Im Jahr 2020, mitten in der Pandemie, hatte ich das Vergnügen, (wenn auch virtuell) mit 16 renommierten Experten aus den Bereichen Human Factors und Design zusammenzusitzen.

Das Diskussionsthema? Leben als Verkehrsteilnehmer im zukünftigen städtischen Umfeld. Aber nicht irgendein Verkehrsteilnehmer – wir sprechen von gefährdeten Verkehrsteilnehmern: Fußgänger, Radfahrer, Roller und dergleichen. Es scheint, dass die Straßen nicht so sicher sind, wie wir denken. Tatsächlich weist die Weltgesundheitsorganisation darauf hin, dass es jedes Jahr über 1,3 Millionen verkehrsbedingte Todesfälle gibt , von denen mehr als die Hälfte gefährdete Verkehrsteilnehmer sind! Der utopische Traum besteht darin, die Zahl der Todesopfer durch die Automatisierung des Verkehrs zu reduzieren.

Ich wollte wissen, wann voraussichtlich selbstfahrende Autos auf städtischen Straßen Einzug halten, wann wir mit einer intelligenten Infrastruktur um uns herum rechnen und wie wir mit diesen Roboterfahrzeugen interagieren sollen.

Wann erwarten wir den Einzug selbstfahrender Autos in die städtische Umwelt?

Nun ja, in gewisser Weise fahren sie bereits durch unsere Städte, aber die meisten haben immer noch Sicherheitskräfte, die im Auto oder aus der Ferne tätig sind. Die selbstfahrenden Autos, die wir in Filmen sehen, also solche, die unter allen Bedingungen, ob Sonnenschein oder Regen, selbstfahren können, sind ziemlich weit entfernt. Tatsächlich waren sich die befragten Experten einig, dass es Jahrzehnte dauern wird, bis Fahrzeuge der SAE-Stufe 4 (die in bestimmten geografisch abgegrenzten Regionen fahrerlos fahren) eingeführt werden, während Stufe 5(die überall und in jedem Zustand funktionieren) Fahrzeuge sind in weiter Ferne oder sogar eine Unmöglichkeit. Fairerweise muss man sagen, dass einige Transport-Shuttles der Stufe 4 bereits eingeführt wurden, diese jedoch weiterhin von einem Sicherheitsbeauftragten begleitet werden. Darüber hinaus sind auch einige Fahrzeuge der Stufe 5 verfügbar, jedoch nur in einer industriellen Umgebung.

Die größte Herausforderung beim Erreichen von Level 5 im städtischen Umfeld besteht nach wie vor darin, sicherzustellen, dass die Fahrzeuge in der Lage sind, im gemischten Verkehr an sozialen Interaktionen teilzunehmen, bestimmte Straßenarten und Wetterbedingungen zu befahren und das Verhalten von Fußgängern, Radfahrern usw. zu
antizipieren bald. In städtischen Umgebungen befürchten einige Experten, dass Fußgängerzonen anfälliger für Jaywalking werden, da die Fußgänger erwarten, dass die selbstfahrenden Autos immer vor ihnen anhalten. In diesem Fall würden die selbstfahrenden Autos völlig unbeweglich gemacht oder sie würden unter Vorsicht sehr langsam fahren. Daher wäre es schwierig, diese Fahrzeuge einzuführen, ohne die bestehende Infrastruktur, das Verhalten der Fußgänger zu ändern oder gefährdete Verkehrsteilnehmer von den selbstfahrenden Autos zu trennen; Es wurde jedoch festgestellt, dass solche Lösungen kostspielig und ressourcenintensiv wären.

Wie sieht es mit Smart Cities und Infrastruktur aus?

Die Verbesserung der Infrastruktur würde die Einbeziehung
intelligenter Infrastruktur in städtische Umgebungen mit sich bringen. Sein Potenzial wurde trotz unterschiedlicher Interpretationen dessen, was es beinhaltet, von vielen Experten erkannt. Intelligente Infrastruktur könnte eine Infrastruktur bedeuten, die von allen selbstfahrenden Autos Informationen über ihren jeweiligen Zustand erhält und drahtlos mit den gefährdeten Verkehrsteilnehmern kommuniziert, oder sie kann den gefährdeten Verkehrsteilnehmern über die Straßenoberfläche (z. B. Asphalt, der beleuchtet ist) Feedback geben an bestimmten Orten ), intelligente Ampeln, Smartphones und Cloud-Systeme.

