Komplexität in kooperativen Verkehrssituationen: Ereignisdiskrete Modellierung in der automatischen Fahrzeugführung

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professorin Dr.-Ing. Barbara Deml; Professor Dr.-Ing. Michael Heizmann, seit 9/2020
• Fachliche Zuordnung: Messsysteme ; Arbeitswissenschaft, Ergonomie, Mensch-Maschine-Systeme
• Förderung: Förderung von 2015 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 273388294

Forschungsfrage. Das Vorhaben adressiert die Themenbereiche Situationsprädiktion und Systemergonomie. Es gibt zahlreiche Verkehrssituationen, die trotz geltender Verkehrsregeln ohne Kooperation der Verkehrsteilnehmer zur Blockade des Verkehrsflusses führen. Solche Verklemmungen treten regelmäßig in städtischen X- und T-Kreuzungen oder gleichrangigen Engstellen auf. Unsere Vorarbeiten haben überdies gezeigt, dass Kooperationsbedarf auch spontan entstehen kann und selbst vermeintlich geregelte Verkehrssituationen oft von den Beteiligten dynamisch und anders als die Verkehrsregeln es eigentlich vorsehen aufgelöst werden. Darüber hinaus hat sich herausgestellt, dass insbesondere die Komplexität einer Verkehrssituation einen wichtigen Einfluss auf das menschliche Kooperationsverhalten ausübt. Unser Ziel ist es, noch besser zu verstehen, wie sich Menschen in solchen Situationen verhalten: Welche Umweltinformation ist für uns relevant, um eine Kooperationssituation zu erfassen? Wie und woran genau erkennen wir die Verhaltensabsicht der Kooperationsbeteiligten? Auf Basis dieser Erkenntnisse soll dann eine Situationsprädiktion erarbeitet werden, die auch automatische Fahrzeuge befähigt, Verkehrsblockaden im Mischverkehr mit menschlichen Fahrern kooperativ zu meistern. Methoden. Um menschliches Verhalten besser zu verstehen, sind empirische Studien geplant: Neben einem Feldexperiment und Verkehrsbeobachtungen im Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg sind auch Studien im Fahrsimulator vorgesehen. Da wir Grund zur Annahme haben, dass das Kooperationsverhalten eines Menschen auch maßgeblich von der Verkehrskomplexität abhängt, soll aufbauend auf diesen Daten zunächst ein Komplexitätsmaß entworfen werden. Dieses ist so konzipiert, dass es auf Basis maschinell wahrnehmbarer Information die Komplexität einer Kooperationssituation bewerten kann – wie das auch Menschen tun. Basierend auf diesen Ergebnissen und den Daten aus der Beobachtungsstudie sollen zeitbehaftete stochastische Modelle zur ereignisdiskreten Beschreibung der Kooperationssituationen entwickelt werden, anhand derer Wahrscheinlichkeitsaussagen für die Intention der in einer Konfliktsituation beteiligten Verkehrsteilnehmer abgeleitet werden können, um eine optimale Verhaltensentscheidung zu unterstützen. Ergebnisse. Neben einem vertieften Verständnis für menschliches Kooperationsverhalten im Straßenverkehr soll ein Entscheidungsalgorithmus erarbeitet werden, der es automatisch geführten Fahrzeugen erlaubt, menschliches Verhalten in spezifischen Verkehrssituationen zu antizipieren und gleichzeitig so zu kooperieren, dass auch das Fahrzeugverhalten für die eigenen Passagiere und andere Verkehrsteilnehmer nachvollziehbar ist. Der Algorithmus soll in der SPP-Simulationsumgebung und auch exemplarisch in einem Erprobungsfahrzeug demonstriert werden. Als Ergebnis der Verkehrsbeobachtung ist zudem ein aufbereiteter Datensatz zu erwarten, der auch anderen Forschergruppen zur Verfügung steht.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 1835: Kooperativ interagierende Automobile
• Ehemaliger Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Fernando Puente León, bis 9/2020 (†)