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Sicheres Fahren durch unsichere Automation? : Was leistet die Rückmeldung von Automationsunsicherheit bei der Übernahme der Kontrolle vom teil-/hochautomatisierten Fahren?

Affiliation
Institut für Psychologie
Heesen, Matthias Johannes

Hochautomatisiertes Fahren erfordert an Systemgrenzen die Kontrollübernahme durch den Fahrer. In der Literatur werden dafür Übernahmezeiten von im Schnitt 8 Sekunden berichtet. Eine 8sekündige Vorhersage kann im Kontext hochveränderlicher Fahrsituationen einerseits und dem Bestreben tatsächlich alle möglichen Systemgrenzen abdecken zu können andererseits, zu häufigen „falschen Alarmen“ führen, indem sich die Situation so entwickelt, dass gar kein Fahrereingriff nötig ist. Dies kann zu einem Cry Wolf Effekt und zu einem generellen Missvertrauen in die Automation führen. 
Basierend auf der Lerntheorie der Evidenzevaluation wird angenommen, dass über die Gestaltung einer Rückmeldung Einfluss auf die Zusammenhangshypothese über die Beziehung zwischen Alarm und möglicher Folge genommen werden kann. Kann man die Zusammenhangshypothese so gestalten, dass sie initial beide Konsequenzen, das Erreichen einer Systemgrenze aber auch deren Ausbleiben, im Konzept vorsieht, besteht die Möglichkeit einen Cry Wolf Effekt zu minimieren. Die Rückmeldung von Automationsunsicherheit scheint geeignet genau eine solche Zusammenhangshypothese zu bilden.
Dies wurde in 3 Fahrsimulatorstudien in einem einfachen Fahrsimulator überprüft. Dazu wurde ein Konditionierungsparadigma genutzt. In diesem erlebten Versuchspersonen während der Fahrt mit einer Automationsunterstützung der Längs- und Querführung wiederholt Situationen, in denen Alarme geäußert wurden, die Automation aber dennoch situationsangemessen reagierte. Durch Variation der Häufigkeit der erlebten falschen Alarme wurde ein Cry Wolf Effekt evoziert. Es wurden folgende Parameter variiert. Die Art der Rückmeldungsgestaltung vor allem Unsicherheitsrückmeldung und konventionell gestaltete Alarme, die Häufigkeit der erlebten falschen Alarme, der Einfluss positiver Evidenz, also tatsächlicher Automationsfehler nach einem Alarm.
Zur Messung des Cry Wolf Effektes wurden die Kontrollierbarkeit eines tatsächlichen Automationsfehlers, die Verteilung der Aufmerksamkeit zwischen Fahr- und einer Nebenaufgabe in Rückmeldungssituationen und das erlebte Vertrauen in die Automation genutzt.
Es zeigte sich, dass eine Unsicherheitsrückmeldung nicht resistent, aber robuster gegenüber einem Cry Wolf Effekt ist als konventionell gestaltete Übernahmeaufforderungen. Auch situationsspezifische Einflussfaktoren spielen eine Rolle. Eine Rückmeldung vor einem Automationsfehler kann zudem das Entstehen von Misstrauen in die Automation verringern.

Highly automated driving requires the driver to take control at system limits. In the literature, takeover times of an average of 8 seconds are reported. An 8-second forecast in the context of highly variable driving situations on the one hand and the endeavor to actually cover all possible system limits on the other hand can lead to frequent "false alarms" because the situation develops in such a way that no driver intervention is necessary. This can lead to a cry wolf effect and general mistrust in automation. Based on the learning theory of evidence evaluation, it is assumed that the design of a feedback can influence the hypothesis of the relationship between alarm and possible consequence. If the correlation hypothesis can be designed in such a way that multiple outcomes of an alarm the reaching of a system limit on the one hand and the absence thereof on the other hand are possible, there is the possibility of minimizing a Cry Wolf effect. The feedback from automation uncertainty seems suitable to form precisely such a correlation hypothesis. This was verified in 3 studies in a simple driving simulator. A conditioning paradigm was used for this. In this, test persons repeatedly experienced situations during the journey with automation support for the longitudinal and lateral guidance in which alarms were issued, but the automation nevertheless reacted appropriately to the situation. A cry wolf effect was evoked by varying the frequency of false alarms experienced. The following parameters were varied. The type of feedback design, especially uncertainty feedback and conventionally designed alarms, the frequency of false alarms experienced, the influence of positive evidence, i.e. actual automation errors after an alarm. To measure the Cry Wolf effect, the controllability of an actual automation error, the distribution of attention between driving and a secondary task in feedback situations and the trust experienced in the automation were used. It turned out that an uncertainty feedback is not resistant, but more robust to a Cry Wolf effect than conventionally designed takeover requests. Situation-specific influencing factors also play a role. A feedback before an automation error can also reduce the emergence of distrust in the automation.

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