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UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 1
Vorhersage von Fahrstreifenwechseln
Von Fahrermerkmalen über Manövertypen und Blickmuster
zu einem Echtzeit-Prädiktionsalgorithmus
Matthias Beggiato, Timo Pech, Veit Leonhardt, Philipp Lindner,
Gerd Wanielik, Angelika Bullinger-Hoffmann, Josef Krems
matthias.beggiato@psychologie.tu-chemnitz.de
Mensch im Verkehr
Teilprojekt Verhaltens- und Intentionserkennung (VIE)
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 2
Team
Nachrichtentechnik
Umfeldsensorik
Multisensor-Datenfusion
Arbeitswissen-schaft und
Innovations-management
Anzeige/Bedienkonzepte
Benutzerfreundlichkeit
Allgemeine und Arbeitspsychologie
Mensch-Maschine-Interaktion
Situationsbewusstsein
I-FAS
Dr. Matthias Beggiato
Timo Pech
Prof. Dr.-Ing. Gerd Wanielik
Prof. Dr. Josef Krems
Veit Leonhardt
Philipp Lindner
DorotheaLanger
AndréDettmann
Prof. Dr.Angelika C.
Bullinger-Hoffmann
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 3
Analyseebenen Fahrstreifenwechsel (FSW)
Cacciabue, 2007, p.5
• Spiegelblicke
Headtracking Monokamera
• Algorithmus zur
Echtzeitprädiktion FSW
• Manövertypen FSW
• Blickmuster & Blinker-
verwendung vor FSW
• Einfluss soziodemografische
Faktoren & Persönlichkeits-
merkmale auf FSW
Verhaltensprädiktion / Intentionserkennung FSW
• Möglichst frühe Indikatoren Fahrerbeobachtung & Umfeld
• Situationsadaptive Assistenz, Reduzieren falscher Alarme
Analyseebenen und Fragestellungen
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 4
Realfahrstudie
Explorative Studie im Realverkehr
• Erfassung FSW auf mehrstreifigen Arterien im Stadtgebiet
FSW = wenn Mitte der Vorderachse Linie überschreitet
• Zweistündiger Termin: 5 min begleitete Probefahrt, ca. 1 Std.
unbegleitete Fahrt (Navi) = 40 km, Fragebögen
• Instruktion: Erkennung verschiedenster Fahrmanöver, kein
Hinweis auf FSW, möglichst unbeeinflusste Fahrt
Instrumentierter Versuchsträger VW Touran
• 7 Kameras (Front / Heck / 2x Blindspot / 2x Fahrer / Pedale)
• 6 Radare (Front / Heck / 4x Blindspot)
• DGPS, Fahrzeug-CAN
2x
Zweispurige Arterien im
Stadtgebiet Chemnitz
50 km/h und 70 km/h
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 5
Realfahrstudie
Versuchsteilnehmer
• 60 Teilnehmer aus 116 Online-Bewerbern, geschichtete
Stichprobe Geschlecht x Alter
Fahrerfahrung (km/Jahr): Ø = 13.800 (SD = 7.600)
Fragebögen
• Persönlichkeitsmerkmale:
1) Big Five: NEO-FFI (Gewissenhaftigkeit, Verträglichkeit, Neurotizismus,
Extraversion, Offenheit für Erfahrungen. 60 Items, Borkenau & Ostendorf, 2008)
2) Brief Sensation Seeking Scale BSSS (Hoyle et al., 2002)
• Kognitive Leistungsgeschwindigkeit: ZVT (Oswald & Roth, 1986)
• Bekanntheit Strecke & Erfahrung mit Automatikschaltung(1=keine bis 5=sehr viel)
Alters-
gruppen
Männlich Weiblich Gesamt
N MW Alter
(SD)
N MW Alter
(SD)
N MW Alter
(SD)
20-35 J 15 28 (4,56) 15 28 (3,80) 30 28 (4,13)
40-65 J 15 52 (6,15) 15 50 (6,66) 30 51 (6,33)
Gesamt 30 40 (13,34) 30 39 (12,58) 60 39 (12,86)
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 6
Einfluss Fahrermerkmale
Fahrermerkmale und Anzahl FSW
• 1.869 FSW insgesamt
• 31 FSW im Schnitt pro Fahrer
• Bereich von 14 – 47 FSW
Anzahl FSW
Bekanntheit
der Strecke
R2corr = .177
F(11, 48) = 2.16, p = .034
Geschlecht
Alter
Kognitive Leistungsgeschw.
