Entwicklung einer Methodik zur Bewertung bestehender Infrastruktur hinsichtlich der Nutzbarkeit für autonome Busse als Zubringer zum SPNV

In der Ausarbeitung werden kurz- bis langfristige Anforderungen in Bereichen der Verkehrsund IT-Infrastruktur betrachtet und in einzelne Themenfelder untergliedert: Bei der Ladeinfrastruktur handelt es sich stets um Abwägungen in Abhängigkeit der lokalen Gegebenheiten. Statt der heute häufig verwendeten manuell gesteuerten Plug-In- Ladeinfrastruktur muss in Zukunft je nach Netz-Zugänglichkeit auf konduktive oder induktive Ladeinfrastruktur gesetzt werden. Die Straßenausstattung wird sich durch den Einbau von Sensorik weiterentwickeln. Die Ausarbeitung betrachtet konkrete Ausstattungselemente. Der Modernisierung und regelmäßigen Instandhaltung ist künftig ein hoher Stellenwert beizumessen. Verkehrszeichen müssen wie IT-Schnittstellen standardisiert werden. Informationstechnische Anforderungen bestehen in der verstärkten Etablierung von Verkehrsleitzentralen. Die häufig cloudbasierten Dienste müssen IT-Sicherheitsziele berücksichtigen um Cyber-Angriffe abzuwehren. Zudem bedarf es einem veränderten Umgang mit Open Data. Die Mitarbeiter sind zu schulen und im weiteren Umgang mit Open Data zu sensibilisieren. Die Weitergabe oder Veröffentlichung von Daten darf nicht weiterhin als Wettbewerbsnachteil gesehen werden. Nicht zuletzt wird sich die Übertragungstechnik rasant entwickeln. Es steht die Grundsatzentscheidung an, ob Mobilfunk- oder WLAN-basierte Verfahren zum Einsatz kommen. Bei mobilfunkbasierten Ansätzen im 5G-Standard bedarf es Glasfaseranbindungen, da heutige Kupferdrahtnetze die enormen Datenübertragungsraten künftig nicht mehr unterstützen. Ergebnis dieser Arbeit ist eine Flussdiagramm-Methodik, die themenfeldspezifische Kriterien abfragt und je Themenfeld Teilergebnisse entwickelt. Die Methodik wird an zwei gewählten Modellregionen auf deren Sinnhaftigkeit überprüft und stellt bewusst hohe Anforderungen. Beide Regionen sind grundsätzlich für den Einsatz autonomer Busse geeignet sind, weisen jedoch Entwicklungspotentiale und Aufholbedarf zugleich auf

Impact of Driver Information Systems on Traffic Safety

Zur Verbesserung der Verkehrssicherheit werden seit einigen Jahren Systeme entwickelt und untersucht, die den Fahrer über die aktuell zulässige Höchstgeschwindigkeit informieren und bei ihrer Überschreitung warnen. Diese Systeme sind unter dem Namen Intelligent Speed Adaptation (ISA) bekannt. Zur Wirkung dieser Systeme liegen Veröffentlichungen aus dem Europäischen und Außereuropäischen Ausland vor, eine entsprechende Analyse mit deutschen Fahrern auf deutschen Straßen lag bislang jedoch nicht vor. Die vorliegende Arbeit holt dies nach, in dem zunächst die „Speed Limit Warning“ (SLW) entwickelt und die Implementierung in ein Versuchsfahrzeug integriert wurde. Zur Vermeidung von Unfällen, die an Unfallhäufungsstellen geschehen, wurde zweites, „Hot Spot Warning“ genanntes System entwickelt, das den Fahrer fahrsituationsabhängig an entsprechenden Stellen im Straßennetz warnt. Die Analyse der Wirkungen erfolgte durch Testfahrten in einem Mit-Ohne-Vergleich mit 64 Testpersonen, die eine festgelegte Teststrecke auf öffentlichen Straßen im normalen Straßenverkehr befuhren. Die untersuchten Systeme führten bezogen auf die gesamt Testfahrt zu einer signifikanten mittleren Reduktion der Geschwindigkeit von 3,07 km/h, sowie zu einer signifkant geringeren Anzahl und kürzeren Dauer bußgeldrelevanter Geschwindigkeitsüberschreitungen. Signifikante negative Einflüsse der SLW auf die kognitive Arbeitsbelastung der Probanden oder die visuelle Ablenkung konnten nicht festgestellt werden. Bezogen auf die einzelnen Streckenabschnitte wurden mittlere Geschwindigkeitsreduktionen zwischen 1,93 km/h und 5,14 km/h ermittelt. Bezogen auf das einzelne Fahrzeug können so zwischen 6% und 16% aller polizeilich registrierten Unfälle vermieden werden, bezogen auf tödliche Unfälle sogar zwischen 12% und 29% Unfälle. Reduziert sich die mittlere Geschwindigkeit des Fahrzeugkollektivs um die ermittelten Werte, können zwischen 9% und 29% der Unfälle mit Personenschaden vermieden werden.Driver support systems are currently developed and analysed to inform drivers in their vehicles about the speed limit and to warn them in case they are exceeding the speed limits. These systems are known as "Intelligent Speed Adaptation - ISA". Studies investigating the impact of those systems have been conducted in most motorised countries in Europa, Australia and America, but such studies have never been undertaken in one of the countries with the strongest vehicle industry in Europe - Germany. Therefore, up to now, it was unclear how German drivers would react to ISA like systems, since they are used to unrestricted speed limits on Autobahnen and a rather high speed limit on rural roads. The study at hand describes the development and implementation of an ISA like system, its integration into a test vehicle and the experiments on German public roads and their results. A second application, the "Hot Spot Warning", provides warnings to drivers at accident prone locations. To investigate the impacts of both systems on driver behavior and traffic safety, a between subjects design with 64 subjects has been selected to ensure statistically sound results. Overall, the applications led to a significant reduction of mean speed between experimental and control group of about 3,07 km/h, as well as to a significant reduction of quantity and duration of severe speed limit violations. Compared to other studies, usefulness and satisfaction, as recorded by the van der Laan Scale, was very high, too. No significant impacts on workload and visual distraction of the drivers have been found. With respect to road characteristics, differences in mean speed between 1,93 km/h and 5,14 km/h have been recorded. These reductions can be translated into potential changes of accidents. Considering a single vehicle, between 9% and 16% of all police recorded accidents can be avoided. Taking only accidents with fatalities into account even 9% to 29% of those accidents can be prevented

