Thesis: Individuelle Akzeptanz hochautomatisierter Fahrfunktionen

Das Institut für Verkehrssystemtechnik entwickelt, untersucht und bewertet Lösungen für nutzergerechte Fahrerassistenz- und Bahnsysteme. Ziel dieser Systeme ist generell die Erhöhung der Verkehrssicherheit und des Fahrkomforts. Um eine an Bedürfnisse des Fahrers angepasste, technische Unterstützung zu entwickeln, werden Untersuchungen des Fahrerverhaltens durchgeführt.

Die Erforschung von Fahrerverhalten und die Entwicklung von Modellen zur Beschreibung von Fahrerverhalten stellt ein wesentliches Element zur Auslegung und Gestaltung komplexer Assistenzfunktionen dar. Grundlage für die Formulierung und Entwicklung der Modelle des Fahrerverhaltens bilden dabei Unfallstudien, Feldbeobachtungen und experimentelle Untersuchungen in verschiedenen Fahrsimulatoren und Versuchsfahrzeugen im Realverkehr und auf Teststrecken.

Die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen hat in den letzten Jahrzehnten rasante Fortschritte gemacht. Wenn wir vom Auto der Zukunft sprechen, dann sprechen wir vom autonomen Fahrzeug. Auch wenn diese Fahrzeuge den Markt in den nächsten Jahren noch nicht erobern werden, so werden mehr und mehr Fahrfunktionen hochautomatisiert, wie z. B. die Autobahnfahrt. Damit diese hochautomatisierten Fahrfunktionen und damit das autonome Fahrzeug als solches genutzt werden, müssen wir sicherstellen, dass diese auch von potentiellen Fahrerinnen akzeptiert werden.

Ihr Ziel ist es, im Rahmen Ihrer Bachelorarbeit zu untersuchen, welcher Faktor maßgeblich zur Akzeptanz dieser neuen Technologien beiträgt.



Weitere Informationen

Unternehmen
Helmholtz Gemeinschaft
Bereich/Abteilung
DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik
Abschlussart
Bachelorarbeit
Ansprechpartner/in
Dr. Mandy Dotzauer
Institut für Verkehrssystemtechnik
Tel.: +49 30 67055443
Branche
Luft und Raumfahrt
Anforderungen
Bachelorstudium in Psychologie oder verwandte Sozialwissenschaften
Kenntnisse in Statistik
Kenntnisse in der Methodenlehre
Motivation, Engagement und selbstständiges Arbeiten
Grundkenntnisse in SPSS wünschenswert
Zusatzinformationen
Beginn
ab sofort

Dauer
3 - 4 Monate

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