Überdenken der Interaktion mit autonomen Fahrzeugen

Mit dem Wachstum smarter Städte nimmt auch die Anzahl autonomer Systeme wie selbstfahrender Autos zu. Dieser Wandel bedeutet, dass wir darüber nachdenken müssen, wie Menschen mit diesen Fahrzeugen interagieren. Eine Möglichkeit, das zu tun, sind externe Mensch-Maschine-Schnittstellen (EHMIs). Diese Schnittstellen helfen Autos, ihre Absichten den Fussgängern mitzuteilen. In diesem Artikel wird eine Studie betrachtet, die verschiedene Möglichkeiten untersucht, diese Schnittstellen mittels Virtual Reality (VR) und Videos darzustellen.

#Hintergrund der Studie

Ziel der Studie war es herauszufinden, wie unterschiedliche Arten der Darstellung von eHMIs das Vertrauen und die Benutzererfahrung der Menschen beeinflussten. Die Forscher nutzten drei Typen von Darstellungen: realistische VR, computergenerierte VR und reale Videos. Sie wollten mehrere Fragen beantworten:

1. Wie beeinflusst die Darstellung das Gefühl der Präsenz einer Person?
2. Wie beeinflusst sie das Vertrauen in die eHMI?
3. Welchen Einfluss hat sie auf die Benutzererfahrung?

#Methodik

#Teilnehmer

Insgesamt nahmen 42 Personen an der Studie teil. Sie waren in Bezug auf Geschlecht und Alter vielfältig, was eine breite Palette an Erfahrungen sicherstellte. Die Teilnehmer wurden über Universitätskanäle rekrutiert und zufällig einer der drei Prototyp-Darstellungen zugewiesen.

#Prototyp-Darstellungen

Die drei Arten von eHMI-Darstellungen waren:

1. Reale VR (RW-VR): Hierbei wurde eine 360-Grad-Kamera verwendet, um reale Szenen aufzunehmen, in denen die eHMI eingesetzt wurde. Die Teilnehmer erlebten diese Szenarien durch VR-Headsets.

2. Computergenerierte VR (CG-VR): Dafür erstellte ein 3D-Designer eine virtuelle Umgebung, die den realen Szenarien ähnlich war. Die Teilnehmer interagierten mit dieser VR-Darstellung.

3. Reales Video (RW-Video): Hierbei wurden die zuvor aufgenommenen realen Videos verwendet, aber auf einem Monitor anstelle von in VR gezeigt.

Jede Darstellung hatte die gleiche Beleuchtung an den Fahrzeugen, um ihre Absicht und Wahrnehmung anzuzeigen.

#Studienablauf

Die Teilnehmer erhielten zunächst eine Übersicht zur Studie, füllten Einwilligungsformulare und demografische Fragebögen aus. Jeder Teilnehmer durchlief alle drei Prototyp-Darstellungen und beantwortete nach jeder Erfahrung Fragebögen. Diese Fragebögen massen das Gefühl der Präsenz, Vertrauen und die Benutzererfahrung. Ausserdem wurden halbstrukturierte Interviews durchgeführt, um detailliertes Feedback zu sammeln.

#Ergebnisse

#Gefühl der Präsenz

Die Ergebnisse zeigten, dass sowohl RW-VR als auch CG-VR ein stärkeres Gefühl der Präsenz im Vergleich zu RW-Video boten. Die Teilnehmer fühlten sich mehr mit der Szene verbunden, wenn sie sich in VR-Umgebungen befanden, was ihnen das Gefühl gab, tatsächlich Teil der Umgebung zu sein. Die Teilnehmer berichteten, dass RW-VR besonders effektiv war, weil es ein realistisches Setting darstellte, was sie glauben liess, wirklich dort zu sein.

#Vertrauen

Das Vertrauen in die Fahrzeuge variierte je nach Darstellung. Während die Teilnehmer den Fahrzeugen im Allgemeinen vertrauten, hatten die, die RW-Darstellungen erlebten, das grösste Vertrauen. Die Teilnehmer bemerkten, dass sie das Fahrzeug sicher in realen Szenarien sehen konnten, was ihr Vertrauen erhöhte. Andererseits erschien CG-VR manchmal weniger vertrauenswürdig, da die Teilnehmer auf das weniger natürliche Verhalten der Fahrzeuge in dieser Umgebung hinwiesen.

#Benutzererfahrung

Die Benutzererfahrung wurde anhand eines Fragebogens bewertet, der sich auf verschiedene Aspekte der eHMI konzentrierte. Trotz fehlender signifikanter Unterschiede in den Bewertungen über die drei Darstellungen hinweg gab es Tendenzen, die in den Interviews zum Ausdruck kamen. Zum Beispiel neigten die Teilnehmer in RW-Video dazu, sich besser an die Lichtmuster zu erinnern als die in VR. Sie berichteten, dass sie von den immersiven Elementen in VR abgelenkt waren, was ihre Konzentration auf die eHMI beeinträchtigte.

