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Von 2006 bis 2015 hat die Zahl der bei Unfällen mit Personenschäden Beteiligten unter Alkoholeinfluss um 36 % abgenommen. Im gleichen Umfang (36%) hat sich auch die Anzahl der Alkoholunfälle mit Personenschaden reduziert. Nach wie vor tritt bei Pkw-Fahrern Alkohol als Unfallursache am häufigsten in der Altersgruppe der 21- bis 24-jährigen Männer auf, gefolgt von den Gruppen der männlichen 25- bis 34-jährigen Fahrer und der 18- bis 20-Jährigen. Die Anzahl der an Unfällen mit Personenschaden beteiligten alkoholisierten männlichen Pkw-Fahrer fällt etwa 6-mal so hoch aus wie die der weiblichen. Alkoholunfälle mit Personenschaden ereignen sich am häufigsten in den Abend- und frühen Morgenstunden und insbesondere in den Wochenendnächten. Unter den Verursachern dieser nächtlichen Freizeitunfälle sind junge Erwachsene überproportional häufig vertreten. Seit 2001 gilt in Deutschland eine 0,5-Promille-Grenze für Kraftfahrer. Im Jahr 2005 wurde eine Null-Promille-Grenze für Gefahrguttransporte eingeführt. Im August 2007 ist das Alkoholverbot für Fahranfänger in Kraft getreten. Dieses gilt für alle jungen Fahrer unter 21 Jahren sowie für Fahranfänger, die sich noch in der zweijährigen Probezeit befinden, unabhängig von ihrem Alter. Die Gefährdung der Verkehrssicherheit durch drogenbeeinflusste Kraftfahrer hat seit den 90er Jahren an Bedeutung gewonnen. Daher wurden verschiedene gesetzliche Neuregelungen eingeführt. Hierzu zählt insbesondere die Einführung eines Ordnungswidrigkeitentatbestands für das Fahren unter dem Einfluss bestimmter psychoaktiver Substanzen im Jahr 1998. Weiterhin wurden Ausbildungsmaßnahmen für die Polizei zur besseren Erkennung einer Drogenwirkung bei Kraftfahrern erarbeitet und in die Praxis umgesetzt. Vor diesem Hintergrund ist die Dokumentation der Unfallursache "andere berauschende Mittel" deutlich angestiegen, liegt aber immer noch um ein Vielfaches niedriger als die der Unfallursache Alkohol.
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.
Im Jahr 2016 wird die Zahl der Unfälle mit Personenschaden sowie die Zahl der Verunglückten insgesamt geringfügig steigen. Die Zahl der im Straßenverkehr getöteten Personen wird jedoch nach Anstiegen in den beiden vergangenen Jahren 2016 wieder zurückgehen. Nach Schätzungen der Bundesanstalt fuer Straßenwesen (BASt) wird für die Zahl der im Straßenverkehr Getöteten im Jahr 2016 gegenüber 2015 ein Rückgang um circa 6% auf etwa 3.240 Getötete erwartet. Die Gesamtzahl der polizeilich erfassten Unfälle wird im Jahr 2016 um äber 3 % ansteigen. Mit gut 2,6 Millionen Unfällen erreicht die Zahl somit den höchsten Wert seit 1991. Bei der Zahl der Unfälle mit Personenschaden wird im Vergleich zu 2015 (305.659 Unfälle) ein weiterer Anstieg um knapp 1.000 Unfälle erwartet. Die Zahl der bei diesen Unfällen Verunglückten (verletzte and getötete Personen; 2015: 396.891) wird dabei ebenfalls um über 1.000 ansteigen, auf circa 398.000 Verunglückte im Jahr 2016. Dies wären jeweils die höchsten Werte seit 2009. Die Zahl der getöteten Motorradnutzer wird um über 100 beziehungsweise um circa 17 % zurückgehen. Die Gesamtzahl der getöteten Pkw-Insassen (2015:1.620) wird im Jahr 2016 um über 2 % sinken und damit etwa das Niveau von 2013/14 erreichen. Bei der Anzahl der getöteten Radfahrer (2015: 383 Getötete) wird erneut ein Rückgang um etwa 3 % erwartet. Die Zahl der getöteten Fussgänger im Straßenverkehr wird nach dem Anstieg im Vorjahr (2015: 537 Getötete; +2,7 %) dagegen wieder um knapp 4 % sinken. Bei den Alkoholunfällen mit Personenschaden (2015: 13.239) setzt sich der kontinuierlich rückläufige Trend fort. Für 2016 wird ein Rückgang auf etwa 13.000 Unfälle erwartet. Für die Gesamtfahrleistung der Kraftfahrzeuge wird im Jahr 2016 ein Anstieg um etwa 1,8 % erwartet. Auf Bundesautobahnen wird mit einem Anstieg um 2,5 % gerechnet.
