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10 % bis 20 % der Straßenverkehrsunfälle werden auf Müdigkeit am Steuer zurückgeführt. Es steht eine Vielzahl unterschiedlicher Methoden zur Verfügung, um Müdigkeit beim Fahrer zu erkennen. Ziel des vorliegenden Projekts war es, die Stärken und Schwächen der verschiedenen Müdigkeitsmessverfahren vergleichend zu beschreiben und existierende Müdigkeitsmess- und Müdigkeitswarnsysteme im Überblick darzustellen. Die Ergebnisse beruhen auf folgender Verknüpfung von Literaturanalysen, Experten- und Nutzerbefragungen: • Literaturanalyse und zusammenfassende Darstellung von Müdigkeitsmessverfahren, die auf physiologischen und leistungsbezogenen Messgrößen beruhen. • Literaturanalyse zu Müdigkeitsmess- und Warnsystemen, Befragung der Systemhersteller und zusammenfassende Darstellung der identifizierten Systeme. • Befragung von 20 Nutzern von den in Mittel- und Oberklassefahrzeugen implementierten Müdigkeitswarnsystemen zur Beurteilung der wahrgenommenen Detektionsgüte, Akzeptanz und Compliance. • Erarbeitung eines Gütekriterienkatalogs als Grundlage für die Bewertung und den Vergleich ausgewählter Müdigkeitsmessverfahren. • Zweistufige Befragung von 12 Experten aus Industrie- und Hochschulforschung nach der Delphi-Methode. Ziel war die Auswahl und Bewertung der validesten Verfahren zur Erfassung der Fahrermüdigkeit, begründeter Zweitbewertungen bei abweichenden Urteilen und der Beurteilung ihrer Eignung für verschiedene Einsatzgebiete. • Workshop mit den Delphi-Teilnehmern zur Diskussion und Ergänzung der Delphi-Ergebnisse. Die 70 in der Fachliteratur identifizierten Müdigkeitsmesssysteme unterscheiden sich in den zugrunde liegenden Müdigkeitsmessverfahren, dem Vorliegen und der Gestaltung von Warnfunktionen und ihrer Verbreitung. Nur selten werden überzeugende Validierungsbelege oder Angaben zur Anzahl falscher und ausbleibender Alarme angeführt. Aus Nutzersicht bieten die derzeit in Mittel- und Oberklassemodellen verfügbaren Müdigkeitswarnsysteme oftmals keine zufriedenstellende Detektionsgüte. Vielfach wird die Fahrt trotz detektierter und selbst eingestandener Müdigkeit fortgesetzt. Ca. die Hälfte der Fahrer sieht in der Nutzung der Müdigkeitswarnsysteme einen Zuwachs an Sicherheit. Zu den validesten Müdigkeitsmessverfahren gehören aus Expertensicht die Erfassung der Fahrperformanz (Lenkverhalten und Spurhaltung) und des Lidschlussverhaltens, das videobasierte Expertenrating, das EEG und der Pupillografische Schläfrigkeitstest. Die unterschiedlichen Stärken und Schwächen der sechs ausgewählten Messverfahren werden im Bericht detailliert aufgeführt. Nach wie vor existiert kein Goldstandard zur Müdigkeitserfassung. Je nach Einsatzgebiet sind entweder alle sechs ausgewählten Messverfahren (Forschung & Entwicklung), nur einige (Müdigkeitswarnsystem im Fahrzeug) oder kein einziges (Verkehrskontrolle) geeignet. Die Auswahl der Messverfahren sollte daher in Abhängigkeit des jeweiligen Ziels und Kontexts der Müdigkeitserfassung erfolgen und die spezifischen Stärke-Schwächenprofile berücksichtigen. Eine valide Müdigkeitserfassung bedarf der Kombination von mindestens zwei Messverfahren. Bedarf besteht in der Optimierung und der begleitenden Evaluierung der Müdigkeitswarnsysteme im Fahrzeug und der vielversprechendsten Messverfahren. Weitere Maßnahmen zur wirksamen Reduzierung müdigkeitsbedingter Unfälle wurden im Rahmen des Expertenworkshops diskutiert und im Bericht dargelegt.
