Gendrive erforscht in einer umfassenden Feldstudie die Interaktion zwischen Fahrer:innen und modernen (teil)-automatisierten Serienfahrzeugen. Anders als in den meisten Studien sitzen bei Gendrive nicht-professionelle Testfahrer:innen, unter besonderer Berücksichtigung von Gender und Diversität, und unter Realbedingungen, am Steuer. Dadurch sollen unter anderem die Grundlagen geschaffen werden, um zukünftige Technologien nutzer:innenfreundlicher zu gestalten.
Automatisiert wird bisweilen, was automatisiert werden kann. Die Assistenzsysteme moderner Fahrzeuge versuchen Lenker:innen in immer komplexer werdenden Aufgaben zu unterstützen. Damit allerdings die technologischen Potenziale ausgeschöpft werden können, bedarf es technischer Souveränität, Akzeptanz und Systemvertrauen der Nutzer:innen. Bislang wurden neue Fahrfunktionen hauptsächlich von technologieaffinen Männern mittleren Alters in Simulatoren getestet und bewertet. Um jedoch mehr Sicherheit auf die Straßen bringen zu können, müssen Automatisierungsfunktionen von verschiedensten Anwender:innengruppen richtig angewandt werden können.
In einer Feldstudie mit über 100 Proband:innen werden mithilfe moderner Sensortechnologie umfassende Daten zur Interaktion mit automatisierten Fahrfunktionen erhoben und gender- und diversitätsbedingte Unterschiede beleuchtet.
In einer Feldstudie mit über 100 Proband:innen werden mithilfe moderner Sensortechnologie umfassende Daten zur Interaktion mit automatisierten Fahrfunktionen erhoben und gender- und diversitätsbedingte Unterschiede beleuchtet.
Durch die bewusste Integration von Human Factors und Data Science ermöglicht Gendrive eine systematische Analyse der in der Feldstudie gesammelten objektiven Daten (Fahrdaten, Blickdaten, psycho-physiologische Daten...) und subjektiven Daten (Fragebogen, Thinking-Aloud-Aufzeichnungen, Interviewdaten...).
Dabei wird unter anderem Nutzung, Vertrauen und Akzeptanz hinsichtlich diversitätsbezogener Aspekte untersucht, um ein besseres Verständnis für die Interaktion mit Fahrassistenzsystemen zu erlangen.
Vor dem Hintergrund der zunehmenden Automatisierung der Mobilität schließen sich zahlreiche grundlegende Fragestellungen an:
Wo liegen Herausforderungen in der Interaktion von Fahrenden und teilautomatisierten Funktionen und wie kann diesen begegnet werden? Welche Verkehrsrisiken ergeben sich durch die Interaktion mit Assistenzsystemen und wie kann diesen entgegengewirkt werden? Welche verkehrsplanerischen und infrastrukturellen Herausforderungen folgen?
Gendrive ermöglicht einen bedeutenden Beitrag zur Forschung an teilautomatisierten Fahrfunktionen an der Schnittstelle von Human Factors und Verkehrsforschung.
Dies bietet eine wertvolle Grundlage für die zukünftige nutzer:innenfreundliche Entwicklung von Fahrassistenzsystemen, verbesserte Verkehrsplanung und -management, Erhöhung der Verkehrssicherheit und vielen weiteren verwandten Bereichen. Trafficon ist im Projekt für den Bereich Data Science zuständig. Wir betreiben Datenmanagement, bauen eine umfassende Analyseplattform auf, und führen Datenanalysen speziell zu Querschnittsthemen mithilfe von Data Science und Visual Analytics durch.
Gendrive ermöglicht einen bedeutenden Beitrag zur Forschung an teilautomatisierten Fahrfunktionen an der Schnittstelle von Human Factors und Verkehrsforschung.
Dies bietet eine wertvolle Grundlage für die zukünftige nutzer:innenfreundliche Entwicklung von Fahrassistenzsystemen, verbesserte Verkehrsplanung und -management, Erhöhung der Verkehrssicherheit und vielen weiteren verwandten Bereichen. Trafficon ist im Projekt für den Bereich Data Science zuständig. Wir betreiben Datenmanagement, bauen eine umfassende Analyseplattform auf, und führen Datenanalysen speziell zu Querschnittsthemen mithilfe von Data Science und Visual Analytics durch.
| Gefördert durch |  |
| Konsortialführung |  |
| Konsortialpartner |   |
| Projektlaufzeit | 07/2018 – 06/2020 |