Die Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) bringt zum Ende jeden Jahres eine Prognose der Unfall- und Verunglücktenzahlen des noch laufenden Jahres heraus, um so über die Entwicklung der Verkehrssicherheit in Deutschland Bilanz ziehen zu können. Dabei wird das Unfallgeschehen nach dem Schweregrad der Konsequenzen, der Ortslage sowie Alter und Art der Verkehrsbeteiligung der Verunglückten in 27 Zeitreihen unterteilt. Zu diesem Zeitpunkt sind die Daten lediglich für die ersten acht oder neun Monate erhältlich. Um Bilanz zu ziehen, werden die Anzahlen der letzten drei oder vier Monate prognostiziert. Gesamtziel des hier beschriebenen Forschungsvorhabens ist die Optimierung der jährlichen Unfallprognosen durch Anwendung von strukturellen Zeitreihenmodellen, bei denen die Vorhersagen aus dem Trend der vorliegenden Monate, und der Dynamik der vorhergehenden Jahre abgeleitet werden. Um dem Einfluss der Witterungsverhältnisse Rechnung zu tragen, werden dabei meteorologische Variablen in das Vorhersagemodell aufgenommen. Um die Modelle zu testen, werden die endgültigen Daten der letzten 15 Jahre jeweils aus den vorläufigen Daten der ersten Monate vorhergesagt und mit den tatsächlich beobachteten endgültigen Unfall- und Verunglücktenzahlen verglichen. Die Resultate zeigen, dass im Vergleich zu den bisherigen Vorhersagen mithilfe der hier vorgestellten Modelle die Vorhersagen für 25 der 27 Reihen präziser werden. Lediglich zwei Reihen zeigen einen leichten Anstieg des Vorhersagefehlers. Beim Vergleich von Modellen mit und ohne meteorologischen Variablen zeigt sich, dass 23 der 27 Reihen besser vorhergesagt werden können, wenn man das Wetter berücksichtigt. Neben der verbesserten Vorhersage ermöglicht die Aufnahme der Wettervariablen auch eine Einschätzung, wie groß der Einfluss der Witterungsgegebenheiten auf das Unfallgeschehen ist. Es zeigt sich also, dass die Anwendung von strukturellen Zeitreihenmodellen und die Berücksichtigung von meteorologischen Variablen zu einer deutlichen Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit führen. Die Verbesserung der Vorhersagen durch die Aufnahme von Wettervariablen bestätigt nochmals den Einfluss der Witterungsumstände auf das Unfallgeschehen.
