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Description of road traffic related knee injuries in published investigations is very heterogeneous. The purpose of this study was to estimate the risk of knee injuries in real world car impacts in Germany focusing vulnerable road users (pedestrians, bicyclists and motorcyclists) and restrained car drivers. The accident research unit analyses technical and medical data collected shortly after the accident at scene. Two different periods (years 1985-1993 and 1995-2003) were compared focusing on knee injuries (Abbreviated Injury Scale (AISKnee) 2/3). In order to determine the influences type of collision, direction and speed as well as the injury pattern and different injury scores (AIS, MAIS, ISS) were examined. 1.794 pedestrians, 742 motorcyclists, 2.728 bicyclists and 1.116 car drivers were extracted. 2% had serious ligamentous or bony injuries in relation to all injured. The risk of injury is higher for twowheelers than for pedestrians, but knee injury severity is higher for the latter group. Overall the current knee injury risk is low and significant reduced comparing both time periods (27%, p<0,0001). Severe injuries (AISKnee 2/3) were below 1%). Improved aerodynamic design of car fronts reduced the risk for severe knee injuries significantly (p=0,0015). Highest risk of injury is for motorcycle followed by pedestrians, respectively. Knee protectors could prevent injuries by reducing local forces. The classically described dashboard injury was rarely identified. The overall injury risk for knee injuries in road traffic is lower than estimated and reduced comparing both periods. The aerodynamic shape of current cars compared to older types reduced the incidence and severity of knee injuries. Further modification and optimization of the interior and exterior design could be a proper measurement. Classic described injury mechanisms were rarely identified. It seems that the AIS is still underestimating extremity injuries and their long term results.
Pedestrians represent about 20% of the overall fatalities in Europe- road traffic accidents. In this paper a methodology is proposed to understand why the numbers are so high, especially in the south of Europe and particularly in Portugal, . First a detailed statistical analysis using Ordinal Logistic Regression model (OLR) was applied to the gathered data from all Portuguese accidents with victims in the period 2010-2012. In a second stage accident reconstruction computational techniques using pedestrian biomechanical models are used to evaluate the accident conditions that lead to the injuries, such as the speed and the impact location. For biomechanical injury criterions, the AIS (Abbreviated Injury Scale), the HIC (Head Injury Criterion) and other injury criterions based on the resulting accelerations in the pedestrian's body are used. The statistical model reported that there were several predictors that significantly influenced the pedestrian injury severity in the event of a road accident, such as Pedestrian's age, Pedestrian's gender, Vehicle Design/Category or Driver's gender. The use of injury scales and biomechanical criterions in in-depth investigation of road accidents, such as AIS, can significantly improve the quality of the reconstruction process.
Road accidents are typically analyzed to address influences of human, vehicle, and environmental (primarily infrastructure) factors. A new methodology, based on a "Venn diagram" analysis, gives a broader perspective on the probable factors, and combinations of factors, contributing both to the occurrence of a crash and to sustaining injuries in that crash. The methodology was applied to 214 accidents on the Mumbai-Pune expressway. Factors contributing to accidents and injuries were addressed. The major human factors influencing accidents on this roadway were speeding (30%) and falling asleep (29%), while injuries were primarily due to lack of seat belt use (46%). The leading infrastructure factor for injuries was impact with a roadside manmade structure (28%), and the main vehicle factor for injuries was passenger compartment intrusion (73%). This methodology can help identify effective vehicle and infrastructure-related solutions for preventing accidents and mitigating injuries in India.
For the avoidance of traffic accidents by means of advanced driver assistance systems the knowledge of failures and deficiencies a few seconds before the crash is of increasing importance. This information e.g. is collected in the German accident survey GIDAS by an interview derived from the ACAS methodology. However to display the whole range of accident causation factors additional information is needed on enduring factors of the system components "human", "infrastructure" and "machine". On the strategic level these accident moderating factors include long term influences such as medical preconditions or a general higher risk taking behavior as well as influences on the immediate conflict level such as an aggressive response to a perceived previous traffic conflict. This study was conducted to examine the feasibility of collecting such causation information in the scope of an in-depth accident investigation like GIDAS. Due to the comprehensive amount of information necessary to estimate the moderating factors the collection of the information is distributed to different methods. 5 cases of real world crashes have been investigated where information was collected on-scene and retrospective by interviews. The identified moderating factors of the accidents and the method for collecting the information are displayed.
