Kamerabasiertes System zur kontaktlosen Messung der momentanen Herzfrequenz für den Einsatz unter realen Umgebungsbedingungen

In der vorliegenden Arbeit wird das Messprinzip Photoplethysmography Imaging (PPGI) detailliert analysiert und auf dieser Basis ein System zur kontinuierlichen, kamerabasierten Remote-Messung der Herzfrequenz konzipiert. Der Fokus liegt dabei auf dem Entwurf algorithmischer Ansätze, die eine robuste Erfassung auch in alltäglichen und hinsichtlich Artefakteinflüssen herausfordernden Szenarien ermöglichen. In diesem Zusammenhang werden zunächst das grundlegende Systemkonzept, eine als Entwicklungs- und Evaluationsbasis dienende Datenbank, sowie spezielle, auf die Artefaktkompensation ausgerichtete Algorithmen vorgestellt. Als Beispiel kann der Entwurf eines Multi-Patch-Algorithmus zur adaptiven Wahl geeigneter Subregionen innerhalb der gewählten Messregion Gesicht genannt werden. Zur Untersuchung der zentralen Fragestellung der Einsetzbarkeit und erzielbaren Genauigkeit in Alltagsszenarien wird das entworfene PPGI-System hinsichtlich der Anwendungsfälle „Belastungsmonitoring am Büroarbeitsplatz“ und "Fahrerbeobachtung im Automobil“ evaluiert. Während der Fokus im stationären Büro-Setting auf der Untersuchung der Machbarkeit einer PPGI-basierten Analyse der Herz- bzw. Pulsratenvariabilität (HRV/PRV) liegt, steht im mobilen Setting der Fahrerbeobachtung die Genauigkeit der Herzfrequenzschätzung unter starken Artefakteinflüssen im Vordergrund

Videogestützte Überwachung der Fahreraufmerksamkeit und Adaption von Fahrerassistenzsystemen

Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird ein Überblick gegeben, welche Systeme und Verfahren Aussagen über den aktuellen Aufmerksamkeitszustand des Fahrers zulassen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf monokularen kamerabasierten Fahrerbeobachtungssystemen. Es werden verschiedene Ansätze diskutiert, die es ermöglichen den visuellen Aufmerksamkeitsfokus des Fahrers auf Basis eines solchen Systems zu ermitteln sowie die besondere Bedeutung der Kopforientierung und Blickrichtung in diesem Zusammenhang hervorgehoben. In einem ersten Schritt wird eine Bewertungsmethodik entwickelt, die es ermöglicht, kamerabasierte Fahrerbeobachtungssysteme in typischen Fahrsituationen im Hinblick auf die Messgenauigkeit der Kopforientierung sowie den erreichten Erfassungsbereich zu bewerten. Die Funktionsfähigkeit dieser Methodik wird in einer ersten Versuchsreihe unter Beweis gestellt. In weiteren Versuchsreihen wird bestimmt, inwiefern Blickrichtung und Kopforientierung in typischen Fahrsituationen miteinander korrelieren und inwieweit alleine auf Basis der Kopforientierung Aussagen zur Fahreraufmerksamkeit getroffen werden können. Daraus werden verschiedene eigene Ansätze, wie die Kopforientierung hinsichtlich der Fahreraufmerksamkeit interpretiert werden kann, abgeleitet, umgesetzt und beurteilt. Aufbauend auf diesen Ansätzen zur kopforientierungsbasierten Fahreraufmerksamkeitsbestimmung werden die Warnstrategien von zwei Fahrerassistenzsystemen (FAS) mit maschineller Wahrnehmung, ursprünglich nur der Fahrzeugumwelt, prototypisch an die Aufmerksamkeit des Fahrers angepasst. Bei den hierfür beispielhaft modifizierten FAS handelt es sich zum einen um einen Spurverlassenswarner (engl. LDW – Lane Departure Warning System), zum anderen um einen abstandsgesteuerten Tempomaten (engl. ACC – Adaptive Cruise Control System). Ziel dieser Adaptionen ist es, einerseits dem Fahrer im Falle von Unaufmerksamkeit mehr Reaktionszeit in einer Gefahrensituation einzuräumen. Anderseits soll die Akzeptanz des FAS gesteigert werden, in dem dessen Warnungen nur noch in kritischen Situationen, bezogen auf den Aufmerksamkeitszustand des Fahrers, ausgegeben werden (Relevanzaspekt). Die prototypischen Systemauslegungen beider FAS werden abschließend in Probandenversuchen evaluiert sowie die daraus resultierenden Ergebnisse vorgestellt und diskutiert

