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Institut
Als Grundlage des Forschungsprojektes FE 02.0378/2014/CGB „Analyse von Straßenbestandsobjekten aus Laserpunktwolken durch Mustererkennung/Objekterkennung einschließlich der Georeferenzierung“ wurden Messdaten der Mobile Mapping Fahrzeuge IRIS5 und IRIS12 der Firma LEHMANN+PARTNER GmbH (LP) eingesetzt. Die georeferenzierten Punktwolken entstanden mit Hilfe eines an den Fahrzeugen montierten CPS Laserscanners vom Projektpartner, dem Fraunhofer Institut für Physikalische Messtechnik, IPM, Freiburg. Die Aufgabe des Forschungsprojektes bestand in der Erforschung von Methoden und Algorithmen zur automatisierten Mustererkennung von speziellen Objekten in dreidimensionalen Punktwolken. Die ausschließliche Analyse bzw. Extraktion von Objekten auf Grundlage der reinen Punktwolke erwies sich am Anfang des Projektes als nicht zielführend. Größter limitierender Faktor war die mit der Entfernung zunehmende Dichteverringerung in den Daten der Punktwolken. Dies führte zum Teil zu unterrepräsentativen Abbildungen von kleinen oder schmalen Objekten. Um dieses Defizit auszugleichen, wurden die georeferenzierten Bilddaten der Mobile Mapping Fahrzeuge als Analysehilfe verwendet. Die Bilddaten weisen ein vielfach höheres Auslösungsvermögen im Vergleich zur Punkwolke auf. Zur Analyse der Daten kamen verschieden Neuronale Netze zum Einsatz, die zunächst die Bildinformationen analysierten. Nach der Trainingsphase des Neuronalen Netzes wurden Objekte einer messtechnischen Aufnahme (Scene) detektiert. Durch die georeferenzierten Bilddaten konnten alle automatisch gefundenen Objektinformationen in die Punktwolke übertragen werden. Hierbei wurde eine weitaus größere Diversität der Extraktionsergebnisse als mit der Analyse der reinen Punktwolke erzielt. Die finale Lösung der automatischen Extraktion bestand in der Projektion der einzelnen Objekte vom Neuronalen Netz in die Punktwolke. Dadurch, dass jedes Objekt mehrfach in jeder Bildszene erfasst wurde, besitzt jeder Laserscanner Punkt mehrere automatisch generierte Objektlable. Mit Hilfe von Clusteranalysen und Mehrheitsentscheidungen konnte die Ausgangspunktwolke in einzelne Objekte vollautomatisch zerlegt werden. Für die Verwendung in einem GIS oder für die OKSTRA konforme Speicherung mussten die Daten weiter aufbereitet werden. Hierzu wurden die einzelnen Objektklassen einer Repräsentationsklasse zugeordnet, sodass eine eindeutige Darstellung in einem GIS erfolgen konnte. Zur Kontrolle und Validierung der Extraktionsergebnisse wurde eine unbekannte Teststecke (Rundkurs bei Köln-Rösrath) aufgenommen. Die Digitalisierung jedes Referenzobjektes erfolgte manuell. Der Vergleich der Objekte erfolgte aufgrund Lage, Ausprägung und Objekttyp. Hierbei stellte es sich heraus, dass insgesamt 66% der Objekte komplett oder teilweise extrahiert werden konnten. Nur 4% der automatisch detektierten Flächenobjekte konnte im Referenzdatensatz nicht gefunden werden. Bestes Extraktionsergebnis lieferte der Objekttyp „Markierungslinien“ mit 90% Übereinstimmung mit dem Referenzdatensatz auf dem Testabschnitt der BAB. Zuordnungsdefizite kamen hauptsächlich aus den Label-Zuordnungsfehlern, die sich zum Teil aus der Abbildungsgeometrie schmaler und kleiner Objekte in der Punktwolke ergaben. An dieser Stelle besteht noch erhebliches Potential zur Verbesserung der Extraktionsergebnisse, welche im Rahmen dieser Forschungsarbeit nicht weiter optimiert werden konnte. Das Forschungsvorhaben zeigte, dass aus einer Punktwolke unter Zuhilfenahme von georeferenzierten Bildern der gleichen Szene vollautomatisch Objekte zu extrahieren sind. Im Ergebnis liegen georeferenzierte Objekte, die in einem Geoinformationssystem abgebildet werden können, vor.