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

Verkehrsphasenbasierte Datenanalyse von zeitlich-räumlichen Strukturen der Staufronten

Bis heute stellt die plötzliche Entstehung der Strukturen von gestautem Verkehr eine große Gefahr für Fahrer und Fahrzeug dar: Dieses gilt vor allem für das Auffahren auf ein Stauende. Eine Möglichkeit die Gefahr zu minimieren, ist die rechtzeitige und präzise Warnung vor einem Stauende. Diese Arbeit stellt ein Verfahren vor, bei dem mittels empirischen mikroskopischen Verkehrsdaten das Gefährdungspotenzial an einem Stauende ermittelt und klassifiziert wird

Methoden und Ansätze für die Entwicklung und den Test prädiktiver Fahrzeugregelungsfunktionen

In dieser Arbeit werden das aktuelle Vorgehen und die Prozesse in der automobilen Produktentwicklung sowie die etablierten Methoden für die Entwicklung, Verifikation und Validierung von Fahrzeugregelungsfunktionen analysiert. Dem wird eine Taxonomie und Analyse aktueller Serienanwendungen und Forschungskonzepte gegenüber gestellt. Ziel ist es, durch eine ganzheitliche Betrachtung die aktuellen Rahmenbedingungen und Herausforderungen bei der Entwicklung innovativer Funktionen für die Automatisierung der Fahraufgabe zu identifizieren. Auf dieser Grundlage wird ein neuartiges Konzept für die Entwicklung und den Test prädiktiver Fahrzeugregelungsfunktionen erarbeitet. Das Kernstück des entwickelten Konzepts stellt die Reactive-Replay Methode dar. Sie ermöglicht eine enge Verzahnung von Erprobungsfahrten in der realen Welt mit der Ausführung der entwickelten Fahrzeugfunktion innerhalb einer Simulationsumgebung. Die adaptive Wiedergabe von während der Erprobung aufgezeichneten Daten des fahrzeuginternen Kommunikationsnetzes ermöglicht einen nahtlosen Übergang von der realen Welt im Fahrzeug in die Simulation im Büro. Auf diese Weise können in der Realität aufgetretene Situationen und Szenarien detailliert und unter Laborbedingungen untersucht und für Tests wiederverwendet werden. Darüber hinaus ermöglicht dieser Ansatz eine effiziente Generierung valider Testszenarien, die durch ihre Vielfältigkeit und Varianz zu einer verbesserten Testabdeckung beitragen. Um die entwickelte Methode systematisch in den produktiven Alltag der Funktionsentwicklung zu integrieren, wird ein schlankes, iteratives Vorgehen zur prozessualen Integration der Reactive-Replay Methode vorgeschlagen. Die Verifikation in der Simulationsumgebung wird so mit der Validierung in der Fahrzeugerprobung gekoppelt. Dies unterstützt die frühzeitige und durchgängige Qualitätsbewertung der entwickelten Fahrzeugfunktion. Weiter wird eine Methode zur kontinuierlichen Überprüfung von Anforderungen während der Simulationsausführung untersucht. Ein Ansatz zur effizienten Auswahl von Testszenarien auf Basis der innerhalb eines Szenarios erreichten Parameterüberdeckung rundet die Arbeit ab

Detektion und Regulation aktivierungsabhängiger visueller Verengung beim Fahrer. Eine empirische Forschungsarbeit zur Erfassung des Fahrerzustandes

Der Fahrerzustand der visuellen Verengung steht im Fokus. In vier Studien wurde demonstriert, dass ein u-förmiger Zusammenhang zwischen der visuellen Verengung und der Aktivierung des Fahrers besteht, welcher durch Musik reguliert werden kann. Daraufhin wurden Gestaltungsempfehlungen für ein Fahrassistenzsystem gegeben, das den Fahrerzustand der visuellen Verengung, mittels Blickregistrierung erfasst und durch eine Aktivierungsänderung reguliert