Das Halbzeitevent zum Projekt SALSA (Smarte, Adaptive und Lernbare Systeme für Alle) findet am 12.02.2026 in der Schwabenhalle in Fellbach statt.

Im Rahmen des Projekts wird die Akzeptanz automatisierter und autonomer Fahrzeuge im Mischverkehr erforscht. Mithilfe von Forschungen in den Bereichen eHMI, Fahrerzustand, Schlaf, Adaption und Kommunikation, Akzeptanz sowie Wissensvermittlung werden somit wichtige Schritte unternommen, um automatisierte und autonome Fahrzeuge im Mischverkehr zu etablieren.

Auf dem Halbzeitevent werden die bisherigen Erkenntnisse der ersten Projekthälfte sowie erste Ansätze zur Steigerung der Akzeptanz automatisierter und autonomer Fahrzeuge in naher Zukunft präsentiert. Die Teilnehmenden können sich auf spannende Keynotes, vertiefende Einblicke in alle Themenbereiche von SALSA sowie eine interaktive Ausstellung freuen.

Das WIVW wird erste spannende Ergebnisse zum Thema Akzeptanz von automatisierten Fahrzeugen im Mischverkehr vorstellen und die Frage beantworten, wie sich Schlaf während der automatisierten Fahrt auf die nachfolgende manuelle Fahrt auswirkt. Zudem wird eine konkrete Maßnahme zur Unterstützung des Aufwach-Prozesses präsentiert. Des Weiteren kann ein am WIVW entwickeltes Konzept zur Wissensvermittlung von automatisierten Fahrfunktionen anhand eines Demonstrators erlebt werden.

Der Eintritt ist kostenfrei. Da die Plätze begrenzt sind, empfehlen wir eine frühzeitige Anmeldung über die Projektseite.

SALSA wird geför­dert durch das Bundes­mi­nis­te­rium für Wirt­schaft und Klimaschutz.

Nach viereinhalb Jahren Forschung, Entwicklung und Zusammenarbeit fand am 25. November 2025 in der Autoworld in Brüssel die Abschlussveranstaltung des EU-Projekts Hi-Drive zum automatisierten Fahren (Automated Driving, AD) statt. Dieser erfolgreiche Abschluss wurde mit einer interaktiven Ausstellung gefeiert, die von den Partnern präsentiert wurde und die Erfolge und Innovationen des Projekts zeigte.

Das WIVW war ebenfalls vertreten und demonstrierte das im Rahmen von Hi-Drive am WIVW entwickelte simulatorbasierte Training für Fahrerassistenzsysteme (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS). Darüber hinaus führte das WIVW in Hi-Drive eine Vielzahl von Studien durch. Die Themen betrafen die Akzeptanz von und mentale Modelle für AD-Funktionen, Reisekrankheit während automatisierter Fahrten und Verhaltensanpassungen an AD. Diese Studien wurden in Form von Online-Umfragen, experimentellen Studien in einem Simulator, auf einer Teststrecke und auf öffentlichen Straßen durchgeführt.

Anschließend präsentierte sich das WIVW zudem auf der jährlichen EUCAR-Konferenz zusammen mit dem Hi-Drive-Konsortium. Neben Vertretern aus Forschung und Industrie waren auch politische Akteure anwesend, was zu fruchtbaren Diskussionen über die Zukunft der europäischen Automobilindustrie und Verkehrssicherheit führte.

Wir sind äußerst dankbar, Teil dieses exzellenten Konsortiums gewesen zu sein und mit so vielen kompetenten Partnern zusammengearbeitet zu haben. Vielen Dank an alle Hi-Drive-Partner!

Welche Herausforderungen müssen bewältigt werden, um die Sicherheit von motorisierten Zweirädern durch kooperative intelligente Verkehrssysteme (C-ITS) zu verbessern?