Es ist davon auszugehen, dass automatisiertes Fahren künftig zum Großteil auf der vorhandenen Infrastruktur zusammen mit nicht-automatisierten Fahrzeugen erfolgen wird. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, ob mit der Verbreitung automatisierten Fahrens auch besondere Anforderungen an die Infrastruktur entstehen bzw. wie die Infrastruktur ggf. weiterentwickelt werden sollte. Das übergeordnete Ziel des vorliegenden Grundlagenprojektes war daher die Beantwortung der Frage, welche Infrastrukturmaßnahmen (straßenbaulich, verkehrs- und informationstechnisch) für die verschiedenen Level des automatisierten Fahrens erforderlich sind. Das Projekt fokussierte hierbei auf die Fahrt auf der Autobahn und der Landstraße. Neben einem Standardszenario für die Fahrt auf der Autobahn (Autobahnchauffeur) und der Landstraße (Pendlerchauffeur) wurden auch ausgewählte Szenarien mit größeren Herausforderungen an die Fahraufgabe betrachtet, welche dann ggf. auch erhöhte Anforderungen an die Infrastruktur stellen. Aufbauend auf Grundlagen und Standards für den Bau und Betrieb der Straßenverkehrsinfrastruktur wurden im Projekt die bzgl. des automatisierten Fahrens auftretenden Herausforderungen erarbeitet, Szenarien mit besonderen Herausforderungen entwickelt, Infrastrukturmaßnahmen zur Unterstützung des automatisierten Fahrens abgeleitet und anschließend hinsichtlich der Aspekte Notwendigkeit, Wirksamkeit, technische, organisatorische und zeitliche Realisierbarkeit sowie des entstehenden Aufwands bewertet. Die Ergebnisse der Bewertung tragen dazu bei Empfehlungen zu erarbeiten, die helfen sollen, die Straßeninfrastruktur hinsichtlich automatisierten Fahrens zukunftsfähig zu machen. Es hat sich dabei herausgestellt, dass die Infrastruktur des Straßenverkehrs durchaus Potenzial besitzt, das automatisierte Fahren an ausgewählten Punkten bzw. in speziellen Situationen zu unterstützen. Eine zentrale und vielversprechende Maßnahme, die in den meisten Szenarien unterstützend für das automatisierte Fahren wirken kann, ist die Nutzung einer hochgenauen, geschichteten digitalen Referenzkarte. Durch diese lassen sich sowohl langfristige Situationen, als auch mittel- und kurzfristige Änderungen der Verkehrslage darstellen. Mit dem heutigen Stand der fahrzeugseitigen Technologie sowie der vorhandenen Straßeninfrastruktur erscheint hochautomatisiertes Fahren auf Autobahnen ohne Veränderungen bzw. große Anpassungen der Infrastruktur grundsätzlich vorstellbar. Für die weitere Entwicklung und den Erfolg der Automatisierung des Verkehrs ist zu sagen, dass das Zusammenspiel vor allem auf einer organisatorischen Ebene von Automobilindustrie und Straßenbetreibern als auch Diensteanbietern unerlässlich ist.