Fahrkompetenz im Alter

Im Zuge der zunehmenden Mobilität erfährt das Thema der Fahrkompetenz im Alter und bei neurologischen Erkrankungen eine wachsende Relevanz. Hinsichtlich der diagnostischen Abklärung der Fahrfähigkeit sind einige Fragen offen, da Testverfahren oftmals ausschließlich an jüngeren, gesunden Probanden validiert werden. Der Bedeutung ausgewählter kognitiver, psychologischer und sensorischer Einzelfunktionen für die Vorhersage der Fahrleistung wird in dieser Studie nachgegangen. Mit einer Batterie standardmäßig eingesetzter Verfahren, die neben der Untersuchung von Seh-, Informationsverarbeitungs- und Aufmerksamkeitsleistungen auch eine Fahrt im Simulator sowie eine reale Fahrprobe umfassten, wurden jüngere und ältere Fahrer sowie Patienten mit erlittener Schädigung des Zentralnervensystems untersucht. Die Ergebnisse bestätigen den viel diskutierten Leistungsabfall der beiden Untersuchungsgruppen im Vergleich zu jüngeren Gesunden. Im Falle der Älteren lag der Fokus der Einschränkungen eher auf Prozessen der Informationsverarbeitungsgeschwindigkeit und der Fähigkeit, die Aufmerksamkeit auf mehrere Reize aufzuteilen, im Falle der Patienten standen motorische Einschränkungen sowie eine Beeinträchtigung der Erfassung eines visuellen Felds im Vordergrund. Die festgestellten spezifischen Schwächen fanden sich in den den jeweiligen Anforderung entsprechenden Skalen der Fahrverhaltens-beobachtung wieder. Allerdings fielen die testpsychologischen Daten vor allem für die Gruppe der Senioren negativer aus, als die tatsächliche Fahrerbeobachtung. Dies deutet auf das Greifen von kompensatorischen Strategien hin und spricht im Falle der Notwendigkeit einer diagnostischen Beurteilung für eine zusätzliche Durchführung von Fahrproben. Die Aussagekraft der verschiedenen diagnostischen Instrumente sowie die Relevanz von zentralen und peripheren Sehfunktionen wird diskutiert

Probabilistic situational analysis for an adaptive, automated longitudinal vehicle control system

