Sonstige
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Auf Grundlage von gebräuchlichen und anerkannten Modellen im Kontext der Fahrzeugführung werden zentrale Konzepte identifiziert, die mögliche Ansatzpunkte von langfristigen Wirkungen von Systemen zur Erkennung des Fahrerzustands bilden. Dabei werden nicht nur klassische Mehr-Ebenen-Modelle der Fahraufgabe mit beteiligten Kontrollprozessen berücksichtigt, sondern auch weitere Blickwinkel eingenommen, die in individuellen Persönlichkeitsmerkmalen, Einstellungen oder dem Fahrstil wichtige moderierende Einflussfaktoren identifizieren. Im Rahmen eines allgemeinen Evaluationsansatzes können grundlegende Taxonomien von Bewertungsverfahren, diverse Charakterisierungen von Bewertungsdimensionen sowie wichtige und zu dokumentierende Attribute und Fragestellungen von Evaluationsuntersuchungen beschrieben werden. In diesem Rahmen werden aus den betrachteten Modellen und Konzepten Kriterien abgeleitet, Aspekte der Operationalisierung erörtert sowie methodische Erhebungsansätze vorgeschlagen und diskutiert. Die Bandbreite der betrachteten Methoden ist vielfältig und reicht von unstrukturierten Befragungen über den Einsatz standardisierter Fragebögen bis hin zur maschinellen Erfassung von fahrrelevanten Kenngrößen über fahrzeugeigene Sensorsysteme. Besondere Bedeutung für die Realisierung einer Evaluationsstudie wird möglichst realitätsnahen Erhebungsumständen beigemessen. Daher wird als Rahmenansatz ein Field Operational Test zur Integration der diversen Erhebungsverfahren vorgeschlagen.
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.