Sens. Seeking
Erfahrung Automatik
FFI: Verträglichkeit
FFI: Neurotizismus
FFI: Extraversion
FFI: Gewissenhaftigkeit
FFI: Offenheit für Erfahrungen
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 7
Einfluss Fahrermerkmale
Fahrermerkmale und % Strecke links
• Summe km linker Fahrstreifen pro Fahrt
• 31% im Schnitt pro Fahrer
• Bereich von 7% - 57%
% links
Bekanntheit
der Strecke
Extraversion
Kognitive
Leistungs-
geschwindigkeit
Erfahrung
mit AutomatikR2
corr = .402
F(11, 48) = 4.60, p < .001
Geschlecht
Alter
Fahrleistung
Sens. Seeking
FFI: Verträglichkeit
FFI: Neurotizismus
FFI: Gewissenhaftigkeit
FFI: Offenheit Erf.
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 8
Klassifikation Manövertypen FSW
FSW-Typ Skizze Anzahl Studie
Vorausfahrer L: n = 507
AbbiegestreifenL: n = 242
R: n = 242
Auffahrt L: n = 239
Hindernis L: n = 19
Einscherer L: n = 33
Rückkehr R: n = 520
UnbekanntL: n = 61
R: n = 6
Summe 1.869 Fahrstreifenwechsel
FSW Typen
• Differenzierterer Blick
auf FSW
• Unterschiedliche
Motivation FSW
• Verschiedenes
Verhalten
verschiedene
Prädiktorvariablen
• Hilfreich für
Potentialabschätzung
der Prädiktoren,
Algorithmen-
entwicklung
Lee, S. E., Wierwille, W. W., & Olden, E. C. B. (2004). A comprehensive
examination of naturalistic lane changes. Washington, DC: NHTSA.
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 9
Video-Annotation FSW & Blickbereiche
4 Blickbereiche: links / rechts / Rückspiegel / voraus (+ andere)
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 10
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
Zeit vor Fahrstreifenwechsel (s)
Blicksequenzen & Blinker
0
Vorausfahrer
(links)
Abbiegestreifen
(links)
Rückkehr
(rechts)
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████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████
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████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████
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████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████
████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████
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Abbiegestreifen
(rechts)
███████████████████████████████████████████████████████████████
███████████████████████████████████████████████████████████████
███████████████████████████████████████████████████████████████
████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████
████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████
Voraus/Andere
Links
Rechts
Rückspiegel
Blinker
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 11
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
Zeit vor Fahrstreifenwechsel (s)
Blicksequenzen & Blinker
0
Vorausfahrer
(links)
Abbiegestreifen
(links)
Rückkehr
(rechts)
█████████████████████████████████████████████████████████████████
████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████
████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████
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Abbiegestreifen
(rechts)
███████████████████████████████████████████████████████████████
███████████████████████████████████████████████████████████████
███████████████████████████████████████████████████████████████
████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████
████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████
Voraus/Andere
Links
Rechts
Rückspiegel
Blinker
• Berücksichtigung vorheriger Manöver (FSW, Abbiegen vorher)
• Heterogenität Blickmuster, aber:
Muster links/rechts
Muster nach FSW-Typen
Anzahl Blicke Umgebungsverkehr
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 12
Deskriptive Statistiken zu Blickmustern
Anzahl und Länge der Blicke für FSW-Typen
– FSW links: Muster von Blicken links
– FSW rechts: Kombination rechts / Rückspiegel
– Wenig Blickaktivität FSW Abbiegestreifen, L & R
Muster stabil (Vorstudie Beggiato et al., 2013 mit 898 FSW)
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 13
Kumulierte Blicke & Blinker
FSW langsamer Vorausfahrer
Lee (2004): 44% (11%-94% für FSW-Typen) ACE (2008): 71% (Autobahn)
Ponziani (2012): 52% (Autobahn) Hetrick (1997): 92% (Beides)
DVR (2007): 55% (Stadt) Tijerina (1997): 90% (Stadt)
75% (Autobahn) 85% (Autobahn)
Beggiato et al. (2013): 89% Vorstudie, Chemnitz (898 FSW)
Dettmann et al. (in prep): 87% Umgebungsverkehr in URBAN-Studie (2.787 FSW)
95% Blinker
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 14
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
Zeit vor Fahrstreifenwechsel (s)
FSW Abbiegestreifen links (n = 230)FSW Vorausfahrer (n = 484)
Blicke vor Blinker?
