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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.
Die zunehmende Beliebtheit des Pedelecs zeigt sich in jährlich steigenden Absatzzahlen. In ähnlichem Maße steigt die Zahl der in der amtlichen Unfallstatistik verzeichneten Pedelecunfälle, sodass das Thema der Verkehrssicherheit von Pedelecfahrern zunehmend an Bedeutung gewinnt. Bisherige Forschungsarbeiten bieten weder ein repräsentatives Bild der Nutzergruppe noch ein ganzheitliches Bild ihres Unfallgeschehens. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden daher drei verschiedene methodische Ansätze gewählt, um die Nutzergruppe von Pedelecs und deren Unfallgeschehen zu beschreiben. Die Repräsentativbefragung bietet erstmalig einen breiten Überblick über personen- und fahrzeugbezogene Charakteristika der Pedelecfahrer in Deutschland, ihr Fahr- und Nutzungsverhalten, mögliche Probleme im Umgang mit dem Pedelec sowie erlebte Unfälle binnen der vergangenen drei Jahre (n = 775). Die beiden Unfallanalysen – eine Klinikbefragung verunfallter Pedelecfahrer (n = 39) sowie eine Analyse der in der German In-Depth Accident Study (GIDAS) enthaltenen Pedelecunfälle (n = 214) – liefern eine detaillierte Beschreibung des jeweiligen Unfalls und seiner Folgen.
Die Gruppe der Pedelecfahrer erweist sich vorwiegend als ältere, aber aktive Nutzergruppe, die das Pedelec oft und für unterschiedliche Zwecke nutzt. Ihr überwiegend hohes Sicherheitsgefühl im Straßenverkehr geht mit einer eher niedrigen Risikobereitschaft einher. In den vergangenen zwei Jahren haben allerdings insbesondere jüngere Fahrer zwischen 18 und 44 Jahren das Pedelec für sich entdeckt, die derzeit (noch) einen geringen Anteil an der Nutzergruppe wie auch im Unfallgeschehen stellen. Als Unfallschwerpunkte zeichnen sich Kollisionen mit einem Pkw sowie die nur selten polizeilich erfassten Alleinunfälle ab. Auch wenn die meisten Fahrer eigenen Angaben zufolge mit dem Pedelec schneller unterwegs sind als mit einem konventionellen Fahrrad, ereignen sich nur wenige Unfälle bei Geschwindigkeiten am Maximum der mit legalen Mitteln erreichbaren Tretunterstützung von 25 km/h. Häufig erfolgen sie beim Stehen oder Anfahren und spiegeln somit die von vielen Fahrern berichteten Balanceprobleme bei niedrigen Geschwindigkeiten wider. In beiden Unfallanalysen wirken Selektionseffekte, aufgrund derer die Generalisierbarkeit der Ergebnisse eingeschränkt ist. So beinhaltet GIDAS ausschließlich die polizeilich erfassten Unfälle und damit vorwiegend Unfälle mit einem weiteren Beteiligten, während in der Klinikbefragung stationär behandelte, ältere Pedelecfahrer überrepräsentiert sind. Zu den Nutzern von S-Pedelecfahrern und ihrem Unfallgeschehen lassen sich aufgrund geringer Fallzahlen keine belastbaren Aussagen treffen.
Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse werden verschiedene Empfehlungen zur Verbesserung der Verkehrssicherheit für Pedelecfahrer abgeleitet, die gemäß dem Fokus der vorliegenden Arbeit primär beim Fahrer (z. B. Erhöhung der Helmtragequote) oder dessen Fahrzeug (z. B. technische Unterstützung zur Verbesserung der Fahrstabilität auch bei geringen Geschwindigkeiten) ansetzen. Ferner bedarf es weiterführender Studien zur Beschreibung von Pedelecunfällen und ihrer Ursachen, auch mit Fokus auf den Pkw-Fahrern als häufigsten Unfallgegnern bei Pedelecunfällen mit mindestens zwei Beteiligten, sowie einer Überprüfung und Verbesserung der Güte amtlicher Statistiken bezüglich der Erkennung elektrifizierter Räder und ihrer korrekten Klassifikation als Pedelecs oder S-Pedelecs.
