Eco-Driving-Forschung vom Fahrsimulator bis in den Browser.
EcoSimLab ist die offene Werkzeugkiste zweier Arbeitsgruppen für Studien zu energieeffizientem Fahren. Fahrsimulator-Labor, Videostudien im Browser und Fahrzeugmodelle greifen ineinander. Alles ist offen dokumentiert und zum Nachnutzen gebaut.
Zwei Labore für Eco-Driving-Forschung

Fahrsimulator-Labor
Im Labor fahren Proband*innen selbst, in einem Simulator, der dem Renault Zoe nachgebaut ist. Die Displays laufen live aus der Simulation.

VideoSimLab
Im Browser sehen Proband*innen aufgezeichnete Fahrten. Dieselben Displays laufen aus den aufgezeichneten Daten, an jedem Ort und mit vielen Personen zugleich.
Unser Ansatz: Eco-Displays
Ein Kern unserer Forschung ist EcoInterfaces: Displays für die Interaktion zwischen Menschen und Energie. Sie machen Verbrauch, Rekuperation und die optimale Geschwindigkeit im Cockpit sichtbar. So nehmen Fahrende Energie bewusster wahr und fahren effizienter.
Die Displays sind für mehrere Plattformen gebaut. Sie laufen im Fahrsimulator und in Videostudien im Browser, und sie sind für Tests in echten Fahrzeugen gedacht. Das schließt die Lücke zwischen virtueller und realer Umgebung: Dasselbe Display ist eine Funktion derselben Fahrdaten, egal wo es läuft.

Projekte

AMORi 2.0
Wie können Menschen und intelligente Assistenzsysteme besser zusammenarbeiten, um Energie effizient zu nutzen? DFG-Projekt, Juni 2026 bis November 2027.
AMORi
Handlungsintegrierte Modellierung und Optimierung der energiebezogenen Fahrenden-Fahrzeug-Interaktion. DFG-Projekt 498999989, August 2022 bis August 2025.

HI.Lübeck
Hansebelt Innovationsmatrix Lübeck: Innovation und Transfer mit den Partnern auf dem Hanse Innovation Campus. BMFTR-Projekt 03IHS245B, Januar 2023 bis Dezember 2027.
Publikationen
- VideoSimLab: Developing a Video-Based Toolchain for Vehicle Display Evaluation StudiesJan Heidinger, Leonardt Wagner, Christopher Spölmink, Thomas Franke (2026). AutomotiveUI '26 (18th Intl. Conf. on Automotive User Interfaces)
- Understanding the knowledge gaps in ecodriving: analysis of knowledge accuracy, uncertainty, and action regulationVivien E. Moll, Jan Heidinger, Steffen Schmees, Daniel Görges, Thomas Franke (2026). Cognition, Technology & Work
- AI and Mobile Technologies for Driver Fatigue Detection: Sex Differences Revealed by Eye-Tracking MetricsJ. Bend, Markus Gödker, Thomas Franke (2025). International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM), 19(11)
- Two Types of Eco-Driving Support — ICD & Optimal Speed DisplayMarkus Gödker, Steffen Schmees, Lukas Bernhardt, Daniel Görges, Thomas Franke (2025). International Journal of Human–Computer Interaction (IJHCI)