Frühestes Signal Intentionsbildung
0
FSW linksBlicke links
FSW rechtsBlicke rechts + Rücksp.
████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████
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Blicke vor Blinker im Intervall?
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 15
Klassifikation Manövertypen FSW
FSW-Typ Skizze Anzahl% der FSW mit Blick
vor Blinker in 10s
Vorausfahrer L: n = 507 86,36% (links)
AbbiegestreifenL: n = 242
R: n = 242
13,04% (links)
28,26% (rechts/rück)
Auffahrt L: n = 239 77,09% (links)
Hindernis L: n = 19 57,89% (links)
Einscherer L: n = 33 89,66% (links)
Rückkehr R: n = 520 85,48% (rechts/rück)
UnbekanntL: n = 61
R: n = 6
89,83% (links)
50,00% (rechts/rück)
Summe 1.869 FSW
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 16
Pech, T., Lindner, P., & Wanielik, G. (2014). Head tracking based glance area estimation for
driver behaviour modelling during lane change execution. In 2014 IEEE 17th International
Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) (pp. 655–660).
Klassifikator für Blickgebiete
Headtracking Spiegelblicke Monokamera
• Kopfdrehung um Logitudinalachse, Likelihood der Klassen 𝐶𝑖• “Durchschnittsklassifikator” relativ gut, Optimierung möglich
durch Klassifikator pro Person: z.B. SL: 0,7 vs. 0,86 true positive
FL
SL
V
R
SR / FR
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 17
Headtracking Blickgebiete
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 18
Algorithmus
Frontradar
Heckradar
Blindspot-radare
Intentionserkennung Bayes-Netz
Vorausfahrer-detektion
Umfeld-beurteilung
Extended-Object-Tracking
CAN
Head-tracker
Egomotion
Kameras
Sequenz-erkennung
GPS/IMU Digitale Karte
Fahrstreifenschätzung
Blickbereichs-schätzer
Umfeld / Fahrzeug / Fahrer / Intention
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 19
Schlussfolgerungen
Strategische Ebene / Persönlichkeitsmerkmale
• Bekanntheit der Strecke wichtig
• Persönlichkeitseigenschaften wenig Einfluss
(Studieneinschränkung: keine speziellen Gruppen dabei wie
Fahranfänger, Berufskraftfahrer…)
Manöverebene
• FSW ≠ FSW. Unterscheidung Subtypen wichtig und hilfreich für Prädiktion
• Manöverhistorie / Ausschluss ähnlicher Manöver wie z.B. Abbiegen nötig
• Blicksequenzen heterogen, aber Muster erkennbar nach
FSW-Typ, Richtung links/rechts, Verkehrsdichte Umfeld
Relativ stabil über verschiedene Studien/Personen/Situationen
Stabilisierungsebene
• Headtracking mit Monokamera als stabiler, günstiger und hinreichend genauer Ersatz
für Eye-tracking zur Spiegelblickerfassung
• Blicke allein ohne Umfeldinformation schwer interpretierbar (Situation, Verkehr…)
• Blicke vor Blinker Potential bei bestimmen FSW-Typen wie z.B. Vorausfahrer
• Laufende Versuche mit automatischem Blinker (Erfahrbarmachen Intentionserkennung)
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 20
Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!
