Sonstige
Refine
Year of publication
- 2017 (7) (remove)
Document Type
- Book (3)
- Conference Proceeding (3)
- Report (1)
Keywords
- Vehicle (7) (remove)
Institute
- Sonstige (7) (remove)
Die Gesamtfahrleistung von Kraftfahrzeugen (Kfz), also die Summe der Kilometer, die von einer bestimmten Fahrzeuggesamtheit innerhalb eines festgelegten Zeitraumes auf einem in räumlicher und sachlicher Hinsicht abgegrenzten Straßennetz zurückgelegt werden, ist eine zentrale Kenngröße zur Beschreibung der Inanspruchnahme der Straßenverkehrsinfrastruktur. In der Gesamtfahrleistung spiegelt sich unmittelbar das Ausmaß der räumlichen Austauschbeziehungen innerhalb von Wirtschaft und Gesellschaft wider. Mit der Fahrleistungserhebung (FLE) 2014 liegt für die Bundesrepublik Deutschland erstmals wieder seit 2002 detailliertes statistisches Datenmaterial zur Fahrleistung von Kraftfahrzeugen vor. Die Erhebung der Inländerfahrleistung, also der Fahrleistung der in Deutschland mit amtlichem Kennzeichen oder Versicherungskennzeichen angemeldeten Kfz, wurde weitgehend identisch zur Vorgängeruntersuchung aus dem Jahr 2002, d. h. als stichprobenartige Halterbefragung, angelegt. Mithin wurde für eine aus dem Zentralen Fahrzeugregister des Kraftfahrt-Bundesamts ausgewählte Stichprobe von Fahrzeugen mittels zweimaliger Tachostandsablesung (durch den betreffenden Kfz-Halter) die Fahrleistung des Fahrzeugs in einem durch das Erhebungsdesign vorgegebenen 10-wöchigen Berichtszeitraum innerhalb des Untersuchungsjahres 2014 erfasst. Einbezogen in die Erhebung wurden sämtliche Kraftfahrzeugarten, vom Mofa bis zur Sattelzugmaschine. Zur Ermittlung der Inländerfahrleistung 2014 wurden die Halter von insgesamt rund 162.650 zufällig ausgewählten Fahrzeugen befragt. Mit einer Rücklaufquote von 56 % in der Anfangsbefragung (erste Tachostandsablesung) und 85 % in der Schlussbefragung (zweite Tachostandsablesung), was einer Gesamtrücklaufquote von ca. 47 % entspricht, wurde eine erfreulich hohe Teilnahmebereitschaft verzeichnet. Dem allgemeinen Trend folgend, war diese Quote zwar niedriger als bei den Vorläuferprojekten aus den Jahren 1990, 1993 und 2002, lag aber vor allem durch die Anwendung des neu entwickelten Mixed-Mode-Designs (Erweiterung der schriftlich-postalischen Antwortmöglichkeit um eine Online-Variante) sogar leicht über den im Vorfeld der Befragung angestrebten Werten. Die Inländerfahrleistung betrug im Jahr 2014 bei einem mittleren, d. h. jahresdurchschnittlichen Kfz-Anmeldebestand (der Kfz-Bestand schließt auch Kraftfahrzeuge mit Versicherungskennzeichen mit ein) von 53,5 Mio. Fahrzeugen rund 707 Mrd. Fahrzeugkilometer. Der ganz überwiegende Teil, nämlich knapp 599 Mrd. km oder 85 % der Inländerfahrleistung entfällt auf Personenkraftwagen (inkl. Wohnmobile). Güterkraftfahrzeuge (Lastkraftwagen und Zugmaschinen) haben im Jahr 2014 eine Fahrleistung von rund 84 Mrd. km erbracht, was ca. 12 % der gesamten Inländerfahrleistung entspricht. Bezieht man die Gesamtfahrleistung der in Deutschland angemeldeten Kraftfahrzeuge auf den mittleren Kfz-Anmeldebestand 2014, erhält man eine mittlere Fahrleistung von 13.200 km pro Fahrzeug und Jahr. Für Personenkraftwagen wurde 2014 eine durchschnittliche Fahrleistung von rund 13.600 km je Pkw ermittelt, für Lastkraftwagen betrug diese 23.900 km je Lkw. Die höchsten durchschnittlichen Fahrleistungen findet man bei Sattelzugmaschinen im gewerblichen Verkehr und bei Fernlinienbussen mit 110.600 bzw. 194.300 km/Jahr. Sehr niedrig sind demgegenüber mit 3.000 km/Jahr die mittleren Jahresfahrleistungen der motorisierten Zweiräder. Die Inlandsfahrleistung (Gesamtfahrleistung deutscher und ausländischer Fahrzeuge auf dem inländischen Straßennetz) sowie das Unfallrisiko im Straßenverkehr sind Gegenstand des Berichts: BÄUMER, M. et al. (2017): Fahrleistungserhebung 2014 " Inlandsfahrleistung und Unfallrisiko. Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen, Reihe Verkehrstechnik, Heft V 291, Bergisch Gladbach.
