Pupillometrie als Methode zur Erfassung mentaler Beanspruchungen im automotiven Kontext Pupillometry as a method for measuring mental workload within an automotive context

Die vorliegende Arbeit untersucht die Anwendung einer neuen Methode der Pupillometrie zur Erfassung von mentaler Beanspruchung bei der Optimierung von Fahrerinformations- und Fahrerassistenzsystemen im automotiven Kontext. Die in der vorliegenden Arbeit eingesetzte Methode erlaubt es, über charakteristische Veränderungen der Größe der menschlichen Pupille Rückschlüsse auf die aktuelle Beanspruchung eines Fahrers zu ziehen und diese mittels eines Index, dem "Index of Cognitive Activity" (ICA, Marshall, Davis & Knust, 2004) abzubilden. Es werden insgesamt vier Experimente beschrieben. Es zeigt sich, dass der hier beschriebene Index sowohl in einem experimentell streng kontrollierten Kontext, als auch in realistischen, anwendungsnahen Fahr- und Bediensituationen auftretende mentale Beanspruchungen für den Fahrer abbilden kann. Es konnte auch gezeigt werden, dass es mittels der hier beschriebenen Methode der Pupillometrie und deren hoher zeitlicher Auflösung der Messung erstmals möglich ist, den tatsächlichen Verlauf von Beanspruchungen bei der Bearbeitung einer Aufgabe abzubilden. Die hier beschriebenen Ergebnisse zeigen eine Möglichkeit der Optimierung zukünftiger Mensch-Maschine Schnittstellen hinsichtlich der für den Benutzer auftretenden Beanspruchungen mit einer bis lang unerreichten Genauigkeit. In this study a new method for measuring mental demands is discussed. Its relevance in an automotive context is the optimisation of new driver information as well as driver-communication systems. This method allows to identify mental demands through observing changes in the size of the human pupil and to display the actual demand through an index called ?Index of Cognitive Activity' (ICA, Marshall, Davis & Knust, 2004). In all, four experiments are being described. It could be shown that the index described here may identify mental demands not only in a highly controlled experimental context, but also in the context of a realistic and applied driving-and-interaction situation. It was shown for the first time that with this method and its high timescale resolution it is possible to display the actual characteristic course of mental demands while performing a task. The study thus describes a highly effective way of optimising new human-machine interfaces with respect to the occurring mental demands to the user with an accuracy that has not been reached so far.

本研究探讨了一种新型瞳孔测量法（Pupillometry）的应用场景，该方法用于汽车场景下优化驾驶员信息系统与驾驶员辅助系统时，对驾驶员的心理负荷进行检测。本研究采用的该方法可通过人类瞳孔尺寸的特征性变化，推导驾驶员当前承受的心理负荷，并通过“认知活动指数（Index of Cognitive Activity，简称ICA，Marshall、Davis与Knust，2004）”将负荷水平具象化。本研究共描述了四项实验。研究结果表明，本文所述的该指数不仅可在严格受控的实验场景中，还可在贴近实际应用的驾驶与操作场景下，精准反映驾驶员所承受的心理负荷。此外，本研究首次证实，借助本文所述的瞳孔测量法及其高时间分辨率的测量特性，可完整还原驾驶员执行任务时心理负荷的实际变化轨迹。本研究所得结果为未来人机交互界面的优化提供了新路径，可针对用户承受的心理负荷进行精准优化，其优化精度达到了此前未有的水平。