Sonstige
Zur Unterstützung der in "dynamischen Wegweisern mit integrierten Stauinformationen" (dWiSta) gegebenen Umleitungsempfehlungen können, ergänzend oder alternativ zur Angabe der Staulänge, Reisezeitinformationen angezeigt werden. Das Forschungsvorhaben untersucht, ob geeignete Verfahren zur Berechnung/Erhebung von Fahrtzeiten auf Autobahnen vorhanden sind, und entwickelt für den Verkehrsteilnehmer verständliche Darstellungsformen der Reisezeitinformationen in den dWiSta. Es wurden vier bereits eingesetzte Verfahren zur Berechnung bzw. Messung von Fahrtzeiten und ein eigener Ansatz untersucht. Vier Verfahren nutzen als wesentliche Eingangsgrößen die von der stationären Datenerfassung an den Autobahnen bereitgestellten Verkehrskenngrößen. Ein Verfahren erkennt die Fahrzeuge an zwei Messquerschnitten wieder und berechnet die Fahrtzeit auf dem Streckenabschnitt als Differenz der Uhrzeiten bei der Überfahrt der Messquerschnitte. Die Verfahren wurden hinsichtlich ihrer Eignung in einem zweiwöchigen Testzeitraum auf drei ausgewählten Teststrecken überprüft. Der Vergleich der per Kontrollmessung erhobenen Fahrtzeiten mit den berechneten der einzelnen Verfahren zeigt bei günstigen Randbedingungen gute Übereinstimmungen. Günstige Randbedingungen liegen im Allgemeinen dann vor, wenn die Messquerschnittsabstände etwa bis zu 2 km auseinander liegen und die Verkehrsstörung, die eine Fahrtzeitverlängerung bewirkt, sich in den Verkehrskenngrößen widerspiegelt. Bei einem freien sowie dichten Verkehrsfluss betragen dann die Unterschiede, bezogen auf eine 10 km lange Bezugsstrecke, in der Regel weniger als eine Minute. Für die Verkehrsstufen "zähfließend" und "gestaut" ist die Datengrundlage für eine Beurteilung der Berechnungsverfahren nicht ausreichend. Im wahrnehmungspsychologischen Teilprojekt werden aus zehn Vorschlägen möglicher Anzeigeformen unter anderem durch eine Befragung von Kraftfahrern drei Varianten sowie die Regellösung (ohne Reisezeitinformation) in einer experimental-psychologischen Laboruntersuchung getestet. Der Test besteht aus Entscheidungsaufgaben unter vorgegebenen Kriterien, der vollständigen Informationsaufnahme aller Schildinhalte unter Zeitdruck sowie einer subjektiven Einschätzung der Varianten auf den Dimensionen Lesbarkeit, Verständlichkeit und Akzeptanz. Keine der getesteten Varianten überschreitet den verfügbaren zeitlichen Rahmen, der sich durch das zweimalige Darbieten des Schildes bei einer Fahrt mit 100 km/h auf der Autobahn ergibt. Die Zeitspanne für die Informationsaufnahme und -verarbeitung und die Entscheidung bleibt in den Laborbefunden weitestgehend innerhalb dieser Grenzen. Aus Sicht der Verkehrsteilnehmer bietet die Variante, die nur die Information über einen möglichen Reisezeitgewinn durch die Nutzung der Umfahrung explizit anzeigt, die optimale Anzeigeform. Sie vereint eine schnelle Informationsaufnahme durch möglichst wenig zusätzliche Informationen mit einer guten Verständlichkeit. Im weiteren Verlauf des Forschungsvorhabens wird auf technische und betriebliche Randbedingungen eingegangen, die bei der Berechnung und der Anzeige von Reisezeitinformationen in dWiSta zu beachten sind. Die Notwendigkeit automatisierter Steuerungsmodule zur Empfehlung/Schaltung einer Alternativroute im Störungsfall wird aufgezeigt, aber im Rahmen dieses Forschungsvorhabens nicht näher untersucht.
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.