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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.
The effect of fatigue on driving has been compared to the effect of alcohol impairment in both driver performance and crash studies. However are crash characteristics and causation mechanisms similar in crashes involving fatigue to those involving alcohol when studied in the real world? This has been explored by examining data held in the EC project SafetyNet Accident Causation Database. Causation data was recorded using the SafetyNet Accident Causation System (SNACS). The focus was on Cars/MPV crashes and drivers assigned the SNACS code Alcohol or Fatigue. The Alcohol group included 44 drivers and the Fatigue group included 47. "Incorrect direction" was a frequently occurring critical event in both the Alcohol and Fatigue groups. The Alcohol group had more contributory factors related to decision making and the Fatigue group had more contributory factors relating to incorrect observations. This analysis does not allow for generalised statements about the significance of the similarities and differences between crashes involving alcohol and fatigue, however the observed differences do suggest that attempts to quantify the effect of fatigue by using levels of alcohol impairment as a benchmark should be done with care.
Zur Sicherung der Leistungsfähigkeit der Verkehrsinfrastruktur in Deutschland soll im Bereich der kollektiven Verkehrsbeeinflussung in Zukunft das Werkzeug des prozessorientierten Qualitätsmanagements genutzt werden. Diese Forschungsarbeit hatte die Erarbeitung eines vollständigen Prozess- und Qualitätsmodells und praxistauglicher Handlungsempfehlungen für die verschiedenen Lebenszyklusphasen von Streckenbeeinflussungsanlagen (SBA) zum Ziel. Zu diesem Zweck wurden diverse Grundlagen zur Gestaltung eines auf SBA bezogenen Qualitätsmanagementsystems herangezogen. Das erarbeitete Prozessmodell umfasst 34 bewertungsrelevante Prozesse in den Lebenszyklusphasen Planung, Bau und Betrieb, einschließlich des unterstützenden Prozesses Wartung und Instandsetzung. Zur Identifikation von Lücken in der Qualitätssicherung der Prozesse wurde eine Fehlermöglichkeits- und -einflussanalyse (FMEA) durchgeführt. Anhand von Expertenwissen wurden Fehler und Fehlerursachen analysiert und die kritischsten Qualitätsprobleme zusammengestellt. Anhand der Ergebnisse des Prozessmodells wurde zur quantitativen Beschreibung der Auswirkungen möglicher Fehler ein Qualitätsmodell entwickelt. Auf Grundlage eines Bayes'schen Netzes wurden die Auswirkungen von Fehlern auf nachfolgende Prozesse im gesamten SBA-Lebenszyklus systematisch abgebildet. Das probabilistische Qualitätsmodell kann dabei außerdem als Diagnose-Werkzeug zur Untersuchung der Fehlerursachen von beobachteten Störungen einer SBA genutzt werden. Im Rahmen der Forschungsarbeit wurden anhand der Ergebnisse des Prozessmodells praxisorientierte, ressourcenschonende Handlungsempfehlungen abgeleitet und in einem Dokument für Planer und Betreiber von Streckenbeeinflussungsanlagen zusammengestellt. Zudem wurde eine Methode zur Abschätzung des Nutzens der Maßnahmen beschrieben, um die erforderlichen Investitionen zur Qualitätssicherung zu begründen. Zukünftige Forschungsarbeiten sollten sich im Zusammenhang mit der Adaption des Qualitätsmodells auf eine konkrete SBA insbesondere mit der Optimierung des Modells in Form von Anpassungen der Modelltopologie beschäftigen. Des Weiteren sollte untersucht werden, ob die in dieser Forschungsarbeit erarbeiteten Ergebnisse auf andere Typen von Verkehrsbeeinflussungsanlagen übertragbar sind.
