anstrengungsskala gering und stellen somit sowohl für die Versuchsleitung als
auch für die Probanden kein Problem dar.
Dagegen werden für die Messung der physiologischen Parameter Blutdruck, Herzfrequenz
und Hautleitwert technische Instrumente benötigt, die eine längere Einarbeitungszeit für die
Durchführung der Untersuchung und die Auswertung der Messergebnisse erfordern. Für eine
Erhebung des Konstrukts Diskomfort ist eine Beanspruchungserhebung mit diesen objektiven
Messmethoden nicht durch die Methoden des Selbstreports ersetzbar. Bei der Evaluation von
neuen Fahrerassistenzsystemen für Kraftfahrzeuge im Entwicklungsprozess ist die Erfassung
von Diskomfort unabdingbar, da hoher Diskomfort zu einer Sicherheitsgefährdung führen
kann.
Hohes Komfortempfinden des Fahrers bei der Nutzung eines neuen Fahrerassistenzsystems
führt zu einer hohen Akzeptanz dieses Systems. Somit ist auch die Erhebung des Komforts
wichtig. Daher sollten im Entwicklungsprozess von Fahrerassistenzsystemen zur Erhebung
der Beanspruchung immer Methoden des Selbstreports mit objektiven Beanspruchungsme-
thoden kombiniert werden, um beide Konstrukte zu erfassen.
Eine Betrachtung der Beanspruchungsstudien in der Literatur zeigt, dass bei der Wahl der
Forschungsmethode meist nicht zwischen den Konstrukten Komfort und Diskomfort unter-
schieden wird. Damit besteht die Gefahr, dass falsche Konstrukte erhoben wurden.
Bei der Wahl einer empirischen Forschungsmethode für Studien im Straßenverkehr muss au-
ßerdem beachtet werden, inwieweit sie die Fahraufgabe selbst und damit die Untersuchungs-
ergebnisse beeinflusst (Reaktivität). Die Beanspruchungserhebung durch die Ratingskalen
findet im Anschluss an die Versuchsfahrt statt und beeinflusst daher die Probanden und die
7 DISKUSSION DER EINGESETZTEN EVALUATIONSMETHODEN
186
Untersuchungsergebnisse nicht. Das Anbringen von Elektroden, wie sie z. B. für die Erfas-
sung des Hautleitwerts notwendig sind, ist für die Probanden unangenehm, so dass die Mes-
sung beanspruchend für die Versuchspersonen sein kann. Außerdem besteht die Gefahr der
Bewegungseinschränkung durch die Elektrodenkabel, was bei Untersuchungen im Straßen-
verkehr zu Sicherheitsgefährdungen führen kann. Bei dem von Barschdorff und Bauch (2005)
entwickelten Verfahren zur kontinuierlichen Erhebung des Blutdrucks, mit dem auch die
Herzfrequenz erfasst werden kann, erfolgt die Signalmessung über einen Brustgurt und einen
Ohrclip. Diese Methode ist für die Versuchspersonen nicht störend und führt nicht zu Bewe-
gungseinschränkungen, was eine hohe Akzeptanz der Methode bei den Probanden schafft.
Somit konnte mit der vorliegenden Arbeit die Anwendbarkeit dieses neuen Forschungsin-
struments für Evaluationsstudien im Kfz-Bereich erstmalig untersucht und bestätigt werden.
Für Beanspruchungsmessungen im Rahmen von Evaluationsstudien im Kfz wird daher emp-
fohlen, den Blutdruck und die Herzfrequenz als physiologische Parameter heranzuziehen und
auf die Ableitung des Hautleitwerts zu verzichten.
7.3 Konsequenzen für die Evaluation neuer Fahrerassistenz-
systeme
Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit lassen sich auf die Evaluation anderer, zukünftiger
Fahrerassistenzsysteme übertragen. Somit können hieraus Erkenntnisse für die Konzeptionie-
rung des Untersuchungsdesigns von Evaluationsstudien neuer FAS im Entwicklungsprozess
gewonnen werden.
Die durchgeführten Studien haben gezeigt, dass mit qualitativen Befragungsmethoden die
Strategien bei der Nutzung eines Fahrerassistenzsystems erfasst werden können. Je nach Fra-
gestellung können hierfür die in dieser Arbeit verwendete Variante des Lauten Denkens oder
eine Fragebogenerhebung im Anschluss an die Nutzung des Systems, beispielsweise im Rah-
men einer Versuchsfahrt, eingesetzt werden (vgl. Kap. 7.1, Tab. 7.1). Da die Variante des
Lauten Denkens keinen zusätzlichen Durchführungsaufwand benötigt, ist in der Regel eine
Kombination beider Methoden zu empfehlen.
Zur objektiven Erhebung der Nutzungsstrategien wurde die Methode der Blickbewegungs-
messung herangezogen. Diese Methode ist eine sehr gute Methode zur Erfassung der Nut-
zungsstrategien bei allen Fahrerassistenzsystemen, die eine visuelle Informationsaufnahme
benötigen. Obwohl der Einsatz der Blickbewegungsmessung einen sehr hohen Vorberei-
tungs-, Durchführungs- und Auswertungsaufwand bedeutet, ist die Anwendung dieser Me-
thode bei der Evaluation von neuen Systemen, bei denen bisher keine Kenntnisse über deren
Nutzung vorliegen, aus Sicherheitsgründen unerlässlich, da lange und häufige Blickabwen-
7.3 KONSEQUENZEN FÜR DIE EVALUATION NEUER FAHRERASSISTENZSYSTEME
187
dungen von der Straße zu Gefährdungen führen können. Für die Untersuchung nicht visuell
arbeitender FAS ist die Methode ungeeignet. Zur objektiven Erhebung der Nutzungsstrategien
dieser Systeme müssen daher andere empirische Methoden erprobt werden.
Die verwendeten empirischen Methoden zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung durch die
Nutzung eines neuen Fahrerassistenzsystems sind zur Evaluation aller Fahrerassistenzsysteme
geeignet. Soll das Konstrukt Komfort erfasst werden, können hierfür Methoden des Selbstre-
ports herangezogen werden. Mit diesen Methoden ist es auch möglich, Beanspruchungsände-
rungen im Rahmen eines Gewöhnungsprozesses an ein neues FAS zu erfassen. Physiologi-
sche Parameter wie beispielsweise Herzfrequenz und Blutdruck, mit denen der Diskomfort
erhoben werden kann, sind hierfür nicht geeignet, weil Biosignale von Faktoren wie Tages-
zeit, Temperatur etc. beeinflusst werden (Schandry, 1989) und somit ein Vergleich der Mess-
werte über mehrere Versuchsfahrten nicht möglich ist. Als geeignet hierfür erscheinen per-
formancebasierte Methoden, die als Indikator für die Fahrerbeanspruchung das Fahrverhalten
heranziehen (vgl. Kap. 3.2.2). Der Gewöhnungsprozess an ein neues System sollte sich in
einer Verbesserung der Fahrperformance, beispielsweise der Spurhaltung, widerspiegeln. Die-
se Methoden wurden im Rahmen der vorliegenden Arbeit aber nicht eingesetzt und erprobt.
Resümierend kann gesagt werden, dass für die Evaluation neuer Fahrerassistenzsysteme im
Entwicklungsprozess grundsätzlich eine Vielzahl empirischer Forschungsmethoden zur Ver-
fügung steht. Generelle Empfehlungen, welche Methoden verwendet werden sollen, sind aber
nicht möglich. Je nach Fragestellung und FAS muss eine Untersuchung mit spezifischen Me-
thoden konzeptioniert werden.
Bei der Evaluation von Fahrerassistenzsystemen werden häufig sehr schwer erfassbare hypo-
thetische Konstrukte wie Akzeptanz, Sicherheit und Beanspruchung betrachtet. Um geeignete
Indikatoren für die Erfassung dieser Konstrukte zu finden ist eine Operationalisierung not-
wendig. Die durchgeführten empirischen Studien haben gezeigt, dass teilweise auch Mehr-
fachoperationalisierungen notwendig sind. Nur durch die Kombination verschiedener Indika-
toren, die mit unterschiedlichen empirischen Methoden erhoben werden, können valide Er-
gebnisse erhalten werden.
Im konkreten Fall muss bei der Untersuchungsplanung anhand der Fragestellung entschieden
werden, welche Methode oder Methodenkombination angemessen ist. Hierfür ist vor dem
Hintergrund des Untersuchungsgegenstands immer auch eine Kosten-Nutzen-Abwägung not-
wendig. Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit helfen, bei der Konzeptionierung von Evalu-
ationsstudien neuentwickelter FAS Entscheidungen hinsichtlich der Methodenwahl zu treffen.
8 Zusammenfassung
Die vorliegende Arbeit untersuchte und bewertete die Eignung verschiedener empirischer
Forschungsmethoden für die Evaluation von Fahrerassistenzsystemen. Hierfür wurde bei-
spielhaft die Erfassung der Strategien und der Fahrerbeanspruchung bei der Nutzung eines
aktiven Infrarot-Nachtsichtsystems analysiert.
Mit Hilfe der eingesetzten Methoden des Selbstreports, der Fragebogenerhebung und einer
Variante des Lauten Denkens konnten die Nutzungsstrategien der Fahrer qualitativ erhoben
werden. Dagegen waren die geschlossenen Fragen des Fragebogens nicht geeignet, um Ver-
änderungen im Rahmen eines Gewöhnungsprozesses abzubilden. Hierfür konnten die offenen
Fragen der Nachbefragung und die Äußerungen der Fahrer während der Versuchsfahrten
herangezogen werden.
Mit der Methode der Blickbewegungsmessung war es möglich, die Strategien der Fahrer bei
der Nutzung eines aktiven Infrarot-Nachtsichtsystems quantitativ zu erfassen. Zur Beschrei-
bung der Nutzungsstrategien wurden die Parameter Blickabwendungszeit, Häufigkeit der
Blickzuwendung und situationsabhängige Nutzung herangezogen. Die definierten Parameter
konnten auch zur Beschreibung des Gewöhnungsprozesses an das neue Fahrerassistenzsystem
verwendet werden.
