Die Rekonstruktion von Verkehrsunfällen ist ein zeitaufwändiger Prozess, der so objektiv wie möglich verlaufen sollte. Die Unfallrekonstruktion ist von den verfügbaren Informationsquellen, sich daraus ergebenden Anknüpfungstatsachen sowie dem Erfahrungsschatz des Rekonstrukteurs abhängig. Das Forschungsprojekt untersucht auf Basis von Daten der German In-Depth Accident Study (GIDAS), welche Verbesserungen der GIDAS- Unfallrekonstruktion durch Erhebung zusätzlicher Anknüpfungstatsachen zu erwarten sind und ob die Unfallrekonstruktion durch Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) optimiert werden kann. Zunächst wurde das Vorgehen in der Rekonstruktion von Verkehrsunfällen im Rahmen des GIDAS- Projektes analysiert. In Abhängigkeit der derzeit verfügbaren Informationsquellen wurden sieben verschiedene Rekonstruktionsvarianten gefunden, für die während der Projektlaufzeit Beispielfälle von erfahrenen GIDAS-Rekonstrukteuren bearbeitet wurden. Diese Fälle bildeten die Basis für eine spätere KI-Potenzialabschätzung. Die Untersuchung derzeit in GIDAS standardmäßig erhobener Informationsquellen und der sich daraus ergebenden Anknüpfungstatsachen ergab, dass aktuell für die Bestimmung von etwa der Hälfte der bisherigen Anknüpfungstatsachen nur eine Informationsquelle vorhanden ist. Unter Einbeziehung neuer Informationsquellen, die zur Verbesserung der Rekonstruktion analysiert wurden, konnte dieser Anteil auf ein Viertel reduziert werden. Anhand der drei beispielhaft gewählten neuen Informationsquellen Event Data Recorder (EDR), Reibwertschätzung (NIRA-Board (NIRA dynamics, 2022)) und Videos von Verkehrsüberwachungskameras wurde für exemplarische Verkehrsunfälle eine Abschätzung des Mehrwertes der zusätzlichen Erhebung dieser neuen Informationsquellen durchgeführt. Im Ergebnis ermöglichen neue Informationsquellen schon vorhandene GIDAS-Kodierungen zu präzisieren oder sogar vorher unbekannte Parameter zu erfassen. Die derzeit in GIDAS verwendeten Variablen für Toleranzangaben im Rekonstruktionsprozess und ihre Verwendungshäufigkeit waren Teil einer weiteren Analyse. Darauf aufbauend wurde die Genauigkeit der Angabe von rekonstruierten Bewegungsparametern untersucht und für einen Teil der im Projektzeitraum rekonstruierten Unfälle der relative Fehler der Kodierungen für Geschwindigkeitswerte in den verschiedenen Phasen eines Unfalls analysiert. Im Ergebnis zeigt sich, dass Geschwindigkeitsangaben der In-Crash-Phase bei Auslaufbeginn die größten relativen Fehler haben. Die Analysen zum derzeitigen GIDAS- Rekonstruktionsprozess wurden mit einer Befragung von Rekonstrukteuren abgeschlossen, durch die subjektive Beurteilungsfehler im Rekonstruktionsprozess herausgearbeitet wurden. Zwischen den rekonstruierenden Personen ergaben sich teilweise große Unterschiede in der Variablenbestimmung. Ein GIDAS-Teildatensatz von 1837 Pkw-Pkw- Unfällen ermöglichte grundlegende Betrachtungen für die Prüfung, ob die Verkehrsunfallrekonstruktion durch KI-Methoden effizienter und mit weniger Toleranzen behaftet durchgeführt werden kann. Fünf verschiedene Modelle des maschinellen Lernens wurden trainiert und evaluiert. Bei der Anwendung auf einen GIDAS-Testdatensatz zeigte sich, dass das CatBoost-Modell die höchste Vorhersagegenauigkeit für die Parameter Ausgangsgeschwindigkeit v0, Kollisionsgeschwindigkeit vk, vektorielle Geschwindigkeitsdifferenz delta-v und den Energy-Equivalent-Speed (EES) hatte. Dass KI-Anwendungen einen potenziellen Nutzen für die Unfallrekonstruktion haben, wurde durch Ergebnisse für zwanzig Beteiligte der im Projektzeitraum rekonstruierten Pkw-Pkw-Unfälle deutlich. Bei zwölf beteiligten Pkw (60%) weist die Vorhersage der Ausgangsgeschwindigkeit eine Abweichung von maximal 20% zum vom Rekonstrukteur festgelegten Wert auf; vier Beteiligte (20%) haben maximal nur 10% Abweichung. Die vorhergesagte Ausgangsgeschwindigkeit liegt für fünf Beteiligte (25%) innerhalb des vom Rekonstrukteur angegebenen Toleranzbereichs, der für diese Beteiligten Abweichungen bis zu 20% zulässt. Bei der Arbeit mit den KI-Modellen wurden Schwächen deutlich, deren Ursprung in der relativ kleinen Trainingsdatenmenge vermutet wird. Die entstandenen KI-Modelle sind daher als Ausgangspunkt für den iterativen Prozess der Implementierung und Integration von KI in der Unfallrekonstruktion einzuordnen.

