Despite the significant progress in Autonomous Driving, one of the critical barriers to the widespread adoption of Autonomous Vehicles (AVs) remains societal acceptance and trust. To gain public trust, AVs need to provide clear, contextually relevant explanations of their decisions and actions. This dissertation develops an algorithm that optimizes the delivery of explanations in AVs, focusing on the granularity of timing, that reduce passengers’ cognitive load while enhancing their trust and understanding. To achieve this, the work leverages the Salience, Effort, Expectancy, Value (SEEV) attention model, which predicts where a user’s attention is likely to be focused based on the four factors of the model. The dissertation also investigates the use of multi-step explanations, and also multi-user scenarios, where explanations are provided to multiple passengers or stakeholders simultaneously.
Trotz großer Fortschritte im autonomen Fahren bleibt die gesellschaftliche Akzeptanz ein zentrales Hindernis für die breite Einführung autonomer Fahrzeuge (AVs). Um Vertrauen aufzubauen, müssen AVs klare und kontextgerechte Erklärungen für ihre Entscheidungen und Handlungen liefern. Diese Dissertation entwickelt einen Algorithmus, der die Vermittlung solcher Erklärungen optimiert, insbesondere hinsichtlich der zeitlichen Granularität. Ziel ist es, die kognitive Belastung der Passagiere zu verringern und gleichzeitig Vertrauen und Verständnis zu fördern. Grundlage ist das SEEV-Aufmerksamkeitsmodell (Salience, Effort, Expectancy, Value), das vorhersagt, worauf sich die Aufmerksamkeit eines Nutzers basierend auf vier Faktoren richtet. Zudem wird der Einsatz mehrstufiger Erklärungen sowie Szenarien mit mehreren Nutzern untersucht, in denen Informationen gleichzeitig an verschiedene Passagiere oder Stakeholder vermittelt werden.
Logical methods in computer science Braunschweig : Department of Theoretical Computer Science, Technical University of Braunschweig, 2004 21(2025), 1, Seite 1-27 Online-Ressource
Christoph S Herrmann; Martin Fränzle; Edmund Wascher
Oldenburg
1 Online-Ressource.
Dissertation Universität Oldenburg 2025
Hochschulschrift
This thesis investigates neurophysiological correlates of human acceptance of autonomous vehicle (AV) behavior, particularly in time-critical and ambiguous traffic situations. We explored whether event-related potentials (ERPs) could serve as an unobtrusive measure of individual acceptance. Two experiments were conducted to assess ERP responses to AV behavior that was either congruent or incongruent with participants’ expectations. Study I, using images of moral dilemmas involving AVs, found increased ERPs (P3 & LPP) when the AV’s decision was incongruent with the participants’ judgment. Study II, using videos of a simulated AV executing traffic maneuvers, revealed an increased ERP (N2) for incongruent trials. These findings align with previous research suggesting that N2 and P3 components are linked to significant unexpected system behavior. Yet, inconsistencies across studies highlight the complexity of neurophysiological responses in human-AV interaction, especially in ambiguous traffic situations. Thus, with further research ERP-based measures could contribute to real-time assessment of critical or unacceptable AV behavior.
Diese Arbeit untersucht neurophysiologische Korrelate menschlicher Akzeptanz des Verhaltens autonomer Fahrzeuge (AV) in zeitkritischen, ambiguen Verkehrssituationen. Wir haben untersucht, ob ereignisbezogene Potenziale (EKPs) als unaufdringliches Maß für die individuelle Akzeptanz dienen können. In zwei Experimenten wurden ERPs zum Verhalten von AVs, das entweder mit den Erwartungen der Teilnehmer übereinstimmte oder nicht übereinstimmte, untersucht. Studie I, in der Bilder von moralischen Dilemmata mit AVs verwendet wurden, ergab erhöhte EKPs (P3 & LPP), wenn die Entscheidung des AVs inkongruent war. Studie II, in der Videos simulierten Verkehrs mit AVs verwendet wurden, ergab ein erhöhtes EKP (N2) für inkongruente Versuche. Übereinstimmend mit früher Forschung deutet das darauf hin, dass N2 und P3 mit signifikantem unerwartetem Systemverhalten zusammenhängen. Die Unstimmigkeit zwischen den Studien zeigt die neurophysiologische Komplexität bei der Interaktion zwischen Mensch und AV in ambiguen Verkehrssituationen. EKP-basierte Maße könnten mit weiterer Forschung zur Echtzeitanalyse von kritischem AV-Verhalten beitragen.
