Untersuchungen zu Fahrzeug-Ampel-Assistenzfunktionen basierend auf historienbasierten Prognosedaten im Realverkehr

Untersuchungen zu Fahrzeug-Ampel-Assistenzfunktionen basierend auf historienbasierten Prognosedaten im Realverkehr von Lewerenz,  Per
In Bezug auf die Reichweite sind die menschlichen Wahrnehmungsorgane begrenzt, was zu einem Informationsmangel für die Fahrer motorisierter Verkehrssysteme führt. Dieses Defizit kann durch Kommunikationssysteme von Fahrzeug zu Fahrzeug (V2V) und / oder Fahrzeug zu Infrastruktur (V2I) ausgeglichen werden. Mit dem Ziel einer vorteilhaften Kombination der menschlichen Vorteile mit denen technischer Systeme können vernetzte Assistenzsysteme fehlende Informationen liefern, die der Fahrer bei der Situationsbewertung berücksichtigen kann. Die Annäherung an Lichtsignalanlagen ist eine Verkehrssituation, die häufig von einem Mangel an Informationen durch den Fahrer begleitet wird. Der Fahrer benötigt Informationen über die bevorstehenden Signalzustände, damit er sein Fahrverhalten optimal an die Situation anpassen kann. Bevorstehende Signalzustände verkehrsabhängiger Lichtsignalsysteme können – mit unterschiedlichen Detaillierungsgraden – vorhergesagt und dem Fahrer in vernetzten Fahrzeugen zur Verfügung gestellt werden. Es bleibt die Frage, ob der menschliche Fahrer auch unsichere vorhergesagte Informationen in die Situationsbewertung einbezieht, da eine detaillierte Prognose Anforderungen an die Infrastruktur stellt, die heute oft nicht erfüllt werden. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die prototypische Implementierung und Untersuchung eines vernetzten Assistenzsystems, das dem Fahrer eine Geschwindigkeitsempfehlung bei Annäherung an Lichtsignalanlagen gibt. Die Empfehlung wird durch einen Vorhersagealgorithmus berechnet, der ausschließlich auf den Beobachtungen der vergangenen Signalzustände aufbaut. Der Nutzen des Assistenzsystems wird anhand experimenteller Studien im realen Dresdner Verkehr untersucht und anhand der Bewertung sowohl der Messung von Fahrzeugzuständen als auch der subjektiven Systembewertung durch die Testpersonen quantifiziert. Da der Grad der Unsicherheit aufgrund der Darstellungsform nachvollziehbar ist, bewerteten die Probanden die Informationen trotzdem als eindeutig. Die Auswertung der Ergebnisse zeigt, dass die Testpersonen die Informationen vorteilhaft in ihre Situationsbewertung einbeziehen können, indem sie aufgrund der Geschwindigkeitsanpassung auch bei unsicherer Prognose rund 11% Energie einsparen.
Aktualisiert: 2023-01-01
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Eignung von Fahrsimulatoren für die Untersuchung der Fahrkompetenz älterer Autofahrer

Eignung von Fahrsimulatoren für die Untersuchung der Fahrkompetenz älterer Autofahrer von Ebert,  Stefanie, Hoffmann,  Sonja, Kaussner,  Yvonne, Kenntner-Mabiala,  Ramona, Maag,  Christian
M 320: Christian Maag, Ramona Kenntner-Mabiala, Yvonne Kaussner, Sonja Hoffmann, Stefanie Ebert Eignung von Fahrsimulatoren für die Untersuchung der Fahrkompetenz älterer Autofahrer 72 S., 24 Abb., 7 Tab., ISBN 978-3-95606-629-0, 2021 Vorliegendes Projekt untersuchte, ob die Fahrkompetenz älterer Autofahrer im Fahrsimulator vergleichbar gut gemessen werden kann wie im Realverkehr. Der Fahrparcours für die Simulation enthält neben repräsentativen Fahraufgaben mittlerer Schwierigkeit auch Szenarien, die besonders für ältere Autofahrer schwierig sind. Mit der Tablet-Anwendung S.A.F.E. werden registriert und klassifiziert. Darauf basierend erfolgt eine globale Beurteilung der Fahrkompetenz. Der mit der Simulationssoftware SILAB erstellte Parcours wurde auf einem High-Fidelity-Simulator und einem kostengünstigeren Kompaktsimulator implementiert. Der Fahrparcours wurde anhand einer Fahrverhaltensbeobachtung im realen Straßenverkehr validiert. Dabei handelt es sich um eine 