Die Schätzung der Fahrleistung von Kraftfahrzeugen auf dem deutschen Straßennetz 2014 (Inlandsfahrleistung) basiert auf einer bundesweiten, automatisierten Verkehrszählung an 520 zufällig ausgewählten Straßenabschnitten während jeweils etwa 24 Stunden. In der Verkehrszählung werden alle Tages- und Jahreszeiten abgedeckt. Die Stichprobe der Straßenabschnitte ist nach Straßenklasse und Ortslage (inner-/außerorts) geschichtet, dabei werden alle Straßenklassen in der Erhebung berücksichtigt. Mithilfe der Abschnittslängen werden die empirisch erhobenen Verkehrsstärkewerte in Fahrleistungen transformiert und auf die Grundgesamtheit aller Abschnitte, d. h. das gesamte Straßennetz und das Gesamtjahr 2014 hoch gerechnet. Durch den kombinierten Einsatz von Detektoren und Videotechnik liegen die gezählten Verkehrsstärken nach Fahrzeugart und -nationalität untergliedert vor, sodass Fahrleistungen für 9 Fahrzeugarten ("8+1-Messung") und 38 Nationalitäten geschätzt werden können. Der Totalwert der Inlandsfahrleistung wird für das Jahr 2014 auf 743,82 Mrd. Fahrzeugkilometer (Fzgkm) geschätzt. Rund 81 % der Inlandsfahrleistung (ca. 601 Mrd. Fzgkm) entfallen auf Personenkraftwagen bzw. Pkw mit Anhänger. Die zweithöchste Fahrleistung findet sich bei Lieferwagen mit 51,8 Mrd. km. Im Schwerverkehr dominieren die Sattelzüge mit 26,2 Mrd. km. Aus der Hochrechnung der Daten der Verkehrszählung ergibt sich für 2014 ein Totalwert der Fahrleistung ausländischer Kraftfahrzeuge auf dem deutschen Straßennetz von knapp 42 Mrd. Fahrzeugkilometern. Der Ausländeranteil an der Inlandsfahrleistung 2014 liegt damit bei 5,6 %. Im Jahr 2002 lag die km-Summe der ausländischen Kfz auf dem deutschen Straßennetz noch bei 27,4 Mrd. km. Der aktuelle Wert von 41,8 Mrd. km entspricht somit einem Zuwachs um 53 %. Werden die amtlichen Unfallzahlen aus dem Jahr 2014 auf die entsprechenden Jahrestotale der Fahrleistungen von Kraftfahrzeugen bezogen, so lassen sich dadurch Risikokennziffern berechnen. Zum einen ist dies das Risiko der Unfallbeteiligung von Kraftfahrzeugen und zum anderen das Risiko von Kraftfahrzeugbenutzern, bei einem Unfall verletzt oder getötet zu werden. Beide Risikokennziffern lassen sich weiter nach Fahrzeuggruppe und Unfallschwere bzw. Verletzungsschwere differenzieren. Hierbei zeigt sich, dass Busse und vor allem motorisierte Zweiräder ein besonders hohes Risiko aufweisen. Eine Unterscheidung nach Straßenklasse erlaubt die Schlussfolgerung, dass die Unfallrisiken auf Bundesautobahnen mit Abstand am niedrigsten sind. Ein Vergleich der Unfallrisikokennziffern des Jahres 2014 mit denjenigen aus dem Jahr 2002 zeigt, dass zum Teil deutliche Verringerungen festzustellen sind. So ist die Gefahr einer Beteiligung an einem Unfall mit Personenschaden über alle Kraftfahrzeuge um 26 % zurückgegangen. Sogar noch stärker ist das Risiko gesunken, als Fahrzeugbenutzer in einem Straßenverkehrsunfall verletzt oder gar getötet zu werden (-29 %).