Das Verhalten von Verkehrsteilnehmenden trägt einen wesentlichen Anteil zur Sicherheit im Straßenverkehr bei, denn unangemessene Verhaltensweisen in Form von Nichteinhaltung von Verkehrsregeln und Verordnungen können zu Unfällen mit schwerwiegenden Folgen führen. Kommt es zu einem Unfall, so werden in diesem Zusammenhang auch die Unfallursachen polizeilich in einem Unfallprotokoll mit aufgenommen. Ebenso werden im Rahmen der behördlichen Verkehrs-überwachung Regelverstöße aufgedeckt und entsprechend geahndet. Ein Großteil der Regelverstöße, das so genannte Dunkelfeld, bleibt aber unentdeckt und es sind keine Informationen über die Häufigkeiten der Regelübertretungen vorhanden. Inhalt dieses Forschungsprojektes war es deshalb, die vorliegenden Datenbanken, Statistiken sowie Literaturquellen hinsichtlich der Dokumentation von Regelverstößen zu analysieren und gleichzeitig eine Methodik zu entwickeln, wie für ausgewählte, hoch priorisierte Regelverstöße das Dunkelfeld ermittelt werden kann. Sämtliche Ergebnisse wurden anschließend zu einem geeigneten Safety Performance Indicator (SPI) „Abweichendes Verkehrsverhalten-Nichtbefolgung von Regeln“ zusammengefügt. Damit liegt erstmalig eine Methodik vor, mit der die Entwicklung des abweichenden Verkehrsverhaltens in Deutsch-land langfristig beobachtet werden kann. Für den Pkw-Verkehr ergaben sich folgende zu berücksichtigende Arten von Verstößen im SPI: • Abstand, • Alkohol, • Drogen/Medikamente (und andere berauschende Mittel), • Fahren ohne Fahrerlaubnis, • Geschwindigkeit, • Gurtnutzung erwachsener Pkw-Insassen, • Rotlicht, • Sicherung von Kindern in Pkw, • Smartphone-Nutzung und • Unfallflucht. Eine Übertragbarkeit der gewählten Verstoßarten auf andere Gruppen von Verkehrsteilnehmenden ist nicht ohne weiteres möglich, da diese dort nicht existieren (z.B. Gurtnutzung bei Radfahrenden) oder verkehrsrechtlich nicht relevant sind (z.B. Abstand zwischen Radfahrenden). Der Gesamtindikator wurde als ungewichtete Summe bzw. ungewichteter Mittelwert über die insgesamt 10 Leistungskennwerte der einzelnen Verstoßarten gebildet.

Im Rahmen der geplanten Neuausrichtung der Erhebungen am Unfallort („GIDAS 4.0“) soll mit dem vorlie-genden Projektvorhaben der methodische und statistische Ansatz von GIDAS neu bewertet werden. Dies betrifft gleichermaßen das Stichproben- und das Erhebungsverfahren. Die Hauptziele des Forschungs-projekts umfassen die Erarbeitung möglicher Stichprobenkonzepte für das Folgeprojekt GIDAS 4.0 so-wie eines Modells, um neben der standardmäßigen In-depth-Unfallerhebung auch anlassbezogene Unfall-aufnahmen durchführen zu können. Wesentliche Grundlage der Untersuchung waren statistische Analysen von GIDAS- und amtlichen Unfalldaten für die Jahre 2006 bis 2008 sowie 2017 bis 2019. Darüber hinaus basieren die Projektergebnisse auf einer ausführlichen Auswertung der (internationalen) Literatur zu den Themen Stichprobenverfahren und In-depth-Unfallerhebungen sowie auf Expertengesprächen und einem im Rahmen des Projekts durchgeführten Workshop. Vor der Darstellung methodischer Vorschläge zum Redesign von GIDAS fand eine eingehende Beschäftigung mit grundsätzlichen, für vertiefte Unfallerhe-bungen relevanten Themen statt. Nach einem Überblick über In-depth-Erhebungen in anderen Ländern wurden zunächst generelle Fragen zur Repräsentativität solcher Unfallerhebungen und damit verbundene Themen erörtert (Erhebungs- und Stichprobendesigns, Erhebungsumfang, systematische Fehler). Vor diesem Hintergrund der allgemeinen Charakterisierung von Erhebungen zur Gewinnung vertiefter Unfallda-ten wurden anschließend die einzelnen Verfahrenselemente der aktuellen GIDAS-Erhebung (GIDAS 3.0) einer näheren Betrachtung und Bewertung unterzogen. Dies betrifft die einzelnen Phasen des Erhebungs-prozesses (inkl. Anfahrts- und Erhebungsdauer), das zweistufige Stichprobenauswahlverfahren, Genauig-keitsbeurteilungen („Designeffekt“), die Untersuchung von systematischen Verzerrungen des GIDAS-Erhebungssystems, Analysen zur „Repräsentativität“ der GIDAS-Daten und das aktuelle Gewichtungsver-fahren. Auf Basis der dabei erzielten Ergebnisse sowie anhand weiterer Auswertungen der GIDAS-Daten wurden dann methodische Alternativen im Hinblick auf die Neuausrichtung des GIDAS-Erhebungssystems (Basiserhebung und anlassbezogene Erhebung) vorgestellt und bewertet. Die rele-vantesten methodischen Weiterentwicklungsoptionen werden dabei anhand des Ausmaßes der methodi-schen Veränderung gegenüber dem aktuellen Erhebungssystem und ihrer zeitlichen (kurz-, mittel- und langfristigen) Realisierungsmöglichkeit klassifiziert. Als generelles Ergebnis kann man festhalten, dass auch zukünftig vertiefte Unfallerhebungen im Sinne von Primärerhebungen „vor Ort“ durchgeführt werden sollten. Allerdings offenbart sich deren Nutzen nur dann, wenn die Unfallstelle vom Erhebungsteam in relativ kurzer Zeit nach Eintreten des Unfallereignisses auch erreicht wird. Abschließend wird darauf ein-gegangen, welche Daten aus methodischen und nutzungsorientierten Gründen zusätzlich in die GIDAS-Datenbank aufgenommen werden sollten.

Mit der vorliegenden Untersuchung knüpft die Bundesanstalt für Straßenwesen an die letzte Untersuchung zum Unfallgeschehen von Wohnmobilen aus dem Jahr 2012 an. Neben der Entwicklung der Anzahl der Unfälle von Wohnmobilen im Zeitraum 2010 bis 2020 wird auch die Struktur der Unfälle beleuchtet. Die charakteristischen Merkmale der beteiligten Fahrer der Wohnmobile und einige technische Merkmale wie z. B. die Motorisierung und das zulässige Gesamtgewicht werden ebenfalls untersucht. Weiterhin wird die im Unfallgeschehen kleine Gruppe der Pkw mit Wohnanhänger soweit möglich in die Untersuchung einbezogen. Diese beiden Gruppen werden der Gesamtgruppe der Pkw-Unfälle insgesamt (alle von der Polizei als Pkw codierten Fahrzeuge inklusive Wohnmobile (bis 2013) und Pkw mit Wohnanhänger) vergleichend gegenübergestellt. Wohnmobile werden in der amtlichen Unfallstatistik unter dem Merkmal „Verkehrsbeteiligungsart“ nur zu rund 60 % codiert. Somit sind - im Rahmen der regelmäßigen Veröffentlichungen des Statistischen Bundesamtes – keine vollständigen Informationen zum Unfallgeschehen von Wohnmobilen verfügbar. Dennoch ist es möglich, über die vom Kraftfahrt-Bundesamt ergänzten fahrzeugtechnischen Angaben zum Kraftfahrzeug, deutsche Wohnmobile zu identifizieren und mit der vollen Merkmalsbreite des amtlichen Datenmaterials auszuwerten. Mit einem Anteil von weniger als einem Prozent an allen Unfällen mit Personenschaden stellen Unfälle unter Beteiligung von Wohnmobilen keinen Schwerpunkt im Unfallgeschehen dar. Im Jahr 2019 wurden 920 Unfälle mit Personenschaden registriert, an denen ein Wohnmobil beteiligt war. Das sind 24 % mehr als zu Beginn des Betrachtungszeitraums 2010 (n= 723). Im Vergleich dazu bewegen sich die Unfälle mit Personenschaden unter Beteiligung von Pkw insgesamt im gleichen Zeitraum auf gleichbleibendem Niveau. Bei Unfällen unter Beteiligung von Wohnmobilen wurden im Jahr 2019 insgesamt 12 Personen getötet und 265 Personen schwer verletzt. Darunter waren jedoch nur 2 getötete und 79 schwerverletzte Personen Insassen eines Wohnmobils; die übrigen Verunglückten wurden beim Unfallgegner registriert. Gleichwohl zeigt die nach Fahrern und Mitfahrern differenzierte Betrachtung der Unfallschwere bei den Wohnmobilen Ansatzpunkte zur Verbesserung der Sicherheit. Im Mittel des Zeitraums 2010 bis 2019 weisen die Mitfahrer von Wohnmobilen eine deutlich erhöhte Unfallschwere im Vergleich zu den Fahrern auf. So liegt die Kenngröße „Schwere Personenschäden bezogen auf die Fahrer bzw. Mitfahrer“ bei den Mitfahrern bei 70 schweren Personenschäden je 1.000 Mitfahrer und bei den Fahrern bei 35 schweren Personenschäden je 1.000 Fahrer.