60-minütige standardisierte Strecke, die strukturell mit der Fahrstrecke in den Simulatoren vergleichbar ist. Ein 2x3- Versuchsplan mit dem dreistufigen abhängigen Faktor ‚Methode‘ (Realverkehr vs. High-Fidelity-Simulator vs. Kompaktsimulator) und dem zweistufigen Gruppenfaktor ‚Alter‘ (25-50 Jahre vs. > 70 Jahre) wurde realisiert. Ältere Fahrer schneiden in verschiedenen Fahrleistungsparametern in den Fahrverhaltensbeobachtungen sowohl im Simulator als auch im Realverkehr bei hoher interindividueller Varianz im Mittel schlechter ab als die Vergleichsgruppe. Globales Fahrrating und Gesamtzahl der Fahrfehler während der Fahrverhaltensbeobachtungen in der Simulation korrelieren bis zu r=.80 mit den globalen Fahrleistungsratings der Fahrverhaltensbeobachtung im Realverkehr. Die Befunde der beiden Simulatoren korrelieren sehr hoch miteinander. Bei einer entsprechend gestalteten Fahrverhaltensbeobachtung lassen sich die Befunde zur Fahrkompetenz von Senioren aus dem Simulator auf den realen Straßenverkehr übertragen. Hierfür sind Kompaktsimulatoren ausreichend. Die Fahrverhaltensbeobachtung muss dazu, neben repräsentativen Fahraufgaben mittlerer Schwierigkeit auch die Verkehrsszenarien enthalten, die besonders älteren Autofahrern Schwierigkeiten bereiten
Aktualisiert: 2023-01-16
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Ein Verfahren zur Messung der Fahrsicherheit im Realverkehr entwickelt am Begleitenten Fahren

Ein Verfahren zur Messung der Fahrsicherheit im Realverkehr entwickelt am Begleitenten Fahren von Glaser,  Margrit O, Glaser,  Wilhelm R, Schmid,  Dorothee, Waschulewski,  Horst
BASt M 235 Ein Verfahren zur Messung der Fahrsicherheit im Realverkehr entwickelt am Begleiteten Fahren W. R. Glaser, H. Waschulewski, M. O. Glaser, D. Schmid 60 S., 59 Abb., 24 Tab., ISBN 978-3-95606-008-3, 2013, EUR 15,50 Im modernen Kraftfahrzeug werden die Fahr- und Bedienungsdaten elektronisch gemessen und über Bussysteme (z. B. CAN – Controller Area Network) Effektoren und Rechnereinheiten zugeführt. Mit geeigneten Datengrabbern können sie entnommen und gespeichert werden. Mit einem entsprechend ausgestatteten Messfahrzeug können damit auf Versuchsfahrten elektronische Daten zur Messung der Verkehrssicherheit gewonnen werden. Die Aufgabe des vorliegenden Projekts war es, die Auswirkungen des Begleiteten Fahrens auf die Fahrsicherheit der Fahranfänger standardisiert zu bewerten. Sie bestand aus drei Teilen: die Festlegung und Dokumentation einer standardisierten Fahrstrecke im öffentlichen Straßenverkehr, die Gewinnung eines Referenzdatensatzes für die Fahrprobe mit 40 Personen und die Entwicklung eines psychometrischen Tests für Fahrsicherheit anhand dieser Fahrprobe. Im ersten Teil wurde eine Fahrstrecke ausgewählt, die folgende Anforderungen erfüllte: Fahrdauer ungefähr 90 Minuten, Fahrzeit und Streckenlänge mit etwa gleichen Zeitanteilen Innerorts, Landstraße und Autobahn und mit für die Zielgruppe repräsentativen Fahraufgaben in ausreichender Anzahl (z. B. Linksabbiegen, „rechts vor links“-Regelung). Im zweiten Teil wurde mit einer Fahrprobe an 40 Vpn ein Referenzdatensatz für die standardisierte Strecke gewonnen. Von den Vpn waren 26 zwischen 18 und 22 Jahren alt, davon 17 mit und 9 ohne früheres Begleitetes Fahren. Das Alter der übrigen 14 Vpn lag zwischen 23 und 50 Jahren, alle ohne Erfahrung mit Begleitetem Fahren. Der dritte Teil galt der Zusammenstellung schon bekannter Bausteine zu einem Test zur Erfassung der Fahrsicherheit anhand einer Fahrprobe. Elektronisch gemessen wurden 11 Variablen (z. B. Überschreitung der Höchstgeschwindigkeit, Abstand zum Vorausfahrzeug, Zeit bis Kollision) sowie mit Vl-Tastendruck registrierte Fahrfehler. Die Vp bearbeitete die Rating Scale for Mental Effort (RSME; EILERS, NACHREINER und HÄNECKE, 1986). Einfache statistische Auswertungen dieser Variablen liefern