Aufgrund der Wichtigkeit individueller Mobilität nutzen viele Menschen heutzutage ein Auto zur Fortbewegung. Hierbei scheint es normal zu sein, neben dem Fahren zusätzliche, nicht fahrbezogene Aktivitäten auszuüben. Obwohl die Fahrzeugführung an sich bereits anspruchsvoll ist und die menschlichen Kognitionsressourcen begrenzt sind, geschehen relativ selten schwere Unfälle. Empirische Studien des fahrergesteuerten Fahrens deuten darauf hin, dass Fahrer Strategien besitzen, die es ihnen ermöglichen, auch im Mehrfachaufgabenkontext eine sichere Fahrleistung zu garantieren: Sie scheinen einen Fahrleistungszielwert zu besitzen, den sie im kontinuierlichen Abgleich mit der aktuellen Fahrleistung versuchen zu erreichen. Darüber hinaus scheinen Fahrer die Bearbeitung nicht fahrbezogener Aufgaben zu reduzieren, sobald sie sich einer kritischen Fahrsituation nähern. In den vergangenen Jahren machte die Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen deutliche Fortschritte. Dies führte zu tiefgreifenden Veränderungen der Fahrer-Fahrzeug-Interaktion, da Fahrer im Normalverkehr des automatisierten Fahrens (SAE Level 3) nicht mehr die Verantwortung für die Fahrzeugführung tragen und es ihnen freisteht, sich mit nicht fahrbezogenen Aufgaben zu beschäftigen. Hiervon ausgehend stellt sich die Frage, ob und wenn ja, welche Rolle die Fahrerstrategien im Kontext des automatisierten Fahrens spielen. Das aktuelle Forschungsvorhaben beschäftigt sich mit dieser Thematik: Basierend auf der Idee eines Fahrleistungszielwerts wurden Grenzwerte akzeptierter Fahrleistungsbereiche in Abhängigkeit verschiedener Personen- und Situationsfaktoren bestimmt. Des Weiteren wurde untersucht, inwiefern Fahrern ihre Strategien auch in Übernahmesituationen des automatisierten Fahrens in Abhängigkeit verschiedener Systemkonfigurationen zur Verfügung stehen. Abschließend wurden die Erkenntnisse dieser beiden Schritte zur Ableitung von Gestaltungsempfehlungen für zukünftige automatisierte Systeme genutzt.
The proportion of older road users is increasing because of demographic change (in the group 65+ from current 18% to about 24% by 2030). The mobility needs of people 65+ often differ from those of younger people. Seniors (65+) are already more involved in fatal accidents than younger road users. According to the age development, the senior share of road deaths in the EU of today is increasing nearly one-fifth to one-third. From the in-depth analysis of accidents generic simulation models were developed. Attention has been paid both to psycho-physical characteristics as well as on the social and physical environment and their specifics in conjunction with seniors. By simulating the defined scenarios and varying the defined relevant parameters, accident influencing factors were examined as a basis for avoidance. In addition, the parameters were varied to show the influence from the vehicle, the pedestrian and the infrastructure to avoid the accident or to characterize the conditions for which the accident is inevitable.
Causation of traffic accidents with children from the perspective of all involved participants
(2017)
In the year 2014 about 2,800 children between zero and 14 years got injured due to traffic accidents in Austria. More than 50% were taking part in traffic as active road users like cyclists or pedestrians. Within this study 46 real world traffic accidents between vehicles and children as pedestrians were analysed. In 39 cases, car drivers hit the crossing children. In the other cases, the collision opponents were busses, trucks or motorcycles. Most of the children got hit while crossing a road at urban sites. By analysing the traffic accidents from the perspectives of all involved participants, vehicle drivers and injured children, it is possible to identify factors for each participant, which led to the accident and factors that contributed the accident. The main task is to find patterns in the behaviour of crash victims (children and driver) before the collision. One important fact is that in more than 50% of the analysed cases sight obstructions were an important contributing factor for both, the driver and the child. From drivers view situations in which the child moved unexpected into the driven road lane were often found. For the injured child, factors like: no attention to the road traffic or no sufficient traffic observation were found to be relevant. Further it- possible to sensitise children and adults to possible source of critical traffic situations according to the findings of this study.