Analyse glättebedingter Unfälle von Güterkraftfahrzeugen mit mehr als 12 t zulässigem Gesamtgewicht
(2022)
Die Überschreitung des möglichen Reibwertpotenzials zwischen Fahrbahn und Reifen stellt nach wie vor ein großes Sicherheitsrisiko dar. Während sich mittlerweile Systeme in der Entwicklung befinden, die das aktuelle Reibwertpotenzial recht verlässlich schätzen können, stellt sich die Frage, auf welche Weise diese Information am besten dem Fahrer* zu übermitteln ist. Diese und weitere Fragen bezüglich des Nutzens einer Reibwertwarnung werden in diesem Projekt beantwortet. Im Laufe dieses Projektes wurde untersucht, welcher Nutzen eine Reibwertwarnung für Güterkraftfahrzeuge darstellt. Mittels einer Probandenstudie im Fahrsimulator der technischen Universität Berlin ließen sich Fahrverhalten feststellen, welche positive Auswirkungen im Falle eines glättebedingten Unfalles hätten. Die Grundlage bildete zunächst die Literaturrecherche, die sowohl Erkenntnisse über den Stand der Technik von Fahrerassistenzsystemen sowie auch Einblicke in die Forschung zur Gestaltung von Warnungen aufzeigte. Zahlreiche Details über das Sicherheitspotenzial, das Angebot der verschiedenen Hersteller, die Gesetzgebung und weiteres hinsichtlich der Fahrerassistenzsysteme wurden ergründet, während zur Gestaltung von Warnungen kognitive Modelle und die Auswirkungen von Warnungen auf einen Probanden untersucht wurden. Folglich war es möglich, zusammen mit einer Expertenrunde und Vorstudien zur Gestaltung der unterschiedlichen Glätte-Icons, eine wissenschaftlich fundierte Warnstrategie herauszuarbeiten, die aus akustischen Signalen, Sprachangaben und grafischen Anzeigen auf einem Head-Up-Display besteht. Parallel dazu wurde mittels einer Analyse von Unfällen von schweren Lkw mit vermindertem Kraftschluss ein Überblick über die Unfallsituation von N3-Lkw verschafft. Dazu wurden die Daten der GIDAS-Unfalldatenbank untersucht und eine repräsentative Zufallsstichprobe der Unfälle, bei denen Kraftschlussminderung eine Rolle gespielt haben könnte, erstellt. Zwei Szenarien wurden hierbei betrachtet: Auffahrunfälle, bei denen der Lkw auf ein weiteres Fahrzeug auffährt, sowie Fahrunfälle, bei denen der Lkw-Fahrer die Kontrolle über sein Fahrzeug verliert. Diese Unfallanalyse bildete dann die Basis für die Szenariengestaltung der Probandenstudie im Fahrsimulator. Kritische Fahrszenarien, unübersichtliche Kurven- und Bergfahrten und ein Stauende hinter einer Kuppe, jeweils gepaart mit Regen, Starkregen oder Nebel und den dazu variierenden Reibwert der Straße, wurden samt der Warnstrategie im Fahrsimulator dargestellt. In der Probandenstudie durchfuhren Kraftfahrzeugfahrer die präparierten Simulationen, wobei die Experimentalgruppe die Glättewarnung erhielt und die Kontrollgruppe die gleiche Simulation ohne Warnung durchfuhr. Die Hauptfragestellungen, die sich stellten, waren, ob die Fahrer mit Warnsystem ihr Verhalten (insbesondere ihre Geschwindigkeit) an den Zustand der Fahrbahn anpassten und ob die Fahrer mit Warnsystem eine bessere Fahrleistung in Gefahrensituationen im Vergleich zu Fahrern ohne Warnsystem zeigen. Außerdem wurde untersucht, wie die Fahrer die Kritikalität der Fahrsituationen einschätzen und wie die Fahrerbewertung bezüglich der Warnstrategie ausfallen. Zusammenfassend zeigte die Studie, dass die Probanden mit Warnung ihr Fahrverhalten besser an die Glättesituation anpassten als Probanden ohne Warnung. Erstere reduzierten ihre Geschwindigkeit deutlich früher und stärker. Die entwickelte Warnstrategie wurde als positiv und hilfreich bewertet und wurde mit einer hohen Akzeptanz von den Probanden angenommen. Durch die Corona-Pandemie fiel die Stichprobengröße der Probanden geringer aus als ursprünglich geplant, was für die Ergebnisse miteinzuberechnen ist. Im Schlussteil dieses Projektes wurde der konkrete Nutzen von Glättewarnsystem bei Lkw in Bezug auf das Unfallgeschehen analysiert. Mit der Kenntnis der Auswirkung eines Glättewarnsystems auf das Fahrverhalten der Lkw-Fahrer konnten die Lkw-Unfälle aus der GIDAS-Datenbank durch eine Vorwärtsrekonstruktion neu simuliert werden, um zu ermitteln, welchen