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Measuring and Managing Mind Wandering in Automated Vehicles

Projektbeschreibung

Die Geistesabwesenheit beim autonomen Fahren überwinden

Autonome Fahrzeuge können zur Vermeidung von Unfällen beitragen, die durch riskantes Fahrverhalten verursacht werden, sie können aber auch neue Risiken mit sich bringen. Wenn das Auto das Steuer übernimmt, achtet die Person, welche das Fahrzeug führt, tendenziell weniger auf den Straßenverkehr. Dies kann zu Geistesabwesenheit führen, was auf ein nachlassendes Situationsbewusstsein hindeutet, das wichtige Reaktionen verzögert und das Unfallrisiko erhöhen kann. Mit Unterstützung durch das Marie-Sklodowska-Curie-Maßnahmenprogramm erforscht Projekt MindWandAV den Zusammenhang zwischen Vertrauen, Risikowahrnehmung und Geistesabwesenheit beim autonomen Fahren. Mithilfe hochpräziser Simulatoren und realer Fahrversuche wird der jeweilige Bewusstseinszustand der Fahrerinnen und Fahrer anhand physiologischer Indikatoren wie Eye­tra­cking und Herzfrequenz modelliert. Die Ergebnisse werden den Weg für eine sicherere Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine ebnen.

Ziel

Automated vehicles (AVs) are expected to reduce accidents and congestion by mitigating human error and enabling more efficient use of travel time. However, at SAE Level 2—where the system manages both steering and speed while drivers are still required to monitor the environment—a challenge emerges: drivers must remain vigilant without continuous control, which increases the risk of disengagement. A central factor in this challenge is mind-wandering (MW), defined in the driving context as a shift of attention away from processing task-relevant information (e.g. road conditions, vehicle control) toward internally generated, task-unrelated thoughts. Intentional MW may arise from overtrust in automation, while underload induced by automation facilitates disengagement more generally. Both forms undermine situational awareness and delay responses, thereby threatening safety. Despite its importance, the relationship between MW, trust, and perceived risk in automated driving remains largely unexplored.
This project addresses this gap through three objectives. O1 will operationalize and computationally model MW in high-fidelity simulators, integrating subjective ratings, behavioral metrics, physiological indices (eye tracking, electrocardiography), and driving performance, to distinguish intentional and unintentional MW. O2 will validate simulator-derived models in naturalistic on-road studies with commercial and experimental vehicles, testing how contextual variability modulates MW and its links to trust calibration and risk perception. O3 will design and evaluate adaptive human–machine interfaces (HMIs) that dynamically mitigate MW by integrating Driver State Monitoring (DSM) informed by predictive models from O1–O2, using multimodal feedback and user-centered design methods. By combining cognitive psychology, human factors, mechanical engineering, and computational modeling, the project advances theoretical accounts of attentional states in automated driving.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Koordinator

TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT
Netto-EU-Beitrag
€ 217 076,16
Gesamtkosten
Keine Daten