Die Resultate der Blickbewegungsmessung bestätigten die mit den Methoden des Selbstre-
ports erhobenen qualitativen Ergebnisse. Dagegen stimmten die mit den Methoden des Selbst-
reports erhaltenen quantitativen Nutzungsdaten nicht immer mit den objektiven Ergebnissen
der Blickbewegungsmessung überein. Die Probanden waren nur teilweise in der Lage, ihre
Nutzungsstrategien quantitativ richtig einzuschätzen. Somit ist bei einer quantitativen Analyse
der Nutzung eines visuell arbeitenden Fahrerassistenzsystems die Anwendung des Eye-
Trackings unverzichtbar. Sind qualitative Aussagen über Nutzungsstrategien ausreichend,
sollte bei Evaluationsstudien im Entwicklungsprozess aufgrund des sehr viel geringeren Vor-
bereitungs- und Durchführungsaufwandes auf Methoden des Selbstreports zurückgegriffen
werden.
In Evaluationsstudien im Entwicklungsprozess neuer Fahrerassistenzsysteme ist die Betrach-
tung der durch das System selbst induzierten Beanspruchung von großer Bedeutung, da diese
zu einer Sicherheitsgefährdung durch die Systemnutzung selbst führen kann. In einer Feldstu-
die wurde daher untersucht, ob der Einfluss der Nutzung eines aktiven Infrarot-
Nachtsichtsystems auf die Fahrerbeanspruchung durch die verwendeten empirischen Metho-
den erfasst werden kann.
8 ZUSAMMENFASSUNG
190
190
Zur Erhebung der Fahrerbeanspruchung wurden aus der Methodenkategorie Selbstreport die
Ratingskalen NASA-TLX und Anstrengungsskala herangezogen. Beide Skalen waren in der
Lage, den Komfort des Fahrers zu messen. Der mehrdimensionale NASA-TLX war besser zur
Differenzierung verschiedener Beanspruchungsniveaus geeignet als die eindimensionale An-
strengungsskala und wird daher für den Einsatz in Evaluationsstudien empfohlen.
Der physiologische Parameter Blutdruck wurde als Indikator für den Diskomfort genutzt. Da-
bei kam erstmalig in einer größeren Validierungsstudie sowie einer Feldstudie als Messin-
strument die von Barschdorff und Bauch (2005) neu entwickelte kontinuierliche Blutdruck-
messung zum Einsatz. Als Vergleichsparameter wurden die Herzfrequenz und der Hautleit-
wert erfasst. Es zeigte sich, dass mit Hilfe der kontinuierlichen Blutdruckmessung zwischen
verschiedenen Beanspruchungsniveaus unterschieden werden konnte und diese somit eine
geeignete Methode zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung darstellt. Ein großer Vorteil dieser
Methode ist die einfache, für den Probanden störungsfreie Ableitung des Biosignals. Da die
Herzfrequenz mit demselben Instrument erfasst werden kann, ist es sinnvoll, diese als Ver-
gleichsparameter aufzuzeichnen. Die Messung des Hautleitwerts als Parameter erbrachte kei-
ne zusätzlichen Informationen. Da für die Erhebung dieses Vergleichsparameters ein weiteres
Messinstrument benötigt wird und die Ableitung durch Sensoren an den Händen eine poten-
tielle Störung für den Fahrer bedeutet, sollte bei zukünftigen Evaluationsstudien auf eine Er-
fassung des Hautleitwerts verzichtet werden.
A Anhang
A.1 Empirische Studien zu Nutzungsstrategien
A.1.1 Fragebogen Studie 1
Proband: Fahrt: Datum:
Persönliche Angaben
(nur nach der ersten Versuchsfahrt)
Alter: ___ Jahre
Geschlecht: Weiblich
Männlich
Welches Fahrzeug fahren Sie momentan? Marke/Typ: ____________________
Baujahr: ________
Jährliche Fahrleistung: _______________ km
Wie gefällt Ihnen das System insgesamt?
sehr schlecht sehr gut
Wie gut waren für Sie die Darstellungen auf dem Display zu erkennen?
sehr schlecht sehr gut
A ANHANG
192
Ist die Sichtweite des Nachtsichtsystems ausreichend?
überhaupt nicht Ja, absolut
Gelingt es Ihnen, mit dem Nachtsichtsystem bei Blendung durch den Gegenverkehr die
eigene Fahrbahn besser einzusehen als ohne das System?
überhaupt nicht Ja, absolut
Hatten Sie das Gefühl eines Sicherheitsgewinns?
überhaupt nicht Ja, absolut
Konnten Sie mit dem System den Straßenverlauf besser erkennen?
überhaupt nicht sehr häufig
Konnten Sie durch das Nachtsichtsystem eine Gefahrensituation früher einschätzen?
überhaupt nicht sehr häufig
Falls Sie Gefahrensituationen früher einschätzen konnten, können Sie diese bitte kurz be-
schreiben?
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
Hat Sie das System während der Fahrt irritiert?
überhaupt nicht sehr häufig
A.1 EMPIRISCHE UNTERSUCHUNGEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
193
Wenn Sie das Fahren mit dem Nachtsichtsystem mit dem Fahren ohne das System ver-
gleichen, empfinden Sie das Fahren mit dem Nachtsichtsystem als weniger anstrengend
oder als anstrengender?
weniger anstrengen
d
anstrengender
genauso
anstrengend
Ist es durch das Nachtsichtsystem zu einer Gefährdung gekommen?
Ja
Nein
Falls ja, können Sie die Situation bitte kurz schildern?
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
Wie häufig würden Sie das System auf folgenden Straßentypen nutzen:
Auf der Autobahn
gar nicht sehr häufig
Auf der Landstraße
gar nicht sehr häufig
In geschlossenen Ortschaften
gar nicht sehr häufig
A ANHANG
194
In welchen Situationen würden Sie das System nutzen?
Ich würde bei schlechten Sichtverhältnissen ganze Streckenabschnitte nach Display
fahren.
Ich würde mir mit dem System in spezifischen Situationen (z. B. Blendung durch den
Gegenverkehr) punktuell Informationen einholen.
Ich würde das System überhaupt nicht nutzen.
Möchten Sie ein solches System zukünftig besitzen?
kein Interesse unbedingt
Wie viel würden Sie für ein optional angebotenes Nachtsichtsystem ausgeben?
______ EUR
Was gefällt Ihnen an dem System?
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
Was stört Sie an dem System und was könnte man besser machen?
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
A.1 EMPIRISCHE UNTERSUCHUNGEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
195
Ab der 2. Fahrt:
Haben Sie bei dieser Fahrt beim Umgang mit dem System eine Veränderung zur letzten
Fahrt bemerkt?
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
Gibt es sonst noch etwas, was Sie zu dem Thema anmerken möchten?
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
A ANHANG
196
A.1.2 Fragebogen Studie 2
Proband: Fahrt: Datum:
Bitte vergleichen Sie die eben absolvierte Nachtfahrt mit Nachtsichtsystem mit einer
Ihnen bekannten Nachtfahrt in Ihrem eigenen Pkw.
Hat sich das Nachtsichtsystem beim Fahren hilfreich gezeigt?
Ja
Nein
Wenn ja, in welchen Situationen? _______________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
Haben sich durch die Nutzung des Systems Nachteile für Sie ergeben?
Ja
Nein
Wenn ja, welche? ____________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
Wie häufig haben Sie das Nachtsichtsystem genutzt?
gar nicht ständig
A.1 EMPIRISCHE UNTERSUCHUNGEN ZU NUTZUNGSSTRATEGIEN
197
In welchen Fahrsituationen haben Sie das Nachtsichtsystem benutzt?
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
Hat sich die Nutzung des Nachtsichtsystems im Verlauf der Fahrt verändert?
Ja
Nein
Wenn ja, wie? _______________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
Ab der 2. Fahrt:
Hat sich die Nutzung des Nachtsichtsystems im Vergleich zu früheren Fahrten geän-
dert?
Ja
Nein
Wenn ja, wie? _______________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
Hat sich die Ablesezeit – die Zeit, die Sie tatsächlich benötigen, um die gewünschte In-
formation zu erhalten – während der Fahrt geändert?
Ja
Nein
Wenn ja, wie? _______________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
A ANHANG
198
War die Ablesezeit abhängig von der jeweiligen Verkehrssituation? Bitte bringen Sie die
vorhin genannten Situationen, in denen Sie das Nachtsichtsystem nutzten, in eine Rang-
reihe. Beginnen Sie mit der Situation, in der die Ablesezeit am kürzesten war.
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
War die Nutzung des Nachtsichtsystems – im Vergleich zum Fahren ohne das System –
anstrengend für Sie?
überhaupt nich
t
sehr anstrengend
Warum? ____________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
Hatten Sie das Gefühl eines Sicherheitsgewinns?
überhaupt nicht sehr hoher Gewinn
Warum? ____________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
Hatten Sie das Gefühl eines Komfortgewinns?
überhaupt nicht sehr hoher Gewinn
Warum? ____________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
Haben Sie noch sonstige Anmerkungen?
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
A.2 EMPIRISCHE UNTERSUCHUNGEN ZUR BEANSPRUCHUNG
199
A.2 Empirische Studien zur Beanspruchung
A.2.1 Fragebogen und Instruktion Studie 3
Proband: Datum:
Sehr geehrter Versuchsteilnehmer,
vielen Dank, dass Sie sich bereit erklärt haben an unserer Untersuchung teilzunehmen. Bevor
wir beginnen, brauchen wir aus statistischen Gründen einige Angaben zu Ihrer Person. Die
Auswertung Ihrer Daten erfolgt selbstverständlich anonym.
