Neuroergonomische Bewertung der Durchdringungsraten von Risiko-Warn-eHMI in Fahrzeugplatoons: Auswirkungen auf die mentale Arbeitsbelastung, Situationsbewusstsein und Lückenakzeptanz von Fußgängern

Warum das für alltägliche Straßenüberquerungen wichtig ist

Während Autos lernen, selbstständig zu fahren, müssen Fußgänger weiterhin in Sekundenbruchteilen entscheiden, wann es sicher ist, die Straße zu überqueren. Diese Studie untersucht eine neue Art von Lichtsignal an autonomen Fahrzeugen, das Fußgänger vor Überquerungsrisiken warnt, und stellt eine einfache, aber entscheidende Frage: Erleichtert das Hinzufügen dieser Signale den Menschen tatsächlich die Entscheidung und erhöht die Sicherheit beim Überqueren — oder kann es manchmal auch verwirren?

Neue Warnlichter an selbstfahrenden Autos

Selbstfahrende Autos mit hohen Automatisierungsgraden haben möglicherweise keinen aufmerksamen Fahrer, mit dem Fußgänger Blickkontakt aufnehmen könnten. Um diese Kommunikationslücke zu schließen, wurden „externe“ Schnittstellen vorgeschlagen — Lichter am Fahrzeugaußenrand, die ihre Farbe ändern, um anzuzeigen, wie riskant ein Überqueren vor dem Fahrzeug ist. In dieser Studie leuchten die Lichter grün bei geringem Risiko, gelb bei mittlerem Risiko und rot bei hohem Risiko, basierend darauf, wie bald das Auto die Überquerung erreichen wird. Das Team wollte wissen, wie diese Signale das Empfinden und die Entscheidungen von Menschen beim Einschätzen von Verkehrslücken beeinflussen, insbesondere wenn einige Autos diese Lichter haben und andere nicht.

Untersuchung verschiedener Fahrzeugmischungen auf einer belebten Straße

Um dies zu erforschen, zeigten die Forschenden 24 Versuchspersonen realistische Videoszenen einer geraden zweispurigen Straße ohne Ampeln oder Zebrastreifen. Von einer festen Position am Bordstein aus betrachteten die Teilnehmenden „Platoons“ von vorbeifahrenden Autos und gaben an, ob sie vor jedem einzelnen Auto die Straße überqueren würden. Die Studie verglich drei Situationen: keine Autos hatten Warnlichter, alle Autos hatten sie, oder nur die Hälfte der Autos war mit ihnen ausgestattet, zufällig gemischt mit normalen Fahrzeugen. Fahrgeschwindigkeiten und zeitliche Lücken zwischen den Fahrzeugen wurden kontrolliert variiert, um natürlichen Verkehr zu simulieren. Während sie über das Überqueren entschieden, hörten die Teilnehmenden außerdem seltene, hochfrequente Piepstöne über Kopfhörer und zählten diese still, sodass die Forschenden verfolgen konnten, wie viel mentale Anstrengung die Aufgabe des Straßenüberquerens erforderte.

Ins Gehirn blicken, während Menschen entscheiden

Neben der Selbsteinschätzung der Beanspruchung nutzte die Studie eine Gehirnwellenmethode, um die mentale Arbeitsbelastung direkter zu messen. Die Versuchspersonen trugen eine Kappe mit vielen Elektroden, die die elektrische Aktivität des Gehirns maßen, während sie die Piepstöne zählten. Ein bekanntes Gehirnsignal, das P300, wird normalerweise stärker, wenn Menschen noch freie Aufmerksamkeit für eine Sekundäraufgabe haben. Wenn die Überquerungsaufgabe viele mentale Ressourcen beansprucht, wird das P300-Signal als Reaktion auf die Piepstöne schwächer. Nach jedem Verkehrsblock bewerteten die Freiwilligen außerdem, wie deutlich sie die Verkehrssituation verstanden, wie anstrengend die Situation erschien und wie viel freie Aufmerksamkeit ihnen noch blieb — zusammen bildeten diese Angaben ein Maß für ihr Situationsbewusstsein.

Wann mehr Signale helfen und wann sie schaden

Das klarste Muster zeigte sich beim Vergleich der drei Grade der Warnlichtnutzung in den Fahrzeugplatoons. Wenn jedes autonome Fahrzeug in der Verkehrsreihe die Risiko-Warnlichter zeigte, berichteten die Menschen von besserem Situationsverständnis, fühlten sich weniger belastet und ihre Hirnsignale zeigten mehr verfügbare Aufmerksamkeit an. Wichtig war, dass sie auch Lücken im Verkehr effektiver nutzten: Sie lehnten sehr kleine, riskante Lücken häufiger ab und nahmen größere, sichere Lücken eher wahr. Diese schärfere Sensitivität gegenüber Lückengrößen trat auf, ohne dass die messbare mentale Arbeitsbelastung im Vergleich zu keiner Beleuchtung anstieg. Im Gegensatz dazu verschlechterte sich das Bild, wenn nur die Hälfte der Autos Warnlichter trug und die andere Hälfte nicht. Fußgänger überquerten seltener vor den Fahrzeugen mit Licht, ihre Hirnsignale zeigten eine höhere mentale Belastung und ihre Bewertungen offenbarten schlechteres Situationsbewusstsein und weniger freie mentale Ressourcen.

Was das für die Zukunft städtischer Straßen bedeutet

Für den Laien ist die Schlussfolgerung klar: Diese neuen Warnlichter an selbstfahrenden Autos können Fußgängern tatsächlich helfen — vorausgesetzt, jedes Fahrzeug verwendet sie auf dieselbe Weise. In einem vollständig ausgerüsteten Verkehrsfluss erleichtern die Lichter das Einschätzen, welche Lücken sicher sind, ohne die Menschen mental zu überlasten. In einer gemischten Welt, in der einige Autos die Lichter haben und andere nicht, können die zusätzlichen Informationen Entscheidungen beim Überqueren jedoch erschweren und ermüdend wirken. Das legt nahe, dass sorgfältige Planung, klare Standards und öffentliche Aufklärung entscheidend sein werden, wenn Städte externe Signale an autonomen Fahrzeugen einführen, damit diese Systeme das alltägliche Überqueren von Straßen vereinfachen statt erschweren.

Zitation: Yang, F., Sun, X., Ma, J. et al. Neuroergonomic evaluation of risk-warning eHMI penetration rates in vehicle platoons: effects on pedestrians’ mental workload, situation awareness, and gap acceptance. Sci Rep 16, 13582 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42814-3

Schlüsselwörter: autonome Fahrzeuge, Fußgängersicherheit, Verkehrssignale, mentale Arbeitsbelastung, Mensch–Maschine-Interaktion