Um dieser Frage nachzugehen, beteiligte sich das WIVW an einem von TNO organisierten Workshop zum Thema „Verbesserung der Sicherheit für Motorräder und gefährdete Verkehrsteilnehmer durch ITS” (engl. Originaltitel: 'Improving Safety for Motorcycles and Vulnerable Road Users through ITS'). Der Workshop wurde durch die Arbeit des Connected Motorcycle Consortiums (CMC) motiviert. Mit weiteren Experten aus Industrie, Forschungsinstituten, Politik und Universitäten trug das WIVW auf der 28. „IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems” in Gold Coast, Australien, zu einer entsprechenden Podiumsdiskussion bei. Darüber hinaus gab es seitens WIVW eine Key Note Speech mit dem Titel „Advancing Rider Safety: The Role of Human Factors Research in the Connected Motorcycle Consortium”.

Das EU-Projekt Hi-Drive, dessen übergeordnetes Ziel es ist, das automatisierte Fahren robust und möglichst nutzerfreundlich zu gestalten, neigt sich dem Ende zu.

In einer Reihe von Webinaren werden die spannenden Ergebnisse der durchgeführten Studien präsentiert und in anschließenden Panelrunden diskutiert sowie Implikationen für das automatisierte Fahren abgeleitet.

Das WIVW war an der Gestaltung und Durchführung zweier dieser Webinare beteiligt und stellte Studien vor, die am WIVW im Rahmen von Hi-Drive durchgeführt wurden.

In einem Webinar wurde der Frage nachgegangen, in wie weit die Gesellschaft bereit ist, automatisiertes Fahren anzunehmen, und was erforderlich ist, um diese Akzeptanz zu erreichen.

Im anderen Webinar mit WIVW-Beteiligung wurde der Frage nachgegangen, welche Einflussfaktoren das Komforterleben beim automatisierten Fahren beeinflussen und damit zusammenhängend, was das Auftreten von Reisekrankheit (Motion Sickness) begünstigt und welche Auswirkungen dies beispielsweise auf die Fahrleistung hat.

Es ist anzunehmen, dass neue Assistenzsysteme nach Markteinführung nicht zu 100 % zuverlässig funktionieren und auch Fehlalarme ausgelöst werden. Wie wirken sich also Fehlalarme auf die Reaktionen der Fahrer aus? Wie beeinflusst die Zuverlässigkeit eines Assistenzsystems (ARAS) die Reaktionszeiten und die Akzeptanz des Systems?

Für das Connected Motorcycle Consortium (CMC) wurde am WIVW eine Nutzerstudie am dynamischen Motorradsimulator konzipiert und durchgeführt, um Antworten auf diese Fragen zu erhalten. Der Schwerpunkt lag auf den Auswirkungen von:

• Echten Fehlalarmen (Real False Positives, RFP), wenn es keinen erkennbaren Grund für die ausgelöste Warnung gibt.
• Unnötigen Fehlalarmen (Unnecessary False Positives, UFP), wenn der Grund für die Warnung in der Ausgangssituation unklar ist, sich aber im Verlauf des Szenarios herausstellt.

Zusätzlich zu diesen beiden Arten von Fehlalarmen wurde die Zuverlässigkeitsrate des Assistenzsystems bei 60 % und 80 % untersucht. Eine wichtige Erkenntnis war, dass UFPs hilfreich sein können, da sie zur Bildung eines mentalen Modells eines Assistenzsystems beitragen (d. h. zur Identifizierung von Situationen, in denen eine Warnung zu erwarten ist). RFPs waren problematisch, da Fahrer dazu neigen, Erklärungen für die Warnungen zu finden, die das mentale Modell verzerren und sie mitunter in falscher Sicherheit wiegen. Die Zuverlässigkeitsrate hatte keinen signifikanten Einfluss auf die untersuchten Szenarien.

Die Ergebnisse der Studie können hier eingesehen werden.

Das WIVW bedankt sich bei allen Mitgliedern der CMC-Arbeitsgruppe "Rider Behaviour" BMW Motorrad, Honda Motor Co., Yamaha, Ducati, Suzuki, Institut für Zweiradsicherheit (ifz e.V.), CERTH HIT, VUFO, La Trobe University, Queensland Government, Bertrandt, ACEM, TNO.