Den bisherigen Richtlinien zu Verkehrserhebungen ist gemeinsam, dass sie - wenn überhaupt - nur sehr wenige Aussagen zur erreichbaren Datenqualität enthalten. Normative Vorgaben und konkrete Handlungsanweisungen, die zu einer Verbesserung der Datenqualität von Erhebungen führen, fehlen in der Regel für die meisten Erhebungsverfahren. Abgesehen von Einzelaspekten wie beispielsweise den Kernelementen für Haushaltsbefragungen zum Verkehrsverhalten gibt es keine Qualitätsstandards für die Konzipierung, Durchführung und Auswertung einer Verkehrserhebung. Ziel der vorliegenden Studie ist es, mit Blick auf verschiedene Datennutzer und Arten der Datenverwendung wissenschaftlich abgesicherte Qualitätsstandards für Verkehrserhebungen zu erarbeiten. Im Kern sollten Hinweise gegeben werden, durch welche konkreten methodischen Ansätze und praktische Maßnahmen man für die unterschiedlichen Erhebungsverfahren im Verkehrswesen (Zählungen, Messungen, Verhaltensbeobachtungen und Befragungen) die jeweils bestmögliche Datenqualität erreichen kann. Die Ergebnisse dieses Projektes sollen darüber hinaus auch als eine Grundlage für die Fortschreibung der neuen "Empfehlungen für Verkehrserhebungen (EVE)" dienen. Im Kapitel 2 wird zur Schaffung eines geeigneten theoretischen Rahmens nach einer allgemeinen, an den Ansätzen des Qualitätsmanagements orientierten Definition von Datenqualität zunächst ein umfassendes Datenqualitätskonzept dargestellt, welches im Bereich der amtlichen Statistik auf europäischer Ebene entwickelt worden ist. Kapitel 3 stellt wichtige verkehrswissenschaftliche Grundlagen der vorliegenden Untersuchung zusammen. Ausgangspunkt ist eine allgemeine Charakterisierung von Verkehrserhebungen. In Kapitel 4 wird der konzeptuelle Rahmen für die Ermittlung von Standards der Datenqualität dargestellt. Hierzu werden allgemeine Indikatoren der Datenqualität auf Verkehrserhebungen übertragen. Anschließend werden die verschiedenen Anspruchsgruppen und deren Anforderungen an die Datenqualität betrachtet und darauf aufbauend die Elemente einer Qualitätsstrategie für Verkehrserhebungen entwickelt. Wie eine angemessene Datenqualität bei den verschiedenen Arten von Verkehrserhebungen erreicht werden kann, wird in den Kapiteln 5 bis 8 dargestellt. Hier werden Hinweise und Empfehlungen zum Stichprobenverfahren gegeben und es wird aufgezeigt, wie systematische Fehler (Nichterfassung von Stichprobeneinheiten, Fehler bei der Erfassung von Merkmalen, bei der Datenaufbereitung und -auswertung sowie der Darstellung von Ergebnissen) vermieden oder zumindest reduziert werden können. Abschließend werden in Kapitel 9 die wesentlichen Erkenntnisse zusammengefasst und ein Dokumentationsschema vorgestellt, welches einen Orientierungsrahmen für die Durchführung von Verkehrserhebungen liefert.
Haftung bei kooperativen Verkehrs- und Fahrerassistenzsystemen : Forschungsprojekt FE 89.0251/2010
(2012)
Die Untersuchung zum Forschungsprojekt FE 89.0251/2010 "Haftung bei kooperativen Verkehrs- und Fahrerassistenzsystemen" beschäftigt sich mit der rechtlichen Analyse verschiedener haftungsrechtlich relevanter Szenarien im Straßenverkehr, bei denen Verkehrs- und Fahrerassistenzsysteme bereits eingebunden sind, oder aber eine Einbindung in naher Zukunft zu erwarten ist. Berücksichtigt sind nur Informations- und Warnsysteme. Als relevante Szenarien werden die lokale Gefahrenwarnung und die optimale Verkehrsflusssteuerung für Lichtsignalanlagen identifiziert. Bei der lokalen Gefahrenwarnung ist zu unterschieden, ob sicherheitsrelevante Informationen von den beteiligten Verkehrs- bzw. Fahrerassistenzsystemen nur weitergeleitet oder auch bearbeitet und ausgewertet werden. Die untersuchten Fälle berücksichtigen verschiedene Fehlerquellen und unterscheiden danach, ob die involvierte Infrastruktur von öffentlicher Hand oder von einem privaten Unternehmen betrieben wird. Ergebnisse des Forschungsprojektes sind: a) Haftungsrechtliche Anspruchsgrundlagen ergeben sich aus dem allgemeinen Deliktsrecht (-§ 823 BGB), der Produkt- und Produzentenhaftung (ProdHaftG bzw. -§ 823 BGB), dem Straßenverkehrsrecht (-§-§ 7, 18 StVG), sowie der Amtshaftung (-§ 839 BGB i.V.m. Art. 34 GG). b) Informatorische oder warnende kooperative Verkehrs- und Fahrerassistenzsysteme dienen alleine einer zusätzlichen Unterstützung des Fahrers und können diesen nicht von der Pflicht befreien, die im Verkehr gebotene Sorgfalt zu beachten. c) Die Hersteller von kooperativen Verkehrs- und Fahrerassistenzsystemen müssen wie bei jedem anderen Produkt auch die berechtigten Sicherheitserwartungen der Käufer erfüllen. d) Die öffentliche Hand kommt durch das Betreiben der genannten Systeme ihrer Straßenverkehrssicherungspflicht nach. Nur wenn sie diese nicht mit der nötigen Sorgfalt erfüllt, kommt eine Haftung in Betracht. e) Durch die Verwendung von informatorischen oder warnenden kooperativen Verkehrs- und Fahrerassistenzsystemen ist keine grundsätzliche Haftungsverschiebung festzustellen. Weitere Empfehlungen: Informatorische oder warnende kooperative Verkehrs- und Fahrerassistenzsysteme können ohne zusätzliches systemspezifisches Haftungsrisiko in den Straßenverkehr eingeführt werden.
The misuse of CRS (child restraint system) is one of the most urgent problems in connection of child safety in cars. Numerous field studies show that more than two thirds of all CRS are used in a wrong way. This misuse could lead to serious injuries for the children. Surprisingly the quality of CRS use is coded much better in accident data (e.g. GIDAS) than the results of observatory field studies show. It is expected that misuse of CRS was not detected by the accident teams in a large number of the cases. An essential part in improving child seats and their usability is the knowledge of the relation between misuse and resulting injuries. For that the analysis and experimental reconstruction of accidents is an important part. For allowing an exact experimental accident reconstruction, it is necessary to have detailed information about the securing situation of the child and about the installation of the CRS in the car.
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.
It has been pointed that most of the accidents on the roads are caused by driver faults, inattention and low performance. Therefore, future active safety systems are required to be aware of the driver status to be able to have preventative features. This probe study gives a system structure depending on multi-channel signal processing for three modules: Driver Identification, Route Recognition and Distraction Detection. The novelty lies in personalizing the route recognition and distraction detection systems according to particular driver with the help of driver identification system. The driver ID system also uses multiple modalities to verify the identity of the driver; therefore it can be applied to future smart cars working as car-keys. All the modules are tested using a separate data batch from the training sets using eight drivers" multi-channel driving signals, video and audio. The system was able to identify the driver with 100% accuracy using speech signals of length 30 sec or more and a frontal face image. After identifying the driver, the maneuver/ route recognition was achieved with 100% accuracy and the distraction detection had 72% accuracy in worst case. In overall, system is able to identify the driver, recognize the maneuver being performed at a particular time and able to detect driver distraction with reasonable accuracy.
Recent findings from real-world accident data have shown that fatality risks for pedestrians are substantially lower than generally reported in the traffic safety literature. One of the keys to this insight has been the large and random sample of car-to-pedestrian crashes available in the German In-Depth Accident Study (GIDAS). Another key factor has been the proper use of weight factors in order to adjust for outcome-based sampling bias in the accident data. However, a third factor, a priori of unknown importance, has not yet been properly analysed. This is the influence of errors in impact speed estimation. In this study, we derived a statistical model of the impact speed errors for pedestrian accidents present in the GIDAS database. The error model was then applied to investigate the effect of the estimation error on the pedestrian fatality risk as a function of car impact speed. To this end, we applied a method known as the SIMulation-EXtrapolation (SIMEX) method. It was found that the risk curve is fairly tolerant to some amount of random measurement error, but that it does become flattened. It is therefore important that the accident investigations and reconstructions are of high quality to assure that systematic errors are minimised and that the random errors are under control.
Um ein Bild von der aktuellen Messunsicherheit bei der Bestimmung von Tetrahydrocannabinol (THC) in Serum zu erhalten, wurden von sieben forensisch-toxikologischen Laboren rechtsmedizinischer Institute Daten der letzten Jahre erhoben. Zur Abschätzung der Messunsicherheit wurde eine Einteilung in zufällige Fehler (Präzision) und systematische Fehler (Richtigkeit) vorgenommen. Ergebnisse zur Richtigkeit wurden aus Daten von Ringversuchen ermittelt. Es ergab sich eine mittlere erweiterte Messunsicherheit für die THC-Bestimmung von ca. 33 %, das heisst, bei einem Messwert von 1 ng/ml liegt der "wahre Wert" mit circa 95 prozentiger Wahrscheinlichkeit im Intervall zwischen 0,67 und 1,33 ng/ml. Dieses Ergebnis bestätigt, dass die verwendete Analytik geeignet ist, bei Konzentrationen um 1 ng/ml einen sicheren Substanznachweis zu führen. Es ist erkennbar, dass bei der THC-Bestimmung im Serum in der Regel der Richtigkeitsanteil an der Messunsicherheit größer ist als der Präzionsanteil.