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Zusammenfassung:
Zukünftige automatisierte Fahrzeuge (d.h., SAE-L3 und höher) sollen es Fahrern ermöglichen, Aktivitäten auszuführen, die nicht fahrrelevant sind, und dabei ihre Aufmerksamkeit nicht
durchgängig der Überwachung der Fahrsituation widmen zu müssen. Hinter diesem Ziel steht die implizite Annahme, dass diese automatisierten Fahrzeuge (i) erkennen, wenn sie ihre Systemgrenzen erreichen bzw. ausfallen, und (ii) die Fahrer rechtzeitig zur Übernahme der Fahraufgabe auffordern.
Die Frage dieses Forschungsprojekts ist: Können Fahrer adäquat eingreifen, wenn die Automation versagt und die Fahrer mit einer fahrirrelevanten Aktivität beschäftigt sind und keine Warnung durch die Automation erfolgte, weil sie ihr Versagen nicht erkannte? 20 Teilnehmer führten während einer simulierten Fahrt mit einem automatisierten Fahrzeug in einem Fahrsimulator eine verbale komplexe
Gedächtnisspannen-Aufgabe aus und mussten eingreifen, sobald die Automation ohne Warnung ausfiel. Die Sichtbedingungen wurden variiert (klar vs. nebelig) und ein LED-Display zeigte die augenblickliche Reliabilität der Automation an (niedrig vs. hoch). Die Ergebnisse zeigen, dass die
Teilnehmer schneller unter nebeligen Sichtbedingungen auf ein Automationsversagen reagierten als bei klarer Sicht. Die angezeigte Reliabilität der Automation hatte keinen Effekt. Diese ersten Ergebnisse weisen darauf hin, dass Umweltbedingungen, die die Fähigkeit, rechtzeitig einzugreifen, beeinflussen, einen größeren Einfluss auf das Übernahmeverhalten haben als präsentierte Informationen über die Ausfallwahrscheinlichkeit der Automation.