Fahrerassistenzsysteme tragen heute bereits dazu bei, den Fahrkomfort und die Verkehrssicherheit zu steigern. Dabei sind die von Assistenzsystemen adressierten Bereiche der Fahraufgabe klar voneinander getrennt. So existieren Funktionen, die den Fahrer entweder bei der Längsführung, der Querführung innerhalb des Fahrstreifens oder bei Fahrstreifenwechseln unterstützen. Durch die modulare Entwicklung und Vermarktung solcher Systeme ist der Umfang der jeweils zugrunde liegenden Sensorik zur Umgebungserfassung gering und der Datenaustausch der Umfeldinformationen zwischen den Systemen noch minimal. Die zunehmende Verbreitung von Assistenzsystemen wird jedoch zu Integration bzw. steigender Vernetzung führen, sodass ein tieferes maschinelles Verständnis der Fahrsituation ermöglicht wird. Einen Beitrag dazu liefert diese Arbeit, in der Daten des Fahrzeugumfelds und des Fahrzeugs sowie des Fahrers zur Interpretation der Verkehrssituation in Verbindung gebracht werden. Ziel dieser Situationsanalyse ist es, Fahrmanöver des Fahrers zu erkennen und damit das Verhalten von Assistenzsystemen anzupassen. Dazu wird ein allgemeines Modell zur Erkennung von Fahrmanövern erarbeitet und am Beispiel einer automatisierten Längsführung für Fahrstreifenwechsel konkretisiert. Zur Qualitätssicherung, die besonders bei der Verwendung probabilistischer Verfahren eine Herausforderung darstellt, werden automatische Softwaretests eingesetzt. Damit ist es möglich, die Auswirkungen von Änderungen effizient, automatisiert und wiederholbar zu überprüfen. Die hierfür notwendige Infrastruktur wird im Rahmen dieser Arbeit bereitgestellt. Die Erkennung von Fahrstreifenwechseln wird abschließend in realen Versuchsfahrten untersucht. Das veränderte Verhalten des Längsführungssystems wird für verschiedene Ausprägungen eines Fahrstreifenwechsels in Simulationen demonstriert.Driver assistance systems contribute towards increasing driving comfort and improving road safety. The different aspects of the driving task addressed by assistance systems are clearly separated from one another. This means that there are separate functions assisting the driver with regard to longitudinal vehicle control, lateral vehicle control or when changing lanes. Due to modular development and the way that such systems are marketed, the number of environmental sensors for the given systems is still small and there is only little ambient data exchanged between the individual assistance systems. The increasing use of driver assistance systems in vehicles, however, will entail the integration of systems and will also lead to increased interconnection. This, in turn, will allow the systems to gather more detailed information about the current driving situation. This work contributes to the abovementioned development by illustrating how data of the vehicle environment, the vehicle itself and the driver can be used in a combined manner to interpret the traffic situation. The objective of this situational analysis is to detect maneuvers performed by the driver and to use this information to adapt the behavior of assistance systems. In order to do so, this thesis establishes a general model for detecting driving maneuvers, which is then implemented in an automated longitudinal vehicle control system for changing lanes. Quality assurance poses a particular challenge when employing probabilistic methods. This challenge has been responded to by using automated software tests allowing the effects of changes to be tested in an efficient, automated and repeatable manner. The infrastructure required therefore is provided in this thesis. Finally, the detection of lane-change maneuvers is examined in real road tests. The adapted behavior of the longitudinal vehicle control system for different types of lane changes is furthermore illustrated by means of simulations

Müdigkeit und lange Fahrtdauer als Einflussfaktoren auf die Sicherheit nach einer Übernahmeaufforderung

MÜDIGKEIT UND LANGE FAHRTDAUER ALS EINFLUSSFAKTOREN AUF DIE SICHERHEIT NACH EINER ÜBERNAHMEAUFFORDERUNG Übergabe von hochautomatisiertem Fahren zu manueller Steuerung (Rights reserved) (-) IssueTeil 1 Review der Literatur und Studie zu Übernahmezeiten (Rights reserved) ( - ) IssueTeil 2 Müdigkeit und lange Fahrtdauer als Einflussfaktoren auf die Sicherheit nach einer Übernahmeaufforderung (Rights reserved) ( -

Situationsklassifikation und Bewegungsprognose in Verkehrssituationen mit mehreren Fahrzeugen

