Die Rolle von Virtual Reality in der Forschung zu autonomen Fahrzeugen

Virtuelle Realität (VR) wird immer mehr zu einem wertvollen Werkzeug, um zu studieren, wie selbstfahrende Autos (auch Autonome Fahrzeuge oder AVs genannt) mit Fussgängern interagieren. Mit VR können Forscher verschiedene Fahr-Situationen kreieren, um zu verstehen, wie Fussgänger sich in der Nähe dieser Fahrzeuge verhalten. Diese Methode ist günstiger, sicherer und flexibler als Tests in der realen Welt.

Forschungen, die von 2010 bis 2020 durchgeführt wurden, haben 31 Studien gezeigt, die VR genutzt haben, um diese Interaktionen zu erforschen. Ziel dieser Arbeit ist es, zusammenzufassen, was wir wissen, wichtige Faktoren zu identifizieren, die das Verhalten von Fussgängern in diesen Simulationen beeinflussen, und Empfehlungen für zukünftige Studien zu geben.

#Bedeutung der Interaktion von Fussgängern mit autonomen Fahrzeugen

Die Branche der selbstfahrenden Autos hat grosses Potenzial, wie wir reisen, zu verbessern. Diese Fahrzeuge sollen sicherere, komfortablere und unabhängigere Transporte bieten. Damit AVs jedoch allgemein akzeptiert werden, müssen die Menschen Vertrauen in deren Nutzung haben. Da Fussgänger oft bei Verkehrsunfällen gefährdet sind, ist es entscheidend zu verstehen, wie sie mit AVs interagieren.

AVs haben nicht die gleichen physischen Schutzmassnahmen wie andere Verkehrsteilnehmer, was Fussgänger bei Kollisionen besonders verletzlich macht. Darüber hinaus verstehen Fussgänger möglicherweise nicht, wie AVs funktionieren, daher ist es wichtig, die Kommunikation zwischen AVs und Fussgängern zu verbessern. Die aktuelle Forschung konzentriert sich darauf, Möglichkeiten zu entwerfen, wie AVs ihre Absichten klar kommunizieren können, sei es explizit oder implizit.

#Vorteile von Virtual Reality

Die Nutzung von VR für die Forschung zu AV-Fussgänger-Interaktionen hat mehrere Vorteile:

1. Kosteneffektiv: Realistische Fahr-Szenarien mit echten Autos zu erstellen, kann sehr teuer sein. VR ermöglicht verschiedene Situationen ohne die hohen Kosten.
2. Sicherheit: Tests in der realen Welt können Risiken für die Teilnehmer darstellen, insbesondere in stark befahrenen Bereichen. VR ermöglicht es, diese Situationen zu simulieren, ohne physische Gefahren.
3. Experimentelle Kontrolle: Forscher können jeden Aspekt einer VR-Umgebung kontrollieren, was es einfach macht, Studien zu wiederholen und Ergebnisse zu vergleichen.

Verschiedene VR-Setups, wie Bildschirm-basierte Systeme, CAVE-Systeme und Head-Mounted Displays (HMD), bieten unterschiedliche Ebenen der Immersion. Immer mehr Forscher entscheiden sich für HMDs aufgrund ihrer hohen Immersion, besseren Ergonomie und niedrigeren Preise.

#Immersion und Präsenz in der virtuellen Realität

Immersion ist entscheidend in VR. Sie bezieht sich darauf, wie überzeugend die virtuelle Umgebung ist. Präsenz hingegen beschreibt, wie real Nutzer sich während der VR-Erfahrung fühlen. Je präsenter sich die Nutzer fühlen, desto wahrscheinlicher werden ihre Reaktionen den Reaktionen in der realen Welt entsprechen. Viele Studien haben gezeigt, dass sich das Verhalten der Menschen in virtuellen Umgebungen eng mit ihrem Verhalten in der realen Welt deckt.

Allerdings gibt es immer noch Unterschiede zwischen virtuellen und realen Erfahrungen. Zum Beispiel könnten die Teilnehmer ohne das Risiko körperlicher Verletzungen in VR-Szenarien riskanter agieren. Ausserdem können technische Einschränkungen wie eingeschränkte Sichtbarkeit und Auflösung das Verhalten der Teilnehmer beeinflussen.

