Selbstinduzierte Geschwindigkeitsoszillationin der Fahrzeugführung

Wille, Matthias; Debus, Günter

doi:HT016105965

Selbstinduzierte Geschwindigkeitsoszillationin der Fahrzeugführung = Self-induced speed oscillation in vehicle guidance

Wille, Matthias (Author)^RWTH*

2009

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Matthias Wille

ImpressumAachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University 2009

Umfang194 S. : graph. Darst.

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2009

Genehmigende Fakultät
Fak07

Hauptberichter/Gutachter
Debus, Günter (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2009-06-09

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-29824
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/51307/files/Wille_Matthias.pdf

Einrichtungen

Lehr- und Forschungsgebiet Arbeits- und Kognitionspsychologie (721220)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Verkehrspsychologie (Genormte SW) ; Fahrerverhalten (Genormte SW) ; Aufmerksamkeit (Genormte SW) ; Geschwindigkeit (Genormte SW) ; Psychologie (frei) ; Geschwindigkeitsvariation (frei) ; Fahrzeugführung (frei) ; trafficpsychology (frei) ; driving (frei) ; speed (frei) ; oscillation (frei) ; attention (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 150

Kurzfassung
Die Arbeit thematisiert die selbstinduzierte Geschwindigkeitsvariation in der Fahrzeugführung. Sie geht von der Beobachtung aus, dass die eigene Fahrgeschwindigkeit auch dann variiert, wenn man auf freier gerader Strecke meint, eine konstante Geschwindigkeit zu fahren. Die Geschwindigkeit oszilliert ähnlich einer Sinuskurve um den angestrebten Mittelwert. Der Terminus „selbstinduziert“ grenzt den Forschungsbereich darauf ein, dass es um selbst initiierte Variationen der Geschwindigkeit geht und nicht um Reaktionen auf den umgebenden Verkehr, wie es z.B. eine Reaktion auf die Verzögerung eines Vorderfahrzeuges wäre. In den Verkehrsflussmodellen, die eine Domäne der Ingenieursforschung sind, ist das Phänomen bekannt, gilt aber als unsystematischer menschlicher Fehler. Ziel der vorliegenden Arbeit ist dagegen, systematische Einflüsse auf die selbstinduzierte Geschwindigkeitsvariation nachzuweisen. Ausgangspunkt der Arbeit waren markante Unterschiede im Geschwindigkeitsverlauf bei Folgefahrten von Probanden in einem Fahrsimulator unter Nebelbedingung und bei Klarsicht: Bei Nebelfahrten zeigten die Probanden eine häufigere Geschwindigkeitsvariation als bei Klarsichtfahrten. Um die Unterschiede zu parametrisieren wurde, ein Verfahren entwickelt, das die Geschwindigkeitsoszillation anhand ihres Ausmaßes („Amplitude“) und ihrer zeitlichen Dauer („Periode“) beschreibt. Die Amplitude ist das Ausmaß des Geschwindigkeitsunterschiedes in km/h von einem Minimum in der sinusartigen Variation im Geschwindigkeitsverlauf zum darauffolgenden Maximum oder umgekehrt. Die Periode ist die Zeit, die zwischen diesen beiden Umkehrpunkten in der Variationskurve vergeht. Es zeigte sich, dass die Periode zwischen den einzelnen Fahrbedingungen stark variiert (9-18 Sekunden) und im Nebel deutlich kleiner wird (9-12 Sekunden), während die Amplitude über alle Bedingungen gleich bleibt und bei 5 km/h liegt. Diese neuen Kennwerte wurden in ein Verkehrsflussmodell eingearbeitet, das daraufhin die Entstehung von Massenunfällen im Nebel auf Autobahnen aufzeigen konnte: Die häufigere Geschwindigkeitsvariation im Nebel führt im Zusammenhang mit der eingeschränkten Voraussicht zu stärkeren Verzögerungs- und Beschleunigungsvorgängen in Fahrzeugketten, die im Nebel häufiger gebildet werden. Die Unfälle entstehen dann durch Einzelfahrer, die häufig im Nebel zu schnell fahren, um in ihrer Sichtweite noch anhalten zu können und dann auf das Ende einer stark verzögernden Fahrzeugkette treffen. In einer weiteren Fahrsimulatoruntersuchung wurde auch die Gaspedalvariation untersucht. Diese bildet direkt menschliches Verhalten ab, während der Geschwindigkeitsoutput von physikalischen Variablen – wie der Massenträgheit des Fahrzeuges – moderiert wird. Hierbei zeigte sich, dass unter Nebel und bei geringen Geschwindigkeiten mehr Zeit im Regelungsprozess verbracht wird als bei Klarsicht und hohen Geschwindigkeiten. In einem weiteren Experiment sollte die Ursache für die Unterschiede in der selbstinduzierten Geschwindigkeitsoszillation geklärt werden. Bei einer Ablenkung der Aufmerksamkeit von der Fahraufgabe sollte die Regelungsschleife (bestehend aus visueller Kontrolle und motorischer Steuerung) seltener durchlaufen werden, was zu größeren Perioden der Geschwindigkeitsoszillation führt, da Kontrollen und Regulation jetzt seltener stattfinden. In der Fahrsimulatoraufgabe wurde die Aufmerksamkeit der Probanden mit Nebenaufgaben abgelenkt. Hierbei zeigte sich die erwartete Zunahme der Periodendauer der Geschwindigkeitsoszillation bei einer visuellen Ablenkung (Reiz-Reaktionsaufgabe auf einem Display in der Mittelkonsole), aber nicht bei einer rein mentalen, akustisch präsentierten Ablenkung (Reaktion auf Zielwörter in einem Hörbuch). In einer weiteren Bedingung wurde die Aufmerksamkeit der Probanden auf ein mit konstanter Geschwindigkeit fahrendes Vorderfahrzeug gelenkt (Reaktion auf kurzzeitigen Farbwechsel des Vorderfahrzeuges). Dies simuliert inhaltlich eine Fahrt unter Nebelbedingung, bei der die Probanden sich verstärkt auf das Vorderfahrzeug konzentrieren. Hier zeigte sich eine erwartete Verkürzung der Periode, die belegt, dass die Regelungsschleife in diesen Situationen schneller durchlaufen wird. Die Arbeit konnte nachweisen, dass die selbstinduzierte Geschwindigkeitsoszillation im Gegensatz zur bisherigen Annahme systematische Anteile hat, die mit der Fahrsituation variieren. Es fanden sich weiterhin Hinweise für einen personenstabilen Faktor der Geschwindigkeitsoszillation, der mit den situationsspezifischen Faktoren interagiert. Die Ursachen der Geschwindigkeitsoszillation konnten dabei einer theoretischen Modellannahme zugeordnet werden. Die Analyse selbstinduzierter Geschwindigkeitsoszillation kann helfen, das Fahrverhalten gerade im Zusammenspiel mehrerer Fahrzeuge besser zu verstehen und bietet eine Ergänzung zu den üblich berichteten Mittelwerten von Geschwindigkeit.