Der demografische Wandel wird Deutschland sowie viele EU-Länder und Industriestaaten in den kommenden Jahren stark prägen. Neben wirtschaftlichen sowie finanziellen Auswirkungen des demografischen Wandels, wird auch verstärkt die Verkehrssicherheit älterer Menschen thematisiert. Grund ist die Wechselwirkung zwischen demografischem Wandel und zunehmender Mobilität älterer Verkehrsteilnehmer (SCHLAG, 2008). Die Tätigkeit „Autofahren“ erfordert das Zusammenspiel mehrerer Teilfähigkeiten und die Interaktion sensorischer, kognitiver und motorischer Prozesse. Aus der Altersforschung ist bekannt, dass mit zunehmendem Alter verschiedene Fähigkeiten, welche auch für das Führen eines Kraftfahrzeuges entscheidend sind, alters- oder krankheitsbedingten Veränderungen unterliegen. So nehmen mit zunehmendem Alter funktionale, sensorische, kognitive und motorische Beeinträchtigungen zu, welche das sichere Führen eines Kraftfahrzeuges beeinflussen können. Häufig wird aufgrund altersbedingter Veränderungen ein erhöhtes Unfallrisiko älterer Autofahrender angenommen. Eine solche defizitorientierte Betrachtung fördert den negativen Stereotyp des ältere Autofahrenden und vernachlässigt den Aspekt der Kompensation. Tatsächlich aber fehlen Daten, die einen direkten Zusammenhang zwischen bestehenden Defiziten und dem Unfallgeschehen aufzeigen. Im vorliegenden Bericht wird daher auf Basis einer Literaturrecherche detailliert auf die altersbedingten Veränderungen im Bereich der Sensorik, Kognition und Motorik und deren Auswirkungen auf die Fahrkompetenz eingegangen als auch der Einfluss von Erkrankungen und Medikation sowie deren Einfluss auf die Fahrkompetenz erörtert, um aktuelle und zukünftige Problemfelder ableiten zu können. Auch Kompensationsmöglichkeiten werden beleuchtet. Aus den Erkenntnissen einer umfangreichen Literaturrecherche wurden im nächsten Schritt relevante Hypothesen zu Ursachen und Wirkung im Bereich der Verkehrssicherheit entwickelt. Die Prüfung der Hypothesen erfolgte im Anschluss anhand der Datenanalyse der German In-Depth Accident Study (GIDAS) sowie der speziellen Analysemethodik ACAS - Accident Causation Analysis System der Medizinischen Hochschule Hannover (OTTE et al., 2009) mit dem Ziel, vertiefende, aktuelle Erkenntnisse zu Unfallursachen sowie zu Unfallspezifika der Verkehrsteilnehmergruppe älterer Autofahrender zu gewinnen. Hierbei ist anzumerken, dass ausschließlich Unfälle mit mindestens einer verletzten Person erfasst werden. Es sind also keine Aussagen bzgl. Unfälle mit „lediglich“ Sachschaden möglich. Insgesamt zeigt sich auf der Grundlage der durchgeführten Unfallanalysen, dass ältere Pkw-Fahrende nicht generell eine Verkehrsteilnehmergruppe darstellen, von der ein Risiko für die Verkehrssicherheit sowohl für sich selbst und/oder andere ausgeht. Dennoch konnten die Ergebnisse auch einige Erkenntnisse bisheriger Studien zum Unfallgeschehen älterer Pkw-Fahrender stützen. Ein zentraler Befund, welcher den Erwartungen bezüglich altersbedingter Veränderungen entspricht, ist ein erhöhter Anteil von Unfällen aufgrund alters- und krankheitsbedingter Einschränkungen (z. B. Demenz). So bestätigte die vertiefende Unfalldatenanalyse u. a., dass ältere Pkw-Fahrende häufiger aufgrund von Blendung durch Sonne bzw. andere Fahrzeuge sowie infolge einer Vielzahl bzw. Überzahl von Informationen (ACAS Code „komplexer Informationen“) verunglücken. Ältere Pkw-Fahrende scheinen zudem, den Annahmen entsprechend, häufiger aufgrund von Krankheit bzw. Medikation zu verunfallen als jüngere Pkw-Fahrende. Zudem werden auch bisherige Befunde, dass ältere