Einfluss das Glättewarnsystem auf den Unfall gehabt hätte. Die Analyse zeigte unter anderem, dass eine Glättewarnung für Lkw bei 12 % aller Unfälle zum Einsatz kommen könnte. Bei einer angenommenen mittleren Reduktion der Fahrgeschwindigkeit der Lkw-Fahrer um 9,6 km/h bei Tempo 80 aufgrund der Glättewarnung wären nahezu 30 % der Kollisionen bei Alleinunfällen oder Unfällen mit Beteiligung eines anderen Fahrzeugs sowohl bei den Lkw als auch bei den Kollisionsgegnern vermieden worden. Ferner hätten mehr als die Hälfte der Lkw und der Kollisionsgegner geringere Kollisionsschweren gehabt. Mittels Verletzungsrisikokurven konnte gezeigt werden, dass durch die geringeren Kollisionsschweren das Risiko, ernsthafte oder schwerere Verletzungen zu erleiden, deutlich gesunken ist. Bei den Lkw-Unfällen mit Fußgängern wären von neun analysierten Unfällen zwei vermieden worden und sieben Unfälle hätten aufgrund der geringeren Kollisionsgeschwindigkeit des Lkws das Potenzial die Verletzungsschwere der Fußgänger zu verringern. * Gender Disclaimer: In diesem Bericht wird aus Gründen der besseren Lesbarkeit das generische Maskulinum verwendet. Dabei werden weibliche und anderweitige Geschlechteridentitäten ausdrücklich mitgemeint, soweit es für die Aussage erforderlich ist.
From literature well-known analyzes on risks, hazards and causes of accidents of older drivers are amended by the present study in which a comparison of the specific features of accident causes of older car drivers (older than 60 years) and of younger car drivers (under 25 years) is conducted. Mainly the question is pursued if specific errors, mistakes and lapses are predominant in the two different age groups. The analysis system ACAS (Accident Causation Analysis System) used hereby consists of a sequential system of accident causation factors from the human, the technical and the infrastructural field, whereupon for this study the influence of the human features on the accident development in two different age groups is of interest. ACAS is both an accident model and an analysis and classification system, which describes the human participation factors of an accident and their causes in the temporal sequence (from the perceptibility to concrete action errors) taking into consideration the logical sequence of individual basic functions. In five steps (categories) of a logical and temporal sequence the hierarchical system makes human functions and processes as determinants of accident causes identifiable. The methodology specifically focuses on the use in so-called "In-Depth" and "On-Scene" investigation studies. With the help of the system for each accident participant one or more of five hypotheses of human cause factors are formed and then specified by appropriate verification criteria. These hypotheses in turn are further specified by indicators in such manner that the coding of the causation factors by a code system meets the needs of database processing and are accessible to a quantitative data analysis. The first results of the descriptive comparison of the two age groups concern mainly differences in the functional levels "information admission/perception" (where the elderly drivers have more difficulties than the young ones) and "information processing/evaluation" (where the younger drivers show more problems). Concerning the cognitive function of "planning" the group of younger drivers seems to be more often involved in an accident because of excessive speed.
Although the statistics show a decreasing rate of child injuries and fatalities in German road accidents more efforts can be made to protect children in cars e.g. by developing appropriate child restraint systems. An important part in of this work can be achieved with the help of crash tests using child dummies. However these crash tests cannot completely reflect the situation of real world crashes as factors like children moving out of the optimal position or children incorrectly fastened by their parents are difficult to predict. Therefore this study gives an overview over the current accident and injury situation of child occupants in cars in German road accidents.