Käfer E. Situationsklassifikation und Bewegungsprognose in Verkehrssituationen mit mehreren Fahrzeugen. Bielefeld: Universitätsbibliothek Bielefeld; 2013.Fahrerassistenzsysteme sind in der heutigen Zeit einer der erfolgversprechendsten Beiträge zu mehr Sicherheit auf unseren Straßen. Die intelligenten Helferlein unterstützen den Fahrer aktiv in kritischen Situationen oder erhöhen den Komfort während der Fahrt. Sie sind ein Meilenstein auf dem Weg zu der Vision vom unfallfreien Fahren. Mit Sensoren wie Stereokamera und Radarsystemen ausgestattete Fahrzeuge sind in der Lage die Umwelt wahrzunehmen und die Bewegungsrichtung der Verkehrsteilnehmer zu schätzen. Mit Methoden der künstlichen Intelligenz erfolgt eine Bewertung der Verkehrssituation auf Kritikalität. Je nach Kritikalität einer Situation werden unterschiedliche Warn- und Unterstützungskonzepte eingesetzt. Das Ziel ist es, den Fahrer auf eine gefährliche Situation hinzuweisen oder bei einem unvermeidbaren Unfall die Aufprallenergie durch einen Bremseingriff zu reduzieren. Gegen Auffahrunfälle im Längsverkehr gibt es bereits ein aktives Sicherheitssystem, den Bremsassistenten. Diese Arbeit hat das Ziel die Situationsanalyse für heutige Sicherheitssysteme auf Kreuzungssituationen zu erweitern. Dazu werden Algorithmen zur frühzeitigen Erkennung von gefährlichen Kreuzungssituationen vorgeschlagen. Der Fokus des ersten Ansatzes liegt auf der Analyse aller Fahreraktionen zweier kreuzender Fahrzeuge. Die kollisionsfreien Kombinationen von Bewegungsoptionen spannen einen zusammengesetzten Aktionsraum zweier Fahrer auf. Aus diesem Aktionsraum wird eine Wahrscheinlichkeit für die Gefahr einer Situation abgeleitet. In einem Versuchsträger integriert zeigt unsere Gefahrenschätzung im Realverkehr eine hohe Performanz und Zuverlässigkeit. Die Vermeidung der Falschwarnungen solcher Systeme ist eine der Herausforderungen, die es hier zu minimieren gilt. Gemessene Bewegungsmuster eines Fahrzeugs werden im zweiten Ansatz als Wissensbasis für eine Prognose eingesetzt. Bei mehreren Fahrzeugen lässt sich in den meisten Kreuzungssituationen eine Interaktion der Fahrer beobachten. Ein Modell für das Interaktionsverhalten ermöglicht eine realistischere Bewegungsprognose für mehrere Fahrzeuge. Im letzten Ansatz werden Bewegungsmuster zweier kreuzender Fahrzeuge in Betracht gezogen. Ein Interaktionsverhalten zwischen den Fahrern liegt dort bereits in den Daten vor. Eine anschauliche und kompakte Repräsentation der interaktiven Bewegungsmuster zweier Fahrzeuge fungiert als Wissensbasis für eine Situationserkennung und Bewegungsprognose

Situationsklassifikation und Bewegungsprognose in Verkehrssituationen mit mehreren Fahrzeugen

Käfer E. Situationsklassifikation und Bewegungsprognose in Verkehrssituationen mit mehreren Fahrzeugen. Bielefeld: Universitätsbibliothek Bielefeld; 2013.Fahrerassistenzsysteme sind in der heutigen Zeit einer der erfolgversprechendsten Beiträge zu mehr Sicherheit auf unseren Straßen. Die intelligenten Helferlein unterstützen den Fahrer aktiv in kritischen Situationen oder erhöhen den Komfort während der Fahrt. Sie sind ein Meilenstein auf dem Weg zu der Vision vom unfallfreien Fahren. Mit Sensoren wie Stereokamera und Radarsystemen ausgestattete Fahrzeuge sind in der Lage die Umwelt wahrzunehmen und die Bewegungsrichtung der Verkehrsteilnehmer zu schätzen. Mit Methoden der künstlichen Intelligenz erfolgt eine Bewertung der Verkehrssituation auf Kritikalität. Je nach Kritikalität einer Situation werden unterschiedliche Warn- und Unterstützungskonzepte eingesetzt. Das Ziel ist es, den Fahrer auf eine gefährliche Situation hinzuweisen oder bei einem unvermeidbaren Unfall die Aufprallenergie durch einen Bremseingriff zu reduzieren. Gegen Auffahrunfälle im Längsverkehr gibt es bereits ein aktives Sicherheitssystem, den Bremsassistenten. Diese Arbeit hat das Ziel die Situationsanalyse für heutige Sicherheitssysteme auf Kreuzungssituationen zu erweitern. Dazu werden Algorithmen zur frühzeitigen Erkennung von gefährlichen Kreuzungssituationen vorgeschlagen. Der Fokus des ersten Ansatzes liegt auf der Analyse aller Fahreraktionen zweier kreuzender Fahrzeuge. Die kollisionsfreien Kombinationen von Bewegungsoptionen spannen einen zusammengesetzten Aktionsraum zweier Fahrer auf. Aus diesem Aktionsraum wird eine Wahrscheinlichkeit für die Gefahr einer Situation abgeleitet. In einem Versuchsträger integriert zeigt unsere Gefahrenschätzung im Realverkehr eine hohe Performanz und Zuverlässigkeit. Die Vermeidung der Falschwarnungen solcher Systeme ist eine der Herausforderungen, die es hier zu minimieren gilt. Gemessene Bewegungsmuster eines Fahrzeugs werden im zweiten Ansatz als Wissensbasis für eine Prognose eingesetzt. Bei mehreren Fahrzeugen lässt sich in den meisten Kreuzungssituationen eine Interaktion der Fahrer beobachten. Ein Modell für das Interaktionsverhalten ermöglicht eine realistischere Bewegungsprognose für mehrere Fahrzeuge. Im letzten Ansatz werden Bewegungsmuster zweier kreuzender Fahrzeuge in Betracht gezogen. Ein Interaktionsverhalten zwischen den Fahrern liegt dort bereits in den Daten vor. Eine anschauliche und kompakte Repräsentation der interaktiven Bewegungsmuster zweier Fahrzeuge fungiert als Wissensbasis für eine Situationserkennung und Bewegungsprognose

