Das Ziel sicher im Blick: Blickanalyse beim Fahrverhalten

Optimales Fahrverhalten: Blickanalyse im Straßenverkehr

Von Lily Teglasy, Viewpointsystem Redaktionsteam

„Rüstig oder rostig?“ lautet der Titel der ORF-Dokumentation zu dem Fahrverhalten von Senior:innen, bei der sich ORF Dok 1-Journalist Hanno Settele (59) ein rasantes Kartrennen mit Digital Creatorin Safiye (21) lieferte. Wieso das ORF Dok 1-Team die beiden in den Wettbewerb schickte? Und kann man das optimale Fahrverhalten mittels Blickanalyse im Straßenverkehr untersuchen?

Europaweit, aber vor allem in Österreich läuft die Diskussion heiß: Ist das Alter eine gefährliche Konstante beim Autofahren und steigt diese Gefahr monoton mit den Jahren der Fahrer:innen? Muss hier eine verpflichtende Fahrprüfung ab einem bestimmten Alter eingeführt werden? Österreich sträubt sich – erst letzten Winter gab es tobende Ablehnung gegen EU-weite Senior:innen-Gesundheitschecks bei der Erneuerung des Führerscheins (Quelle: Der Standard) – doch was sagen die wissenschaftlichen Daten?  

Mithilfe unserer Eye-Tracking-Technologie der VPS 19 Smart Glasses haben wir in Zusammenarbeit mit dem ORF das Fahrverhalten und die Reaktionszeit von Hanno im Vergleich zur jungen Fahranfängerin Safiye analysiert. 

Unsere Eye-Tracking-Analystin Renate Stiegler wertete die Ergebnisse aus. Wir blicken mit ihr hinter die Zahlen:  

 Optimales Fahrverhalten: Blickanalyse im Straßenverkehr

Redaktion: Die Resultate ergaben, dass sich das Blickverhalten der beiden Fahrer:innen eindeutig unterscheidet. Was waren die gravierendsten Abweichungen?

Renate Stiegler: Hanno, also der ältere und erfahrenere Versuchsteilnehmer, hatte ein deutlich ruhigeres und systematischeres Blickverhalten, das sehr vorausschauend war, während Safiye ein sprunghafteres Blickverhalten an den Tag legte. Sie orientierte sich während des Fahrens sehr deutlich an den anderen Teilnehmern, Hanno im Gegensatz nutzte den Streckenverlauf als Leitbild.  

Die junge Fahrerin kam öfters in den Randbereich der Strecke oder kürzte Kurven ab. Sie hatte auch immer wieder längere Blickzuwendungen zum Monitor im Fahrzeug und legte somit einige Meter zurück, ohne auf die Strecke oder Hindernisse voraus achten zu können. Aufgrund des Blickverhaltens war eindeutig erkennbar, dass Hanno der erfahrenere Lenker ist.  


In diesen 2 Videos sieht man unsere Eye-Tracking-Heatmap: Die grünen Punkte zeigen die Blickverläufe des Fahrers (rechts, Hanno) bzw. der Fahrerin (links, Safiye). Je heller (rötlicher) der Punkt wird, desto länger verbleibt der Blick der Versuchsperson an dieser Stelle.

Was bedeutet das für das optimale Fahrverhalten im normalen Straßenverkehr?  

Das Blickverhalten auf der Kartbahn kann nicht direkt zur Prognose des Blickverhaltens im Straßenverkehr herangezogen werden. Speziell bei der jüngeren Fahrerin war jedoch deutlich merkbar, dass sie sich in einem „Spiel-Modus“ befunden hat und sie erwähnte auch, dass diese Kartbahn für sie Ähnlichkeiten mit Konsolenspielen aufweist.  

Beim erfahrenen Lenker Hanno war das Blickverhalten zu Beginn sehr ähnlich wie ich es bereits aus anderen Projekten im Straßenverkehr beobachten konnte. Somit sind hier Rückschlüsse durchaus möglich. Nämlich, dass sich Hanno im normalen Verkehr wahrscheinlich auch erfahren verhält und vorausschauend fährt. 

 Optimales Fahrverhalten: Blickanalyse im Straßenverkehr

Sind die Erkenntnisse aus dem Test generalisierbar auf das Fahrverhalten Jung vs. Alt? 

Die Ergebnisse aus diesem Versuch geben einen ersten Hinweis auf den Unterschied im Fahrverhalten zwischen „Erfahren“ und „Weniger Erfahren“, aber nicht zwischen Jung und Alt.  

Der Test ergab, dass die weniger erfahrene Lenkerin eine größere Risikobereitschaft beim Fahren zeigte. Während der erfahrene Lenker zu Beginn eher sicherheitsorientiert und vorausschauend unterwegs war. Im Verlauf des Tests wurde aber auch der erfahrene Lenker risikobereiter, weil es sich eben um ein Spiel gehandelt hat. 

Es gibt ein großes Potenzial darin, Eye Tracking zur Erkennung der Ermüdung von Lenker:innen einzusetzen. Das wird auch bereits von einigen Fahrzeugherstellern angeboten. Aus meiner Sicht können Eye-Tracking-Daten auch beim Machine-Learning für autonomes Fahren als eine weitere Eingangsgröße verwendet werden.  

Eye Tracking kann Zusammenhänge im Fahrverhalten aufzeigen, die zur Unfallprävention beitragen können. Es bietet den Einblick aus der Perspektive der Lenker:in, die man von außen nicht hat. Unsere Brille könnte deshalb auch bei der Unfallrekonstruktion eingesetzt werden, um festzustellen, was gesehen werden konnte und was nicht.  

Deine Expertin-Einschätzung: Wie wird das Eye Tracking die Zukunft des Fahrens verändern? Welche Potenziale hat die Wissenschaft & Forschung in diesem Bereich, wenn man jetzt an das ganz alltägliche Fahrverhalten denkt?  

Gerichtlich beeidete Sachverständige erstellen Unfallgutachten. Bei so einer Anfrage kann je nach Unfallart und Schaden das Geschehen entweder mit 3D Programmen speziell für die Berechnung von Fahrzeugverhalten oder live vor Ort so akkurat wie möglich nachgestellt werden. Sollte zum Beispiel ein Fußgänger involviert gewesen sein, wird dieser mit einer „Dummy“-Puppe imitiert und eine neutrale Person (die nicht in den Unfall involviert war) fährt das Fahrzeug. 

Und speziell bezogen auf die älteren Fahrer:innen bzw. auf die Anfänger:innen: Wo kann Eye Tracking hier helfen?  Was sagt die Blickanalyse im Straßenverkehr aus?

Bei diesen beiden Gruppen kann Eye Tracking in „Perfektionsfahrten“ den Lenker:innen ihr eigenes Blickverhalten zeigen und ihnen bewusst machen, wo noch die Möglichkeit zur Verbesserung besteht bzw. was übersehen oder nicht wahrgenommen wurde.  

Fahrschulen verwenden hier sehr oft den Slogan „Fahren lernen heißt sehen lernen“. Genau das kann mit Hilfe von Eye Tracking unterstützt werden. Desweiteren kann damit ein Bewusstsein für das eigene Blickverhalten geschaffen werden. Der Autor und Psychologe Yod U. Kolitscher hat einmal gesagt, dass nur Bewusstsein auf dieser Welt etwas verändern kann. Wenn wir uns Problemen bewusst werden, können wir diese auch lösen – auch im Straßenverkehr.  Und so kann man hier das Fahrverhalten mittels Blickanalyse optimieren.