This work is concerned with self-induced speed oscillations when driving a car. Although the driver is largely unaware of these variations, speed oscillates around a desired mean speed similarly a sine curve. While speed oscillations are often determined by the traffic situation (e.g. by a decelerating and accelerating vehicle in front of the driver), the present work focuses on „self-induced“ oscillations of the driver on a free straight road. The self induced speed oscillation is a phenomenon, which was not considered so far in the traffic-psychological research. In traffic flow models, which are a domain of the engineer research, the phenomenon is well-known, but is considered as unsystematical human error. A goal of this work is it to prove in contrast systematic influences on the self induced speed variation. Starting point of this work were salient differences in the speed process during rides of test persons in a driving simulator on nebula condition and on clear sigth: During nebula the test persons showed a more frequent speed variation than during clear sigth. To parameterize these differences a procedure was developed, which describes the speed oscillation on the basis of its extent („amplitude“) and its temporal duration („period“). The amplitude reflects the extent of the speed difference in km/h from a minimum in the sinusoidal variation of speed to the following maximum or vice versa. The period is the time, which passes between these two points. It was shown that the period varies strongly between the driving conditions (9-18 seconds) and becomes clearly smaller in fog (9-12 seconds). The amplitude of the speed oscillation remains the same over all conditions and is about 5 km/h. These new values were supplemented into a traffic flow model, which thereupon could point out the emergence of mass accidents during fog on motorways: The more frequent speed variation during fog leads in connection with the reduced foresight to stronger de- and acceleration procedures in vehicle chains, which are more often formed in the fog. The accidents then result from single drivers, who drive too fast in the fog, to be able to stop in their range of vision and then encounter the end of one of those strongly retarding vehicle chain. Here the meaning of the self induced speed variation shows up in connection with other driving parameters. In a further driving simulator investigation also the accelerator variation was examined. This illustrates directly human behavior, while the speed output is along-moderated by physical variables like the mass of the vehicle. It showed up that during nebula and at low speeds more time is spent in the regulation process, based on existing accelerator regulation in relation to phases of non-regulation, than while driving at clear sight or higher speed. In a further driving simulator experiment the reason for the differences in the self induced speed oscillation should be clarified. During a diverson of the attention from the driving task the closed loop of motor action control (consisting of alternating visual and motor control) should be less frequently, which leads to larger periods, since controls and regularization take place now more rarely. In the simulator experiment the attention of the test persons was diverted by sidetasks. Here the expected increase of the period of the speed oscillation showed up with a visual distraction (reaction on targets presented on a display in the center console), but not with a purely mental, acoustically presented distraction (reaction on target words in an audiobook). In a further condition the attention of the test person was directed on the front vehicle driving with constant speed (reaction on brief color change of the front vehicle). This simulates contentwise a ride on nebula condition, where drivers concentrate strengthened on the front vehicle. Here the expected shortening of the period showed up, which proves that the closed loop of motor action control will run faster in these situations. The work could prove that the self induced speed oscillation has systematic portions, which vary with the driving conditions contrary to the earlier findings. Further note for a personstable factor of the speed oscillation was found, interacting with the situation-specific factors. Characteristic values were formed and supplied results, which can be integrated into traffic flow models to the improve the forecast quality. The causes of speed oscillation could be assigned thereby to a theoretical model. The analysis of selfinduced speed oscillation can help to understand driving in common better – especially in the interaction of several vehicles – and offers an addition to the usually reported average values of speed.

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