Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen, Reihe F: Fahrzeugtechnik
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In Form einer Pilotstudie wurden eine Literaturrecherche, eine Befragung von Experten der Automobilindustrie und theoretische Untersuchungen zur Frage der Head-Up-Display-Technik (HUD) im Kraftfahrzeug durchgeführt. Auf der Suche nach neuen, die Sicherheit des Kraftfahrzeugverkehrs fördernden Anzeigen findet das HUD zunehmend Interesse. Das Prinzip des HUD im Kraftfahrzeug besteht darin, dass die Informationen des Displays über den in die Windschutzscheibe integrierten Combiner in die Verkehrsszene als virtuelles Bild eingeblendet werden. In Europa wurden von Automobil- und Zulieferfirmen ca. ein Dutzend HUD-Systeme als Experimentalsysteme entwickelt. In den europäischen Forschungsprogrammen PROMETHEUS und DRIVE wird das HUD als eine von mehreren neuen Anzeigetechniken untersucht. In den USA und Japan befinden sich HUD-Systeme in Serienfahrzeugen bereits seit einigen Jahren auf dem Markt. Informationen auf einem HUD im Kraftfahrzeug werden schneller und sicherer abgelesen, als auf der konventionellen Instrumententafel. Insbesondere die physiologischen Anteile des Wahrnehmungsvorganges, das heißt die Augenbewegung, das Akkommodieren und das Adaptieren, erfolgen mit einem HUD schneller. Allerdings kann die Verquickung der Verkehrsszene mit bordeigenen Informationen zu verändertem Fahrverhalten und zu anderen Beobachtungsstrategien der Kraftfahrer führen. Die HUD-Technik ist zwar relativ fortgeschritten, jedoch liegen nur wenige fundierte experimentelle Ergebnisse vor. Es wurde daher eine Untersuchungsreihe mit Labor-, Simulator- und Feldexperimenten entworfen, die offene Fragen zu Nutzen, Informationsinhalten und Gestaltung von HUD-Anzeigen beantworten sollen. Gesetzliche Vorschriften der StVZO und die sie tangierenden EG-Richtlinien beziehungsweise ECE-Regelungen legen die Mindestanforderungen an die Sicht aus Kraftfahrzeugen fest, und es bestehen Vorgaben sowohl für die mögliche Position der HUD-Anzeigen, als auch für die Transmission und für die Farberkennung der Verkehrsobjekte.
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Das wesentliche Ziel des Projekts war es, Kennwerte des Reaktionsverhaltens in sicherheitskritischen Situationen zu erheben. Weiter sollten Rahmenbedingungen für eine standardisierte Erhebung dieses Reaktionsverhaltens erarbeitet werden. Dies kann vor allem als Basis für die Auslegung und Untersuchung der Wirkung von Fahrerassistenzsystemen genutzt werden. Zu diesem Zweck wurden drei Untersuchungen in einem statischen Fahrsimulator durchgeführt, die sich vom Kontext (Stadt: 50 km/h, Landstraße: 100 km/h, Autobahn: 130 km/h) unterschieden. Zur Validierung fand ein vergleichbarer Realversuch im Stadtbereich statt. Dabei wurde jeweils der Einfluss der Umgebung, der Erwartung und von kognitiver Ablenkung auf die Art der Reaktion (Lenken, Bremsen, kombinierte Reaktionen) und die Reaktionszeiten untersucht. An der Untersuchung nahmen insgesamt 131 Fahrer im mittleren Altersbereich zwischen 20 und 40 Jahren teil wobei etwa die Hälfte weiblich war. In den kritischen Situationen tauchte entweder ein Fußgänger oder stehendes Fahrzeug plötzlich vor dem eigenen Fahrzeug auf oder ein Führungsfahrzeug bremste unerwartet stark. Beim Vergleich von Realfahrt und Simulator zeigte sich eine hohe Validität der Simulatorergebnisse. Die Wahl des Fahrmanövers hing maßgeblich von der zur Verfügung stehenden Zeit und dem Ausweichraum ab. Bremsreaktionszeiten lagen zwischen 1.0 (Stadt) und 1.1 (Autobahn) Sekunden, Lenkreaktionszeiten zwischen 0.7 (Stadt) und 1.3 (Autobahn) Sekunden. Bei der Folgefahrt verlängerte sich die Reaktionszeit um etwa 0.2-0.3 Sekunden. Ein Einfluss der kognitiven Ablenkung war nicht nachzuweisen. Dagegen fanden sich deutliche Lerneffekte, was zu einer Verkürzung der Reaktionen um 0.2-0.4 Sekunden führte. Aus den Ergebnissen lässt sich ein Set von 9 Situationen definieren, mit denen man unterschiedliche Arten von Reaktionen und die durch die situativen Bedingungen beeinflussten Reaktionszeiten untersuchen kann.