Within the COST Action TU1101 the working group WG 1 is dealing with acceptance criteria and problems in helmet use while bicycling concerning conspicuity, thermal stress, ventilation deficits and other potential confounding. To analyze the helmet usage practice of bicyclists in Europe a questionnaire was developed in the scope of working group 1 to collect relevant information by means of a field study. The questionnaire consists of some 66 questions covering the fields of personal data of the cyclist, riding und helmet usage habits, information concerning the helmet model and the sensation of the helmet, as well as information on previous bicycle accidents. A second complementary study is conducted to analyze if the use of a bicycle helmet influences the seating geometry and the posture of cyclists when riding a bicycle and if the if the helmet vertically limits the vision. For this purpose cyclists with and without helmets were photographed in real world situations and relevant geometrical values such as the decline of the torso, the head posture of the upper vertical vision limit due to the helmet were established from the photos. The interim results of the field studies which were conducted in Germany by the Hannover Medical School are presented in this study. Some 227 questionnaires were filled out, of which 67 participants had used a helmet and 42 of the 227 participants have had a bicycle accident before. For the analysis of the riding position and posture of the cyclist over 40 pictures of riders with a helmet and over 240 pictures of riders without a helmet were measured concerning the seating geometry to describe the influence of using a bicycle helmet. Some results in summary: From the riders interviewed with the questionnaire only 11% of the city bike riders and 12% of the mountain bike riders always used the helmet, while 38% of the racing bike riders and 88% of the e-bike-riders always used the helmet. The helmet use seems not to change the sensation of safety of cycling compared to the use of a car. The arguments for not wearing a helmet are mostly stated to be the short distance of a trip, high temperatures or carelessness and waste of time. The reasons for using a helmet are stated to be the feeling of safety and being used to using a helmet. Being a role model for others was also stated to be a reason for helmet use. Concerning the sensation of the helmet 9% of the riders reported problems with the field of vision when using a helmet, 57% saw the problem of sweating too much, and 10% reported headaches or other unpleasant symptoms like pressure on the forehead when using the helmet. The analysis of the seating posture from the pictures taken of cyclists revealed that older cyclists generally have a riding position where the handle bar is higher than the seat (0-° to 10-° incline from seat to handlebar), while younger riders had a higher variance (between -10-° decline and 20-° incline). Further, elderly riders and riders with helmets seem to have a more upright position of the upper body when cycling. The vertical vision limit due to the helmet is determined by the front rim of the helmet (mostly the sun shade). Typical values here range from 0-° (horizontal line from the eye to the sun shade) to 75-° upwards, in which elderly riders tend to have a slightly higher vertical vision limit possibly due to the helmet being worn more towards the face.
Die Unfallfolgenschwere von Verkehrsunfällen wird in der Regel in Form der akut beurteilbaren Verletzungen sowie des Sachschadens bemessen. Die Erfassung medizinischer und psychologischer Langzeitfolgen findet bislang hingegen kaum Berücksichtigung, obwohl sie aus humanitärer Sicht, aber auch zur Verbesserung von Kosten-Nutzen-Analysen von Bedeutung ist.
In dem vorliegenden Projekt wurde eine Erhebungsstrategie zur Erfassung medizinischer und psychologischer Langzeitfolgen im Rahmen vertiefter Unfallanalysen (GIDAS 4.0) entwickelt und erprobt. Es wurden Erhebungsinstrumente für die systematische Erfassung von Langzeitfolgen (z. B. Posttraumatische Belastungsstörung, Schmerzen) und relevante Prädiktoren (z. B. soziale Unterstützung) eruiert und Empfehlungen für deren praktischen Einsatz in der Datenerhebung (z. B. Messzeitpunkte) erarbeitet. Das Erhebungskonzept wurde auf Basis einer Literaturanalyse, der systematischen Aufbereitung der bisherigen Erfahrungen zur Langzeitfolgenerhebung der MHH Unfallforschung sowie pilotierenden Untersuchungen entwickelt.
Das Langzeitfolgenerhebungsdesign für GIDAS sieht vor, den medizinischen und psychologischen Gesundheitszustand sowie weiterführende Informationen aller Unfallbeteiligten in der repräsentativen GIDAS-Stichprobe ca. zwei Wochen nach dem Unfall (Zeitpunkt T1) sowie ca. neun Monate danach (T2) zu erfassen. Im Rahmen der T1-Erhebung wird zudem retrospektiv der Gesundheitszustand vor dem Unfall (T0) erhoben. Die T2-Erhebung wird als Screeninginstrument genutzt, um für weitere Befragungen nur noch unfallbeteiligte Personen mit Langzeitfolgen einzuschließen. Für die detaillierte Analyse der Langzeitfolgen sind 6 weitere Befragungszeitpunkte vorgesehen, um einen Zeitraum von bis zu 10 Jahren nach dem Unfall abzudecken.
Mit dem vorliegenden Konzept für die strukturierte Erfassung von Langzeitfolgen im Rahmen von GIDAS ist eine Grundlage geschaffen, um die Art und das Auftreten von Langzeitfolgen in Abhängigkeit von verschiedenen Einflussfaktoren in einer repräsentativen Stichprobe von Verkehrsunfällen mit Verletzten zu erheben und Details zu Langzeitfolgen in einem Beobachtungszeitraum von bis zu 10 Jahren nach dem Unfall für unfallbeteiligte Personen mit Langzeitfolgen zu erfassen.