Die Jahresauswertung 2016 der automatischen Dauerzählstellen in Deutschland enthält Aussagen über die Verkehrsentwicklung im Bundesfernstraßennetz sowie differenzierte Einzelergebnisse für 1.738 Zählstellen. Die Erfassung und Aufbereitung der Daten erfolgte durch die Bundesländer in Zusammenarbeit mit der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) im Auftrag des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI). Die Daten des Jahres 2016 wurden im Rahmen dieser Untersuchung übernommen, einer ergänzenden Überprüfung unterzogen, ausgewertet und den Ergebnissen des Vorjahres gegenübergestellt. In Deutschland betrug die Jahresfahrleistung auf den Bundesautobahnen 243,5 Mrd. Kfz-km und auf den außerörtlichen Bundesstraßen 108,2 Mrd. Kfz-km. Die mittleren DTV-Werte (DTV = durchschnittliche tägliche Verkehrsstärke) erreichten 51.200 Kfz/24 h auf Autobahnen und 9.580 Kfz/24 h auf außerörtlichen Bundesstraßen. Die relativen Veränderungen 2016/2015 betrugen für die mittleren DTV-Werte auf Autobahnen +2,0 % sowie auf den außerörtlichen Bundesstraßen +1,3 %. Für die Jahresfahrleistung bedeutet dies gegenüber dem Vorjahr eine Veränderung von +2,5 % auf Autobahnen und +0,7 % auf außerörtlichen Bundesstraßen. Die Auswerteergebnisse der Einzelzählstellen sowie die Angaben zur Lage der einzelnen automatischen Dauerzählstellen werden darüber hinaus sowohl als Excel-Tabelle als auch als UTF-8-Dateien bei der Carl Ed. Schünemann KG, Bremen, unter www.schuenemann-verlag.de zum kostenpflichtigen Download zur Verfügung gestellt. Ausgewählte Ergebniskenngrößen sowie die Stundendaten sind im Internet unter www.bast.de -> Statistik -> Automatische Zählstellen kostenlos erhältlich.
Bisher liegt der Schwerpunkt der Forschungsaktivitäten im Bereich der automatisierten Fahrzeugführung auf generellen Automatisierungseffekten, die implizit einen fahrerfahrenen Fahrer annehmen. Welches Potenzial Fahrerassistenzsysteme und Fahrzeugautomatisierung für Fahrschüler und Fahranfänger während des Kompetenzerwerbs haben, ist bisher nicht ausreichend erforscht. Anhand einer Literaturrecherche und eines Expertenworkshops werden in diesem Bericht Forschungsfragen aus dem Bereich des Fahrkompetenzerwerbs im Kontext zunehmender Fahrzeugautomatisierung erarbeitet. Im Rahmen der Literaturrecherche werden zunächst relevante Begrifflichkeiten aus der Expertise- und Kompetenzforschung definiert (z.B. Experte, Experteneigenschaften) sowie allgemeingültige Modelle zum Expertise- und Kompetenzerwerb aufgeführt. Mit Hilfe dieser Grundlagen wird anschließend der Kompetenzerwerb konkret auf das Autofahren übertragen und der Prozess des Fahrkompetenzerwerbs (z.B. Lernbedingungen während der Fahrausbildung und des darauffolgenden selbstständigen Fahrens, Unfallgeschehen der Fahranfänger) betrachtet. Nach GASSER, SEECK und SMITH (2015) lassen sich Fahrerassistenzsysteme sowie die Stufen der Fahrzeugautomatisierung nach ihrer Wirkweise in drei grundlegende Funktionskategorien einteilen (Funktionen der Wirkweisen A, B und C). Heute verfügbare Systeme werden in diese drei grundlegenden Funktionskategorien eingeordnet. Schließlich werden in diesem Bericht Fahrkompetenz und Wirkweisen zusammengeführt: Für jede Wirkweise werden die bestehenden Anforderungen an den Fahrer und damit verbundene Erkenntnisse zum Erwerb und der Entwicklung von Fahrkompetenz dargestellt. Es stehen als Nutzergruppen die Fahrschüler und die Fahranfänger im Fokus. Als weitere Nutzergruppe werden fahrerfahrene Fahrer berücksichtigt. Der durchgeführte Expertenworkshop diente dazu, eine anwendungsbezogene Ergänzung zur Literaturanalyse zu schaffen. Mit Vertretern der Fahrlehrerverbände, der Forschung und fahrerfahrenen Fahrern wurden Fragen diskutiert, die sich für die Wirkweisen A, B und C im Zusammenhang mit dem Fahrkompetenzerwerb ergeben. Die Befunde der Literaturrecherche werden zusammen mit den Ergebnissen des Expertenworkshops zur Ableitung des Forschungsbedarfs herangezogen. Der Forschungsbedarf