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Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung eines numerischen Modells des menschlichen knöchernen Thorax, das insbesondere altersabhängige geometrische Faktoren berücksichtigt. Dieses Modell soll sowohl die männliche als auch die weibliche Population der über 64-Jährigen repräsentieren und eine an diese Altersgruppe angepasste Verletzungssimulation ermöglichen. Die vorliegende Studie identifiziert zunächst an Hand eines Kollektivs aus 126 postmortem und 40 klinischen computertomografischen Schnittbildaufnahmen eine ganze Reihe geometrischer Parameter, die sich mit dem Alter verändern. Zu den untersuchten Parametern gehören sowohl Winkel der Rippen im Raum und innerhalb des Rippenbogens, eine detaillierte Erfassung von Parametern der einzelnen Rippe (Querschnittsfläche, Krümmung, Longitudinale Verdrillung), Parameter der Wirbelsäule als Ganzes (Skoliose, Kyphose, Rotation) und einzelner Wirbel sowie des Brustbeins. Weiterhin wurden die Grundmasse des ganzen Thorax (Thoraxtiefe, Thoraxbreite) untersucht. Die hier gefundenen Altersabhängigkeiten dienten als Eingabeparameter zur Erstellung von insgesamt neun aus dem Menschmodell THUMS 3 gemorphter alter und junger Finite-Elemente Thoraxmodelle. Implementiert wurden hierbei sowohl Durchschnittsmaße als auch extreme Maße. Die Ergebnisse zeigen mehrere sich im Alter signifikant verändernde Parameter. Als wichtigste unter ihnen sind eine Zunahme der Thoraxtiefe und Thoraxbreite im Alter, die signifikante Veränderung einiger Rippenwinkel im Raum sowie der Krümmung der sechsten und siebten Rippe zu nennen. Zudem wird die Wirbelsäulenform kyphotischer und das Sternum am Übergang zwischen Manubrium und Corpus sternii gewinkelter. Die Menschmodelle THUMS 3, THUMS 4 und HUMOS 2 sind weder als typisch alt, noch typisch jung einzuordnen, dies unterscheidet sich teils von Parameter zu Parameter. Die auf Basis der Geometrie-Inputdaten durchgeführten Finite-Elemente Simulationen zeigen einen deutlichen Einfluss der zunehmenden Thoraxtiefe im Alter auf die posteriore Kraft an der Auflagefläche der Rippen sowie die Spannungsverteilung entlang der Rippen. Sie wirkt sich jedoch entgegen der Erwartungen protektiv aus und dominiert andere Faktoren wie die unterschiedlichen Rippenwinkel. Abschließend betrachtet wird ein Menschmodell, welches das 75. Perzentil der alten Bevölkerung repräsentiert, als ausreichend aussagekräftig hinsichtlich der im Alter veränderten Geometrie klassifiziert und gleichzeitig als mit angemessenem Aufwand realisierbar angesehen. Es wird daher für die Bewertung von Sicherheitssystemen empfohlen.
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Aufgrund der Wichtigkeit individueller Mobilität nutzen viele Menschen heutzutage ein Auto zur Fortbewegung. Hierbei scheint es normal zu sein, neben dem Fahren zusätzliche, nicht fahrbezogene Aktivitäten auszuüben. Obwohl die Fahrzeugführung an sich bereits anspruchsvoll ist und die menschlichen Kognitionsressourcen begrenzt sind, geschehen relativ selten schwere Unfälle. Empirische Studien des fahrergesteuerten Fahrens deuten darauf hin, dass Fahrer Strategien besitzen, die es ihnen ermöglichen, auch im Mehrfachaufgabenkontext eine sichere Fahrleistung zu garantieren: Sie scheinen einen Fahrleistungszielwert zu besitzen, den sie im kontinuierlichen Abgleich mit der aktuellen Fahrleistung versuchen zu erreichen. Darüber hinaus scheinen Fahrer die Bearbeitung nicht fahrbezogener Aufgaben zu reduzieren, sobald sie sich einer kritischen Fahrsituation nähern. In den vergangenen Jahren machte die Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen deutliche Fortschritte. Dies führte zu tiefgreifenden Veränderungen der Fahrer-Fahrzeug-Interaktion, da Fahrer im Normalverkehr des automatisierten Fahrens (SAE Level 3) nicht mehr die Verantwortung für die Fahrzeugführung tragen und es ihnen freisteht, sich mit nicht fahrbezogenen Aufgaben zu beschäftigen. Hiervon ausgehend stellt sich die Frage, ob und wenn ja, welche Rolle die Fahrerstrategien im Kontext des automatisierten Fahrens spielen. Das aktuelle Forschungsvorhaben beschäftigt sich mit dieser Thematik: Basierend auf der Idee eines Fahrleistungszielwerts wurden Grenzwerte akzeptierter Fahrleistungsbereiche in Abhängigkeit verschiedener Personen- und Situationsfaktoren bestimmt. Des Weiteren wurde untersucht, inwiefern Fahrern ihre Strategien auch in Übernahmesituationen des automatisierten Fahrens in Abhängigkeit verschiedener Systemkonfigurationen zur Verfügung stehen. Abschließend wurden die Erkenntnisse dieser beiden Schritte zur Ableitung von Gestaltungsempfehlungen für zukünftige automatisierte Systeme genutzt.