While many medical studies have dealt with the incidence, nature and treatment of polytrauma the injury-causing accident mechanisms are rarely discussed in detail, mostly due to the lack of documentation of the technical aspects. The present prospective study was started in late 2007 and collects data from traffic accidents with most severely injured in six south- German counties and two larger cities for the duration of one year. It is aimed at identifying and documenting all polytrauma cases (ISS ≥ 16) caused by traffic accidents and their crash circumstances. The data collection is based on an interdisciplinary concept to include both the police, emergency dispatch centers, hospitals and fire departments in the region and is completely anonymous. Potentially relevant cases where an emergency physician was called to the scene of a traffic accident are provided by the dispatch center. All three hospitals in the region suited for the treatment of polytraumatised patients record injuries, major diagnostic and surgery data. Data and images from the accident scene are provided by the police and by fire departments. The latter provide information which is usually not available from the police, like deployed airbags, vehicle extrication measures and detailed views of car interiors. The main objective of the study is to determine the structure of road users who sustain a polytrauma, their crash opponents and the injury patterns found in relation to the collision configuration and the protection by seat belts, air bags and other devices. With detailed documentation of vehicle damage and extrication measures the study is also intended to support the development of injury predictors for pre-hospital treatment and provide field data regarding further improvement of technical rescue.
This study aimed at prediction of long bone fractures and assessment of lower extremity injury mechanisms in real world passenger car to pedestrian collision. For this purpose, two pedestrian accident cases with detail recorded lower limb injuries were reconstructed via combining MBS (Multi-body system) and FE (Finite element) methods. The code of PC Crash was used to determine the boundary conditions before collision, and then MBS models were used to reproduce the pedestrian kinematics and injuries during crash. Furthermore, a validated lower limb FE model was chosen to conduct reconstruction of injuries and prediction of long bone fracture via physical parameters of von Mises stress and bending moment. The injury outcomes from simulations were compared with hospital recorded injury data and the same long bone fracture patterns and positions can be observed. Moreover, the calculated long bone fracture tolerance corresponded to the outcome from cadaver tests. The result shows that FE model is capable to reproduce the dynamic injury process and is an effective tool to predict the risk of long bone fractures.
Abbiegeunfälle mit Kollisionen zwischen rechtsabbiegenden Güterkraftfahrzeugen und Fahrrädern haben in der Regel schwerwiegende Folgen für den ungeschützten Verkehrsteilnehmer. In der Vergangenheit wurde durch eine steigende Anzahl von Spiegeln das individuelle Sichtfeld des Lkw-Fahrers vergrößert und die Sicherheit für ungeschützte Verkehrsteilnehmer durch den Seitenunterfahrschutz verbessert. Da Abbiegeunfälle trotz der Vielzahl an Spiegeln auch heute noch geschehen, gleichzeitig aber Fahrerassistenzsysteme Einzug in viele Fahrzeugklassen gehalten haben, liegt es nahe, derartige Systeme für die Verhinderung von Abbiegeunfällen zu nutzen. Um entsprechende Systementwicklungen fördern zu können oder aber auch Systeme vorschreiben zu können, sind Anforderungen und passende Testmethoden für Abbiegeassistenzsysteme erforderlich. Ziel der BASt war es, solche Anforderungen und ein mögliches Testverfahren hierfür zu entwickeln. Ausgehend von Analysen des Unfallgeschehens wurden charakteristische Parameter und Begleitumstände von Unfällen zwischen Fahrrädern und rechtsabbiegenden Lkw identifiziert. Aus fahrdynamischen Überlegungen folgt bei den gegebenen Parametern, dass nur eine frühe, aber niederschwellige Fahrerinformation eine wirkungsvolle Assistenzfunktion zur Verhinderung der Unfälle sein kann. Für automatische Bremsungen gibt es bisher noch zu wenig Erfahrungen im Feld, und klassische, hochschwellige, aber sehr spät erfolgende Warnsignale würden durch die dann noch verstreichende Reaktionszeit keine rechtzeitige Bremsung des Lkw-Fahrers mehr hervorrufen. Basierend auf dem identifizierten Parameterraum, der zum komfortablen Anhalten erforderlichen Zeit und einem geeigneten Kinematikmodell lassen sich die räumlichen Bereiche um den Lkw definieren, in dem eine Umfelderkennung den Fahrradfahrer detektieren können muss, damit das Informationssignal durch das Assistenzsystem an den Lkw-Fahrer rechtzeitig ausgegeben wird. Aktuell wird davon ausgegangen, dass ein Abbiegeassistenzsystem, das die hier beschriebenen Prüfungen besteht, einen sehr positiven Einfluss auf das Unfallgeschehen zwischen rechtsabbiegenden Lkw und Fahrrädern haben wird.
