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Since its creation in 2011 the Pre-Crash-Matrix (PCM) offers the possibility to observe the pre-crash phase until five seconds before crash for a wide range of accidents. Currently the PCM contains more than 8.000 reconstructed accidents out of the GIDAS (German In-Depth Accident Study) database and is enlarged continuously by more than 1.000 cases per year. Hence, a detailed investigation of active safety systems in real accident situations has been made feasible. The PCM contains all relevant data in database format to simulate the pre-crash phase until the first collision of the accident for a maximum of two participants. This includes the definition of the participants and their characteristics, the dynamic behavior of the participants as time-dependent course for five seconds before crash as well as the geometry of the traffic infrastructure. The digital sketch of the accident and information from GIDAS as well as from supplementary databases represent the main input for the simulation of the pre-crash phase of an accident with the VUFO simulation model VAST (Vufo Accident Simulation Tool). This simulation in turn embodies the foundation of the PCM. The PCM underlies continual improvements and enhancements in consultation with its users. In addition to collisions of cars with other cars, pedestrians, bicycles and motorcycles the PCM now also covers car to object and car to truck collisions. The paper illustrates car to truck collisions as a showcase and explains perspectives for further developments. In 2016 a more detailed definition of the contour of the vehicle was added. Furthermore, the geometrical surroundings of the accident site will be provided in a new structure with a higher level of detail. Thus, a precise classification of road marks and objects is possible to further improve the support of developing and evaluating ADAS. This paper gives an overview about the latest developments of the PCM with its innovations and provides an outlook to upcoming enhancements. Besides potential areas of application for the development of ADAS are shown.
The advent of active safety systems calls for the development of appropriate testing methods. These methods aim to assess the effectivity of active safety systems based on criteria such as their capability to avoid accidents or lower impact speeds and thus mitigate the injury severity. For prospective effectivity studies, simulation becomes an important tool that needs valid models not only to simulate driving dynamics and safety systems, but also to resolve the collision mechanics. This paper presents an impact model which is based on solving momentum conservation equations and uses it in an effectivity study of a generic collision mitigation system in reconstructed real accidents at junctions. The model assumes an infinitely short crash duration and computes output parameters such as post-crash velocities, delta-v, force directions, etc. and is applicable for all impact collision configurations such as oblique, excentric collisions. Requiring only very little computational effort, the model is especially useful for effectivity studies where large numbers of simulations are necessary. Validation of the model is done by comparison with results from the widely used reconstruction software PC-Crash. Vehicles involved in the accidents are virtually equipped with a collision mitigation system for junctions using the software X-RATE, and the simulations (referred to as system simulations) are started sufficiently early before the collision occurred. In order to assess the effectivity, the real accident (referred to as baseline) is compared with the system simulations by computing the reduction of the impact speeds and delta-v.
For more than a decade, ADAC accident researchers have analysed road accidents with severe injuries, recording some 20,000 accidents. An important task in accident research is to determine the causative factors of road accidents. Apart from vehicle engineering and human factors, accident research also focuses on infrastructural and environmental aspects. To find out what accident scenarios are the most common in ADAC accident research and what driver assistance systems can prevent them, our first task was to conduct a detailed accident analysis. Using CarMaker, we performed a realistic simulation of accident scenarios, including crashes, with varying parameters. To begin with, we made an initial selection of driver assistance systems in order to determine those with the greatest accident prevention potential. One important finding of this study is that the safety potential of the individual driver assistance systems can actually be examined. It also turned out that active safety offers even much more potential for development and innovation than passive safety. At the same time, testing becomes more demanding, too, as new systems keep entering the market, many of them differing in functional details. ADAC will continue to test all driver assistance systems as realistically as possible so as to be able to provide advice to car buyers. Therefore, it will be essential to develop and improve test conditions and criteria.
Assessment of the effectiveness of Intersection Assistance Systems at urban and rural accident sites
(2015)
An Intersection Collision Avoidance System is a promising safety system for accident avoidance or injury mitigation at junctions. However, there is still a lack of evidence of the effectiveness, due to the missing real accident data concerning Advanced Driver Assistance Systems. The objective of this study is the assessment of the effectiveness of an Intersection Collision Avoidance System based on real accidents. The method used is called virtual pre-crash simulation. Accidents at junctions were reconstructed by using the numerical simulation software PC-Crashâ„¢. This first simulation is called the baseline simulation. In a second step the vehicles of these accidents were equipped with an Intersection Collision Avoidance System and simulated again. The second simulation is called the system simulation. In the system simulation two different sensors and four different intervention strategies were used, based on a time-to-collision approach. The effectiveness of Intersection Collision Avoidance System has been evaluated by using an assessment function. On average 9% of the reviewed junction accidents could have been avoided within the system simulations. The other simulation results clearly showed a change in the principal direction of force, delta-v and reduction of the injury severity.
