Bremsbereit? Frederik Diederichs. Schutz schwächerer Verkehrsteilnehmer. Verhaltensprädiktion und Intentionserkennung
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- Margarethe Kolbe
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1 Verhaltensprädiktion und Intentionserkennung Schutz schwächerer Verkehrsteilnehmer Bremsbereit? Frederik Diederichs UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 1
2 Die 3 UR:BAN Projekte Vernetztes Verkehrssystem Stefan Feit, BMW AG Kognitive Assistenz Dr. Ulrich Kreßel, Daimler AG Mensch im Verkehr Prof. Dr. Klaus Bengler, TU München UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 2
3 Projekt Mensch im Verkehr Urbanes Fahren Stadtgerechte MMI Funktionsübergreifender MMI Baukasten MMI Lösungen für Information und Assistenz Evaluation der MMI Konzepte für den Fahrer Verhaltensprädiktion, Intentionserkennung Simulation Kontrollierbarkeit Fahrerintention auf Manöver- und Navigationsebene Situationsabhängige Prädiktion des Fahrverhaltens Integration in Applikationen der Kognitiven Assistenz Simulatorvernetzung Mehrpersonenversuche Interaktionen: Folgefahrten, Bremsen/Beschleunigen Verhaltensmodelle Methodische Analyse und Prüfbarkeiten Methodeninventar und Steigerung der Kontrollierbarkeit Verifikation der URBAN Funktionen und Empfehlungen UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 3
4 Motivation TTC TTC 1,1 s TTC 2,7 s TTC max Bremsintention erkennen Notbremsung Warnung verzögern und Warnbedarf neu bewerten Fußgänger wird sensorisch erkannt //blickshift UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 4
5 Motivation Nein Situation ergibt Voraussetzung für Assistenz Ja Fahrerintention zur Lösung der Situation wird erkannt Nein Keine Warnung Ja Bremsintention, keine Warnung Keine Bremsintention, Warnung UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 5
6 Manöverauswahl UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 6
7 Manöverauswahl Basismanöver (Dambier, 2010) Häufigkeit in der Lit. Relevanz für FAS- Entwicklung Darstellbarkeit im Simulator Stand 0 Spurwechsel 11 Abbiegen 8 Überholen 4 An Hindernis vorbeifahren 2 Anfahren 2 Anhalten 2 Folgen 6 Annähern 5 Parken und Manövrieren 0 Sonstige z. B. Notbremsmanöver 1 Abbiegen Spurwechsel Annähern an querungsbereiten Fußgänger UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 7
8 Rubikon Modell zur Intentionsbildung Intentionsbildung Handlungs- bzw. Intentionsinitiierung Intentionsdeaktivierung Intentionsrealisierung Abwägung Planung Handlung Bewertung Abwägung verschiedener Wünsche und damit verbundener Ziele nach: Wert Erreichbarkeit Rubikon Entscheidung Planung der konkreten Handlung hinsichtlich: Wann Wie Zielgerichtete Durchführung der geplanten Handlungen Bewertung der Handlungsergebnisse: (Miss-)Erfolg Folgen Anpassung von Ziel oder Handlung Prädezisionale Phase (motivational) Präaktionale Phase (volitional) Aktionale Phase (volitional) Postaktionale Phase (motivational) Wünsche Bedürfnisse Wünsche Bedürfnisse UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 8
9 Jordan Modell der Fahrmanöverintention Persönliche Reiz- Reaktionsmuster Voraussetzungen Jordan Handlungsvorbereitende Verhaltensweisen Handlungsinitiierende Verhaltensweisen Manövervorhersage Handlungsausführende Verhaltensweisen Handlungskontrollierende Verhaltensweisen UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 9
10 Bremsbereit? TTC TTC 1,1 s TTC 2,7 s TTC max Bremsintention erkennen Notbremsung Warnung verzögern und Warnbedarf neu bewerten Fußgänger wird sensorisch erkannt //blickshift UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 10
11 Datenerhebung Datenerhebung 1: 30 Probanden (Fahrertyp, Alter, Geschlecht ausgewogen) 7 km Silab Stadtfahrt 2 unterschiedliche Querungssituationen Datenauswertung: Pedalbewegung Blickzuwendung Beobachterbasierte Referenzmethode UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 11