Unter bestimmten Voraussetzungen sind im Zuge der quantitativen Sicherheitsbewertung von Straßentunneln Risikoanalysen durchzuführen. Neben objekt-, verkehrs- oder ereignisspezifischen Parametern gibt es auch etliche Eingangsparameter, die fest im Risikomodell hinterlegt sind und deren Variation für gewöhnlich nicht vorgesehen ist. Dies trifft auch für Parameter des menschlichen Verhaltens zu. Im Zuge von Versuchsreihen zum Flucht- und Reaktionsverhalten der Verkehrsteilnehmer im Ereignisfall in Straßentunneln wurden verschiedene Verhaltensparameter ermittelt und analysiert, die den konventionellen Modell-Basisparametern erstmals im Österreichischen Tunnelrisikomodell (TuRisMo) gegenübergestellt werden. Als Ergebnis kann auf Basis der aktuell gewonnenen Verhaltensparameter eine Senkung des Gesamtrisikos aufgezeigt werden, dessen Einordnung im folgenden Beitrag diskutiert wird.
Ziel der Studie, die im Auftrag der BASt durchgeführt und zusätzlich vom Land Niedersachsen gefördert wurde, ist es, Über In-Depth-Analysen von Unfalldaten der Braunschweiger Polizei aus dem Jahr 2002 Anforderungen an Fahrerassistenzsysteme (FAS) abzuleiten und den Sicherheitsgewinn abzuschätzen, den die Einführung derartiger Systeme mit sich bringen würde. Bei den In-Depth-Analysen wurden aufgrund der Unfallprotokolle die dem Unfall vorausgehenden Fehlhandlungen und ihre Ursachen analysiert. Fehlhandlungen sind die Handlungen, die zum Unfall geführt haben. Diese müsste ein FAS korrigieren, um den Unfall zu verhindern, sodass diese Analyse Anforderungen an die Funktionalität des FAS ergibt (zum Beispiel Wahl einer sicheren Geschwindigkeit). Die Analyse der Ursachen der Fehlhandlung erfolgte in Anlehnung eines Informationsverarbeitungsmodells des menschlichen Handelns und ergibt Hinweise auf die Eingriffsstrategie des FAS. Liegt die Ursache zum Beispiel in fehlender Wahrnehmung vorhandener Information, so kann eine Warnung den Unfall verhindern. Bei einer Fehlentscheidung ist eine aktive Unterstützung durch ein FAS notwendig. Weiter wurden Fehlinterpretationen und Ausführungsfehler betrachtet. Datenbasis sind 4.258 Unfallprotokolle aus Braun-schweig aus dem Jahr 2002 und 185.004 Unfälle aus Deutschland, die als 50%-Stichprobe der amtlichen Unfallstatistik des Jahres 2002 vom Statistischen Bundesamt zur Verfügung gestellt wurde. In beiden Datenquellen wurden die Unfälle ausgewählt, bei denen der Verursacher ein Pkw und der Fahrer (so weit bekannt) mindestens 18 Jahre alt war. Die schweren Unfälle aus Braunschweig (993 Unfälle) wurden so gewichtet, dass sie hinsichtlich Unfalltyp, Wochentag und Tageszeit mit den bundesdeutschen Unfällen vergleichbar sind. Bei den In-Depth-Analysen wurden für 6 Unfalltypen und pro Unfalltypen für die häufigsten Untertypen die Protokolle im Hinblick auf Fehlhandlung und Ursache analysiert und gruppiert. Eine stichprobenartige Überprüfung der Beurteilerübereinstimmung erwies sich als sehr zufrieden stellend (Spearman rho = 0.91). Die Analyse zeigt drei große Gruppen von Unfällen, aus denen sich drei Arten von Unterstützungsbedarf ableiten lassen. Bei den Einbiegen/ Kreuzen-Unfällen werden andere Verkehrsteilnehmer aus unterschiedlichen Gründen bei der Planung vernachlässigt, was als fehlende Wahrnehmung vorhandener Informationen zu beschreiben ist. Seltener spielen Fehlentscheidungen eine Rolle. Um diese Unfälle zu verhindern, wird eine Kreuzungsassistenz benötigt, die bevorrechtigte Fahrzeuge von rechts, links oder