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000804481 245__ $$aPassenger well-being in highly automated vehicles$$cvorgelegt von Vanessa Christine Sauer (geb. Diedrichs)$$honline
000804481 246_3 $$aWohlbefinden von Insassen hochautomatisierter Fahrzeuge$$yGerman
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000804481 300__ $$a1 Online-Ressource (iv, 228 Seiten) : Illustrationen, Diagramme
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000804481 3367_ $$0PUB:(DE-HGF)11$$2PUB:(DE-HGF)$$aDissertation / PhD Thesis$$bphd$$mphd
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000804481 500__ $$aEnglische und deutsche Zusammenfassung. - Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University
000804481 502__ $$aDissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2020$$bDissertation$$cRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen$$d2020$$gFak04$$o2020-08-31
000804481 5203_ $$aDurch technische Fortschritte in der Fahrzeugautomatisierung ist eine Markteinführung von hochautomatisierten Fahrzeugen innerhalb des nächsten Jahrzehnts realistisch. Zunehmende Fahrzeugautomatisierung ermöglicht es dem Fahrer, die Fahraufgabe und Überwachung auch für längere Fahrabschnitte an das Fahrzeug abzugeben und sich stattdessen Nebentätigkeiten zu widmen. Diese Veränderung des Fahrverhaltens wird sich auch auf die Nutzeranforderungen auswirken, sodass das Fahrerlebnis in einem automatisierten Fahrzeug stärker ganzheitlich zu betrachten sein wird. Ein Ansatz zur ganzheitlichen Betrachtung des automatisierten Fahrerlebnis aus Nutzerperspektive ist die Betrachtung des subjektiven Wohlbefindens der Insassen. Diese Arbeit untersucht das Konzept von Wohlbefinden im Kontext automatisierten Fahrens und prüft subjektive und objektive Messinstrumente, um das Wohlbefinden der Insassen in verschiedenen Studien und während des automatisierten Fahrerlebnis reliabel und valide messen zu können. Ausgehend von diesen Ergebnissen und dem bisherigen Stand der Technik wird ein Modell von Determinanten des Wohlbefindens der Insassen beim automatisieren Fahren entwickelt. Dazu wurden empirische Studien durchgeführt, um die Rolle einzelner Modellelemente zu untersuchen. Das resultierende Modell schließt physische und technische Merkmale des Fahrzeugs ein, die das Wohlbefinden durch zwei Verarbeitungsrouten beeinflussen. Ein Fahrzeugmerkmal kann sich direkt auf das Wohlbefinden auswirken (periphere Verarbeitung) oder eine indirekte Auswirkung durch Mediatoren haben (zentrale Verarbeitung). Als Mediatoren wurden neun Nutzerbedürfnisse identifiziert, die sich in utilitaristische und hedonische Bedürfnisse aufteilen lassen. Der Einfluss von Fahrzeugmerkmalen auf das Wohlbefinden wird durch Nebentätigkeiten, die während der Fahrt durchgeführt werden, und individuelle Nutzercharakteristika moderiert. Das resultierende Modell ist durch zwei empirische Studien teilvalidiert. Das Modell von Determinanten des Wohlbefindens der Insassen beim automatisierten Fahren bietet einen Rahmen für die nutzerzentrierte Entwicklung von automatisierten Fahrzeugen. Des Weiteren werden Implikationen und Vorschläge für die Gestaltung solcher Fahrzeuge abgeleitet.$$lger
000804481 520__ $$aTechnical advances in vehicle automation make highly automated driving a realistic possibility within the next decade. With higher levels of vehicle automation, the driver will be able to transfer the driving task and supervision to the vehicle for extended periods and can engage in non-driving related tasks. The different driver/passenger behavior will change user requirements for automated vehicles and may increase the importance of a holistic view of the passengers’ experience in an automated vehicle. One way to view the automated driving experience more holistically from a passenger perspective is to focus on passenger well-being. This work investigates the concept of passenger well-being in automated driving and explores reliable and valid subjective and objective measures to gauge passenger well-being in study settings and during real-world automated driving experiences. Based on these findings and prior findings in transportation research, a model of determinants of passenger well-being is developed. Empirical user studies are utilized to investigate the role of each element. The resulting model considers physical and technical features that affect passenger well-being through a dual processing mechanism. The features may have a direct effect (peripheral pro-cessing) or a mediated effect (central processing) on passenger well-being. Nine passenger needs categorized as utilitarian or hedonic needs act as mediators depending on the features. The impact of features on passenger well-being is further moderated by non-driving related tasks engaged in during the drive and by passenger characteristics. The resulting model is partially validated with two empirical studies. The model of determinants of passenger well-being in automated driving provides a framework for a user-centered development of automated vehicles. Further, this work yields implications and recommendations for the design of such vehicles.$$leng
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