Matthias Beggiato, Timo Pech, Veit Leonhardt, Philipp Lindner,
Gerd Wanielik, Angelika Bullinger-Hoffmann, Josef Krems
matthias.beggiato@psychologie.tu-chemnitz.de
Mensch im Verkehr
Teilprojekt Verhaltens- und Intentionserkennung (VIE)
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 21
Literatur / Publikationen I-FAS
Auto Club Europa (ACE). (2008). Reviere der Blinkmuffel. Retrieved from http://www.ace-
online.de/fileadmin/user_uploads/Der_Club/Dokumente/10.07.2008_Grafik_Blinkmuffel_1.pdf.
Beggiato, M., & Krems, J. F. (2013). Sequence analysis of glance patterns to predict lane changes on urban arterial
roads. Paper presented at 6. Tagung Fahrerassistenz - Der Weg zum automatischen Fahren, Munich, 28.-29.11.2013.
mediatum.ub.tum.de/node?id=1187197
Beggiato, M., Pech, T., & Krems J. F. (2014). The predictive potential of driver characteristics for lane changes on urban
roads. 5th Interntl. Conf. on Applied Human Factors and Ergonomics, Krakau (PL), Juli 2014.
Beggiato, M., & Krems, J. F. (2014). Dynamische Aufmerksamkeitsverteilung im Straßenverkehr: Analyse von
Blickmustern vor Fahrstreifenwechseln. In O. Güntürkün (Ed.). 49. Kongress der Deutschen Gesellschaft für
Psychologie, 21.-25. September 2014 (p. 526). Lengerich: Pabst Science Publishers.
Beggiato, M., & Krems, J. F. (2015). Real-time assessment of demanding driving scenarios. In C. Bermeitinger, A.
Mojzisch, & W. Greve (Eds.), TeaP 2015 - Abstracts of the 57th Conference of Experimental Psychology (p. 35).
Lengerich: Pabst Science Publishers.
Borkenau, P., & Ostendorf, F. (2008). NEO-FFI: NEO-Fünf-Faktoren-Inventar nach Costa und McCrae (2nd ed.).
Göttingen: Hogrefe.
Cacciabue, P. C. (Ed.). (2007). Modelling Driver Behaviour in Automotive Environments. London: Springer.
Dettmann, A., Thoms, U., Basler, M., Beggiato, M., & Bullinger, A. C. (in prep.). Too busy to indicate? Indicator usage
depending on task demand in urban lane change maneuvers.
Deutscher Verkehrssicherheitsrat e.V. (DVR). (2007). DVR-Report: Magazin für Verkehrssicherheit (No. 2/2007).
Retrieved from http://www.dvr.de/download/dvrreport_02_2007.pdf.
Hetrick, S. (1997). Examination of driver lane change behavior and the potential effectiveness of warning onset rules for
lane change or "Side" Crash Avoidance Systems (Thesis). Virginia Polytechnic Institute and State University,
Blacksburg, Va.
UR:BAN-Konferenz • 18./19.02.2016 • Garching 22
Literatur / Publikationen I-FAS
Hoyle, R. H., Stephenson, M. T., Palmgreen, P., Lorch, E. P., & Donohew, R. L. (2002). Reliability and validity of a brief
measure of sensation seeking. Personality and Individual Differences, 32(3), 401–414.
Lee, S. E., Olsen, E. C. B., & Wierwille, W. W. (2004). A comprehensive examination of naturalistic lane changes. Report
DOT HS 809 702. Washington, DC: NHTSA, U.S. Department of Transportation.
Oswald, W. D., & Roth, E. (1986). Der Zahlen-Verbindungs-Test. Göttingen: Hogrefe.
Pech, T., Lindner, P., & Wanielik, G. (2014). Head tracking based glance area estimation for driver behaviour modelling
during lane change execution. In 2014 IEEE 17th International Conference on Intelligent Transportation Systems
(ITSC) (pp. 655–660).
Ponziani, R. (2012). Turn Signal Usage Rate Results: A Comprehensive Field Study of 12,000 Observed Turning
Vehicles. Warrendale, PA: SAE International.
Tijerina, L., Garrott W. R., Gleckler M., Stoltzfus D., & Parmer E. (1997). Van and passenger car driver eye glance
behavior during the lane change decision phase. (Revised Draft: Interim Report). East Liberty, OH: National Highway
Traffic Safety Administration, Vehicle Research and Test Center.
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