entgegenkommend und von rechts kommende Radfahrer beim rechts Abbiegen erkennen kann. Durch eine Kreuzungsassistenz, die vor diesen Fahrzeugen warnt, ließen sich 26,2 % aller schweren Unfälle verhindern. Bei Fahrunfällen steht die Fehlanpassung der Geschwindigkeit an den Straßenzustand, an den Fahrerzustand und an die eigene Leistungsfähigkeit im Vordergrund, was als Fehlentscheidung zu beschreiben ist. Teilweise kommt die Vernachlässigung der Querführung ohne besonderen Grund hinzu (fehlende Wahrnehmung). Eine situationsabhängige aktive Unterstützung der Geschwindigkeitsregulation mit zusätzlicher Unterstützung der Querführung könnte insgesamt 20,4 % aller schweren Unfälle verhindern. Auffahren tritt vor allem bei Unfällen im Längsverkehr, aber auch einer Reihe anderer Unfalltypen auf. Hier ist ein System zur Kollisionsvermeidung mit situationsabhängiger Regelung von Abstand und Geschwindigkeit notwendig, das auch stehende Fahrzeuge erkennen kann und das Bremsen bei plötzlichen Eingriffen unterstützt. Würde das System diese Anforderungen erfüllen, könnten damit 17,5 % aller schweren Unfälle verhindert werden. Da die häufigsten Ursachen der Fehlhandlung im Bereich von Fehlentscheidungen liegen, ist dazu allerdings eine aktive Unterstützung der Geschwindigkeitshaltung notwendig. Insgesamt ergibt sich aus den Analysen ein sehr großes Unfallvermeidungspotenzial für FAS im Bereich über 70 % aller schweren Unfälle. Allerdings sind die Anforderungen an diese Systeme groß. So müssen sie im Kreuzungsbereich bevorrechtigte Fahrzeuge aus allen Richtungen erkennen, außerdem Situationsmerkmale wie Straßenzustand, Hindernisse auf der Fahrbahn und Merkmale des Fahrers wie zum Beispiel einen eingeschränkten Fahrerzustand berücksichtigen. Teilweise ist eine aktive Unterstützung oder ein Eingriff notwendig, was rechtliche und Akzeptanzprobleme mit sich bringt. Mit der dargestellten Methode der In-Depth-Unfallanalyse aufgrund von Unfallprotokollen ist insgesamt eine Abschätzung des Sicherheitspotenzials von Assistenzsystemen möglich, wobei die Aussagen vorsichtig zu interpretieren sind.
Für einige fahrfremde Tätigkeiten ist durch Labor- und Feldstudien gut belegt, dass diese das Fahren beeinträchtigen können. Weitgehend unbekannt ist aber, wie häufig und bei welchen Gelegenheiten diese Tätigkeiten während des Fahrens durchgeführt werden. Erst aus der Integration von Auftretenshäufigkeit und Gefährlichkeit einer fahrfremden Tätigkeit lässt sich abschätzen, inwieweit sie das Unfallrisiko erhöht. Im Wesentlichen eignen sich vier Studientypen zur Untersuchung von Häufigkeit und Gefährlichkeit fahrfremder Tätigkeiten. Die Frage nach der Gefährlichkeit lässt sich effektiv im Simulatorexperiment beantworten, allerdings ist hier die Übertragbarkeit auf reales Fahren problematisch. Mit Naturalistic Driving Studies können sowohl Häufigkeit als auch Gefährlichkeit fahrfremder Tätigkeiten im Realverkehr untersucht werden. Ergebnisse solcher Studien haben die beste Gültigkeit. Demgegenüber steht ein extrem hoher finanzieller und zeitlicher Aufwand. Informationen über die Häufigkeit fahrfremder Tätigkeiten können alternativ durch Befragungsstudien erfasst werden. Dabei können zum einen Fahrer direkt nach einer Fahrt aufgesucht und mit Face-to-Face-Interviews befragt werden. Zum anderen kann eine repräsentative Auswahl von Fahrern gebeten werden, an einem Tag ein Fahrttagebuch zu führen, in dem fahrfremde Tätigkeiten registriert werden. Beides