Stressfrei durch den Straßenverkehr

Höchste Aufmerksamkeit ist von Verkehrsteilnehmern gefordert, wenn sie sich sicher, stressfrei und wirtschaftlich durch den städtischen Straßenverkehr bewegen wollen. Ob Auto- oder Busfahrer, Fußgänger oder Fahrradfahrer – jeder muss den anderen »auf dem Radar« haben. Dabei gilt es, die nächste Bewegung abzuschätzen und sekundenschnell zu reagieren.

Um Menschen im Stadtverkehr künftig nachhaltig zu unterstützen, haben sich 30 Partner in dem Verbundprojekt UR:BAN – Urbaner Raum: Benutzergerechte Assistenzsysteme und Netzmanagement – zusammengeschlossen. Im Rahmen der Forschungsinitiative, die vom BMWi mit rund 40 Millionen Euro gefördert wird, wollen Unternehmen aus der Automobil-, Software- und Telekommunikationsbranche zusammen mit dem Fraunhofer IAO und Städten sowie Behörden innovative und intelligente Fahrerassistenz- und Verkehrsmanagementsysteme entwickeln.

Im Zentrum von UR:BAN stehen der Mensch und seine vielfältigen Rollen im Stadtverkehr. Eine der insgesamt drei Säulen von UR:BAN heißt deshalb »Mensch im Verkehr«. Hier entwickeln die Experten neue Technologien und Konzepte, damit sich Fahrerassistenzsysteme komfortabel bedienen lassen und sich im Einklang mit den Fahrererwartungen verhalten.

Besonders wichtig ist es in der Stadt, die verschiedenen Informationen verständlich, zum richtigen Zeitpunkt und unter Berücksichtigung der aktuellen Fahrerabsichten zu präsentieren. Eine gezielte Gestaltung der Interaktion zwischen Fahrer und Fahrzeug soll es ganz unterschiedlichen Fahrern ermöglichen, sich vorausschauend, stressfrei und sicher durch den Stadtverkehr zu bewegen.

Das Fraunhofer IAO wird im Rahmen von UR:BAN sein Labor für Fahrsimulation ausbauen. Außerdem werden die Wissenschaftler Methoden zur Erfassung von Fahrerintentionen entwickeln, um Fahrerassistenzsysteme intuitiver und attraktiver zu gestalten. Denn besonders in urbanen Szenarien gilt es zu vermeiden, dass Assistenzsysteme sich entgegen der Fahrererwartung verhalten, was zu deutlichen Reaktionszeitverlängerungen führt und die Akzeptanz von Assistenten deutlich senken kann.

Assistenzsysteme müssen deshalb in Zukunft die »Intention« des Fahrers vor dem aktiven Eingriff erkennen und berücksichtigen. Neben Fahrparametern werden dafür auch Eye-Tracking-Systeme und physiologische Messsysteme als Datenquellen betrachtet. Ziel dabei ist die Integration verschiedener Daten, um zuverlässige Aussagen über Fahrerintentionen kurz vor möglichen Eingriffen eines Stadt-Assistenten zu treffen.

Ansprechpartner:
Fraunhofer IAO, Harald Widlroither
Telefon +49 711 970-2105
harald.widlroither@iao.fraunhofer.de