The main focus of the benefit estimation of advanced safety systems with a warning interface by simulation is on the driver. The driver is the only link between the algorithm of the safety system and the vehicle, which makes the setup of a driver model for such simulations very important. This paper describes an approach for the use of a statistical driver model in simulation. It also gives an outlook on further work on this topic. The build-up process of the model suffices with a distribution of reaction times and a distribution of reaction intensities. Both were combined in different scenarios for every driver. Each scenario has then a specific probability to occur. To use the statistical driver model, every accident scene has to be simulated with each driver scenario (combinations of reaction times and intensities). The results of the simulations are then combined regarding the probabilities to occur, which leads to an overall estimated benefit of the specific system. The model works with one or more equipped participants and delivers a range for the benefit of advanced safety systems with warning interfaces.
The Traffic Accident Research Institute at University of Technology Dresden investigates about 1,000 accidents annually in the area around and in Dresden. These datasets have been summarized and evaluated in the GIDAS (German Accident In-Depth Study) project for 13 years. During the project it became apparent that the specific traffic situation of a covert exit of a passenger car and an intersecting two-wheeler involves a high risk potential. This critical situation develops in a large part due to the lack of visibility between the driver and the intersecting bike. In this paper the accident avoidance potential of front camera systems with lateral field of view, which allows the driver to have an indirect sight into the crossing street area will be presented.
Aufgabe der Studie war eine erstmalige umfassende Erhebung der Ausstattung der Pkw in Deutschland mit Fahrzeugsicherheitssystemen. Dazu wurden 5.070 Haushalte zur Ausstattung eines ihnen zur Verfügung stehenden Fahrzeugs befragt. Für die Befragung wurden 53 Fahrzeugsicherheitssysteme ausgewählt. Darunter sind neue Systeme wie Stauassistenten und Kreuzungsassistenten sowie auch weitgehend etablierte Systeme wie die Fahrdynamikregelung (ESP) und Airbags. Neben den Nutzern wurden auch Experten befragt, die beruflich mit dem Ein- oder Verkauf von Pkw für Unternehmensflotten befasst sind. Diese zehn qualitativen Interviews geben einen Einblick in die Bedeutung verschiedener Kriterien bei der Fahrzeugwahl und speziell den Stellenwert von Fahrzeugsicherheitssystemen. Die weiteste Verbreitung haben passive Sicherheitssysteme wie Airbags, die darauf abzielen, die Folgen eines Unfalls für die Beteiligten abzumildern. Aber auch aktive und intervenierende Systeme, die Risiken vermeiden oder einzelne Fahraufgaben übernehmen, gehören häufig zur Fahrzeugausstattung. Die häufigsten Vertreter aus dieser Gruppe sind der Bremsassistent, ESP und der Tempomat. Die meisten Fahrzeugsicherheitssysteme sind in Fahrzeugen der oberen Mittelklasse und Oberklasse zu finden. Mit der jährlichen Fahrleistung und der Nutzungshäufigkeit nimmt die Anzahl der Sicherheitssysteme ebenso zu wie bei jüngeren Fahrzeugen und Dienstwagen. Die Ergebnisse zeigen ein Muster: Sind Systeme insgesamt selten, unterscheiden sich die Anteile innerhalb der verschiedenen Fahrzeugsegmente teilweise erheblich. Neue Systeme sind dann in den Fahrzeugen der oberen Mittelklasse und Oberklasse deutlich häufiger zu finden und in den Minis und Kleinwagen teilweise mit nicht messbaren Anteilen. Die Experteninterviews, die mit Flottenbetreibern und Fahrzeugverkäufern geführt wurden, zeigen, dass solche Fahrzeugsicherheitssysteme in die Standardausstattung aufgenommen werden, deren Nutzen nachgewiesen ist.
