Japanisch-deutsche Forschungskooperation untersucht vernetztes und automatisiertes Fahren

Kommunikation zwischen Mensch und Fahrzeug über Bewegungen

Um auch komplizierte Verkehrssituationen zu meistern, muss die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine schnell und sicher funktionieren. Die menschliche Interaktion mit automatisierten Fahrzeugen über Schnittstellen, sogenannte Human-Machine-Interfaces (HMIs), steht deshalb im Fokus des Projekts „CADJapanGermany: Human Factors“. Es sollen innovative Schnittstellen entwickelt werden, mit deren Hilfe das vernetzte und autonome Fahrzeug mit Insassen und anderen Verkehrsteilnehmern kommunizieren kann. Ein Ansatz sind Lichtsignale in Form von Lichtbändern, blinkenden Anzeigen oder Texten auf Displays. Im Fokus des DLR-Teams vom Institut für Verkehrssystemtechnik steht außerdem die implizite Kommunikation über „Motion HMIs“. „Wir untersuchen, wie Fahrzeuge sich mittels Bewegungen mit Menschen austauschen können. Nähert sich das autonom fahrende Auto einer Kreuzung kann es sehr offensichtlich verzögern, so dass Fußgänger und Fahrradfahrer erkennen, dass sie Vorfahrt bekommen“, beschreibt DLR-Wissenschaftlerin Dr. Caroline Schießl.

Um solche Motion HMIs zu entwickeln, gilt es für die DLR-Forscherinnen und Forscher zunächst die Grundlagen der impliziten Kommunikation zwischen den Verkehrsteilnehmern zu verstehen. Im nächsten Schritt leiten sie daraus die Anforderungen an Funktion und Design solcher Schnittstellen ab, setzen diese prototypisch um und testen sie mit Probanden im Labor. Für diese Aufgabe können die DLR-Experten auf umfassendes Know-how und eine einmalige Infrastruktur zurückgreifen: Spezielle Forschungsfahrzeuge, Fahrsimulatoren und eine Forschungskreuzung helfen dabei, die Wirkung von Mensch-Maschine-Schnittstellen herauszufinden und diese auf Verständlichkeit, Vertrauenswürdigkeit und Sicherheit zu bewerten.

Der Weg in den Markt: Einflussfaktoren und Folgen

Von Forschung und Entwicklung, über Hersteller, Regulierungsbehörden und Politik bis hin zu Kunden beziehungsweise Nutzern – um vernetztes und automatisiertes Fahren zu etablieren, müssen eine Vielzahl ganz unterschiedlicher Akteure erfolgreich zusammenarbeiten. Im Teilprojekt „CADJapanGermany: Impact Assessment“ untersucht das DLR-Institut für Verkehrsforschung anhand von Modellen und Computersimulationen unterschiedliche Diffusionspfade, also Wege, wie sich der smarte Verkehr der Zukunft verbreiten kann. „Wir sehen zwei prinzipielle Entwicklungspfade, wie vernetztes und autonomes Fahren in den Markt gelangen kann: über weiterhin vorwiegend private, individuell genutzte Fahrzeuge oder über gemeinschaftlich genutzte Fahrzeuge, die Mobilität als Dienstleistung anbieten“, beschreibt DLR-Wissenschaftlerin Dr. Christine Eisenmann. Die Frage der Diffusion wirkt sich zum Beispiel auf die zukünftige Entwicklung des Verkehrssystem ebenso aus wie auf die Struktur der Automobilindustrie. Denn gemeinschaftlich genutzte Fahrzeuge können wesentlich einheitlicher sein als heutige, privat genutzte Fahrzeuge mit oft sehr individueller Ausstattung. Faktoren wie Automatisierungslevel, Technologie- und Mobilitätskosten sowie die Rolle des Autos im Alltag der Menschen sind weitere wichtige Aspekte bei der Diffusion, die sich zudem auch gegenseitig beeinflussen.

„CADJapanGermany“ – Projekt und Projektpartner:

Um Ergebnisse und Bewertungen vergleichen zu können, stehen die deutschen und japanischen Partner des Projekts in einem methodischen und inhaltlichen Austausch. Gleichzeitig wollen sie auch ein umfassendes Verständnis der jeweiligen nationalen Besonderheiten der beiden Ländern erlangen. Die Forschungskooperation wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF).

Zu den Partnern des DLR im Projekt „CADJapanGermany: Human Factors“gehören auf deutscher Seite die Technische Universität München, die Technische Universität Chemnitz, die Technische Universität Dresden sowie die Universität Ulm; auf japanischer Seite die Universität von Tsukuba, die Universität von Tokio, die Kumamoto Universität, die Keio Universität sowie das National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST).