Der Wink mit der LED-Anzeige: Mensch und automatisierte Fahrzeuge im Straßenverkehr

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Wie können Mensch und autonomisierte Autos miteinander kommunizieren, wenn Blickkontakt oder Handzeichen nicht möglich sind? Wie können sich Radfahrer:innen sicher im Stadtverkehr bewegen, wenn automatisierte Fahrzeuge unterwegs sind? Die Lehrstühle für Ergonomie und Verkehrstechnik der TUM School of Engineering and Design forschten zu automatisierten Fahrszenarien im städtischen Umfeld und versuchten im Rahmen des Projekts @CITY, diese Fragen zu beantworten. Mensch-Fahrzeug-Interaktionen und die Verbesserung der Umfelderfassung standen im Fokus der Untersuchungen.

Fahrradsimulator untersucht Verkehrssituationen mit automatisierten Fahrzeugen
Der vom Lehrstuhl für Verkehrstechnik entwickelte Fahrradsimulator untersucht, wie die Sicherheit für Radfahrer:innen im Stadtverkehr mit automatisierten Fahrzeugen erhöht werden kann. Bild: Niklas Grabbe/TUM LfE

Um herauszufinden, wie automatisiertes Fahren effizient, komfortabel und sicher für alle Verkehrsteilnehmer:innen sein kann, sammelte der Lehrstuhl für Ergonomie empirische Daten in Fahrsimulator- und Fußgängerstudien, Verkehrsbeobachtungen und einer Online-Umfrage. Die Ergebnisse zeigten, dass automatisierte Fahrzeuge sowohl implizit, etwa über die Trajektorie, als auch explizit über externe Displays mit anderen Verkehrsteilnehmer:innen kommunizieren sollten. Die Fahrer:innen von autonomisierten Autos sollten durch LED-Konzepte im Inneren des Fahrzeugs und durch Augmented Reality-Displays bestmöglich unterstützt werden.

Darüber hinaus bleiben jedoch noch Fragen offen, bis automatisierte Fahrzeuge zum Alltag gehören und sicher und komfortabel mit ihren Insassen und dem umgebenden Verkehr interagieren. Mehr Wissen ist nötig: um Langzeiteffekte, zur Interaktion in komplexen Multiagentenszenarien und wie sich automatisierte Fahrzeuge in ein Gesamtmobilitätskonzept mit öffentlichen Verkehrsmitteln einbinden lassen.

Der Lehrstuhl für Verkehrstechnik analysierte und modellierte, wie die Sicherheit und Verkehrseffizienz von Radfahrer:innen gewährleistet sein kann, wenn autonome Autos im komplexen städtischen Verkehr fahren. Neben einer Visualisierungsdatenbank entwickelten die Forscher:innen ein autonomisiertes Fahrzeugmodell für den Einsatz in mikroskopischen Verkehrssimulationen und ein Vorhersagemodell für Radfahrermanöver. Zudem arbeiteten sie daran, die Kooperation von automatisierten Fahrzeugen und Radler:innen an unsignalisierten Kreuzungen zu optimieren und ein Kommunikationskonzept mit mobilen Geräten zu erstellen. Positives Ergebnis: Die Vorhersagen steigern nicht nur die Sicherheit von Radfahrer:innen, sie sparen auch Zeit.

Ansprechpartner: Alexander Feierle, Georgios Grigoropoulos, Dr. Andreas Keler

Infos der beiden Lehrstühle zum Projekt:
https://www.mos.ed.tum.de/vt/forschung/projekte/aktuelle-projekte/city-af/
www.mec.ed.tum.de/lfe/forschung/projekte/city/