Aufgrund neuer Informationstechnologien stehen dem Fahrer bereits jetzt eine Vielzahl von Systemen und Informationen im Fahrzeug zur Verfügung oder werden in Kürze verfügbar sein. Die Funktionsweise der Systeme wird erläutert, die auf sie gerichteten Erwartungen dargestellt, ebenso vorliegende Studien zur Evaluation. Eine ungefilterte Ausgabe der Informationen würde den Fahrer überfordern. Daher wird ein "Informations-Manager" vorgestellt, der verhindert, dass zu viele Informationen zur gleichen Zeit oder in einer ungünstigen Verkehrssituation dem Fahrer übermittelt werden. Der Informations-Manager teilt die Informationen in Kategorien wie "Fahrer- oder Fahrzeug-initiiert", "sicherheitsrelevant" oder "dringend bzw. aufschiebbar" etc. ein. Die Ausgabelogik wird - neben dieser Kategorisierung - durch einen Belastungsprädiktor gesteuert, der aufgrund von Fahrzeugparametern, von Aktionen des Fahrers und Umweltbedingungen eine Analyse und Vorhersage der Belastung ermöglicht. Versuche zum Brems-, Beschleunigungs- und Überholverhalten zeigen, dass es möglich ist, anhand von Daten, die im Fahrzeug am sog. CAN-Bus anliegen (z.B. Pedalstellungen, Lenkwinkel, ABS-, ESP-Sensor), Aussagen über Fahrmanöver sowie den Fahrstil zu treffen. Die zusätzliche Berücksichtigung von Schalterstellungen (z.B. Licht, Nebelleuchte etc. "ein") und Betätigung von Systemen (z.B. Navigationssystem aktiv) gibt eine gute Abschätzung des Fahrerzustands. In einem groß angelegten Feldversuch zur Evaluation des Informations-Managers werden drei Versuchsbedingungen realisiert: Ein Serien-System, ein Informations-Manager, der Informationen situationsabhängig ausgibt, sowie als Fahrerunterstützungs-Systeme Rückschaukameras (mit bzw. ohne Warnpiktogramm) und Distanzregelung (ACC bzw. ACC mit Stop- & Go-Funktion). 36 Personen (Alter 30 - 50) fahren auf parallelisierten Strecken (nach Schwierigkeit, Verkehrsaufkommen) unter allen Versuchsbedingungen. In den normalen Verkehr werden spezifische Verkehrssituationen durch instruierte Teilnehmer eingebaut. Als abhängige Variablen werden Blickverhalten, Fahrzeugparameter (Gas, Bremse, Lenkwinkel) und Fragebogendaten erhoben. Die sequentielle Ausgabe von Informationen wird klar bevorzugt. Besonders interessante Ergebnisse der objektiven Daten sind: Auch redundante Display-Inhalte und irrelevante Anzeigen ziehen den Blick des Fahrers länger an. Das Aufrufen eines Ziels aus dem Zielspeicher des Navigationssystems erfordert lange Blickzuwendungen. Mit Informations-Manager blicken die Teilnehmer länger, dafür aber seltener zum Mittendisplay als ohne. Der Informations-Manager führt zu einem entspannteren Fahrstil. Auch wirkt er sich positiv auf die Verkehrssicherheit aus. Durch ein Warnpiktogramm im Rückschau-Display (Fahrzeug im toten Winkel) wird die Sicherheit in Überholsituationen verbessert. Der Originalbericht enthält als Anhänge nähe Informationen zur den Versuchstrecken (A) und dem Versuchsablauf (B), eine Aufgabenübersicht über den Versuchsplan (C) sowie Auswertungen des Blickverhaltens (D, E) und der Fahrzeugdaten (F). Auf die Wiedergabe dieser Anhänge wurde in der vorliegenden Veröffentlichung verzichtet. Sie liegen bei der Bundesanstalt für Straßenwesen vor und sind dort einsehbar. Verweise auf die Anhänge im Berichtstext wurden beibehalten.
For the estimation of the benefit and effect of innovative Driver Assistance Systems (DAS) on the collision positions and by association on the accident severity, together with the economic benefit, it becomes necessary to simulate and evaluate a variety of virtual accidents with different start values (e.g. initial speed). Taken into account the effort necessary for a manual reconstruction, only an automated crash computation can be considered for this task. This paper explains the development of an automated crash computation based on GIDAS. The focus will be on the design of the virtual vehicle models, the method of the crash computation as well as exemplary applications of the automated crash computation. For the first time an automated crash computation of passenger car accidents has been realized. Using the automated crash computation different tasks within the field of vehicle safety can be elaborated. This includes, for example, the calculation of specific accident parameters (such as EES or delta-V) for various accident constellations and the estimation of the economic benefit of DAS using IRFs (Injury Risk Functions).
The project UR:BAN "Cognitive assistance (KA)" aims at developing future assistance systems providing improved performance in complex city traffic. New state-of-the-art panoramic sensor technologies now allow comprehensive monitoring and evaluation of the vehicle environment. In order to improve protection of vulnerable road users such as pedestrians and cyclists, a particular objective of UR:BAN is the evaluation and prediction of their behaviour and actions. The objective of subproject "WER" is development support by providing quantitative estimates of traffic collisions at the very start and predict potential in terms of optimized accident avoidance and reduction of injury severity. For this purpose an integrated computer simulation toolkit is being devised based on real world accidents (GIDAS as well as video documented accidents), allowing the prediction of potential effectiveness and future benefit of assistance systems in this accident scenario. Subsequently, this toolkit may be used for optimizing the design of implemented assistance systems for improved effectiveness.