12 Bremsbereit? Eye-Fixation 2 3 Distance 20m 5 UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 12
13 Bremsbereit? Warning Pedestrian Yes NO NO Yes Yes NO Yes Yes Driver Pedestrian Indicative Critical distracted fixated pedal reaction No Warning NO NO No Warning UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 13
14 Fußgänger fixiert? reicht das? 60 m Abstand 100 m Abstand 40 m Abstand 60 Abstand m Abstand Eye-Fixation m Abstand 20 m Abstand Distance 20m 5 20 m Abstand 15m Abstand 15m Abstand UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 14
15 Datenerhebung Datenerhebung 2: 18 Probanden (Fahrertyp, Alter, Geschlecht ausgewogen) 5 km Silab Stadtfahrt, 7 unterschiedliche Querungssituationen Jede Situation mit sichtbarem und für den Fahrer unsichtbarem Fußgänger Datenauswertung: Pedalbewegung, Blickzuwendung Blickmusteranalyse Kumulierte Blickzuwendungszeit Beobachterbasierte Referenzmethode UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 15
![Kumulierte Blickzuwendungsdauer [ms] Kumulierte Blickzuwendungsdauer [ms] Kumulierte Blickzuwendungsdauer kreuzend Fußgänger kreuzend - unsichtbar Fußgänger](/docs-images/78/78628377/images/16-1.jpg "kreuzend - sichtbar Abstand zum Fußgänger [m] n = 18 Abstand zum Fußgänger [m] UR:BAN-Konferenz 18./19.02.")
16 Kumulierte Blickzuwendungsdauer [ms] Kumulierte Blickzuwendungsdauer [ms] Kumulierte Blickzuwendungsdauer kreuzend Fußgänger kreuzend - unsichtbar Fußgänger kreuzend - sichtbar Abstand zum Fußgänger [m] n = 18 Abstand zum Fußgänger [m] UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 16
![Kumulierte Blickzuwendungsdauer [ms] Kumulierte Blickzuwendungsdauer [ms] Kumulierte](/docs-images/78/78628377/images/17-1.jpg "Blickzuwendungsdauer von links Fußgänger nähert sich von links - unsichtbar Fußgänger")
![nähert sich von links - sichtbar Abstand zum Fußgänger [m] n = 18 Abstand zum](/docs-images/78/78628377/images/17-2.jpg "Fußgänger [m] UR:BAN-Konferenz 18./19.02.")
17 Kumulierte Blickzuwendungsdauer [ms] Kumulierte Blickzuwendungsdauer [ms] Kumulierte Blickzuwendungsdauer von links Fußgänger nähert sich von links - unsichtbar Fußgänger nähert sich von links - sichtbar Abstand zum Fußgänger [m] n = 18 Abstand zum Fußgänger [m] UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 17
![Blickabweichung [ ] Blickabweichung [ ] Fußgänger wahrgenommen?](/docs-images/78/78628377/images/18-1.jpg "Fußgänger nähert sich von rechts - unsichtbar Fußgänger nähert sich von rechts - sichtbar Straßenmitte Fußgänger Straßenmitte Fußgänger Abstand zum Fußgänger [s]")
18 Blickabweichung [ ] Blickabweichung [ ] Fußgänger wahrgenommen? Fußgänger nähert sich von rechts - unsichtbar Fußgänger nähert sich von rechts - sichtbar Straßenmitte Fußgänger Straßenmitte Fußgänger Abstand zum Fußgänger [s] Abstand zum Fußgänger [s] UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 18
19 Methodendiskussion Fahrsimulation: + Umgebungs- und Fahrzeugeinflüsse konstant + Manöversituation konstant + Interindividuelles Probandenverhalten variabel + Umfangreiche Messtechnik Keine Gefährdung für Fußgänger Geringere Anforderungen an Robustheit der Messtechnik! Übertragbarkeit der Daten auf Realfahrtdaten unklar! Komplexität und Variation realer Situationen nicht gegeben! Simulatorkrankheit und ungewohnte Fahrumgebung UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 19
20 Verhaltensprädiktion und Intentionserkennung Schutz schwächerer Verkehrsteilnehmer UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 20 BMW AG
21 Verhaltensprädiktion und Intentionserkennung Schutz schwächerer Verkehrsteilnehmer by Nina Brouwer UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 21
22 BMW Entwickler HMI Düsseldorf by Frederik Diederichs UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 22
23 Vielen Dank Dipl.-Psych. Frederik Diederichs Tel: 0711/ UR:BAN-Konferenz 18./ Garching Frederik Diederichs Fraunhofer IAO 23
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