Ich weiß was du denkst. Das hört sich alles sehr teuer an. Sie haben Recht! Tatsächlich erkannten die Experten zwar an, dass der Einsatz einer intelligenten Infrastruktur sich positiv auf die Fähigkeit zum autonomen Fahren auswirken würde, da sie die Wahrnehmungsfähigkeiten in Bereichen mit hohem Fußgängeraufkommen verbessern würde, es wurde jedoch argumentiert, dass große Bedenken hinsichtlich der Kosten, der Wartung usw. bestehen Zuverlässigkeit der drahtlosen Kommunikation intelligenter Infrastruktur. Aus diesen Gründen waren mehrere Forscher nicht besonders begeistert von der Nutzung intelligenter Infrastrukturen, insbesondere für Länder mit niedrigerem Einkommen.

Stattdessen sahen die Experten ein größeres Potenzial in selbstfahrenden Autos, die unabhängig von der Infrastruktur agieren, und empfahlen weitere Investitionen in diese Richtung. Eine Möglichkeit wäre, eine Art Schnittstelle zu haben, die es dem Auto ermöglicht, mit anderen Verkehrsteilnehmern zu kommunizieren. Nun schauen wir uns an, was diese Schnittstellen sind.

Wie würden wir mit solchen Fahrzeugen kommunizieren?

Ohne einen aufmerksamen Fahrer könnte es ziemlich kompliziert werden. Würden Sie vor einem Auto überqueren, dessen Fahrer am Steuer schläft? Wahrscheinlich nicht. Was hier fehlt, ist die explizite Kommunikation des Fahrers, das heißt, es gibt niemanden, mit dem man Blickkontakt herstellen oder einem freundlich mit der Hand winken kann, um zu signalisieren, dass man überqueren darf.

Um dieses Problem zu lösen, experimentieren sowohl Forscher als auch die Industrie damit, selbstfahrende Autos mit einigen Zusatzgeräten auszustatten. Wir nennen diese externen Mensch-Maschine-Schnittstellen, kurz eHMIs. Denken Sie an Projektionen, die vom Auto auf die Straßenoberfläche ausstrahlen, an LED-Streifen rund um die Karosserie des Autos, deren Farbe sich je nach den Absichten des Autos ändert, an LED-Bildschirme, die oben auf dem vorderen Nummernschild angebracht sind und einen Text anzeigen, der angibt, ob das in Ordnung ist kreuzen oder nicht, und auch Roboterarme, die oben am Auto angebracht sind und Ihnen signalisieren, dass Sie weiterfahren sollen. Einige schlugen sogar Roboteraugen vor, die Ihnen beim Überqueren folgen, anstelle der herkömmlichen Scheinwerfer.

Vielleicht können Sie einige der Probleme hier bereits erkennen. Zu viele Ansätze. Was wäre, wenn jeder Autohersteller seinen eigenen Weg gehen würde? Was ist, wenn der auf dem Auto angezeigte Text auf Japanisch ist, Sie aber ein französischer Tourist sind, der Tokio besucht? Was ist, wenn es eine Gruppe von Fußgängern gibt? Für wen wäre die Nachricht bestimmt?

Zur Lösung einiger Probleme mit Augmented Reality-Technologie

Eine mögliche Lösung für die oben genannten Probleme wäre der Einsatz der Augmented Reality (AR)-Technologie, die es Fußgängern ermöglichen würde, individualisierte Kommunikation auf ihrem tragbaren Gerät wie einer Datenbrille zu empfangen, die in Zukunft das Smartphone ersetzen soll . Mit individualisierter Kommunikation meine ich ein Design, das Sie verstehen würden, wobei jeder Text in Ihrer bevorzugten Sprache präsentiert wird. Wenn Sie sich in einer Gruppe von Personen befinden, sehen Sie außerdem nur das, was für Sie relevant ist.