Persönliche Angaben
Alter: ___ Jahre
Geschlecht:
Weiblich
Männlich
Jährliche Fahrleistung: _______________ km
Wie lange sind Sie bereits im Besitz Ihres Führerscheins? _______________ Jahre
Treiben Sie regelmäßig Sport (mindestens 2 x pro Woche)?
Ja
Nein
A ANHANG
200
Konsumieren Sie Medikamente, die Ihren Blutdruck beeinflussen?
Ja
Nein
Wenn ja, welche Auswirkung auf Ihren Blutdruck haben die Medikamente?
Beruhigend
Anregend
Haben Sie Erfahrung mit Fahrsimulationen am Computer (z. B. „Need for Speed“)?
Ja
Nein
Wenn ja, wie häufig spielen Sie entsprechende Spiele am Computer? ________________
Instruktion
Ziel unserer Untersuchung ist es herauszufinden, wie stark Sie durch eine Fahraufgabe bean-
sprucht werden. Dazu werden Sie im Simulator zwei Mal eine vorgegebene Strecke fahren.
Während der Fahrt wird mit Hilfe eines Biosignalerfassungsgeräts Ihre Beanspruchung ge-
messen. Zusätzlich wird nach jeder Fahrt die von Ihnen empfundene Beanspruchung mit der
Hilfe von Beurteilungsskalen ermittelt.
Bevor die eigentlichen Versuchsfahrten beginnen, haben Sie jetzt Gelegenheit sich mit dem
Simulator vertraut zu machen. Hierzu sollen Sie zunächst ca. 10-15 Minuten lang auf einer
einfachen, kurzen Strecke Erfahrung mit dem System sammeln.
Die weiteren Instruktionen erhalten Sie direkt von der Versuchsleitung.
A.2 EMPIRISCHE UNTERSUCHUNGEN ZUR BEANSPRUCHUNG
201
A.2.2 NASA-TLX Studien 3 und 4
Proband: Fahrt: Datum:
Durchführung der Bewertung der subjektiven Beanspruchung
Ihre Erfahrungen während der Simulatorfahrt sollen mit sechs Beurteilungsskalen untersucht
werden. Bitte lesen Sie sich die Skalenbeschreibungen und die Skalenbeschriftungen sorgfäl-
tig durch. Wenn Sie Fragen zu den Skalen haben, stellen Sie diese bitte der Versuchsleitung.
Es ist sehr wichtig, dass Sie die Skalen richtig verstehen.
Bitte bewerten Sie die empfundene Beanspruchung jeder Teilbeanspruchung, indem Sie die
Skala an der Stelle markieren, die Ihren Beanspruchungsempfindungen entspricht.
Beispiel:
GERINGE HOHE
ANFORDERUNG ANFORDERUNG
X
A ANHANG
202
Beanspruchungshöhe
Bitte kreuzen Sie auf den Skalen an, welche Beanspruchungshöhe Sie durch die Simulator-
fahrt in der jeweiligen Teilbeanspruchung empfunden haben.
Geistige Anforderung
Wie viel geistige Anstrengung zur Informationsaufnahme und Informationsverarbeitung war
notwendig (z. B. Denken, Entscheidungen treffen, Erinnern, Hinsehen, Suchen)?
War die Aufgabe leicht oder anspruchsvoll, einfach oder komplex?
GERINGE HOHE
ANFORDERUNG ANFORDERUNG
Visuelle Anforderung
Wie viel visuelle Anstrengung war erforderlich?
Konnten Sie die notwendigen Informationen leicht und schnell erkennen? Oder mussten Sie sich sehr anstren-
gen, um die Informationen zu erhalten?
GERINGE HOHE
ANFORDERUNG ANFORDERUNG
Zeitliche Anforderung
Wie viel Zeitdruck empfanden Sie während der Fahrt?
War die Aufgabe langsam und gemächlich oder schnell und rasant?
GERINGE HOHE
ANFORDERUNG ANFORDERUNG
A.2 EMPIRISCHE UNTERSUCHUNGEN ZUR BEANSPRUCHUNG
203
Anstrengung
Wie hart mussten Sie arbeiten (mental und visuell), um Ihren Grad der Aufgabenerfüllung zu
erreichen?
GERINGE HOHE
ANSTRENGUNG ANSTRENGUNG
Frustration
Wie unsicher, entmutigt, irritiert, gestresst und verärgert (im Gegensatz zu sicher, bestätigt,
zufrieden, entspannt und selbstzufrieden) fühlten Sie sich während der Aufgabe?
GERINGE HOHE
FRUSTRATION FRUSTRATION
Ausführung
⇒
Bitte beachten Sie die im Gegensatz zu den anderen Teilbeanspruchungen
abweichende Skalenbeschriftung!
Was glauben Sie wie erfolgreich Sie darin waren, die gesetzte Aufgabe zu erfüllen?
Wie zufrieden waren Sie mit Ihrer Ausführung bei der Erfüllung dieser Aufgabe?
ERFOLGREICH NICHT ERFOLGREICH
A ANHANG
204
Gewichtung der subjektiven Beanspruchung
Nun erhalten Sie eine Reihe von Begriffspaaren der unterschiedlichen Teilbeanspruchungen,
z. B. Anstrengung versus geistige Anforderung, und sollen wählen, welcher dieser Begriffe
für Ihre empfundene Beanspruchung in der Fahraufgabe jeweils wichtiger war.
Wenn Sie diese Bewertung durchgeführt haben, können wir mit den Ergebnissen Ihre vorher
angegebenen Bewertungen gewichten, um dann ein Gesamtbeanspruchungsmaß zu erhalten.
Bitte wählen Sie sorgfältig aus und verwenden Sie die Beanspruchungsbegriffe so, wie Sie sie
während ihrer Skalenbewertung verwendet haben. Es gibt keine „richtigen“ oder „falschen“
Antworten, wir sind lediglich an Ihrer Meinung interessiert. Wenn Sie irgendwelche Fragen
haben, bitte stellen Sie sie.
A.2 EMPIRISCHE UNTERSUCHUNGEN ZUR BEANSPRUCHUNG
205
Vergleich der Beanspruchungsfaktoren
Hier werden jeweils zwei der sechs Beanspruchungen in unterschiedlichen Kombinationen
vorgestellt. Wählen Sie bitte die Beanspruchung jedes Paares, die den höheren Anteil an der
Gesamtbeanspruchung bei Ihrer Simulatorfahrt ausmacht.
Visuelle Anforderung Geistige Anforderung
Zeitliche Anforderung Geistige Anforderung
Ausführung Geistige Anforderung
Frustration Geistige Anforderung
Anstrengung Geistige Anforderung
Zeitliche Anforderung Visuelle Anforderung
Ausführung Visuelle Anforderung
Frustration Visuelle Anforderung
Anstrengung Visuelle Anforderung
Zeitliche Anforderung Ausführung
Zeitliche Anforderung Frustration
Zeitliche Anforderung Anstrengung
Ausführung Frustration
Ausführung Anstrengung
Anstrengung Frustration
A ANHANG
206
A.2.3 Anstrengungsskala Studien 3 und 4
Geben Sie bitte auf der untenstehenden senkrechten Linie an (mit einem Kreuzchen oder
Strich), wie anstrengend Sie die gerade bearbeitete Aufgabe empfunden haben.
ausserordentlich anstrengend
einigermassen anstrengend
kaum anstrengend
0
40
80
120
160
200
180
220
140
100
60
20
etwas anstrengend
sehr stark anstrengend
stark anstrengend
ziemlich anstrengend
Vielen Dank für Ihre Teilnahme an der Untersuchung!
A.2 EMPIRISCHE UNTERSUCHUNGEN ZUR BEANSPRUCHUNG
207
A.2.4 Fragebogen Persönliche Angaben und Instruktion Studie 4
Proband: Datum:
Persönliche Angaben
Alter: ___ Jahre
Geschlecht:
Weiblich
Männlich
Wie lange sind Sie bereits im Besitz Ihres Führerscheins? _______________ Jahre
Jährliche Fahrleistung: _______________ km
Treiben Sie regelmäßig Sport (mindestens 2 x pro Woche)?
Ja
Nein
Konsumieren Sie Medikamente, die Ihren Blutdruck beeinflussen?
Ja
Nein
A ANHANG
208
Wenn ja, welche Auswirkung auf Ihren Blutdruck haben die Medikamente?
Beruhigend
Anregend
Welches Fahrzeug fahren Sie momentan? Marke/Typ: _____________________
Sind Sie schon einmal Automatikgetriebe gefahren?
Ja
Nein
Verfügt Ihr Fahrzeug über ein Display (z. B. ein Navigationsdisplay)?
Ja
Nein
Wenn ja, wie häufig nutzen Sie dies?
Bitte beurteilen Sie Ihre Nutzungshäufigkeit auf der folgenden sechsstufigen Skala:
gar nicht sehr häufig
A.2 EMPIRISCHE UNTERSUCHUNGEN ZUR BEANSPRUCHUNG
209
Haben Sie schon Erfahrungen mit einem Nachtsichtsystem gemacht?
Ja
Nein
Wenn ja, welche?
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
___________________________________________________________________________
Instruktion
Ziel unserer Untersuchung ist es herauszufinden, wie stark Sie durch eine Fahraufgabe bean-
sprucht werden. Dazu werden Sie eine Versuchsstrecke mit einem PKW fahren. Während der
Fahrt wird mit Hilfe eines Biosignalerfassungsgerätes Ihre Beanspruchung gemessen. Zusätz-
lich wird nach jeder Fahrt die von Ihnen empfundene Beanspruchung mit der Hilfe von Beur-
teilungsskalen ermittelt.
Bevor die eigentlichen Versuchsfahrten beginnen, haben Sie jetzt Gelegenheit sich mit dem
Fahrzeug vertraut zu machen. Hierzu absolvieren Sie eine Übungsfahrt.