The changed focus in vehicle safety technology from secondary to primary safety systems need to evolve new methods to investigate accidents, high critical, critical and normal driving situations. Current Naturalistic Driving Studies mostly use vehicles that are highly equipped with additional measuring devices, video cameras, recording technology, and sensors. These equipped fleets are very expensive regarding the setup and administration of the study. Due to the great rarity of crashes it is additionally necessary to have a high distribution and a homogeneous distribution of subject groups. At the end all these facts are leading to a very expensive study with a manageable number of data. Smartphones are becoming more and more popular not only for younger people. Contrary to traditional mobile phones they are mostly equipped with sensors for acceleration and yaw rates, GPS modules as well as cameras in high definition resolution. Additionally they have high-performance processors that enable the execution of CPU-intensive tools directly on the phone. The wide distribution of these smartphones enables researchers to get high numbers of users for such studies. The paper shows and demonstrates a software app for smartphones that is able to record different driving situations up to crashes. Therefore all relevant parameter from the sensors, camera and GPS device are saved for a given duration if the event was triggered. The complete configuration is independently adjustable to the relevant driver and all events were sent automatically to the research institute for a further process. Direct after the event, interviews with the driver can be done and important data regarding the event itself are documented. The presentation shows the methodology and gives a demonstration of the working progress as well as first results and examples of the current study. In the discussion the advantages of this method will be discussed and compared with the disadvantages. The paper shows an alternative method to investigate real accident and incident data. This method is thereby highly cost efficient and comparable with existing methods for benefit estimation.
Zerstörungsfreie Prüfverfahren (ZfP) zur Messung der Betondeckung sind seit Jahrzehnten bei der Ermittlung des Istzustands von Bestandsbauwerken und als Werkzeug zur Qualitätssicherung sowohl im Neubau als auch in der Betoninstandsetzung fest etabliert. Um zuverlässige Prüfaussagen zu erhalten, ist es zunächst erforderlich, durch die richtige Anwendung eines geeigneten Verfahrens genaue Messergebnisse zu erzeugen und diese dann richtig zu bewerten, z. B. durch einen statistischen Nachweis der Mindestbetondeckung. Daher konzentriert sich dieser Beitrag zunächst auf die Grundlagen von ZfPBauâ€Verfahren zur präzisen Messung der Betondeckung. Hierbei sind magnetisch induktive Verfahren von radarbasierten Verfahren zu unterscheiden, deren jeweilige Möglichkeiten und Grenzen dargelegt werden. Im zweiten Teil wird die erzielbare Genauigkeit mit unterschiedlichen Geräten nach magnetisch induktivem Messprinzip anhand von systematischen Untersuchungen betrachtet. Dabei wird quantifiziert, mit welchen Abweichungen zu rechnen ist, wenn der Durchmesser nicht genau bekannt ist und dicht benachbarte Stäbe das Messergebnis beeinflussen. Abschließend werden die verminderten Abweichungen quantifiziert, wenn geräteeigene Nachbarstabskorrekturen verwendet werden. Das Ziel dieses Beitrags ist kein "Gerätetest", vielmehr soll am Beispiel verschiedener Geräte auf der Basis unterschiedlicher Messprinzipien gezeigt werden, welche Genauigkeit unter welchen Einflussgrößen bei realen Messungen zu erzielen ist.
Im Rahmen eines Forschungsvorhabens an der RWTH Aachen wurden mehrere Spannbetondurchlaufträger bis zum Versagen belastet. Neben umfangreicher konventioneller Messtechnik wurden zusätzlich innovative Messmethoden durch die Bundesanstalt fuer Materialforschung und -prüfung (BAM) getestet. Darunter waren eingebettete Ultraschall-Transducer, deren Daten mit einer neuartigen Methode, der Codawelleninterferometrie (CWI), ausgewertet wurden. Dieses Verfahren detektiert auch kleinste Änderungen im Signal und in der Wellengeschwindigkeit gegenüber einer Referenzmessung. Hiermit koennen Belastungs- und Strukturänderungen sowie Schaeden sehr viel sensibler angezeigt werden als bei konventionellen Ultraschallmessungen. Durch eine Modifikation des Verfahrens mit gleitender Referenz können aber auch starke Veränderungen im Material, wie sie bei Bruchversuchen auftreten, erfasst werden. In den Versuchen gelang es mit Netzwerken aus bis zu 20 Ultraschall-Transducern, Spannungskonzentrationen und Rissbildungen qualitativ zu detektieren und zu verfolgen, ohne dass die Sensoren direkt am Ort der Änderung angebracht werden müssen.
Road condition acquisition and assessment are the key to guarantee their permanent availability. In order to maintain a country's whole road network, millions of high-resolution images have to be analyzed annually. Currently, this requires cost and time excessive manual labor. We aim to automate this process to a high degree by applying deep neural networks. Such networks need a lot of data to be trained successfully, which are not publicly available at the moment. In this paper, we present the GAPs dataset, which is the first freely available pavement distress dataset of a size, large enough to train high-performing deep neural networks. It provides high quality images, recorded by a standardized process fulfilling German federal regulations, and detailed distress annotations. For the first time, this enables a fair comparison of research in this field. Furthermore, we present a first evaluation of the state of the art in pavement distress detection and an analysis of the effectiveness of state of the art regularization techniques on this dataset.