#Diskussion

Die Studie offenbarte wichtige Einblicke, wie verschiedene Darstellungsarten von eHMIs das Nutzerfeedback beeinflussen. Hier sind einige zentrale Themen, die hervorgehoben wurden:

#Visuelle Realität

Die Teilnehmer bevorzugten RW-VR hauptsächlich wegen ihrer hohen Realität. Sie fühlten sich natürlicher in der Umgebung und fanden es einfacher, die Funktion der eHMI zu verstehen. Die realistische Darstellung der Szene minimierte ihre kognitive Belastung, sodass sie sich auf die Aktionen des Fahrzeugs konzentrieren konnten.

#Interaktionsgenauigkeit

Die Teilnehmer konnten sich in RW-VR umsehen, fühlten sich aber in ihrer Bewegung eingeschränkt. Diese Einschränkung führte dazu, dass einige das Gefühl hatten, sie würden einfach nur beobachten, anstatt zu interagieren. Im Gegensatz dazu bot CG-VR mehr Bewegungsfreiheit, aber es fehlte das gleiche Mass an Immersion.

#Faktoren, die Vertrauen beeinflussen

Die Bewertung des Vertrauens der Teilnehmer hing von mehreren Aspekten ab, einschliesslich:

• Verhalten des Fahrzeugs: Das Fahrzeug hat für Fussgänger angehalten, was das Vertrauen erhöhte.
• Realismus der Umgebung: Die Teilnehmer fühlten sich in realistischen Umgebungen sicherer.
• Soziale Dynamik: Die Teilnehmer bemerkten, wie andere Menschen um sie herum ihr Vertrauen beeinflussten.

Die Teilnehmer äusserten weniger Vertrauen in CG-VR aufgrund der Unfähigkeit der virtuellen Avatare, echtes menschliches Verhalten genau nachzuahmen. Dies führte zu einem Gefühl der Unbehaglichkeit und sogar Angst.

#Einblicke in die Benutzererfahrung

Die Studie zeigte, dass trotz ähnlicher Gesamtbewertungen die Teilnehmer in den RW-Darstellungen eine reichhaltigere Benutzererfahrung hatten. Sie konnten tiefer in das Szenario eintauchen und bedeutungsvolleres Feedback zur eHMI geben. Viele Teilnehmer bemerkten auch, dass sich ihr Fokus darauf verschob, die gesamte Erfahrung zu bewerten, anstatt nur die Schnittstelle selbst.

#Richtlinien für die Prototypenerstellung und Evaluierung von eHMIs

Basierend auf den Ergebnissen der Studie ergeben sich mehrere Richtlinien für zukünftige Forschung und Design:

1. Verwende nicht-immersive Prototypen für fokussierte Bewertungen: Video-basierte Prototypen können das Vertrauen und Interaktionen effektiv bewerten, ohne die Komplexität von VR.

2. Immersive Prototypen für ganzheitliche Bewertungen: VR-Darstellungen können Benutzern helfen, sich bedeutungsvoller mit der eHMI auseinanderzusetzen und die gesamte Benutzererfahrung zu erfassen.

3. Wähle realistische Darstellungen für Vertrautheit: Reale Umgebungen steigern das Sicherheitsgefühl und bieten reichhaltigeres Feedback.

4. Gestufte Interaktionen erhöhen Engagement: Planung von Szenen, die Interaktionen mit Fussgängern beinhalten, kann zu besseren Bewertungen führen und die Ermüdung der Teilnehmer verringern.

5. Achte auf die Umgebung: Berücksichtige, wie Umgebung und soziale Interaktionen Vertrauen und Erfahrung beeinflussen.

6. Sorgfältige Kamerapositionierung in VR: Stelle sicher, dass die Kameraposition die Immersion maximiert und gleichzeitig die Bewegung der Teilnehmer verhindert.

7. Details in CG-Darstellungen einschränken: Konzentriere dich auf wesentliche Merkmale, um ablenkende Mängel in virtuellen Welten zu vermeiden.

#Einschränkungen und zukünftige Arbeiten

Obwohl die Studie wertvolle Einblicke lieferte, hatte sie Einschränkungen. Die Anzahl der Teilnehmer könnte als begrenzt für quantitative Analysen angesehen werden, und die Neuheit von VR könnte die Erfahrungen der Teilnehmer beeinflusst haben. Zukünftige Studien sollten untersuchen, wie verschiedene Avatar-Designs und Umgebungssettings das Nutzerfeedback beeinflussen.

Ausserdem könnte die Forschung analysieren, wie Benutzer über längere Zeiträume mit Schnittstellen interagieren und untersuchen, wie man das Engagement aufrechterhalten kann, ohne Ermüdung zu verursachen. Diese Erkenntnisse könnten die Design- und Evaluierungsprozesse für zukünftige autonome Systeme und deren Schnittstellen verbessern.

#Fazit

Mit dem Wachstum autonomer Technologien in unseren Städten wird es immer wichtiger, effektive Schnittstellen zu entwerfen. Die Ergebnisse dieser Studie bieten eine Grundlage zur Verbesserung der Interaktion der Benutzer mit diesen Systemen und sorgen für sicherere und benutzerfreundlichere Erfahrungen in unseren sich ständig verändernden urbanen Landschaften.