Die weiteren Instruktionen erhalten Sie direkt von der Versuchsleitung.
A ANHANG
210
A.2.5 Fragebogen Nutzung Nachtsichtsystem Studie 4
Proband: Datum:
Haben Sie das Nachtsichtsystem während der Fahrt genutzt?
Ja
Nein
Falls ja, in welchen Situationen?
Um Hindernisse besser zu erkennen
Um den Straßenverlauf besser einsehen zu können
Um frühzeitig zu erkennen, wann/wo ich abbiegen muss
Aus Neugierde
Sonstige: ______________________________________
Wie häufig haben Sie das Nachtsichtsystem ungefähr während der Fahrt genutzt?
Weniger als 5 Mal
5-10 Mal
Häufiger als 10 Mal
A.2 EMPIRISCHE UNTERSUCHUNGEN ZUR BEANSPRUCHUNG
211
Wie haben Sie das Nachtsichtsystem während der Fahrt genutzt?
Ich musste länger auf das Display schauen, als dies mit meinem üblichen Sicherheitsbe-
dürfnis im normalen Straßenverkehr vereinbar wäre.
Um genug erkennen zu können, hätte ich länger auf das Display schauen müssen, habe
dies aber nicht getan, da es mir zu unsicher erschien.
Ich hatte keine derartigen Probleme und konnte binnen kürzester Zeit alle für mich rele-
vanten Details auf dem Display erkennen.
Literaturverzeichnis
Anderson, J. R. (2000). Kognitive Psychologie. Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag.
Atteslander, P. (1995). Methoden der empirischen Sozialforschung. Berlin: de Gruyter.
Barham, P., Oxley, P., Ayala, B. (1998). Evaluation of the human factors implications of Jag-
uar’s first prototype near infrared night vision system. In A. G. Gale (Ed.), Vision in Vehicles
VI (pp. 177-185). Amsterdam: Elsevier.
Barham, P., Oxley, P., Thompson, C., Fish, D. & Rio, A. (1999). Jaguar cars’ near infrared
night vision system – overview of human factors research to date. In A. G. Gale (Ed.), Vision
in Vehicles VII (pp. 21-31). Amsterdam: Elsevier.
Barham, P. (2001). The effect of an infrared vision support system on driver behaviour. In
D. Harris (Ed.), Aerospace and transportation systems. International Conference on Engi-
neering Psychology and Cognitive Ergonomics (pp. 407-413). Aldershot: Ashgate.
Barschdorff, D. & Bauch, C. (2005). Diagnostics of the human circulatory system: High reso-
lution beat-to-beat measurement of systolic blood pressure using personalized model. Pro-
ceedings 10th IMEKO TC10 International Conference on Technical Diagnostics, Budapest,
Hungary, 9-10 June (pp. 103-108).
Bartenwerfer, H. (1969). Einige praktische Konsequenzen aus der Aktivierungstheorie. Zeit-
schrift für experimentelle und angewandte Psychologie, 16, 195-222.
Bartmann, A. (1995). Zur Erfassung von kognitiver Beanspruchung beim Führen von Kraft-
fahrzeugen – Eine Feldstudie. Aachen: Shaker Verlag.
Bauch, C. & Barschdorff, D. (2006). Continuous Blood Pressure Measurements in Stress
Situations. Proceedings of the 2nd International Workshop on Biosignal Processing and
Classification – BPC 2006, Setubal, Portugal, 1-2 August, 2006 (pp. 126-134).
Belz, J., Höver, N., Mühlenberg, M., Nitsche, B. & Seubert, T. (2004). Fahrerassistenz im
Spannungsfeld zwischen Komfort- und Sicherheitsanforderungen. VDI-Berichte 1864. Integ-
rierte Sicherheit und Fahrerassistenzsysteme (S. 441-468). Düsseldorf: VDI Verlag.
Bengler, K., Praxenthaler, M., Theofanou, D. & Eckstein, L. (2004). Investigation of Visual
Demand in Different Simulators within the ADAM Projekt. DSC 2004 (pp. 91-104). Paris,
France, 08.-10. September 2004.
Bertholomäi, G., Becker, O., Schneider, W. & Walter, W. (1990). Ergonomische Bewertung
der Ablesbarkeit digitaler Instrumente bei verschiedenen Lichtverhältnissen. In H. Derkum
(Hrsg.), Sicht und Sicherheit im Straßenverkehr – Beiträge zur interdisziplinären Diskussion
(S. 153-170). Aachen: Verlag TÜV Rheinland.
LITERATURVERZEICHNIS
214
Bielaczek, C. (1999). Die Auswirkung der aktiven Fahrerbeeinflussung auf die Fahrsicherheit.
Automobiltechnische Zeitschrift, 101 (9), 714-724.
Blaauw, G. J. (1982). Driving Experience and Task Demands in Simulator and Instrumented
Car: A Validation Study. Human Factors, 24 (4), 473-486.
Blana, E. & Golias, J. (1999). Behavioural Validation of a Fixed-Base Simulator. DSC 1999
(pp. 227-240). Paris, France, 07.-08. Juli 1999.
Blanco, M., Hankey, J. M. & Dingus, T. A. (2001). Evaluating New Technologies to enhance
night vision by looking at detection and recognition distances of non-motorists and objects. In
Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society 45th annual meeting, 1612-1616.
Bortz, J. & Döring, N. (1995). Forschungsmethoden und Evaluation. Berlin: Springer.
Boucsein, W. (1988). Elektrodermale Aktivität: Grundlagen, Methoden und Anwendungen.
Berlin: Springer.
Brookhuis, K. A., de Vries, G. & De Waard, D. (1991). The effects of mobile telephoning on
driving performance. Accident Analysis & Prevention, 23 (4), 309-316.
Brookhuis, K. A., de Waard, D. & Mulder, B. (1994). Measuring driving performance by car-
following in traffic. Ergonomics, 37 (3), 427-434.
Bubb, H. (2002). Umsetzung psychologischer Forschungsergebnisse in die ergonomische
Gestaltung von Fahrerassistenzsystemen. Zeitschrift für Verkehrssicherheit, 48, 8-15.
Bubb, H. (2003a). Komfort und Diskomfort – Definition und Überblick. Ergonomie Aktuell,
4, 5-8.
Bubb, H. (2003b). Wie viele Probanden braucht man für allgemeine Erkenntnisse aus Fahr-
versuchen. In K. Landau & H. Winner (Hrsg.), Fahrversuche mit Probanden – Nutzwert und
Risiko. Darmstädter Kolloquium Mensch und Fahrzeug, Technische Universität Darmstadt,
3./4. April 2003 (S. 26-39). Düsseldorf: VDI Verlag.
Byers, J. C., Bittner, A. C. Jr., & Hill, S. G. (1989). Traditional and raw task load index
(TLX) correlations: Are paired comparisons necessary? In: A. Mital (Ed.), Advances in Indus-
trial Ergonomics and Safety I (pp. 481-485). London: Taylor & Francis.
Caplan, S. (1990). Using focus group methodology for ergonomic design. Ergonomics, 33 (5),
527-533.
Carter, C. J. & Laya, O. (1998). Drivers’ visual search in a field situation and in a driving
simulator. In A. G. Gale (Ed.), Vision in Vehicles VI (pp 21-31). Amsterdam: Elsevier.
Casali, J. G. & Wierwille, W. W. (1983). A Comparison of Rating Scale, Secondary-Task,
Physiological, and Primary-Task Workload Estimation Techniques in a Simulated Flight Task
Emphasizing Communications Load. Human Factors, 25 (6), 623-641.
LITERATURVERZEICHNIS
215
Chanton, O., Sauvage, J., Kassaagi, M., Coratte, J.-F. (2002). Study of Car Loss of Control: a
Comparison Between an Experiment on the Dynamic Simulator of Renault and a Test Track
Study. DSC 2002 (pp. 213-225). Paris, France, 11.-13. September 2002.
Charles River Associates Inc. (1998). Consumer acceptance of automotive crash avoidance
devices – A report of qualitative research. Interim Report Boston: US Department of Trans-
portation (http://www.itsdocs.fhwa.dot.gov/JPODOCS/REPTS_TE/5264.pdf).
Cnossen, F., Rothengatter, T. & Meijman, T. (2000). Strategic changes in task performance in
simulated car driving as an adaptive response to task demand. Transportation Research
Part F, 3, 123-140.
Crundall, D. & Underwood, G. (1997). Concurrent Verbalisation during Drivers’ Visual
Search and Hazard Perception. In T. Rothengatter & E. C. Vaya (Eds.), Traffic and Transport
Psychology: Theory and Application (pp. 121-135). Amsterdam: Pergamon.
Delorme, D. & Marin-Lamellet, C. (1999). Integration of field observation and driving simu-
lator experimentation: an application to the study of drivers’ psychological mechanisms.
DSC 1999 (pp. 213-226). Paris, France, 07.-08. Juli 1999.
De Waard, D. (1996). The measurement of drivers’ mental workload. PhD Thesis, University
of Groningen. Haren: University of Groningen, Traffic Research Centre.
De Waard, D. (1997) & Brookhuis, Karel A. (1997). On The Measurement Of Driver Mental
Workload. In T. Rothengatter & E. C. Vaya (Eds.), Traffic and Transport Psychology: Theory
and Application (pp. 161-171). Amsterdam: Pergamon.
Dewar, R. E. (1988). In-vehicle information and driver overload. International journal of ve-
hicle design, 9, 557-564.
Diem, C. (2005). Blickverhalten von Kraftfahrern im dynamischen Straßenverkehr. München:
Utz.
DIN EN ISO 10075-1 Ergonomische Grundlagen bezüglich psychischer Arbeitsbelastung –
Teil 1: Allgemeines und Begriffe (2005). In DIN Deutsches Institut für Normung e. V.