Pkw-Fahrende häufiger aufgrund der Fehleinschätzung von Distanz sowie der Fehleinschätzung von Geschwindigkeit anderer Verkehrsteilnehmer verunfallen, bestätigt. Die Analyse von Unfallkategorien und Unfalltypen sowie von Unfällen an Kreuzungen und Einmündungen bestätigt die Ergebnisse bisheriger Studien (CLARKE et al., 2010; OXLEY et al., 2006; POTTGIEßER, 2012), wonach ältere Pkw-Fahrende häufiger an Knotenpunkten (Kreuzungen und Ein-mündungen) und hier vor allem beim Linksabbiegen verunglücken. Bestätigt werden konnte mit Hilfe der zugrundeliegenden Datenbasis der in der Literatur beschriebene „Frailty Bias“ (Verletzlichkeitsverzerrung) (OXLEY et al., 2006) nachdem mit steigendem Alter die Verletzungsschwere zunimmt. Häufig wird diskutiert, ob ältere Pkw-Fahrende vermehrt die Unfallverursacher im Straßenverkehr darstellen als Pkw-Fahrende unter 65 Jahren. Im Rahmen der vertiefenden Analysen, wurde auch dieser Frage nachgegangen. Die zusammenfassende Analyse der Hauptschuld (größter Schuldanteil eines Beteiligten, wenn es mehrere Schuldige gab) sowie der Alleinschuld (nur ein Beteiligter trägt die Schuld dem Unfall) ergab, dass jüngere Pkw-Fahrende signifikant seltener die Schuld an einem Unfall tragen als ältere Pkw-Fahrende. Im Abschluss des Berichts (Kapitel 7) erfolgt, basierend auf den Interpretationen der ausgewerteten Befunde, eine eingeschränkte maßnahmenbezogene Bewertung und Empfehlung für die Bereiche „Mensch“, „Umwelt“ und „Fahrzeugtechnik“. Aus den Erkenntnissen zu mobilitätsbezogenen und verkehrssicherheitsrelevanten Merkmalen älterer Pkw-Fahrender werden Modifikationen und Implikationen zu diesen Bereichen abgeleitet und thematisiert. Dabei wird auf Unterstützungspotentiale in den Bereichen Infrastruktur, Training und Fahrzeuggestaltung eingegangen, um die Verkehrssicherheit dieser stark anwachsenden Altersgruppe langfristig zu verbessern.

Die Überschreitung des möglichen Reibwertpotenzials zwischen Fahrbahn und Reifen stellt nach wie vor ein großes Sicherheitsrisiko dar. Während sich mittlerweile Systeme in der Entwicklung befinden, die das aktuelle Reibwertpotenzial recht verlässlich schätzen können, stellt sich die Frage, auf welche Weise diese Information am besten dem Fahrer* zu übermitteln ist. Diese und weitere Fragen bezüglich des Nutzens einer Reibwertwarnung werden in diesem Projekt beantwortet. Im Laufe dieses Projektes wurde untersucht, welcher Nutzen eine Reibwertwarnung für Güterkraftfahrzeuge darstellt. Mittels einer Probandenstudie im Fahrsimulator der technischen Universität Berlin ließen sich Fahrverhalten feststellen, welche positive Auswirkungen im Falle eines glättebedingten Unfalles hätten. Die Grundlage bildete zunächst die Literaturrecherche, die sowohl Erkenntnisse über den Stand der Technik von Fahrerassistenzsystemen sowie auch Einblicke in die Forschung zur Gestaltung von Warnungen aufzeigte. Zahlreiche Details über das Sicherheitspotenzial, das Angebot der verschiedenen Hersteller, die Gesetzgebung und weiteres hinsichtlich der Fahrerassistenzsysteme wurden ergründet, während zur Gestaltung von Warnungen kognitive Modelle und die Auswirkungen von Warnungen auf einen Probanden untersucht wurden. Folglich war es möglich, zusammen mit einer Expertenrunde und Vorstudien zur Gestaltung der unterschiedlichen Glätte-Icons, eine wissenschaftlich fundierte Warnstrategie herauszuarbeiten, die aus akustischen Signalen, Sprachangaben und grafischen Anzeigen auf einem Head-Up-Display besteht. Parallel dazu wurde mittels einer Analyse von Unfällen von schweren Lkw mit vermindertem Kraftschluss ein Überblick über