wird – strukturiert nach den Wirkweisen – für jede Nutzergruppe dargestellt. Für die Nutzergruppen allgemein (d. h. alle Fahrer) ergibt sich Forschungsbedarf bezüglich der Bestimmung des Trainingsbedarfs zum Erlernen des richtigen Umgangs mit Funktionen der Wirkweisen A bis C sowie der Entwicklung entsprechender Trainingskonzepte (Schwerpunkt: Wirkweise B). Die Entwicklung von Trainingskonzepten zur Deckung dieses Trainingsbedarfs sollte unter Berücksichtigung der Kompetenzen der einzelnen Nutzergruppen erfolgen. Weiterhin sollten in der Forschung zukünftig sowohl der Anforderungswandel an das Aufmerksamkeitsmanagement der Fahrer bei Nutzung von Funktionen der Wirkweise B als auch Veränderungen in der Kommunikation zwischen Verkehrsteilnehmern im künftigen Mischverkehr Berücksichtigung finden. Für die Nutzergruppe der Fahrschüler ergibt sich Forschungsbedarf bezüglich der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Fahrausbildungs- und Fahrprüfungsinhalten für Funktionen der Wirkweisen A bis C. Für Funktionen der Wirkweisen A und B (Level 1) zeigt sich ein Potenzial zur Unterstützung des Kompetenzerwerbs beim Fahrenlernen, das zukünftig untersucht werden sollte. Von einem ausschließlichem Gebrauch von Funktionen der Wirkweise B während der Fahrschulausbildung sollte abgesehen werden, da potenziell ein Risiko des Nicht-Erwerbs von Fahrkompetenz besteht. Für die Nutzergruppe der Fahranfänger zeigt sich ein Potenzial zur Unterstützung des nach dem Fahrerlaubniserwerb andauernden Kompetenzerwerbs für Funktionen der Wirkweisen A und B (Level 1), welches zukünftig in der Forschung berücksichtigt werden sollte. Ähnlich wie bei der Gruppe der Fahrschüler besteht auch für Fahranfänger das potenzielle Risiko eines Nicht-Erwerbs von Fahrkompetenz bei ausschließlichem Gebrauch von Funktionen der Wirkweise B. Für die Nutzergruppe der fahrerfahrenen Fahrer ergibt sich zum einen Forschungsbedarf für die Bestimmung des notwendigen Trainingsumfangs für Funktionen der Wirkweisen A und B. Zum anderen sollte zukünftig in der Forschung die Relevanz möglicher Verschlechterungen psychomotorischer Fertigkeiten bei überdauernder Nutzung von Funktionen der Wirkweise B (hauptsächlich Level 2 und 3) berücksichtigt werden.
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.
Die Jahresauswertung 2015 der automatischen Dauerzählstellen in Deutschland enthält Aussagen über die Verkehrsentwicklung im Bundesfernstraßennetz sowie differenzierte Einzelergebnisse für 1.744 Zählstellen. Die Erfassung und Aufbereitung der Daten erfolgte durch die Bundesländer in Zusammenarbeit mit der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) im Auftrag des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI). Die Daten des Jahres 2015 wurden im Rahmen dieser Untersuchung übernommen, einer ergänzenden Überprüfung unterzogen, ausgewertet und den Ergebnissen des Vorjahres gegenübergestellt. In Deutschland betrug die Jahresfahrleistung auf den Bundesautobahnen 237,6 Mrd. Kfz-km und auf den außerörtlichen Bundesstraßen 107,4 Mrd. Kfz-km. Die mittleren DTV-Werte (DTV = durchschnittliche tägliche Verkehrsstärke) erreichten 50.200 Kfz/24 h auf Autobahnen und 9.450 Kfz/24 h auf außerörtlichen Bundesstraßen. Die relativen Veränderungen 2015/2014 betrugen für die mittleren DTV-Werte auf Autobahnen +2,7 % sowie auf den außerörtlichen Bundesstraßen +0,6 %. Für die Jahresfahrleistung bedeutet dies gegenüber dem Vorjahr eine Veränderung von +2,9 % auf Autobahnen und -0,1 % auf außerörtlichen Bundesstraßen. Die Auswerteergebnisse der Einzelzählstellen sowie die Angaben zur Lage der einzelnen automatischen Dauerzählstellen werden darüber hinaus sowohl als Excel-Tabelle als auch als UTF-8-Dateien bei der Carl Schünemann Verlag GmbH, Bremen, unter www.schuenemann-verlag.de zum kostenpflichtigen Download zur Verfügung gestellt. Ausgewählte Ergebniskenngrößen sowie die Stundendaten sind im Internet unter www.bast.de -> Statistik -> Automatische Zählstellen kostenlos erhältlich.