In the context of this study, different data sources for accident research were examined regarding their possible data access and evaluated concerning the individual quality and extent of the data. Analyses of accidents require detailed and comprehensive information in particular concerning vehicle damages, injury patterns and descriptions of the accident sequence. The police documentation supplies the basic accident statistics and is amended in the context of the forensic treatment by further information, e.g. by medical and technical appraisals and witness questionings. As a new approach to the data acquisition for the analysis of fatal traffic accidents, the information was made usable which was collected by the police and by the investigations of the public prosecutor. The best strategy for obtaining reliable, extensive and complete data consists of combining the information from these two sources: the very complete, but elementary statistic data of the Niedersächsisches Landesamt für Statistik (Lower Saxony State Authority of Statistics), based on the police documentation as well as the very extensive accident information resulting from the investigation documentation of the public prosecutor after conclusion of the procedure, the so-called Court Records. Of all 715 fatal traffic accidents, which happened in the year 2003 in the German State of Lower Saxony, 238 cases were selected by means of a statistically coincidental selective procedure based on a statistically representative manner (every third accident). These cases cover the investigation documents of the 11 responsible public prosecutor- offices, which were requested and evaluated while preserving the data security. Of the 238 cases 202 cases were available, which were individually coded and stored in a data base using 160 variables. Thus a data base of a sample of representative data for fatal accidents in Lower Saxony was set up. The data base contains extensive information concerning general accident data (35 variables), concerning road and road surface data (30 variables), concerning vehicle-specific data (68 variables) as well as concerning personal and injury data (27 variables).
As the official German catalogue of accident causes has difficulty in matching the increasing demands for detailed psychologically relevant accident causation information, a new system, based on a "7 Steps" model, so called ACASS, for analyzing and collecting causation factors of traffic accidents, was implemented in GIDAS in the year 2008. A hierarchical system was developed, which describes the human causation factors in a chronological sequence (from the perception to concrete action errors), considering the logical sequence of basic human functions when reacting to a request for reaction. With the help of this system the human errors of accident participants can be adequately described, as the causes of each range of basic human functions may be divided into their characteristics (influence criteria) and further into specific indicators of these characteristics (e.g. distraction from inside the vehicle as a characteristic of an observation-error and the operation of devices as an indication for distraction from inside the vehicle. The causation factors accordingly classified can be recorded in an economic way as a number is assigned to each basic function, to each characteristic of that basic function and to each indicator of that characteristic. Thus each causation factor can be explicitly described by means of a code of numbers. In a similar way the causation factors based on the technology of the vehicle and the driving environment, which are also subdivided in an equally hierarchical system, can be tagged with a code. Since the causes of traffic accidents can consist of a variety of factors from different ranges and categories, it is possible to tag each accident participant with several causation factors. This also opens the possibility to not only assign causation factors to the accident causer in the sense of the law, but also to other participants involved in the accident, who may have contributed to the development of the accident. The hierarchical layout of the system and the collection of the causation factors with numerical codes allow for the possibility to code information on accident causes even if the causation factor is not known to its full extent or in full detail, given the possibility to code only those cause factors, which are known. Derived from the systematic of the analysis of human accident causes ("7 steps") and from the practical experiences of on-scene interviews of accident participants, a system was set in place, which offers the possibility to extensively record not only human causation factors in a structured form. Furthermore, the analysis of the human causation factors in such a structured way provides a tool, especially for on-scene accident investigations, to conduct the interview of accident participants effectively and in a structured way.
Der Vergleich der Ergebnisse aus drei von der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) durchgeführten Studien ergab, dass keiner der bisher gewählten Ansätze optimal erscheint, um als Grundlage für eine langfristige Untersuchungsreihe zu schwerstverletzten Unfallopfern zu dienen. Dagegen verspricht die Verknüpfung der Daten des Traumaregisters der Deutschen Gesellschaft für Unfallchirurgie mit polizeilichen Unfalldaten einen Fortschritt. Somit könnten die Primärdaten zweier bereits etablierter Dokumentationssysteme für die künftige Untersuchung der Schwer(st)verletztenproblematik effizient genutzt werden. Zu einem ähnlichen Ergebnis kommt eine aktuelle Studie der Rheinisch-Westfälischen Hochschule Aachen und der Universitätsklinik Aachen aus dem Jahr 2009. Hierdurch wurde der viel versprechende Erkenntnisgewinn zur Verletzungsschwere und Verletzungsmustern belegt, der durch eine Zusammenführung der Daten der laut amtlicher Unfallstatistik Schwerstverletzten mit denjenigen der nach medizinischen Krankenakten ermittelten schweren Unfälle bestätigt.