Die Experten wiesen darauf hin, dass AR-Technologie auch in anderen Branchen, etwa im verarbeitenden Gewerbe und in der Landwirtschaft, sowie in Smartphones erfolgreich eingesetzt werde. Zu den Möglichkeiten für den Einsatz von AR im Straßenverkehr gehörten die Erwähnung holografischer Ampeln und Schilder, das Entfernen irrelevanter Informationen aus der Welt, ein Indikator, der die Aufmerksamkeit des Benutzers auf ein AV lenkt, die Projektion von Sicherheitszonen oder farbigen Straßenoberflächen oder eines Zauns oder einer Barriere was darauf hinweist, dass man nicht überqueren sollte.

Trotz der vorgestellten Ideen standen die Experten AR im zukünftigen Verkehr jedoch im Allgemeinen kritisch gegenüber und erwähnten Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz, Invasivität, Benutzerfreundlichkeit, technologische Machbarkeit und Inklusivität (d. h. nicht jeder hat Zugriff auf solche Geräte). Einige äußerten sogar Bedenken hinsichtlich der Verwendung zur Kollisionsvermeidung, da Fußgänger immer noch auf die Bewegung des Autos achten würden, um zu beurteilen, ob das Überqueren sicher ist.

Doch trotz der Kritik waren sich die Experten einig, dass AR das Eins-zu-viele-Problem in eHMIs lösen oder Sprachbarrieren durch die Bereitstellung personenspezifischen Feedbacks beseitigen könnte. Die Experten betrachteten AR auch als nützlichen sekundären Hinweis für die Bewegung des Autos, zumal nicht von jedem erwartet werden würde, dass er eine Datenbrille trägt. Ein liberalerer Vertreter schlug jedoch vor, dass eine ähnliche Automatisierung entwickelt wird, um den Fahrer in einem Auto zu entlasten, damit er sich an Aktivitäten außerhalb des Fahrens beteiligen kann, und dass eine ähnliche Unterstützung für gefährdete Verkehrsteilnehmer entwickelt werden kann, damit diese Medien konsumieren und informiert werden können über den Verkehr über AR.

Zusammenfassung

Während selbstfahrende Autos hinsichtlich ihrer aktuellen Fähigkeiten oft überbewertet werden, ist es wichtig zu wissen, dass bessere Systeme kommen werden. Wann, wissen wir nicht. Wie sie aussehen werden, ist ebenfalls unbekannt. Aber das ist das Schöne an der laufenden Forschung. Die nächste Fahrzeugstufe und die Art und Weise, wie sie mit anderen Verkehrsteilnehmern kommunizieren, ist noch in Arbeit. Experten sagen uns, dass wir noch etwas länger warten müssen, bis wir dieses magische Auto bekommen, das alles alleine kann. Daher müssen Sie leider länger auf den Tag warten, an dem Sie Netflix nutzen und „fahren“ können.

In der Zwischenzeit wäre es interessant zu sehen, in welche Richtung es gehen wird: in Richtung getrennter Straßen, intelligenter Straßen oder Fahrzeuge mit einer Art Schnittstelle oder Kommunikation über unsere Datenbrillen. Unabhängig davon, welche Option gewählt wird, ist sicher, dass sich die Art und Weise, wie wir in der zukünftigen städtischen Umgebung interagieren, verändern wird.

Weiterführende Literatur

Dieser Artikel gibt einen kurzen Überblick über die Ergebnisse der durchgeführten Interviews. Für weiterführende Informationen können Sie gerne den Open-Access-Zeitschriftenartikel lesen, der im Anschluss an die Studie veröffentlicht wurde:

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Verweise

Tabone, W., De Winter, JCF, Ackermann, C., Bärgman, J., Baumann, M., Deb, S., Emmenegger, C., Habibovic, A., Hagenzieker, M., Hancock, PA, Happee , R., Krems, J., Lee, JD, Martens, M., Merat, N., Norman, DA, Sheridan, TB, & Stanton, NA (2021). Schwache Verkehrsteilnehmer und die kommende Welle automatisierter Fahrzeuge: Expertenperspektiven. Interdisziplinäre Perspektiven der Verkehrsforschung, 9 , 100293.https://doi.org/10.1016/j.trip.2020.100293

Diese Arbeit ist Teil meiner Doktorarbeit, die durch das Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Stipendienvereinbarung Nr. 860410 unterstützt wird.