Menschliche Verhaltensanalyse zur Beurteilung prozessbasierter Assistenzsysteme am Beispiel der industriellen manuellen Montage

Töniges T. Menschliche Verhaltensanalyse zur Beurteilung prozessbasierter Assistenzsysteme am Beispiel der industriellen manuellen Montage. Bielefeld: Universität Bielefeld; 2019.In dieser Arbeit entwickele ich Verfahren, um während der Interaktion mit einem prozessbasierten System, einzelne Prozessschritte anhand des Nutzungsverhaltens zu bewerten und Störungen im Prozess zu erkennen. Darüber hinaus mache ich menschliche Verhaltensanalysen für weitere Entwicklungsprozesse von prozessbasierten Systemen verwendbar. Ich integriere dazu verschiedene Arten der Prozessstörung in einem mithilfe von nutzerorientierten Entwicklungskonzepten erstellten Montageassistenzsystem, um natürliche menschliche Reaktionen auf Störungen auszulösen und somit die von mir entwickelten Verfahren der Erkennung dieser Schwierigkeiten zu evaluieren. Ich zeige, dass eine multimodale menschliche Verhaltensanalyse in der Lage ist, zusätzlich zu den durch die Versuchspersonen erkannten und verbalisierten schwerwiegenden Störungen weitere Verbesserungspotentiale im Prozess aufzuzeigen. Bei der Analyse menschlichen Verhaltens betrachte ich neben der direkten System-Interaktion und der Dauer einzelner Prozessschritte vor allem die Analyse des Gesichtes und der Kopfbewegung. Ich entwickle sowohl überwachte als auch unüberwachte Erkennungsverfahren. Die Modellierung als ein binäres Entscheidungsproblem und die Evaluation dieses überwachten Verfahrens machen deutlich, dass eine Unterscheidung zwischen Prozessschritten mit schwerwiegenden Störungen und allen anderen Prozessschritten möglich ist. Die gelernten Modelle erzielen dabei zumeist nur befriedigende Leistungen. Bei der Verwendung von unüberwachten Methoden beschreibe ich ein neuartiges Verfahren, welches anhand eines gelernten Modells von \glqq{}normalem menschlichen Verhaltens\grqq{} während eines Prozessschrittes zuverlässig Prozessschritte mit abweichenden Verhaltensweisen identifizieren kann. Durch die Anwendung der entwickelten Verfahren in einer digitalen Lernumgebung und somit einen deutlich anderen Bereich der Mensch-System Interaktion zeige ich schließlich die Generalisierbarkeit meiner entwickelten Methoden. Dabei sind die überwachten Verfahren in der Lage, menschliche Fehler vorherzusagen und die unüberwachten Verfahren können einzelne Aufgabenabschnitte in Hinblick auf ihre Schwierigkeit vergleichen