Strassenverkehr 11.10.2021, 07:17 Uhr

Autonome Autos erahnen Fussgängerverhalten

Forscher der University of Leeds haben ein neues Entscheidungsmodell erarbeitet, das berücksichtigt, wie Fussgänger sich gegenüber herannahenden autonomen Fahrzeugen verhalten.
Testperson trifft im Verkehrssimulator auf ein Fahrzeug
(Quelle: University of Leeds)
Forscher der University of Leeds wollen autonome Autos fussgängerfreundlicher machen. Dazu bringen sie den Fahrzeugen bei, wie Fussgänger Entscheidungen treffen. Beispielsweise lernen sie einzuschätzen, ob Fussgänger die Strasse vor einem herannahenden Auto noch schnell überqueren werden. Gustav Markkula nutzt dazu neurowissenschaftliche Theorien darüber, wie das menschliche Gehirn Entscheidungen trifft, um die Sicherheit zu verbessern.

Modell der Driftdiffusion

Markkula und sein Team setzen Driftdiffusion ein. Das Modell lässt das Auto erkennen, wann ein Fussgänger eine Strasse überqueren will. So sollen externe Signale wie Blinklichter effektiver genutzt werden, um mit Fussgängern zu kommunizieren und den Verkehrsfluss zu optimieren. Driftdiffusionsmodelle gehen davon aus, dass Menschen Entscheidungen treffen, wenn sie mehrere Fakten überprüft haben, etwa wie weit entfernt ein Auto ist, welche Geschwindigkeit es hat und ob der Fahrer aggressiv fährt. Das alles braucht nur Sekunden oder weniger.
So ganz trauen Fussgänger dem Braten nicht, wenn sich ein Fahrzeug nähert. «Wenn ihnen ein Fahrzeug Vorrang gewähren will, sind Fussgänger oft ziemlich unsicher, ob das Auto tatsächlich nachgibt und warten, bis das Auto fast zum Stillstand gekommen ist, bevor sie die Strasse überqueren», sagt Markkula. Das könne im Rahmen der Driftdiffusion verwendet werden, indem die autonomen Fahrzeuge deutlicher machen, dass sie dem Fussgänger Vorrang einräumen. «Das verbessert den Verkehrsfluss und die Sicherheit», so der Experte.

Virtual Reality im Einsatz

Um sein Modell zu testen, hat das Team Virtual Reality genutzt, um Probanden im Verkehrssimulator «Hiker» (Highly Immersive Kinematic Experimental Research) der Universität verschiedenen Strassenüberquerungsszenarien auszusetzen. Die Bewegungen der Studienteilnehmer wurden sehr detailliert verfolgt, während sie sich frei in einer virtuellen 3D-Umgebung bewegten, die eine Strasse mit entgegenkommenden Fahrzeugen zeigte. Die Aufgabe der Teilnehmer bestand darin, die Strasse zu überqueren, sobald sie sich sicher fühlten.
Es wurden verschiedene Szenarien getestet, bei denen das sich nähernde Fahrzeug entweder seine Geschwindigkeit beibehielt oder abbremste, um den Fussgänger überqueren zu lassen, manchmal auch mit den Scheinwerfern blinkte, was ein häufig verwendetes Signal für die Gewährung von Vorrang ist. Das reale Verhalten der Menschen stimmte mit dem Entscheidungsmodell bestens überein.
«Die Vorhersage von Fussgängerentscheidungen und Unsicherheiten kann verwendet werden, um zu optimieren, wann und wie das autonome Fahrzeug verzögern und signalisieren sollte, um einen Fussgänger davon zu überzeugen, dass er die Strasse sicher überqueren kann», sagt Jami Pekkanen, der zu Markkulas Team gehört.




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