This work describes the results of the experimental activity, illustrating the driving behavior observed in different conditions, relating them to the different methods of ADAS intervention and comparing the driver behavior without ADAS. In the present study, driver behavior was studied in road accidents involving elderly pedestrians, with different ADAS HMIs, as a base to develop a driver model in near missing pedestrian accidents. A literature research was conducted with the aim of finding out the main influencing factors, including environment, boundary conditions, configuration of impact, pedestrian and driver information, when pedestrian fatalities occur and an analysis of frequent road accidents was conducted to get more detailed information about the driver- behavior. In order to obtain more detailed information about pedestrian accidents, real road accidents were reconstructed with multibody simulations on PC-Crash and, by the comparison between literature findings and reconstructions, a generic accident scenario was defined. The generic accident scenario was implemented on the full scale dynamic driving simulator in use at the Laboratory for Safety and Traffic Accident Analysis (LaSIS, University of Florence, Italy) in order to analyse the driving behaviors of volunteers, also considering the influence of ADAS devices. Forty-five young volunteers were enrolled for this study, resulting in forty valid tests on different testing scenarios. Two different scenarios consisted in driving with or without ADAS in the vehicle. Different kinds of ADAS, acoustic and optical, with different time of intervention were tested in order to study the different reactions of the driver. The tests showed some interesting differences between driver's behavior when approaching the critical situation. Drivers with ADAS reacted earlier, but more slowly, depending also on the type of alarm, and often with double reaction when braking. In fact, the results of the activity showed that with ADAS intervention the time to collision (TTC) increases, but the reaction time and braking modality change: a) there is a sort of "latency" time between the accelerator pedal release and the brake pressure; b) the brake pressure is initially less intense. So the driver only partially takes advance from the TTC increase. These differences were valued not only qualitatively, but quantitatively as well. This work revealed to be useful to improve the knowledge of drivers" behavior, in order to realize a driver model that can be implemented to help attaining and assessing higher levels of automation through new technology.
In-depth accident investigation offers many advantages for the analysis and comprehension of crash mechanisms. IFSTTAR makes such investigations since 1992 without interruption. The corresponding database contains more than 1200 accident case studies. Currently, in-depth accident investigation is one of the best ways to determine the speed or cars involved in accidents. This paper first presents the methods used for accident investigation and for accident kinematic reconstruction. Then, in order to illustrate the interest and possible applications of such accident data, it shows some results from a recent study based on the IFSTTAR in-depth accident study programme (IDAS) and dealing with the link between travelling speed and accident risk.
Although road infrastructure is developed extensively Brazil is still one of the countries with the most dangerous roads in the world. In order to stop the increasing trend of traffic fatalities of the last few years and to improve traffic safety on Brazilian roads a pilot study on behalf of SAE Brazil started in March 2016 with the goal to lay the foundations for a long-term research activity. Piloting for an in-depth accident investigation the city of Campinas, roughly 100 km north of São Paulo was chosen. The pilot project was carried out with the local partner, the Empresa Municipal de Desenvolvimento de Campinas (EMDEC). The paper reports on the initial training of evidence based accident data collection on-spot, the implementation of the new digital database, the data collection and the first results. An outlook on the planned long-term accident investigations is given.
This paper gives an overview of the in-depth crash investigation activity conducted by the Centre for Automotive Safety Research (CASR) at the University of Adelaide, in South Australia. Recent changes in method include: an expansion in on-call hours for the crash investigation team, providing the option of a phone interview for crash participants to discuss the crash, and downloading objective crash data from vehicle airbag control modules. These changes have resulted in: increased representativeness of crashes by hour of day; a decrease in the over-representation of fatal crashes in our sample; an increase in the proportion of crashes that involved a pedestrian, bicycle or scooter (moped); an increase in the proportion of crash participants consenting to an interview; and an increase in the objective data available, through airbag control module downloads. Our in-depth crash investigations enabled research into road departures that found barriers were a more feasible solution than clear zones for eliminating serious and fatal injury resulting from run off road crashes.
Interdisciplinary accident research and research projects of AARU Audi Accident Research Unit
(2017)
AARU (Audi Accident Research Unit) is an interdisciplinary research project of the University Hospital Regensburg in cooperation with AUDI AG. Specific objective is to comprehend the respective accident scenario and retrieve generally applicable findings as to technical, medical and psychological processes. In order to prevent traffic accidents and to alleviate vehicle accident consequences, postulates of general traffic safety, human-machine interaction, technical design and function of new vehicles and occupant as well as third party protection shall be inferred from these findings. Specifically, each accident with new Audi, Lamborghini and Ducati vehicles involved is analyzed interdisciplinary, discussed in a case meeting and anonymously documented with more than 2,000 parameters. The database is continually used for solving safety relevant issues. Parallel to accident analysis, research projects are performed in the fields medicine, psychology and engineering in order to gain comprehensive insight and identify potential additional areas of activity of accident research.
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 %).