ermöglicht einen effektiven Zugang zu einer repräsentativen Stichprobe. Zentrales Problem beider Studientypen ist die Frage, inwieweit fahrfremde Tätigkeiten überhaupt berichtbar sind und auch tatsächlich berichtet werden. Alle Ansätze setzen voraus, dass eine umfassende, eindeutige Definition fahrfremder Tätigkeiten vorliegt. Mit Hilfe einer Literaturstudie wurde ein Katalog relevanter fahrfremder Tätigkeiten entwickelt. In der untersuchten Literatur fanden sich zwei unterschiedliche Arten von Studien: Die erste Gruppe von Studien basiert auf Unfallstatistiken und -datenbanken aus verschiedenen Ländern. Die zweite Gruppe von Studien sind Beobachtungen der Fahrer während der Fahrt. Fasst man die Unfallstudien zusammen, so erscheint eine Häufigkeit zwischen 10% und 30% fahrfremder Tätigkeiten bei allen Unfällen als wahrscheinlich. Für die Beobachtungsstudien bei unfallfreien Fahrten findet sich insgesamt ein Anteil von ca. 30% der Fahrzeit, die mit fahrfremden Tätigkeiten verbracht wird. Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass nicht jede fahrfremde Tätigkeit das Unfallrisiko erhöht, aber dass sich für bestimmte fahrfremde Tätigkeiten unter bestimmten Umständen sehr deutliche Erhöhungen des Unfallrisikos zeigen lassen. Allerdings sind die vorliegenden Ergebnisse sehr heterogen und fehlen für Deutschland weitgehend. Vor diesem Hintergrund wurde mit einer Machbarkeitsstudie mit knapp 300 Fahrern untersucht, inwieweit ein Face-to-Face-Interview geeignet ist, um die Häufigkeit fahrfremder Tätigkeiten durch eine Befragung direkt nach der Fahrt in Deutschland zu erfassen. Die dabei befragten fünf Fahrergruppen unterscheiden sich in einer Reihe von Merkmalen, die wiederum die Häufigkeit fahrfremder Tätigkeiten beeinflussen können. Insgesamt gaben 80% der befragten Fahrer an, dass sie zwischen einer und drei fahrfremde Tätigkeiten in der letzten halben Stunde ausgeführt haben. Den zeitlich größten Teil der fahrfremden Tätigkeiten machen die Interaktionen mit Beifahrern und die Bedienung fahrzeugfremder Geräte aus. Den Fahrern ist zwar prinzipiell bewusst, dass fahrfremde Tätigkeiten gefährlich sein könnten, für die von ihnen durchgeführten Tätigkeiten sind sie aber der Meinung, dass diese eher nicht gefährlich oder ablenkend gewesen sind. Damit wird deutlich, warum die Fahrer so häufig und über so einen langen Zeitraum fahrfremde Tätigkeiten ausführen. Sie sind offensichtlich davon überzeugt, dass dies zwar prinzipiell gefährlich sein kann, dies aber in der speziellen Situation für sie nicht zutrifft. Unter methodischen Gesichtspunkten hat sich dieser Zugang bewährt. Mit Hilfe von Face-to-Face- Interviews direkt nach der Fahrt sind mit einem sehr überschaubaren Aufwand Schätzungen der Häufigkeit und Dauer fahrfremder Tätigkeiten innerhalb der letzten halben Stunde der Fahrt zu erhalten. Die hohe Teilnahmequote und die Auskunftsfreudigkeit der Teilnehmer sprechen dafür, dass diese die von ihnen durchgeführten fahrfremden Tätigkeiten ehrlich und vollständig berichten. Es zeigt sich, dass fahrfremde Tätigkeiten sowohl in der Häufigkeit also auch in ihrer Dauer auch in Deutschland ein großes Problemfeld darstellen. Allerdings sollten diese Befunde mit größeren Stichproben repliziert werden, bei denen der Anteil anderer Fahrten (nachts, andere Jahreszeiten, andere Fahrziele) und Fahrer (Lkw-Fahrer in der Stadt) zu erhöhen wäre. Mit der beschriebenen Art des Vorgehens wäre dies mit einem begrenzten Aufwand gut möglich.