#Bewertung der bestehenden Literatur

Während viele Studien VR genutzt haben, um das Verhalten von Fussgängern zu untersuchen, hat die wachsende Popularität dieser Methode zu einer Vielzahl von Szenarien geführt, die den Vergleich zwischen den Studien erschweren. Um dem entgegenzuwirken, ist es wichtig, die bestehende Forschung zu analysieren und die wichtigsten Fragen zu identifizieren, die angesprochen werden, wie die Studien gestaltet sind und welche Massnahmen verwendet werden.

#Forschungsfragen

Dieser Überblick wird von drei Hauptfragen geleitet:

1. Was sind die wichtigsten Szenarien zur AV-Fussgänger-Interaktion, die in VR untersucht werden?
2. Wie werden diese Szenarien eingerichtet, um das Verhalten der Fussgänger zu beeinflussen?
3. Welche Art von Massnahmen werden verwendet, um die AV-Fussgänger-Interaktion in diesen Studien zu bewerten?

#Forschungs­methodologie

#Datenquellen

Um relevante Studien zu finden, haben die Forscher vier grosse Datenbanken durchsucht:

• ACM Digital Library
• IEEE Xplore Digital Library
• ScienceDirect
• Google Scholar

Sie konzentrierten sich auf die Literatur, die zwischen 2010 und 2020 veröffentlicht wurde, um den Anstieg von VR-Fussgängerstudien in dieser Zeit zu erfassen.

#Studienauswahl

Die Kriterien zur Auswahl der Studien umfassten:

• Veröffentlichung als Originalforschungsarbeiten.
• Verfasst in Englisch.
• Umfasste empirische Studien mit Ergebnissen.
• Fokus auf AV-Fussgänger-Interaktionen unter Verwendung von VR.

Nach Anwendung dieser Kriterien wurden insgesamt 31 Studien zur Analyse ausgewählt.

#Wichtige Faktoren, die das Verhalten von Fussgängern beeinflussen

Forscher haben relevante Daten aus jeder ausgewählten Studie erfasst, um zusammenzufassen, wie verschiedene Faktoren die Erfahrung und Entscheidungsfindung von Fussgängern in simulierten Umgebungen beeinflussen.

#VR-Systemwahl

Die meisten Studien verwendeten immersive VR-Head-Mounted Displays (HMD), wobei das HTC Vive und Oculus Rift die beliebtesten Setups waren. Die meisten Inhalte wurden in kontextuellen Verkehrsszenarien erstellt, was bedeutet, dass sie so gestaltet wurden, dass sie die Bedingungen der realen Welt nachahmen.

#Kritische Anwendungsfälle

Verschiedene Studien untersuchten verschiedene Szenarien, in denen Fussgänger mit AVs interagieren. Wichtige Anwendungsfälle umfassten Situationen an unmarkierten Überquerungen und in Parkhäusern, wo das Vorrecht unklar war. Die Forschung zeigte, dass die Mehrheit der Studien sich auf nicht-signalisierte Überquerungen konzentrierte, wo keine Ampeln das Verhalten der Fussgänger leiteten.

#Szenario-Konfiguration

Bei der Einrichtung von VR-Szenarien müssen mehrere wichtige Faktoren berücksichtigt werden. Dazu gehören:

• Fahrzeugfaktoren (Grösse, Typ, Geschwindigkeit)
• Verkehrs­faktoren (Anzahl der Fahrzeuge, Abstände zwischen ihnen)
• Umweltfaktoren (Strassenszenen, Strassenverhältnisse)
• Soziale Faktoren (Gruppengrösse, Gruppenverhalten)

Jedes dieser Elemente kann beeinflussen, wie Fussgänger Risiken wahrnehmen und Überquerungsabsichten bestimmen.