noch kein psychodiagnostisches Messinstrument für Fahrsicherheit. Deshalb wurde das von den Auftragnehmern bereits früher publizierte System I-TSA (INVENT – Traffic Safety Assessment; W. R. GLASER, WASCHULEWSKI und SCHMID, 2005) aufgegriffen, verbessert und in der Software anwendungsfreundlicher gestaltet. Mittels einer Faktorenanalyse wurden acht durch Häufigkeitstransformation normalisierte, auf den Mittelwert 100 und die Standardabweichung 10 standardisierte Skalen für Komponenten der Fahrsicherheit gefunden: 1 Geschwindigkeit, 2 Fahrbeschleunigung, 3 Längsabstand, 4 Spurhaltung, 5 Blinker, 6 Lenkbewegungen, 7 Mentale Beanspruchung (RSME), 8 Fahrfehler Versuchsleiter-Tasten. Neben elektronisch gewonnenen Daten wurden Papier-Bleistift-Tests eingesetzt, um auf herkömmliche Weise erhobene Resultate mit den elektronischen vergleichen und bei Fehlen eines Messfahrzeugs auch bisherige Methoden auf die standardisierte Fahrstrecke anwenden zu können. Die Vp füllte einen aus 47 Items bestehenden Fragebogen zum Fahrerleben aus, der auch die 20 Items des Technik-/Risiko-Fragebogens von BR. FÄRBER und BE. FÄRBER (2003) enthielt. Eine Faktorenanalyse lieferte die fünf Skalen „Ängstlichkeit und Furcht vor Überlastung oder Überforderung“, „Freude am Fahren“, „Begeisterung für die Technik“, „Selbstbewusstsein und Selbstsicherheit als Fahrer(in)“ sowie „Norm- und Regelorientierung“. Nach Ende der Fahrprobe beurteilte der Versuchsleiter anhand einer gängigen Fahrfehlerliste mit 33 Items die Beeinträchtigung der Fahrsicherheit. Die 33 Bewertungen wurden zu einem einzigen Sicherheitsscore zusammengezogen. Es folgte ein Sicherheitsrating für 9 eher allgemeine, charakteristische Verhaltensweisen wie Geschwindigkeitswahl oder Überholen. Diese 9 Sicherheitsratings lieferten in einer Faktorenanalyse zwei gut als Fehler (Error) und als Schnitzer (Lapse) im Sinne des DBQ (Driver Behaviour Questionnaire; REASON, MANSTEAD, STRADLING, BAXTER und CAMPBELL, 1990) interpretierbare Skalen. Schließlich beurteilte der Vl den Fahrstil in einem semantischen Differential mit 11 Adjektivpaaren wie rücksichtsvoll – rücksichtslos oder aggressiv – defensiv. Dieses ergab ebenfalls zwei faktorenanalytisch begründbare Skalen: „Anspannung“ und „Angepasstheit“ beim Fahren. Insgesamt wurden also 8 I-TSA-, 5 Fahrerlebens- und 5 Versuchsleiter-Beurteilungsskalen aufgestellt. Diese 18 Skalen bilden zusammen einen standardisierten Test, der ein aussagekräftiges Profil der Fahrsicherheit für jeden Pbn liefert. Die meisten davon sind mit Cronbachs a > 0,8 sehr reliabel. Die Faktorenanalyse über die 18 Skalen des gesamten Tests erklärt 75,8 % der Gesamtvarianz mit zwei starken und vier mäßig ausgeprägten Faktoren. Der Test misst also ein sechsdimensionales Konstrukt der Fahrsicherheit. Faktor 1 fasst alle beobachteten und beurteilten Fahrfehler zusammen. Faktor 2 konzentriert sich auf den Fahrerlebensbogen, ergänzt um die mit der RSME selbst eingeschätzte mentale Beanspruchung. Faktor 3 gibt die elektronisch erfassten Fahrdynamikskalen I-TSA 1 bis 3 wieder. Die weiteren drei Faktoren bleiben Einzelrestfaktoren für „Norm- und Regelorientierung und Blinken“, „Spurhaltung und Lenkbewegungen“ sowie „Begeisterung für die Technik“. Ein Planversuch für Gruppenunterschiede war nicht intendiert und wäre auch über den Rahmen dieses Projektes hinausgegangen. Die Daten ließen sich jedoch als Ex-Post-facto-Experiment für die gegebene Stichprobe auswerten. Dabei zeigte sich, dass der Test zwar nicht zwischen den Geschlechtern und den hier einbezogenen Altersgruppen diskriminierte. Vpn mit und ohne Begleitetes Fahren konnte er aber in der logistischen Regression fehlerfrei unterscheiden, der F-Test auf multivariate Mittelwertsunterschiede erreichte die einseitige Signifikanzgrenze.
Aktualisiert: 2021-08-05
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