Wer hat das Sagen im vernetzten Auto? Einblicke aus Fahrersicht

Fühlen Sie sich genervt, wenn andere Ihre Fahrweise kommentieren? Ob Tempo oder Spurwechsel – unaufgeforderte Ratschläge können ablenken.

Nick Booth merkt an, dass solche Unterbrechungen nicht nur Stresslevel erhöhen, sondern auch Sicherheitsrisiken bergen, indem sie die Aufmerksamkeit vom Fahren ablenken.

Das Problem verschärft sich, wenn die Quelle ein Fahrzeug mit Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) ist. Diese Systeme können ihre vorgesehene Rolle überschreiten und unaufgeforderte Anleitung geben, die als belehrend wahrgenommen wird.

Unbeabsichtigte Anleitung

Wenn ein Fahrzeugsystem Fahrgrenzen diktiert, kann sich das wie eine Form indirekter Bevormundung anfühlen. Entwickler programmieren Reaktionen für eine breite Szenarienpalette, aber die Systemführung stimmt nicht immer mit Fahrerkönnen oder -absicht überein.

In Norfolk, UK, hat Ansible Motion den Delta Driver-in-the-Loop (DIL) Simulator entwickelt, um zu evaluieren, wie Fahrer auf neueste ADAS-Features in kommenden Fahrzeugmodellen reagieren.

Zum Beispiel: Wie reagieren Fahrer, wenn ihr Fahrzeug eine Notbremsung einleitet?

Die Simulation basiert auf einem realen Vorfall auf der A14-Dual-Carriageway: Ein erfahrener Fahrer in einem neuen deutschen Modell erkannte ein Fahrzeug, das vor ihm kreuzte. Bei 70 mph (ca. 113 km/h) interpretierte das System die Situation fälschlich als Kollisionsbedrohung und leitete Notbremsung ein – eine Reaktion, die einen Auffahrunfall verursacht hätte, wenn ein Fahrzeug dahinter gewesen wäre.

Historischer Kontext

Während der Vorfall selbst eine potenzielle Kollision milderte, wäre die Reproduktion solcher Szenarien im realen Leben prohibitiv zeitaufwendig. Der DIL-Simulator beschleunigt diesen Prozess, indem er tausende Situationen virtuell nachstellt.

Der DIL offenbarte, dass die Übergabe zwischen automatisierter und menschlicher Kontrolle mehr Zeit erfordert als ursprünglich erwartet, was auf eine kurze Anpassungsphase für beide Parteien hindeutet.

„Das Auto muss sicherstellen, dass der Fahrer rechtzeitig bereit ist“, sagt Kia Cammaerts, Gründer und Direktor von Ansible Motion. Der Simulator misst die Zeit, die Fahrer benötigen, um wieder einzuschalten, und überwacht Wachsamkeitshinweise.

Automatisierte Fahrzeuge glänzen beim Platooning – dem Halten enger, synchronisierter Abstände in einem Konvoi durch Austausch von Echtzeitdaten – einer Koordinationsstufe, die menschliche Fahrer nicht konsistent erreichen können.

Der Simulator evaluiert, wie Fahrer reagieren – oft durch Bremsen – in solchen Szenarien, um einen sicheren Abstand zu etablieren.

Der DIL erforscht auch, wie Fahrer und Fahrzeuge auf unerwartete Hindernisse reagieren, wie Äste oder Tiere auf der Straße. Er testet, ob autonomes Eingreifen in diesen Ereignissen nützlich oder ablenkend ist.

Der Simulator prüft, ob Fahrzeuge Designrestriktionen in herausfordernden Umgebungen wie Wäldern einhalten und wie sie sich an unkonventionelle Szenarien anpassen.

Der Autor ist freier Technologiejournalist Nick Booth