#Bewertungs­massnahmen in Studien

Forscher verwendeten verschiedene Massnahmen, um AV-Fussgänger-Interaktionen in VR-Studien zu bewerten. Zu den gängigen Bewertungsmethoden gehörten:

• Beobachtung der Reaktionen von Fussgängern (z. B. Zögern vor dem Überqueren)
• Verfolgung der Positionen und Bewegungen von Fussgängern
• Erhebung subjektiver Daten zu Sicherheits- und Komfortgefühlen durch Umfragen

Es gibt jedoch keine standardisierten Massnahmen zur Bewertung von Vertrauen und Interaktionen in diesen Studien. Dieser Mangel an Konsistenz erschwert den Vergleich von Ergebnissen aus verschiedenen Forschungsbemühungen.

#Lücken in der aktuellen Forschung

Obwohl die bestehende Literatur unser Wissen über AV-Fussgänger-Interaktionen vorangebracht hat, bleiben bemerkenswerte Lücken bestehen:

1. Verkehrskomplexität: Die meisten Studien haben einfache Szenarien getestet. Es besteht die Notwendigkeit, komplexere Interaktionen mit mehreren AVs und Fussgängern zu untersuchen.
2. Umweltbedingungen: Die Forschung findet überwiegend unter idealen Bedingungen statt und vernachlässigt Faktoren wie Wetter, Dunkelheit oder städtischen Lärm.
3. Fahrzeugverhalten: Die meisten Studien haben das Fahrzeugverhalten auf programmierte Reaktionen beschränkt, anstatt Echtzeit-Interaktionen mit Fussgängern zu simulieren, was die Realitätsnähe erhöhen könnte.

#Empfehlungen für zukünftige Forschung

Um das Verständnis der AV-Fussgänger-Interaktionen zu verbessern, sollten die Forscher die folgenden Empfehlungen in Betracht ziehen:

#Realistische Fahrverhaltenssimulationen

Es ist wichtig, zu simulieren, wie menschliche Fahrer sich verhalten, da Fussgänger daran gewöhnt sind, Entscheidungen basierend auf menschlichen Fahrmustern zu treffen. Forscher sollten auf tatsächliche Fahrdaten zurückgreifen, um ihre Simulationen zu informieren.

#Erstellung komplexer Verkehrssituationen

Um die Studien realistischer zu gestalten, sollten Forscher in Betracht ziehen, Ablenkungen durch andere Fahrzeuge zu entfernen, wenn sie AV-Interaktionen untersuchen oder diese hinzuzufügen, wenn das Ziel darin besteht, unter realen Bedingungen zu testen.

#Aufbau bekannter Umgebungen

Die Verwendung von erkennbaren Orten könnte den Teilnehmern helfen, sich wohler zu fühlen und Ablenkungen zu reduzieren, sodass sie sich während einer Studie auf die AV-Interaktionen konzentrieren können.

#Kombination sozialer Elemente in Simulationen

Das Hinzufügen realistischer Menschenmengen kann die Erfahrung der Simulation verbessern. Auch Hintergrundgeräusche sollten effektiv simuliert werden, um wirkliche städtische Klänge nachzuahmen.

#Standardisierung von Bewertungsmetriken

Die Entwicklung standardisierter Massnahmen zur Bewertung des Verhaltens von Fussgängern und subjektiver Erfahrungen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Studien zuverlässig verglichen und wiederholt werden können.

#Fazit

Diese Forschung hat die Fortschritte hervorgehoben, die beim Verständnis der AV-Fussgänger-Interaktionen durch VR-Studien gemacht wurden. Durch die Erforschung verschiedener Faktoren, die das Verhalten und die Motivationen von Fussgängern beeinflussen, liefern die Ergebnisse wertvolle Richtungen für zukünftige Forschung. Die gewonnenen Erkenntnisse können dazu beitragen, bessere AV-Technologie zu entwickeln und Sicherheitsmassnahmen für Fussgänger zu verbessern, was letztlich das öffentliche Vertrauen in autonome Fahrzeuge stärkt.

#Unterstützung und Danksagungen

Die hier präsentierte Arbeit hat von Unterstützung im Zusammenhang mit einem staatlichen Stipendium und Forschungsförderung profitiert, die darauf abzielt, die Sicherheit in autonomen Mobilitätssystemen voranzutreiben.