die Unfallsituation von N3-Lkw verschafft. Dazu wurden die Daten der GIDAS-Unfalldatenbank untersucht und eine repräsentative Zufallsstichprobe der Unfälle, bei denen Kraftschlussminderung eine Rolle gespielt haben könnte, erstellt. Zwei Szenarien wurden hierbei betrachtet: Auffahrunfälle, bei denen der Lkw auf ein weiteres Fahrzeug auffährt, sowie Fahrunfälle, bei denen der Lkw-Fahrer die Kontrolle über sein Fahrzeug verliert. Diese Unfallanalyse bildete dann die Basis für die Szenariengestaltung der Probandenstudie im Fahrsimulator. Kritische Fahrszenarien, unübersichtliche Kurven- und Bergfahrten und ein Stauende hinter einer Kuppe, jeweils gepaart mit Regen, Starkregen oder Nebel und den dazu variierenden Reibwert der Straße, wurden samt der Warnstrategie im Fahrsimulator dargestellt. In der Probandenstudie durchfuhren Kraftfahrzeugfahrer die präparierten Simulationen, wobei die Experimentalgruppe die Glättewarnung erhielt und die Kontrollgruppe die gleiche Simulation ohne Warnung durchfuhr. Die Hauptfragestellungen, die sich stellten, waren, ob die Fahrer mit Warnsystem ihr Verhalten (insbesondere ihre Geschwindigkeit) an den Zustand der Fahrbahn anpassten und ob die Fahrer mit Warnsystem eine bessere Fahrleistung in Gefahrensituationen im Vergleich zu Fahrern ohne Warnsystem zeigen. Außerdem wurde untersucht, wie die Fahrer die Kritikalität der Fahrsituationen einschätzen und wie die Fahrerbewertung bezüglich der Warnstrategie ausfallen. Zusammenfassend zeigte die Studie, dass die Probanden mit Warnung ihr Fahrverhalten besser an die Glättesituation anpassten als Probanden ohne Warnung. Erstere reduzierten ihre Geschwindigkeit deutlich früher und stärker. Die entwickelte Warnstrategie wurde als positiv und hilfreich bewertet und wurde mit einer hohen Akzeptanz von den Probanden angenommen. Durch die Corona-Pandemie fiel die Stichprobengröße der Probanden geringer aus als ursprünglich geplant, was für die Ergebnisse miteinzuberechnen ist. Im Schlussteil dieses Projektes wurde der konkrete Nutzen von Glättewarnsystem bei Lkw in Bezug auf das Unfallgeschehen analysiert. Mit der Kenntnis der Auswirkung eines Glättewarnsystems auf das Fahrverhalten der Lkw-Fahrer konnten die Lkw-Unfälle aus der GIDAS-Datenbank durch eine Vorwärtsrekonstruktion neu simuliert werden, um zu ermitteln, welchen Einfluss das Glättewarnsystem auf den Unfall gehabt hätte. Die Analyse zeigte unter anderem, dass eine Glättewarnung für Lkw bei 12 % aller Unfälle zum Einsatz kommen könnte. Bei einer angenommenen mittleren Reduktion der Fahrgeschwindigkeit der Lkw-Fahrer um 9,6 km/h bei Tempo 80 aufgrund der Glättewarnung wären nahezu 30 % der Kollisionen bei Alleinunfällen oder Unfällen mit Beteiligung eines anderen Fahrzeugs sowohl bei den Lkw als auch bei den Kollisionsgegnern vermieden worden. Ferner hätten mehr als die Hälfte der Lkw und der Kollisionsgegner geringere Kollisionsschweren gehabt. Mittels Verletzungsrisikokurven konnte gezeigt werden, dass durch die geringeren Kollisionsschweren das Risiko, ernsthafte oder schwerere Verletzungen zu erleiden, deutlich gesunken ist. Bei den Lkw-Unfällen mit Fußgängern wären von neun analysierten Unfällen zwei vermieden worden und sieben Unfälle hätten aufgrund der geringeren Kollisionsgeschwindigkeit des Lkws das Potenzial die Verletzungsschwere der Fußgänger zu verringern. * Gender Disclaimer: In diesem Bericht wird aus Gründen der besseren Lesbarkeit das generische Maskulinum verwendet. Dabei werden weibliche und anderweitige Geschlechteridentitäten ausdrücklich mitgemeint, soweit es für die Aussage erforderlich ist.

