Interaktion zwischen Fahrrad und PKW
Beschreibung
Der Straßenverkehr ist geprägt von ständiger Kommunikation zwischen Rad- und Autofahrenden. Ihre Absichten, etwa das Vorhaben abzubiegen, werden auf unterschiedliche Art signalisiert. Radfahrende nutzen beispielsweise das Handzeichen als mehr oder weniger klaren Richtungshinweis. Aber auch ein Blick über die Schulter kann Autofahrenden einen bevorstehenden Richtungswechsel andeuten.
Für die Entwicklung sicherer automatisierter Fahrzeuge ist es entscheidend, diese nonverbalen Kommunikationsmuster zwischen Menschen im Straßenverkehr zu analysieren. So können autonome Systeme lernen, die Absichten von Radfahrenden korrekt zu interpretieren und angemessen zu reagieren. Das Verständnis dieser zwischenmenschlichen Interaktionen bildet die Grundlage für eine sichere Integration selbstfahrender Autos in den Straßenverkehr.
Die Arbeit konzentriert sich auf eine Untersuchung im realen Straßenverkehr, bei der die "Thinking-Aloud"-Methode zum Einsatz kommt.
Autofahrende werden gebeten, ihre Gedanken laut auszusprechen, während sie mit Radfahrenden interagieren.
Ziel ist es, zu erfassen, worauf sie in diesen Momenten achten und welche Signale sie zur Einschätzung der Absichten von Radfahrenden nutzen.
Für die Datenerhebung steht eine speziell entwickelte Smartphone-App zur Verfügung, die bereits in ähnlichen Studien erfolgreich eingesetzt wurde. Diese App ermöglicht die Aufzeichnung der verbalen Äußerungen der Teilnehmer.
Aufgaben
- Literaturrecherche zur Einarbeitung in das Thema sowie zu Befunden aus empirischen Studien
- Planung der Untersuchung und Festlegung der genauen Vorgehensweise
- Sammlung der Daten im echten Straßenverkehr
- Analyse der gesammelten Daten
- Ergebnisdarstellung und Diskussion
Kenntnisse
- Die Arbeit richtet sich an Studierende im Bereich Psychologie, Sensorik und kognitive Psychologie, Human Factors sowie verwandte Studiengänge
- Detailliertes technische Verständnis ist keine Voraussetzung