(Hrsg.), Anwendung von Ergonomie Normen bei der Gestaltung von Maschinen. DIN Ta-
schenbuch 352. Berlin: Beuth Verlag GmbH.
Dingus. T. A., Hulse, M. C., Mollenhauer, M. A., Fleischman, R. N., McGehee, D. V. & Ma-
nakkal, N. (1997). Effects of Age, System Experience, and Navigation Technique on Driving
with an Advanced Traveler Information System. Human Factors, 39 (2), 177-199.
Duncan, B. (1998). Calibration Trials OF TRL Driving Simulator. In A. G. Gale (Ed.), Vision
in Vehicles VI (pp. 105-113). Amsterdam: Elsevier.
Eilers, K., Nachreiner, F. & Hänecke, K. (1986). Entwicklung und Überprüfung einer Skala
zur Erfassung subjektiv erlebter Anstrengung. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, 40 (12 NF)
(4), 215-224.
LITERATURVERZEICHNIS
216
Engeln, A. (2003). Qualität und Quantität der Ergebnisse aus Fahrversuchen am Beispiel des
Projekts Seneca. In K. Landau & H. Winner (Hrsg.), Fahrversuche mit Probanden – Nutzwert
und Risiko. Darmstädter Kolloquium Mensch und Fahrzeug, Technische Universität Darm-
stadt, 3./4. April 2003 (S. 56-77). Düsseldorf: VDI Verlag.
Engeln, A., König, W. & Wittig, T. (2004). Seneca: Evaluation einer Sprachbedienung im
Kfz. In B. Schlag (Hrsg.), Verkehrspsychologie: Mobilität – Sicherheit – Fahrerassistenz
(S. 171-183). Lengerich: Pabst Science Publishers.
Engstöm, J., Johansson, E. & Östlund, J. (2005). Effects of visual and cognitive load in real
and simulated motorway driving. Transportation Research Part F, 8, 97-120.
Ericsson, K. A. & Simon, H. A. (1993). Protocol analysis: verbal reports as data. Cam-
bridge: A Bradford Book.
Fairclough, S. & Maternaghan, M. (1993). Changes in drivers’ visual behaviour due to the
introduction of complex versus simple route navigation information. In D. Brogan, A. G. Gale
& K. Carr (Eds.), Visual Search 2 – Proceedings of the 2nd International Conference on Vis-
ual Search (pp. 419-431). London: Taylor & Francis.
Färber, B. (1993). Determining information needs of the driver. In A. Parks & S. Franzén
(Eds.), Driving future vehicles. London: Taylor & Francis.
Färber, B. & Färber, B. (2004). Mehr Verkehrssicherheit durch intelligente Steuerung von
Telematik-Systemen? In B. Schlag (Hrsg.), Verkehrspsychologie: Mobilität – Sicherheit –
Fahrerassistenz (S. 317-333). Lengerich: Pabst Science Publishers.
Farmer, E. & Brownson, A. (2003). Review of Workload measurement, Analysis and Interpre-
tation Methods. European Organisation for the safety of air navigation (http://www.eurocon-
trol.int/integra/gallery/content/public/documents/expt_def_wp2_final.pdf).
Fastenmeier, W. (2005). Das Fahrverhalten in Kreuzungen: Welche Fehler begehen ältere
Autofahrer. Vortrag auf dem deutschen Psychologentag, 10.-12.11.2005 in Potsdam
(http://www.mensch-verkehr-umwelt.de/Downloads%20Alert/bdp2005_Fastenmeier.pdf).
Felnémenti, A. & Boon-Heckel, U. (1985). Belastungsuntersuchung an Salzburger Busfah-
rern. Zeitschrift für Verkehrssicherheit, 31 (1), 16-21.
Fengler, U. (1972). Untersuchung über die physische Belastung von Kraftfahrern durch hohe
Geschwindigkeiten. Unveröffentlichte Dissertation, Johann Wolfgang Goethe-Universität
Frankfurt am Main.
Föckeler, W. (1988). Messung und Interpretation individueller Hautwiderstandssignale von
Autofahrern. Unveröffentlichte Dissertation, Universität-Gesamthochschule Paderborn.
Frieling, E. & Sonntag, K. (1987). Lehrbuch Arbeitspsychologie. Bern: Huber.
LITERATURVERZEICHNIS
217
Gale, A. (1997). Drivers’ Visual Search of In-Vehicle Infomatic Devices. In T. Rothengatter
& E.C. Vaya (Eds.), Traffic and Transport Psychology: Theory and Application (pp. 208-
214). Amsterdam: Pergamon.
Galley, N. (1993). Traffic relevant behavior monitored by the electrooculogram (EOG) as a
psychophysical measuring instrument. In A. G. Gale. (Ed.), Vision in Vehicles IV (pp. 189-
196). Amsterdam: Elsevier.
Gelau, C., Keinath, A., Baumann, M., Bengler, K. & Krems, J. F. (1999). Die Okklusions-
methode als Verfahren zur Bewertung von visuellen Displaydarstellungen in Kraftfahrzeugen.
Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, 53, 41-57.
Gelau, C. (2004). Fahrerablenkung durch Informations- und Kommunikationssysteme im
Fahrzeug: Auswirkungen auf das Fahrverhalten und die Verkehrssicherheit. In B. Schlag
(Hrsg.), Verkehrspsychologie: Mobilität – Sicherheit – Fahrerassistenz (S. 297-316). Lenge-
rich: Pabst Science Publishers.
Gish, K. W., Staplin, L. & Perel, M. (1999). Human factors issues related to use of vision
enhancement systems. Transportation research record 1694, 1-9.
Green, P. (1993). Measures and Methods used to assess the safety and usability of driver in-
formation systems (UMTRI-93-12). Ann Arbor: University of Michigan Transportation Re-
search Institute.
Gruber, G., Scheuch, K., Reuschel, I., Schreinicke, G., Schmidt, B. & Hentschel, E. (1986).
Parameter der akralen Vasomotorik – sensible Beanspruchungsvariablen unter psychischer
Belastung. Zeitschrift für die gesamte innere Medizin und ihre Grenzgebiete, 41 (6), 177-179.
Hankins, T. C. & Wilson, G. F. (1998). A Comparison of Heart Rate, Eye Activity, EEG and
Subjective Measures of Pilot Mental Workload During Flight. Aviation, Space, and Environ-
mental Medicine, 69 (4), 360-367.
Hargutt, V. & Krüger, H.-P. (2001). Die Gefahr der Unterforderung? Selbstregulation der
Aktivierung in der Fahrsimulation. VDI-Berichte 1613. Der Fahrer im 21. Jahrhundert
(S. 33-48). Düsseldorf: VDI Verlag.
Harms, L. (1991). Variation in drivers’ cognitive load. Effects of driving through village areas
and rural junctions. Ergonomics, 34, (2), 151-160.
Harms, L. & Patten, C. (2003). Peripheral detection as a measure of driver distraction. A
study of memory-based versus system-based navigation in a built-up area. Transportation
Research Part F, 6, 23-36.
Hart, S. G. & Staveland, L. E. (1988). Development of NASA-TLX (Task Load Index): Re-
sults of empirical and theoretical research. In P. A. Handcock & N. Meshlcati (Eds.), Ad-
vances in psychology: human mental workload (pp. 139-183). Amsterdam: Elsevier.
LITERATURVERZEICHNIS
218
Hatakka, M., Keskinen, E., Katika, A. & Laapotti, S. (1997). Self-Reported Driving Habits
Are Valid Predictors Of Violations And Accidents. In T. Rothengatter & E. C. Vaya (Eds.),
Traffic and Transport Psychology: Theory and Application (pp. 295-303). Amsterdam: Per-
gamon.
Heck, H., Rost, R. & Hollmann, W. (1984). Normwerte des arteriellen Blutdruckverhaltens
während fahrradergometrischer Belastung. In M. Anlauf & K. D. Bock (Hrsg.), Blutdruck
unter körperlicher Belastung (S. 49-62). Darmstadt: Steinkopff Verlag.
Heinrich, H. C. (1987). Aspekte der visuellen Wahrnehmung im Straßenverkehr. Zeitschrift
für Verkehrssicherheit, 33 (1), 42-45.
Helander, M. (1977). Vehicle control and driving experience: A psychophysiological appro-
ach. Zeitschrift für Verkehrssicherheit, 23 (1), 6-10.
Helander, M. (1978). Applicability of Drivers’ Electrodermal Response to the Design of the
Traffic Environment. Journal of Applied Psychology, 63 (4), 481-488.
Helander, M. G. & Zhang, L. (1997). Field Studies of comfort und discomfort in sitting.
Ergonomics, 40 (9), 895-915.
Helander, M. G. (2003). Forget about ergonomics in chair design? Focus on aesthetics and
comfort! Ergonomics, 46 (13-14), 1306-1319.
Hendy, K. C., Hamilton, K. M. & Landry, L. N. (1993). Measuring Subjective Workload:
When Is One Scale Better Than Many? Human Factors, 35 (4), 579-601.
Hering, K. (1999). Situationsabhängiges Verfahren zur standardisierten Messung der kogniti-
ven Beanspruchung im Straßenverkehr: Literaturübersicht im Straßenverkehr. Aachen: Sha-
ker Verlag.
Heß, M. (2005). Bewertung von HMI-Konzepten in der Mercedes-Benz PKW-Entwicklung.
CTI Fachkonferenz Innovative Bedienkonzepte im Fahrzeug-Human-Machine-Interface be-
nutzerfreundlich gestalten, Stuttgart 26.-28.09.2005.
Hicks, T. G. & Wierwille, W. W. (1979). Comparison of Five Mental Workload Assessment
Procedures in a Moving-base Driving Simulator. Human Factors, 21 (2), 129-143.
Hill, S., Iavecchia, H. P., Byers, J., Bittner, A. C., Zaklad, A. L. & Christ, R. E. (1992). Com-
parison of Four Subjective Workload Rating Scales. Human Factors, 34 (4), 429-439.