Die zunehmende Beliebtheit des Pedelecs zeigt sich in jährlich steigenden Absatzzahlen. In ähnlichem Maße steigt die Zahl der in der amtlichen Unfallstatistik verzeichneten Pedelecunfälle, sodass das Thema der Verkehrssicherheit von Pedelecfahrern zunehmend an Bedeutung gewinnt. Bisherige Forschungsarbeiten bieten weder ein repräsentatives Bild der Nutzergruppe noch ein ganzheitliches Bild ihres Unfallgeschehens. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden daher drei verschiedene methodische Ansätze gewählt, um die Nutzergruppe von Pedelecs und deren Unfallgeschehen zu beschreiben. Die Repräsentativbefragung bietet erstmalig einen breiten Überblick über personen- und fahrzeugbezogene Charakteristika der Pedelecfahrer in Deutschland, ihr Fahr- und Nutzungsverhalten, mögliche Probleme im Umgang mit dem Pedelec sowie erlebte Unfälle binnen der vergangenen drei Jahre (n = 775). Die beiden Unfallanalysen – eine Klinikbefragung verunfallter Pedelecfahrer (n = 39) sowie eine Analyse der in der German In-Depth Accident Study (GIDAS) enthaltenen Pedelecunfälle (n = 214) – liefern eine detaillierte Beschreibung des jeweiligen Unfalls und seiner Folgen. Die Gruppe der Pedelecfahrer erweist sich vorwiegend als ältere, aber aktive Nutzergruppe, die das Pedelec oft und für unterschiedliche Zwecke nutzt. Ihr überwiegend hohes Sicherheitsgefühl im Straßenverkehr geht mit einer eher niedrigen Risikobereitschaft einher. In den vergangenen zwei Jahren haben allerdings insbesondere jüngere Fahrer zwischen 18 und 44 Jahren das Pedelec für sich entdeckt, die derzeit (noch) einen geringen Anteil an der Nutzergruppe wie auch im Unfallgeschehen stellen. Als Unfallschwerpunkte zeichnen sich Kollisionen mit einem Pkw sowie die nur selten polizeilich erfassten Alleinunfälle ab. Auch wenn die meisten Fahrer eigenen Angaben zufolge mit dem Pedelec schneller unterwegs sind als mit einem konventionellen Fahrrad, ereignen sich nur wenige Unfälle bei Geschwindigkeiten am Maximum der mit legalen Mitteln erreichbaren Tretunterstützung von 25 km/h. Häufig erfolgen sie beim Stehen oder Anfahren und spiegeln somit die von vielen Fahrern berichteten Balanceprobleme bei niedrigen Geschwindigkeiten wider. In beiden Unfallanalysen wirken Selektionseffekte, aufgrund derer die Generalisierbarkeit der Ergebnisse eingeschränkt ist. So beinhaltet GIDAS ausschließlich die polizeilich erfassten Unfälle und damit vorwiegend Unfälle mit einem weiteren Beteiligten, während in der Klinikbefragung stationär behandelte, ältere Pedelecfahrer überrepräsentiert sind. Zu den Nutzern von S-Pedelecfahrern und ihrem Unfallgeschehen lassen sich aufgrund geringer Fallzahlen keine belastbaren Aussagen treffen. Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse werden verschiedene Empfehlungen zur Verbesserung der Verkehrssicherheit für Pedelecfahrer abgeleitet, die gemäß dem Fokus der vorliegenden Arbeit primär beim Fahrer (z. B. Erhöhung der Helmtragequote) oder dessen Fahrzeug (z. B. technische Unterstützung zur Verbesserung der Fahrstabilität auch bei geringen Geschwindigkeiten) ansetzen. Ferner bedarf es weiterführender Studien zur Beschreibung von Pedelecunfällen und ihrer Ursachen, auch mit Fokus auf den Pkw-Fahrern als häufigsten Unfallgegnern bei Pedelecunfällen mit mindestens zwei Beteiligten, sowie einer Überprüfung und Verbesserung der Güte amtlicher Statistiken bezüglich der Erkennung elektrifizierter Räder und ihrer korrekten Klassifikation als Pedelecs oder S-Pedelecs.

Entgegen dem Trend insgesamt sinkender Unfallzahlen bleibt die Zahl der vom statistischen Bundesamt erfassten, folgenschweren Wildunfälle (Unfälle mit Personenschaden sowie schwerwiegende Unfälle mit Sachschaden) auch 2017 mit 3.063 erfassten Fällen auf etwa gleichem Niveau. Die Zahl der Unfälle mit reinem Sachschaden hingegen sowie das Schadensaufkommen steigen jährlich. Den höchsten Wert an Schadensmeldungen verzeichnete der Gesamtverband der Versicherer (GDV) im Jahr 2017 mit 275.000 gemeldeten Wildunfällen. Die Wildunfallprävention erfolgt in Deutschland über den Einsatz von Verkehrszeichen, Wildschutzzäunen, Wildwarnanlagen und Wildwarnern (auditiv, olfaktorisch, visuell). Zur Wirksamkeit der vorgenannten und weiteren Maßnahmen liegen jedoch nur wenige gesicherte Erkenntnisse vor. Dieses Szenario begründet eine vielschichtige und konsolidierte Untersuchungsreihe über die Ursachen von Wildunfällen und Maßnahmen zu deren Vorbeugung, in der folgende Themenbereiche bearbeitet werden: - Deutschlandweite Evaluation und Auswertung von Wildunfallzahlen, - Maßnahmen zur Beeinflussung des Wildes zur Vermeidung von Wildunfällen, - Maßnahmen zur Beeinflussung der Verkehrsteilnehmer zur Vermeidung von Wildunfällen, - Infrastrukturelle Maßnahmen zur Vermeidung von Wildunfällen. Die Erkenntnisse aus den einzelnen Untersuchungen werden mit Abschluss des Forschungsschwerpunktes in einem Leitfaden „Wildunfallprävention“ zusammengefasst. Zum jetzigen Zeitpunkt liegen bereits erste Teilergebnisse vor, die im Rahmen dieses Symposiums veröffentlicht werden können. Der Fokus liegt dabei auf Ergebnissen über die deutschlandweite Zusammenstellung von Wildunfallzahlen der Jahre 2012 bis 2017 sowie auf Resultaten einer Befragung zur Herstellung und Unterhaltung von Wildschutzzäunen. Zusätzlich werden Erkenntnisse zur Wirksamkeit von Wildwarnreflektoren einerseits aus einer lichttechnischen Untersuchung, andererseits aus einem Feldversuch mit 150 Teststrecken (Unfallforschung der Versicherer) präsentiert.

