Assessing travel time savings and user benefits of automated driving – A case study for a commuting relation

Szimba, Eckhard; Hartmann, Martin

doi:10.1016/j.tranpol.2020.03.007

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“…B. [1]). Damit AVF diese Versprechen einlösen kann, müssen nicht nur die technischen Herausforderungen von AVF bewältigt werden, sondern die entwickelten Systeme für AVF auch hohe Verbreitung finden.…”

Section: Akzeptanz Des Automatisierten Und Vernetzten Fahrensunclassified

Subjektive Sicherheit zur Steigerung der Akzeptanz des automatisierten und vernetzten Fahrens

Drewitz

Wilbrink

Oehl

et al. 2021

Forsch Ingenieurwes

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ZusammenfassungEin wichtiger Faktor für die Akzeptanz und damit die Verbreitung automatisierten und vernetzten Fahrens (AVF) ist der Grad der subjektiven Unsicherheit (Ungewissheit), den Nutzende bei der Interaktion mit automatisierten Fahrzeugen empfinden. Subjektive Unsicherheiten treten immer dann auf, wenn Personen aufgrund fehlender Erfahrung oder fehlender Informationen nicht in der Lage sind, den weiteren Verlauf einer Situation oder zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Treten bei der Nutzung automatisierter Fahrzeuge solche Unsicherheiten auf, wird die Herausbildung von Vertrauen und damit von Akzeptanz für diese Technologie durch die Unsicherheit begleitende negative Emotionen beeinträchtigt. Im Rahmen des Projekts AutoAkzept (Automatisierung ohne Unsicherheit zur Erhöhung der Akzeptanz Automatisierten und Vernetzten Fahrens) wurden Lösungen für nutzerfokussierte Automatisierung entwickelt, die Fahrzeuginsassen in den Mittelpunkt der Systementwicklung stellen. Nutzerfokussierte Systeme berücksichtigen in der Mensch-Maschine-Interaktion zwei grundlegende menschliche Bedürfnisse, das Bedürfnis, zu verstehen (need to understand) und das Bedürfnis, verstanden zu werden (need to be understood). Dazu setzen nutzerfokussierte Systeme verschiedene Sensoren ein, um subjektive Unsicherheiten und ihre Einflussfaktoren in Echtzeit zu erkennen, diese Informationen mit Kontextdaten zu integrieren und Anpassungen vorzunehmen, die subjektive Unsicherheiten reduzieren. Die systemischen Anpassungen nutzerfokussierter Systeme folgen dabei einem ganzheitlichen Ansatz und berücksichtigen die Ebenen der Fahrzeugführung, der Interieuranpassung und Informationsdarbietung sowie der Zielführung. Durch die Reduzierung oder Vermeidung subjektiver Unsicherheiten unterstützen die Entwicklungen des Projekts eine positive, komfortable Benutzererfahrung und tragen zur Erhöhung der Akzeptanz von AVF bei. Die Arbeit präsentiert hierzu Forschungsergebnisse von AutoAkzept zu den Themen Zustands- und Aktivitätsmodellierung von Nutzenden sowie bedarfsgerechte Adaptionsstrategien, die einzelne Lösungsbausteine für die Umsetzung nutzerfokussierter Automation bilden.

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Section: Akzeptanz Des Automatisierten Und Vernetzten Fahrensunclassified

Subjektive Sicherheit zur Steigerung der Akzeptanz des automatisierten und vernetzten Fahrens

Drewitz

Wilbrink

Oehl

et al. 2021

Forsch Ingenieurwes

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“…On the other hand, Tafidis et al [49] considered 1.0 and 0.5 CC0 values for AAVs with cautious and aggressive driving behaviours, respectively. Besides, Szimba and Hartmann [29] assumed a value of 0.50 for both level 4 (cautious) and level 5 (aggressive) CAVs in a road network comprised of freeways, arterials, and collectors.…”

Section: Cc0: Standstill Distance (M)mentioning

confidence: 99%

“…In 2019, Stogios et al [7] simulated AAVs in a road network comprised of a freeway and signalized urban streets with a CC1 value of 2.10 for the most cautious and 0.50 for the most aggressive driving behaviour adopted from preceding published articles. In the same way, Szimba and Hartmann [29] assumed a value of 0.90 and 0.50 for level 4 and level 5 CAVs, respectively, in the study area that includes freeways, arterials, and collectors.…”

Section: Cc1: Headway Time (S)mentioning

confidence: 99%

“…Adopted from the preceding published literature, CC2 value was adjusted to 0.0 for AVs in urban roads [26,47,54,57,58], AAVs on freeway [44,48], CAVs in urban roads [52], and CAVs in a four-lane freeway in the study [51]. Similarly, Szimba and Hartmann modified CC2 to 0.0 for both level 4 (cautious) and 5 (aggressive) CAVs in a road network covering freeways, arterials, and collectors [29]. In addition, Morando et al adopted two sets of CC2 values for simulating AAVs in a roundabout and signalized intersection.…”

Section: Advances In Civil Engineeringmentioning

confidence: 99%

“…Whereas, some studies assessed the impacts of AVs on a large road network. Even though the majority of works in the literature looks for fully AVs, some studies ( [29,30]) considered level 4 AVs.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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How PTV Vissim Has Been Calibrated for the Simulation of Automated Vehicles in Literature?

Beza

Zefreh

Török

et al. 2022

Advances in Civil Engineering

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Recently, in the literature, microscopic simulation is one of the most attractive methods in impact assessment of automated vehicles (AVs) on traffic flow. AVs can be divided into different categories, each having different driving characteristics. Hence, calibrating microscopic simulators for different AV categories could be challenging in AVs’ impact assessment. The PTV Vissim microscopic traffic simulation software has been calibrated for simulating diverse types of AVs in a large body of literature. There are two main streams of studies in literature adapting AVs' driving behaviors in Vissim following either internal (i.e., adjusting the parameters of the Vissim's default driving behavior models) or external (i.e., adapting AVs' behavior through external VISSIM interfaces) modeling approaches. The current paper investigates how the PTV Vissim has been internally calibrated for the simulation of different types of AVs and compares the calibrated values in the literature with default values introduced in the recent version of PTV Vissim. In the present paper, the reviewed studies are partitioned into two main categories according to the characteristics of the studied AVs, the studies focused on autonomous automated vehicles (AAVs) and the ones focused on cooperative automated vehicles (CAVs). Our findings indicate that the literature expects a lower value for parameters including standstill distance (CC0), headway time (CC1), following variation (CC2), the threshold for entering “following” (CC3), negative/positive following thresholds (CC4/CC5), speed dependency of oscillation (CC6), oscillation acceleration (CC7), safety distance reduction factor (SDRF), and minimum headway front/rear (MinHW) for AVs than conventional vehicles (CVs). Besides, the literature expects higher values for parameters including standstill acceleration (CC8), acceleration at 80 km/h (CC9), looking distances, and maximum deceleration for cooperative braking (MaxDCB) for AVs. When cautious AVs are introduced, deterring effects are expected in the literature (e.g., higher CC0). Moreover, CAVs can have higher looking distance values compared with AAVs.

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Digital Twins for Assessing the Impact of Autonomous Vehicles on Built-Environment Changes

Aghaabbasi,

Sabri,

Rajabifard

2024

Digital Twin

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Assessing travel time savings and user benefits of automated driving – A case study for a commuting relation

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