Designing Communication for Automated Vehicles in Urban Traffic

Menschliche Fahrer verlassen sich auf eine Kombination expliziter und impliziter Signale – wie Handgesten, Kopfnicken, Blickkontakt, Blinken mit den Scheinwerfern, Verzögern und laterale Positionierung –, um mit anderen Verkehrsteilnehmern zu kommunizieren. Diese Verhaltensweisen sind besonders in Situationen mit unklarer Vorfahrtsregelung wichtig, etwa in Shared Spaces oder an Engstellen, wo formale Verkehrsregeln oft nicht ausreichen, um Interaktionen eindeutig zu regeln. Mit dem zunehmenden Automatisierungsgrad von Fahrzeugen wird der menschliche Fahrer jedoch aus der Steuerung herausgenommen und widmet sich stattdessen fahrfremden Aktivitäten. ... mehrDieser Wandel erfordert die Entwicklung alternativer Kommunikationsstrategien, um eine effektive und eindeutige Interaktion zwischen automatisierten Fahrzeugen (AVs) und anderen Verkehrsteilnehmern im Mischverkehr zu gewährleisten.
Diese Dissertation untersucht Kommunikationsstrategien zwischen AVs und manuell gesteuerten Fahrzeugen (MVs) anhand von Engstellensituationen als repräsentativem Anwendungsfall. Sie analysiert, welche Arten von Kommunikation und Informationen menschliche Fahrer von AVs erwarten und ob sich ihr Verhalten gegenüber konventionellen Fahrzeugen unterscheidet. Darüber hinaus wird erforscht, wie das kinematische Verhalten von AVs sowie das Design externer Mensch-Maschine-Schnittstellen (eHMIs) die subjektiven Reaktionen der Fahrer – etwa das Sicherheitsempfinden, das Verständnis und das Vertrauen – sowie deren tatsächliches Fahrverhalten beeinflussen. Zusätzlich wird ein neuartiges HMI für Szenarien mit eingeschränkter Sicht und einer höheren Anzahl an Verkehrsteilnehmern in Engstellen vorgestellt, das eine potenzielle Lösung für die AV-MV-Kommunikation bietet.
Die Arbeit verfolgt einen Mixed-Methods-Ansatz, der Fahrsimulationsstudien mit Online- und Nachbefragungen sowie Interviews kombiniert. Dadurch konnten das Verhalten von AVs und die Gestaltung von HMIs unter kontrollierten Verkehrsbedingungen systematisch untersucht werden. Neue Evaluationsmetriken wie die Initiierungszeit des Überholens (Passing Initiation Time, PIT) und die Initiierungszeit des Wartens (Yielding Initiation Time, YIT) wurden entwickelt, um Entscheidungsprozesse präziser erfassen zu können. Die Ergebnisse zeigen, dass die Fahrzeugkinematik, insbesondere laterale Bewegungen, eine zentrale Rolle in der AV-MV-Kommunikation spielt. eHMIs können das Sicherheitsempfinden und das Vertrauen verbessern, sind jedoch vor allem dann hilfreich, wenn die Kinematik des Fahrzeugs nicht eindeutig ist. Das vorgeschlagene neuartige HMI wurde von den Fahrern bevorzugt und führte zu besseren Kommunikationsergebnissen. Diese Erkenntnisse tragen zur Bewertung und Empfehlung von Gestaltungseigenschaften für Kommunikationsstrategien, einschließlich Kinematikmustern und HMIs, für automatisierte Fahrzeuge bei.

Human drivers rely on a combination of explicit and implicit cues, such as hand gestures, head nods, eye contact, headlight flashing, deceleration, and lateral positioning, to communicate with other road users. These behaviours are particularly important in ambiguous right-of-way scenarios, such as shared spaces and bottleneck roads, where formal traffic rules may not be sufficient to resolve interactions. However, as vehicles become increasingly automated, the human driver is removed from the control loop, engaging instead in non-driving-related activities. This shift necessitates the development of alternative communication strategies to facilitate effective and unambiguous interaction between automated vehicles (AVs) and other road users in mixed traffic environments.
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This thesis investigates communication strategies between AVs and manually driven vehicles (MVs), using bottleneck encounters as a representative case. It examines the types of communication and information human drivers expect from AVs, and whether they behave differently from interactions with conventional vehicles. Furthermore, the research explores how AV kinematic behaviours and the design of external human-machine interfaces (eHMIs) affect drivers’ subjective responses, such as perceived safety, comprehension, and trust, as well as their actual driving performance. Additionally, this work provides a novel HMI for visibility-limited scenarios with more traffic agents in the bottleneck roads, providing a potential solution for AV-MV communication.
This thesis adopted a mixed-method approach, combining driving simulator studies with online/post-trial questionnaires and interviews. This allowed for the controlled investigation of AV behaviour and HMI design under varying traffic conditions. Novel evaluation metrics, such as passing initiation time (PIT) and yielding initiation time (YIT), were developed to more accurately capture decision-making processes. The results show that AV kinematics, especially lateral movements plays a key role in how AV-MV communication. eHMIs can improve perceived safety and trust, but are most helpful when the vehicle’s kinematics patterns are unclear. The proposed novel HMI was preferred by drivers and improved communication outcomes. These findings contribute to evaluations and recommendations for properties of the design of communication strategies including kinematics patterns and HMIs for an AV.