Topics of the status report are: Road accidents in Germany ; Socio-economic costs due to road traffic accidents in Germany , German Road Safety Programme. Finished projects: Turning Assist Systems for Trucks ; Handbook „Accessibility in long-distance bus transport“ ; EU project PROSPECT ; Intersection assistance (Euro NCAP) ; Personal Light Electric Vehicles (PLEV) ; Automatic Emergency Braking for Heavy Goods Vehicles ; KO-HAF ; AFAS ; SENIORS ; Adoption of UN-GTR9-PH2. Ongoing and planned research: Safety potential and testing of reversing assistants for passengers cars (M1) and LGV´s (N1) ; Study on winter tires ; Automatic Emergency Braking for passenger cars ; Motorcyclist-friendly safety barriers ; Active motorcycle safety ; EU-Project PIONEERS ; Friction prediction ; Bus safety: smoke gas toxicity ; HMI aspects on Camera-Monitor-Systems ; Activities with regard to UN R 22 and helmets for S-Pedelecs ; Seriously injured road accident casualties ; UNECE IWG on Deployable Pedestrian Protection Systems (Active bonnets) ; GIDAS – new requirements to address new vehicle technology ; Human Body Modelling ; Child Safety at the UNECE with regard to R 129 ; Development of requirements on automated driving functions for vehicle regulations ; EU-Project L3-Pilot ; Development of evaluation methods for driver interaction with assistance and automation (national research and Euro NCAP) ; EU-Project OSCCAR ; PEGASUS ; Development of basic scenarios for the description of control-relevant requirements for continuous automated vehicle guidance ; EU project HEADSTART ; C-Roads Germany ; Practical Test for the Quality of Congestion-Tail Information ; Research program road safety.

Nach wie vor ist die Anzahl von Unfällen motorisierter Einspurfahrzeuge (MESFz) mit sehr schweren Verletzungsfolgen oder tödlichem Ausgang für die Aufsassen im Vergleich zu allen anderen getöteten Verkehrsteilnehmern alarmierend hoch. Im Jahr 2013 wurden bei insgesamt 42.427 Unfällen MESFz 641 Aufsassen getötet und 12.034 schwer verletzt. Um dieser hohen Zahl schwerverletzter und getöteter Aufsassen von MESFz entgegenzuwirken, hat die Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) das vorliegende Projekt initiiert. Zielsetzung des Projektes war es, durch eine Analyse von Unfalldaten von MESFz, durch ergänzende computergestützte FEM-Simulationen und durch eine kritische Bewertung der UN-Regelung UN-R 22/05 (vormals ECE-R 22/05) hinsichtlich verletzungs-biomechanischer Inhalte (Versuche und Prüfwerte) Erkenntnisse zu erarbeiten, Handlungsbedarf festzustellen und Änderungs- und Ergänzungsvorschläge zur Überarbeitung der UN-R 22/05 sowie hinsichtlich allgemeiner Maßnahmen zu formulieren. Auf der Grundlage der amtlichen Unfalldaten des Statistischen Bundesamtes, Wiesbaden (DESTATIS) erfolgte eine Unfalldatenauswertung im Allgemeinen. Für eine detaillierte Analyse wurden Daten der "German In-Depth Accident Study" (GIDAS, Dresden und Hannover) ausgewählt. Bei etwa der Hälfte der im Teilumfang (n=199) untersuchten Unfälle von MESFz kam es zu Kopfverletzungen, überwiegend bei benutztem Schutzhelm. In 18 % lagen die führenden Verletzungen am Kopf; in 48 % blieb der Kopf unverletzt bei sonstigen schweren bis schwersten und tödlichen Verletzungen am Körper. Etwa 10 % der Aufsassen benutzten ein MESFz ohne bzw. mit absolut ungeeignetem Helm. Eine kritische Bewertung und Alternativvorschläge der derzeitigen Fassung der UN-R 22/05 wurden bezüglich der Punkte Prüfumfang, Prüfausstattung, Prüfdurchführung, Prüfkriterien und eine fälschungssicheren Homologations-Kennzeichnung erarbeitet.