Die Schwerpunkte dieses Projekts lagen in der Untersuchung der Fahrerverfügbarkeit und Müdigkeit sowie in der Herstellung natürlichen Verhaltens bei längeren hochautomatisierten Fahrten. Es konnte im Rahmen von zwei Fahrsimulationsversuchen mit 15 und 42 Probanden gezeigt werden, dass bei hochautomatisierten Fahrten von 60 Minuten Müdigkeit auftreten kann, bei Ausprägung und Zeitpunkt des Auftretens jedoch große individuelle Unterschiede bestehen. Da eine zu kleine Stichprobe sich zum Zeitpunkt der Übernahme in einem entsprechend müden Zustand befand, kann die Auswirkung von Müdigkeit auf das Übernahmeverhalten nicht abschließend beurteilt werden. Hierfür empfehlen sich für die Zukunft Studien mit einem zustandsabhängigen Versuchsdesign. Der Einsatz von natürlichen fahrfremden Tätigkeiten, mit denen die Probanden sich frei beschäftigen durften, zeigte sowohl in der Probandstudie im Fahrsimulator als auch bei einem Expertenworkshop im Realfahrzeug eine hohe Involviertheit der Probanden in die Tätigkeiten während der gesamten 60 Minuten hochautomatisierten Fahrens. Es wird vermutet, dass dies auf die hohe intrinsische Motivation und den hohen Unterhaltungswert der selbstgewählten Aktivitäten zurückzuführen ist. Es zeigte sich außerdem, dass die Wahl der Tätigkeit vom Alter der Probanden abhängig ist. Eine Fahrtdauer von 60 Minuten wurde aufgrund der Ergebnisse aus allen drei Versuchen als realistisches Zukunftsszenario eingestuft und besitzt daher eine hohe Relevanz. Sowohl für die Bewertung von Müdigkeit als auch von Ablenkung war das Blickverhalten am meisten aufschlussreich. Für die Bewertung von Müdigkeit während der Beschäftigung mit fahrfremden Tätigkeiten wird jedoch ein kopfbasiertes Blickerfassungssystem, welches in der Lage ist, den Augenöffnungsgrad zu erfassen, oder videobasierte Verhaltensbeobachtung empfohlen.
Injury probability functions for pedestrians and bicyclists based on real-world accident data
(2017)
The paper is focusing on the modelling of injury severity probabilities, often called as Injury Risk Functions (IRF). These are mathematical functions describing the probability for a defined population and for possible explanatory factors (variables) to sustain a certain injury severity. Injury risk functions are becoming more and more important as basis for the assessment of automotive safety systems. They contribute to the understanding of injury mechanisms, (prospective) evaluation of safety systems and definition of protection criteria or are used within regulation and/or consumer ratings. In all cases, knowledge about the correlation between mechanical behavior and injury severity is needed. IRFs are often based on biomechanical data. This paper is focusing on the derivation of injury probability models from real world accident data of the GIDAS database (German In-depth Accident Study). In contrast to most academic terms there is no explicit term definition or definition of creation processes existing for injury probability models based on empirical data. Different approaches are existing for such kind of models in the field of accident research. There is a need for harmonization in terms of the used methods and data as well as the handling with the existing challenges. These are preparation of the dataset, model assumptions, censored/unknown data, evaluation of model accuracy, definition of dependent and independent variable, and others. In the presented study, several empirical, statistical and phenomenological approaches were analyzed regarding their advantages and disadvantages and also their applicability. Furthermore, the identification of appropriate prediction parameters for the injury severity of pedestrians has been considered. Due to its main effect on injuries of pedestrians and bicyclists, the importance of the secondary impact has also been analyzed. Finally, the model accuracy, evaluated by several criteria, is the rating factor that gives the quality and reliability for application of the resulting models. After the investigation and evaluation of statistical approaches one method was chosen and appropriate prediction variables were examined. Finally, all findings were summarized and injury risk functions for pedestrians in real world accidents were created. Additionally, the paper gives instructions for the interpretation and usage of such functions. The presented results include IRFs for several injury severity levels and age groups. The presented models are based on a high amount of real world accidents and describe very well the injury severity probability of pedestrians and bicyclists in frontal collisions with current vehicles. The functions can serve as basis for the evaluation of effectiveness of systems like Pedestrian-AEB or Bicycle-AEB.