Hills, B. L. (1980). Vision, visibility, and perception in driving. Perception, 9, 183-216.
Hoedemaeker, M. & Brookhuis, K. A. (1998). Behavioural adaptation to driving with an
adaptive cruise control (ACC). Transportation Research Part F, 1, 95-106.
Hoeppe, E. (2004). Wohin sehen Radfahrer in Knoten? Konfliktpunktwahrnehmung von Rad-
fahrern. In B. Schlag (Hrsg.), Verkehrspsychologie: Mobilität – Sicherheit – Fahrerassistenz
(S. 281-296). Lengerich: Pabst Science Publishers.
LITERATURVERZEICHNIS
219
Hoffmann, S., Krüger, H.-P. & Buld, S. (2003). Vermeidung von Simulator Sickness anhand
eines Trainings zur Gewöhnung an die Fahrsimulation. VDI-Berichte 1745, Simulation – Mo-
bilität virtuell gestalten (S. 385-404). Düsseldorf: VDI Verlag.
Hoffmann, S. & Buld, S. (2006). Darstellung und Evaluation eines Trainings zum Fahren in
der Fahrsimulation. VDI-Berichte 1960, Integrierte Sicherheit und Fahrerassistenzsystem
(S. 113-132). Düsseldorf: VDI Verlag.
Hogema, J. H., van Arem, B., Smulders, S. A. & Coëmet, M. J. (1997). Modelling Changes In
Driving Behaviour: On The Effects Of Autonomous Intelligent Cruise Control. In
T. Rothengatter & E. C. Vaya (Eds.), Traffic and Transport Psychology: Theory and Applica-
tion (pp. 238-246). Amsterdam: Pergamon.
Hollnagel, E. & Källhammer, J.-E. (2003). Effects of a night vision enhancement system
(NVES) on driving: Results from a simulator study. Proceedings of the Second International
Driving Symposium on Human Factors in Driver Assessment Training and Vehicle Design,
2002. Park City, Utah.
Illigens, M. (2005). Psychophysiologische Untersuchungen zur Fahrerbeanspruchung im
Kraftfahrzeug. Unveröffentlichte Diplomarbeit, Universität Wuppertal.
Jahn, G., Oehme, A., Rösler, D. & Krems, J. F. (2004). Kompetenzerwerb im Umgang mit
Fahrerassistenzsystemen. Bergisch Gladbach: Bundesanstalt für Straßenwesen.
Jahn, G., Oehme, A., Krems, J. F. & Gelau, C. (2005). Peripheral detection as a workload
measure in driving: Effects of traffic complexity and route guidance system use in driving
study. Transportation Research Part F, 8, 255-275.
Johanssen, G., Moray, N., Pew, R., Rasmussen, J., Sanders, A. & Wickens, C. (1979). Final
Report of Experimental Psychology Group. In N. Moray (1979), Mental workload. Its Theory
and measurement. Proceedings of the NATO Symposium on Theory and Measurement of
Mental Workload (pp. 101-114). New York: Plenum Press.
Jamson, H. (1999). Curve negotiation in the Leeds Driving Simulator: a validation Study.
DSC 1999 (pp. 241-249). Paris, France, 07.-08. Juli 1999.
Jordan, P. W. & Johnson, Graham I. (1993). Exploring Mental Workload via TLX: The case
of Operating a Car Stereo whilst Driving. In A. G. Gale (Ed.), Vision in Vehicles IV (pp. 255-
262). Amsterdam: Elsevier.
Kiefer, R. J. (1995). Human Factors issues surrounding an automotive vision enhancement
system. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics society, 39th annual meeting,
Volume 2. Oktober 9-13, 1995 (1097-1102). San Diego.
Klapper, S., Kyle, R., Nicklin, R. & Kormos, A. (o. J.). Night Vision – Changing the Way We
Drive. Raytheon Commercial Electronics.
Klebelsberg, D. (1982). Verkehrspsychologie. Berlin, Heidelberg, New York: Springer.
LITERATURVERZEICHNIS
220
Knappe, G., Keinath, A. & Meinecke, C. (2006). Empfehlungen für die Bestimmung der
Spurhaltegüte im Kontext der Fahrsimulation. MMI-Interaktiv, 11, 3-13, http://useworld.net.
Koornstra, M. (1993). Safety relevance of vision research and theory. In A. G. Gale (Ed.),
Vision in Vehicles IV (pp. 3-13). Amsterdam: Elsevier.
Kostka, M., Dahmen-Zimmer, K., Piechulla, W. & Zimmer, A. C. (2001). Fehlerbeobachtung
durch Experten. Eine Methode zur Evaluierung von Belastung und Ablenkung des Fahrers. In
A. C. Zimmer & K. Lange, K. et al. (Hrsg.), Experimentelle Psychologie im Spannungsfeld
von Grundlagenforschung und Anwendung. Proceedings 43. Tagung experimentell arbeiten-
der Psychologen (CD-ROM). Regensburg: Universitätsbibliothek (http://www.psychologie.
uni-wuerzburg.de/methoden/texte/2001_kostka_fehler.pdf).
Krems, J. F., Keinath, A., Baumann, M. & Jahn, G. (2004). Die Okklusionsmethode: Ein ein-
faches und valides Verfahren zur Bewertung der visuellen Beanspruchung zur Bewertung
einer Zweitaufgabe? In B. Schlag (Hrsg.), Verkehrspsychologie: Mobilität – Sicherheit – Fah-
rerassistenz (S. 336-349). Lengerich: Pabst Science Publishers.
Küting, H. J. (1976). Belastung und Beanspruchung des Kraftfahrers – Literaturübersicht.
Forschungsbericht der Bundesanstalt für Straßenwesen, Bereich Unfallforschung.
Lachenmayr, B. J. (1995). Sehen und gesehen werden: Sicher unterwegs im Straßenverkehr.
Aachen: Shaker.
Labiale, G. (1996). Complexity of In-car Visual Messages and Drivers’ Performances. In
A. G. Gale (Ed.), Vision in Vehicles V (pp. 187-194). Amsterdam: Elsevier.
Lamnek, S. (1998). Gruppendiskussion: Theorie und Praxis. Weinheim: Psychologie Verlags
Union.
Landau, K., Abendroth, B., Meyer, O. & Ackert, H. (2003). MEPEF – Methoden zur polygra-
phischen Erfassung des Fahrerverhaltens. In K. Landau & H. Winner (Hrsg.), Fahrversuche
mit Probanden – Nutzwert und Risiko. Darmstädter Kolloquium Mensch und Fahrzeug,
Technische Universität Darmstadt, 3./4. April 2003 (S. 40-65). Düsseldorf: VDI Verlag.
Lansdown, T. C. (1997). Visual Allocation and the Availability of Driver Information. In
T. Rothengatter & E. C. Vaya (Eds.), Traffic and Transport Psychology: Theory and Applica-
tion (pp. 215-223). Amsterdam: Pergamon.
Lansdown, T. C. & Fowkes, M. (1998). An Investigation into the Utility of Various Metrics
for the Evaluation of Driver Information Systems. In A. G. Gale (Ed.), Vision in Vehicles VI
(pp. 215-224). Amsterdam: Elsevier.
Lansdown, T. C., Parkes, A. M., Fowkes, M. & Comte, S. (1999). Visual Allocation of Expert
und Novice Drivers. In A. G. Gale (Ed.), Vision in Vehicles VII (pp. 393-402). Amsterdam:
Elsevier.
LITERATURVERZEICHNIS
221
Lansdown, T., Brook-Carter, N. & Kersloot, T. (2004). Distraction from multiple in-vehicle
secondary tasks: vehicle performance and mental workload implications. Ergonomics, 47 (1),
91-104.
Lerner, M., Albrecht, M. & Evers, C. (2005). Das Unfallgeschehen bei Nacht. Berichte der
Bundesanstalt für Straßenwesen, Heft M 172, Bremerhaven: Wirtschaftsverlag NW.
Locher, J. & Völker, S. (2004). The influence of vehicle beam patterns on safety and accep-
tance. In Lighting SP 1875 (pp. 227-231). SAE World Congress, Detroit.
Locher, J., Völker, S., Bierleutgeb, G. & Kleinkes, M. (2003). Night Vision: Erhöhung der
Verkehrssicherheit durch Infrarot-Nachtsichtsysteme. Optische Technologien in der Fahr-
zeugtechnik. VDI-Berichte 1731. Optische Technologien in der Fahrzeugtechnik (S. 173-
183). Düsseldorf: VDI Verlag.
Lunenfeld, H. & Stephens, B. W. (1991). Human Factors Considerations in the Development
of an IVHS System. In Institute of Transportation Engineers Sixty-First Annual Meeting,
Compendium of technical papers (pp. 120-124). Washington.
Lympius, D. (2000). Kardiovaskuläre Reaktivität bei Ruhe und Belastung am Tage im Ver-
gleich zum Ausmaß der obstruktiven Schlafapnoe. Unveröffentlichte Dissertation, Philipps-
Universität Marburg.
Macdonald, W. A. & Hoffmann, E. R. (1980). Review of Relationships Between Steering
Wheel Reversal Rate and Driving. Human Factors, 22 (6), 733-739.
Mahlke, S., Rösler, D., Seifert, K., Krems, J. F. & Thüring, M. (2007). Evaluation of six night
vision enhancement systems: Qualitative und quantitative support for intelligent image proc-
essing. Human Factors, 49, 518-531.
Mariani, M. & Andreone, L. (2003). User Requirements and Customer Benefit Analysis in the
Design of a Novel Driver Support System for Night Vision. In C. Stephanidis & J. Jacko
(Eds.), Human-Computer Interaction: Theory and Practice (Part II) (pp. 163-167). Mahway:
Erlbaum.