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.
Die Jahresauswertung 2014 der automatischen Dauerzählstellen in Deutschland enthält Aussagen über die Verkehrsentwicklung im Bundesfernstraßennetz sowie differenzierte Einzelergebnisse für 1.681 Zählstellen. Die Erfassung und Aufbereitung der Daten erfolgte durch die Bundesländer in Zusammenarbeit mit der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) im Auftrag des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI). Die Daten des Jahres 2014 wurden im Rahmen dieser Untersuchung übernommen, einer ergänzenden Überprüfung unterzogen, ausgewertet und den Ergebnissen des Vorjahres gegenüber gestellt. In Deutschland betrug die Jahresfahrleistung auf den Bundesautobahnen 230,6 Mrd. Kfz-km und auf den außerörtlichen Bundesstraßen 110,5 Mrd. Kfz-km. Die mittleren DTV-Werte (DTV = durchschnittliche tägliche Verkehrsstärke) erreichten 48.800 Kfz/24 h auf Autobahnen und 9.650 Kfz/24 h auf außerörtlichen Bundesstraßen. Die relativen Veränderungen 2014/2013 betrugen für die mittleren DTV-Werte auf Autobahnen sowie auf den außerörtlichen Bundesstraßen +2,5 %. Für die Jahresfahrleistung bedeutet dies gegenüber dem Vorjahr eine Veränderung von +2,8 % auf Autobahnen und +1,9 % auf außerörtlichen Bundesstraßen.
Verkehrsentwicklung auf Bundesfernstraßen 2003 : Jahresauswertung der automatischen Dauerzählstellen
(2005)
Die Jahresauswertung 2003 der automatischen Dauerzählstellen in Deutschland enthält Aussagen über die Verkehrsentwicklung im Bundesfernstraßennetz und differenzierte Einzelergebnisse für 1.262 Zählstellen. Die Erfassung und Aufbereitung der Daten erfolgte durch die Bundesländer in Zusammenarbeit mit der Bundesanstalt für Straßenwesen im Auftrag des Bundesministeriums für Verkehr, Bau- und Wohnungswesen. Die Daten des Jahres 2003 wurden im Rahmen dieser Untersuchung übernommen, einer ergänzenden Überprüfung unterzogen, ausgewertet und den Ergebnissen des Vorjahres gegenübergestellt. In Deutschland betrug die Jahresfahrleistung auf den Autobahnen 214,5 Mrd. Kfz-km und auf den außerörtlichen Bundesstraßen 109,1 Mrd. Kfz-km. Die mittleren DTV-Werte erreichten 48.900 Kfz/24h bzw. 9.330 Kfz/24h. Die relativen Zuwächse 2002/ 2003 anhand der Dauerzählstellen betrugen für die mittleren DTV-Werte auf Autobahnen + 0,9 % und auf Bundesstraßen + 0,8 %. Für die Jahresfahrleistung bedeutet dies gegenüber dem Vorjahr einen Zuwachs von + 2,0 % auf Autobahnen und von + 1,0 % auf Bundesstraßen. Die fahrleistungsbezogenen Entwicklungen erfassen auch die Einflüsse durch Veränderungen der Netzlängen zwischen 2002 und 2003.