Manzey, D. (1998). Psychophysiologie mentaler Beanspruchung. In F. Rösler (Hrsg.), Ergeb-
nisse und Anwendungen der Psychophysiologie (Enzyklopädie der Psychologie: Themenbe-
reich C, Theorie und Forschung: Serie 1, Biologische Psychologie; 5 ) (S. 799-864). Göttin-
gen: Hogrefe.
Martens, M. H. & van Winsum, W. (2000). Measuring distraction: the peripheral detection
task. Soesterberg: TNO Human Factors (http://www-nrd.nhtsa.dot.gov/departments/nrd-
13/driver-distraction/PDF/34.PDF).
Mayring, P. (1996). Einführung in die qualitative Sozialforschung: Eine Anleitung zu qualita-
tivem Denken. Weinheim: Psychologie Verlags Union.
LITERATURVERZEICHNIS
222
Mayser, C., Piechulla, W., Weiss, K.-E. & König, W. (2003). Driver workload monitoring. In
H. Strasser, K. Kluth, H. Rausch & H. Bubb (Eds.), Quality of Work and Products in Enter-
prises of the Future. Proceedings of the 50th-Anniversary Conference of the GfA and the XVII
Annual ISOES Conference in Munich, 07.-09. Mai 2003 (pp. 41-44). Stuttgart: Ergonomia.
McLean, J. R. & Hoffmann, E. R. (1975). Steering Reversals as a Measure of Driver Per-
formance and Steering Task Difficulty. Human Factors, 17 (3), 248-256.
Meitzler, T., Lane, K., Bryk, D., Sohn, E. J., Jusela, D., Ebenstein, S. et al. (2001). Eyetracker
analysis of fixation points using an IR HUD in an automobile. International Journal Vehicle
Design (Special Issue), 26 (4), 374-384.
Metker, T. (1997). Visuelle Informationsaufnahme älterer Autofahrerinnen und Autofahrer.
Münster: Lit.
Mourant, R. R. (1972). Strategies of Visual Search by Novice and Experienced Drivers. Hu-
man Factors, 14 (4), 325-335.
Näätänen, R. & Summala, H. (1976). Road-user behavior and traffic accidents. Amsterdam:
North-Holland Publishing Company.
Newell, A. & Rosenbloom, P. S. (1981). Mechanism of Skill Acquisition and the Law of
Practice. In J. R. Anderson (Ed.), Cognitive Skills and their Acquisition (pp. 1-55). Hillsdale:
Erlbaum.
Nickel, P., Nachreiner, F., Zdobych, A. & Yanagibori, R. (1998). Zur Beurteilung der psychi-
schen Beanspruchung mit Hilfe der 0,1 Hz-Komponente der Herzfrequenzvariabilität – einige
methodische und analysetechnische Probleme. Zeitschrift für Arbeits- und Organisationspsy-
chologie, 42 (N. F. 16) (4), 205-212.
Nickel, P., Eilers, K., Seehase, L. & Nachreiner, F. (2002). Zur Reliabilität, Valididät, Sensi-
tivität und Diagnostizität von Herzfrequenz- und Herzfrequenzvariabilitäts-Maßen als Indika-
toren psychischer Beanspruchung. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, 56 (1-2), 22-36.
Nilsson, L. & Alm, H. (1996). Effects of a vision enhancement system on drivers’ ability to
drive safely in fog. In A. G. Gale (Ed.), Vision in Vehicles V (pp. 263-271). Amsterdam: El-
sevier.
Noguchi, Y. (1997). Vehicle Evaluation by measuring physiological reactions: using the HRV
index. Heavy Vehicle Systems, International Journal of Vehicle Design, 4, (2-4), 323-339.
O’Donell, R. D. & Eggemeier, F. T. (1986). Workload assessment methodology. In K. R.
Boff, L. Kaufman & J. P Thomas (Eds.), Handbook of perception and human performance.
Volume II, cognitive processes and performance (pp. 24/1-42/49). New York: Wiley.
Owens, D. A. & Sivak, M. (1996). Differentiation of Visibility and Alcohol as Contributors to
Twilight Road Fatalities. Human Factors, 38 (4), 680-689.
LITERATURVERZEICHNIS
223
Parks, A. M., Ward, N. J. & Bossi, L. L. M. (1995). The potential of vision enhancement sys-
tems to improve driver safety. The travail humain. 58, 151-169.
Pauzié, A. & Pachiaudi, G. (1997). Subjective Evaluation Of The Mental Workload In The
Driving Context. In T. Rothengatter & E. C. Vaya (Eds.), Traffic and Transport Psychology:
Theory and Application (pp. 173-202). Amsterdam: Pergamon.
Penka, A. (2001). Vergleichende Untersuchung zu Fahrerassistenzsystemen mit unterschied-
lichen aktiven Bedienelementen. Unveröffentlichte Dissertation, TU München.
Petit, C., Capparon, S., Roch, H. & Priez, A. (2002). Driver Electrodermal Responses on a
Dynamic Driving simulator. DSC 2002 (pp. 259-267). Paris, France, 11.-13. September 2002.
Pfafferott, I. & Huguenin, R. D. (1991). Adaptation nach Einführung von Sicherheitsmaß-
nahmen. Ergebnisse und Schlussfolgerungen aus einer OECD-Studie. Zeitschrift für Ver-
kehrssicherheit, 37 (1), 71-83.
Pfendler, C. & Schütte, M. (2002). Untersuchung der Sensitivität des NASA-TLX und NA-
SA-TLX-Zeis bei einer Flugführungsaufgabe. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, 56, 46-54.
Piechulla, W., Mayser, C., Gehrke, H. & König, W. (2002). Online-Fahrerbeanspruchungs-
schätzung. Proceedings 38. BDP-Kongress für Verkehrspsychologie, 12.-14.09.2002
(www.walterpiechulla.de/onlinePapers/bdpvp2002_PiechullaMayserGehrkeKoenig.pdf).
Piechulla, W. (2004). Ambulantes Psychophysiologisches Monitoring im Straßenverkehr.
Symposium Ambulantes Psychophysiologisches Monitoring, Gruppenbeitrag auf dem 44.
Kongress der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs). Göttingen, 26.-30. September
2004.
Pinto, M., Cavallo, V., Ohlmann, T., Espié, S. & Rogé, J. (2004). The perception of longitu-
dinal accelerations: What factors influence braking manoeuvres in driving simulators? DSC
2004 (pp. 139-151). Paris, France, 08.-10. September 2004.
Reed, M. P. & Green, P. A. (1999). Comparison of driving performance on-road and in a low-
cost simulator using a concurrent telephone dialling task. Ergonomics, 42 (8), 1015-1037.
Reeves, J., & Stevens, A. (1996). A Practical Method for Comparing Driver Distraction As-
sociated with In-vehicle Equipment. In A. G. Gale (Ed.), Vision in Vehicles V (pp. 171-178).
Amsterdam: Elsevier.
Reid, G. B., Shingledecker, C. A. & Eggemeier, F. T. (1981). Application of conjoint meas-
urement to workload scale development. Proceedings of the 25th Annual Meeting of the Hu-
man Factors Society, 522-526.
Richter, P. & Hacker, W. (1998). Belastung und Beanspruchung: Streß, Ermüdung und Burn-
out im Arbeitsleben. Heidelberg: Asanger.
LITERATURVERZEICHNIS
224
Richter, P., Wagner, T., Heger, R. & Weise, G. (1998). Psychophysiological analysis of men-
tal load during driving on rural roads – a quasi-experimental field study. Ergonomics, 41 (5),
593-609.
Rockwell, T. H. (1988). Spare visual capacity in driving-revisited: New Empirical Results for
an Old Idea. In A. G. Gale (Ed.), Vision in Vehicles II (pp. 317-324). Amsterdam: North-
Holland.
Rohmert, W. (1984). Das Belastungs-Beanspruchungs-Konzept. Zeitschrift für Arbeitswissen-
schaft, 38 (10 NF), 193-200.
Rößger, P. (2005). Fahrer-Informations-Systeme: Situationen und Perspektiven. In K. Karrer,
B. Gauss & C. Steffens (Hrsg.), Beiträge zur Mensch-Maschine Systemtechnik aus Forschung
und Praxis. Festschrift für Klaus-Peter Timpe (S. 149-161). Düsseldorf: Symposion Publis-
hing GmbH.
Rösler, D., Oehme, A., Jahn, G., Baumann, M., & Krems, J. F. (2004). Empirische Methoden
zur Erfassung der Fahrerbeanspruchung. In C. Steffens, M. Thüring & L. Urbas (Hrsg.), Ent-
werfen und Gestalten. 5. Berliner Werkstatt Mensch-Maschine-Systeme (S. 307-321). Düssel-
dorf: VDI Verlag.
Rudin-Brown, C. M. & Parker, H. A. (2004). Behavioural adaptation to adaptive cruise con-
trol (ACC): implications for preventive strategies. Transportation Research Part F, 7, 59-76.
Rumar, K. (1990). The basic error: late detection. Ergonomics, 33, 1281-1290.
Rumar, K. (2002). Night vision enhancement systems: what should they do and what more do
we need to know? (UMTRI-2002-12) Ann Arbor: The University of Michigan Transportation
Research Institute.
Rumar, K. (2003). Infrared Night Vision Systems and Driver Needs. SAE Technical Paper
2003-01-0293.
Ruspa, C., Scheuchenplug, R. & Quattrocolo, S. (2002). Ergonomic Assessment in Virtual
Reality Driving Simulators. DSC 2002 (pp. 319-328). Paris, France, 11.-13. September 2002.
Sagberg, F., Fosser, S. & Saetermo, I.-A. F. (1997). An Investigation of behavioural adapta-
tion to airbags and antilock brakes among taxi drivers. Accident Analysis and Prevention, 29
(3), 293-302.
Samper, K. & Kuhn, K.-P. (2001). Reduktion des Kraftfahrstoffverbrauchs durch ein voraus-
schauendes Assistenzsystem. VDI-Berichte 1613. Der Fahrer im 21. Jahrhundert (S. 79-83).
Düsseldorf: VDI Verlag.
Schandry, R. (1989). Lehrbuch Psychophysiologie: körperliche Indikatoren psychischen Ge-
schehens. München, Weinheim: Psychologie Verlags Union.
LITERATURVERZEICHNIS
225
Schellong, F. & Lüderitz, B. (1954). Regulationsprüfung des Kreislaufes – Funktionelle Dif-
ferentialdiagnose von Herz- und Gefäßstörungen. Darmstadt: Verlag von Dr. Dietrich Stein-
kopff.
Schmidke, H. (2002). Vom Sinn und Unsinn der Messung psychischer Belastung und Bean-
spruchung. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, 56 (1-2), 4-8.
Schnell, R., Hill, P. & Esser, E. (2005). Methoden der empirischen Sozialforschung. Mün-
chen: Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH.
Schütte, M. (1986). Zusammenstellung von Verfahren zur Ermittlung des subjektiven Bean-
spruchungserlebens bei informatorischer Belastung. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, 40
(12 NF) (2), 83-89.
Schütte, M. (2002). Bestimmung der bedingungsbezogenen Messgenauigkeit der Anstren-
gungsskala. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft, 56 (1-2), 37-45.
Schweigert, M., Bubb, H. & Wohlfarter, M. (2005). Langzeituntersuchung des Blickverhal-
tens auf Fahrerassistenzanzeigen im Head-Up Display. Unveröffentlichter Vortrag Tagung
„Der Fahrer im 21. Jahrhundert”, Braunschweig, 22.-23.11.2005.
Sivak, M. (1996). The information the drivers use: is it indeed 90 % visual? Perception, 25,
1081-1089.
Slater, K. (1985). Human comfort. Springfield: Charles C Thomas Publisher.
Sprenger, A. (1993). In-Vehicle Displays: Head-up Display field tests. In A. G. Gale (Ed.),
Vision in Vehicles IV (pp. 301-309). Amsterdam: Elsevier.
Stahl, F. & Kleinkes, M. (2005). Eye-Tracking as a method for determing the quality of
headlamp light distributions? ISAL 6th International Symposium on Automotive Lighting
(pp. 912-920). München: Utz.
Ståhl, A., Oxley, P., Berntman, M., Lind, L. (1995). The use of vision enhancement to assist
elderly drivers. In ERTICO (Ed.), Towards an intelligent transport system – proceedings of
the 1. World Congress on Applications of Transport Telematics and Intelligent Vehicle-
Highway Systems, Vol. 5, 30 nov - 3 dec 1994, Paris, France (pp. 1999-2007). Boston: Artech
House.
Stanton, N. A. & Pinto, M. (2000). Behavioural compensation by drivers of a simulator when
using a vision enhancement system. Ergonomics, 43 (9), 1359-1370.
Stanton, N. A. & Young, M. S. (1998). Vehicle automation and driving performance. Ergo-
nomics, 41, (7), 1014-1028.
Sullivan, J. M., Bärgman, J., Adachi, G. & Schoettler, B. (2004). Driver performance and
workload using a night vision system (UMTRI-2004-8). Ann Arbor: University of Michigan
Transportation Research Institute.
LITERATURVERZEICHNIS
226
Sullivan, J. M. & Flannagan, M. J. (2001). Characteristics of Pedestrian Risk in Darkness
(UMTRI-2001-33). Ann Arbor: University of Michigan Transportation Research Institute.
Summala, H., Nieminen, T. & Punto, M. (1996). Maintaining Lane Position with Peripheral
Vision during In-Vehicle Tasks. Human Factors, 38 (3), 442-451.
Tsimhoni, O. & Green, P. (2002). Night Vision Enhancement Systems for Ground Vehicles:
The Human Factors Literature (UMTRI-2002-05). Ann Arbor: University of Michigan
Transportation Research Institute.
Tsimhoni, O., Bärgman, J., Minoda, T. & Flannagan, M. J. (2004). Pedestrian detection with
near and far infrared night vision enhancement (UMTRI-2004-38). Ann Arbor: University of
Michigan Transportation Research Institute.
Totzke, I., Meilinger, T. & Krüger, H.-P. (2003). Erlernbarkeit von Menüsystemen im Fahr-
zeug – mehr als "nur" eine Lernkurve. VDI-Berichte 1768. Der Fahrer im 21. Jahrhundert
(S. 171-195). Düsseldorf: VDI Verlag.
Tyrrell, R. A., Patton, C. W. & Brooks, J. O. (2004). Educational Interventions Successfully
Reduce Pedestrians’ Overestimates of Their Own Nighttime Visibility. Human Factors, 46
(1), 170-182.
Veltman, J. A. & Gaillard, A. W. K. (1996). Physiological indices of workload in a simulated
flight task. Biological Psychology, 42, 323-342.
Verwey, W. B. (1993). How can we prevent overload of the driver? In A. M. Parkes &
S. Franzén. (Eds.), Driving Future Vehicles (pp. 235-244). London: Taylor & Francis.
Verwey, W. B. & Veltman, H. A. (1996). Detecting Short Periods of Elevated Workload: A
Comparison of Nine Workload Assessment Techniques. Journal of Experimental Psychology:
Applied, 2 (3), 270-285.
Verwey, W. B. (2000). On-line driver workload estimation. Effects of road situation and age
on secondary task measures. Ergonomics, 43, (2), 187-209.
Victor, T. W., Harbluk, J. L. & Engström, J. A. (2005). Sensitivity of eye-movement meas-
ures to in-vehicle task difficulty. Transportation Research Part F, 8, 167-190.
Vollrath, M. & Totzke, I. (2000). In-vehicle communication and driving: an attempt to over-
come their interference. Driver Distraction Internet Forum sponsored by the United States
Department of Transportation (http://www.psychologie.uni-wuerzburg.de/methoden/texte/
2000_vollrath_totzke_In_vehicle_communication_and_driving.pdf).
Weber, T., Plattfaut, C., Kleinkes, M. & Berssenbrügge, J. (2002). Virtual Night Drive.
DSC 2002 (pp. 259-267). Paris, France, 11.-13. September 2002.
Weilkes, M. (2000). Auslegung und Analyse von Fahrerassistenzsystem mittels Simulation.
Aachen: Forschungsgesellschaft Kraftfahrwesen Aachen mbh.
LITERATURVERZEICHNIS
227
Weller, G. & Schlag, B. (2004). Verhaltensadaptation nach Einführung von Fahrerassistenz-
systemen: Vorstellung eines Modells und Ergebnisse einer Expertenbefragung. In B. Schlag
(Hrsg.), Verkehrspsychologie: Mobilität – Sicherheit – Fahrerassistenz (S. 351-370). Lenge-
rich: Pabst Science Publishers.
Wierwille, W. W. & Connor, S. A. (1983). Evaluation of 20 Workload Measures Using a
Psychomotor Task in a Moving-Base Aircraft Simulator. Human Factors, 25 (1), 1-16.
Wierwille, W. W., Antin, J. F., Dingus, T. A. & Hulse, M. C. (1988). Visual Attentional De-
mand of an In-Car Navigation System. In A. G. Gale (Ed.), Vision in Vehicles II (pp. 307-
316). Amsterdam: North-Holland.
Wierwille, W. W. & Tijerina, L. (1995). Eine Analyse von Unfallberichten als Mittel zur Be-
stimmung von Problemen, die durch die Verteilung der visuellen Aufmerksamkeit und der
visuellen Belastung innerhalb des Fahrzeugs verursacht werden. Zeitschrift für Verkehrssi-
cherheit, 41 (4) 164-168.
Wierwille, W. W. & Tijerina, L. (1997). Darstellung des Zusammenhangs zwischen der visu-
ellen Beanspruchung des Fahrers im Fahrzeug und dem Eintreten eines Unfalls. Zeitschrift für
Verkehrssicherheit, 43 (2), 67-74.
Wierwille, W. W. & Tijerina, L. (1998). Modelling the relationship between driver in-vehicle
visual demands and accidents accurrence. In A. G. Gale. (Ed.), Vision in Vehicles VI (pp. 233-
243). Amsterdam: Elsevier.
Wikman, A.-S., Nieminen, T. & Summala, H. (1998). Driving experience and time-sharing
during in-car tasks on roads of different width. Ergonomics, 41 (3), 358-372.
Wilde, G. J. S. & Kunkel, E. (1984). Die begriffliche und empirische Problematik der Risiko-
kompensation! Eine Erwiderung auf Dr. R. D. Huguenin. Zeitschrift für Verkehrssicherheit,
30 (2), 52-61.
Winner, H., Bartheneier, T., Fecher, N. & Luh, S. (2003). Fahrversuche mit Probanden zur
Funktionsbewertung von aktuellen und zukünftigen Fahrerassistenzsystemen. In K. Landau &
H. Winner (Hrsg.), Fahrversuche mit Probanden – Nutzwert und Risiko. Darmstädter Kollo-
quium Mensch und Fahrzeug, Technische Universität Darmstadt, 3./4. April 2003 (S. 1-25).
Düsseldorf: VDI Verlag.
Zijlstra, F. R. H (1993). Efficiency in Work Behaviour; A Design Approach for Modern Tools.
Delft: Delft University Press.
LITERATURVERZEICHNIS
228
Zwahlen, H. T., Adams, C. C. & de Bald, D. P. (1988). Safety aspects of CRT touch panel
controls on automobiles. In A. G. Gale (Ed.), Vision in Vehicles II (pp. 335-344). Amsterdam:
North-Holland.
Zhang, L., Helander, M. G. & Drury, C. G. (1996). Identifying factors of comfort and discom-
fort in sitting. Human Factors, 38 (3), 377-389.