Entwicklung eines Modells zur fahrerzentrierten Beschreibung der Integralen Fahrzeugsicherheit. Fallstudie: Car-to-Car und Car-to-Infrastructure Kommunikation

The number of fatal car accidents has been substantially reduced in the past decades with the introduction of passive safety systems. Passive safety measures have though today reached a level of saturation regarding their use for passenger protection. Therefore an increasing number of driver assistance and active safety systems are being developed to further reduce the amount of accidents or their severity. The combination of driver assistance systems with active and passive safety systems is referenced as integrated safety (IS) in the context of this work. A key requirement for the realization of IS systems is the ability of the car to autonomously recognize its environment. Through these mechanisms the vehicle is able to interpret traffic situations and assist the driver where applicable. Because both, the driver and the vehicle, might now concurrently initiate driving tasks, conflicts might arise during their execution. Existing research regarding models of driver, vehicle and environment do not address these issues.Accordingly, the goal of this work is to define a generic, driver-centric model for IS. The model components - driver, vehicle, environment and driving tasks - are systematically classified and analyzed regarding the interdependencies within the information flow. Input variable of this model is among others the driving conditions which can be either "normal", "critical", "accident unavoidable", "accident" and "post crash". Finally the architecture for context-sensitive allocation of driving tasks is derived. Afterwards the driver-centric model of the IS is applied in a case study. Car-to-car and car-to-infrastructure communication is selected for this study as it offers certain advantages over other sensor systems regarding the recognition channel into the vehicle.Furthermore the driver-centric model is evaluated empirically based on a study conducted in a driving simulator which replicates the integral safety functions developed in this work. The study examines the theory of context-sensitive allocation of driving tasks. Additionally the effectivity regarding vehicle safety and user acceptance of the developed applications according to the model are validated. A driving simulation is selected for the empirical study because not even all situations and driving conditions could verify in real environments. Afterwards a verification of the driver-centric model is done.Finally a set of guidelines for the application of the IS model is derived. The goal of these guidelines is to deliver an applicable aid during the specification of next-generation IS systems.Durch Systeme der passiven Sicherheit konnte in den letzten Jahrzehnten die Zahl der tödlichen Unfälle maßgeblich gesenkt werden. Maßnahmen der passiven Sicherheit erreichen bezüglich des Insassen- und Partnerschutzes nun mehr eine Sättigung der Effektivität. Aus diesem Grund werden zunehmend Systeme der Fahrerassistenz und der aktiven Fahrzeugsicherheit entwickelt, um Unfälle zu vermeiden bzw. Unfallfolgen weiterhin zu senken. Die Kombination aus Fahrerassistenz, aktiver und passiver Fahrzeugsicherheit wird im Kontext dieser Arbeit als Integrale Fahrzeugsicherheit (IS) bezeichnet.Um Systeme der IS realisieren zu können, muss das Fahrzeug selbsttätig das umgebende Umfeld wahrnehmen können. Damit ist das Fahrzeug fähig Verkehrssituationen zu interpretieren und gegebenenfalls Fahraufgaben zu übernehmen. Da nun Fahrer und Fahrzeug durch das Konzept der IS Fahraufgaben ausführen können, kann es zu Konflikten bei der Fahraufgabenausführung kommen.Bisherige Untersuchungen zu Fahrer-Fahrzeug-Umfeld Modellen zeigen diesen Sachverhalt jedoch nicht auf. Aus diesem Grund ist das Ziel der vorliegenden Arbeit ein allgemeingültiges, fahrerzentriertes Modell für die Integrale Fahrzeugsicherheit zu entwickeln und zu beschreiben. Die Modellkomponenten - Fahrer, Fahrzeug, Umfeld und Fahraufgabe - werden dafür systematisch klassifiziert und Wechselwirkungen zur Beschreibung des Informationsflusses zwischen den Modellkomponenten werden analysiert. Schlussendlich wird das Konstrukt der kontextadaptiven Fahraufgabenallokation abgeleitet. Anschließend wird das fahrerzentrierte Modell zur Beschreibung der IS anhand einer Fallstudie angewendet. Dazu wird die Car-to-Car und Car-to-Infrastructure Kommunikation gewählt, da diese wesentliche Vorzüge für den Wahrnehmungskanal des Fahrzeuges bietet.Weiterhin wird das fahrerzentrierte Modell anhand einer Fahrsimulatorstudie empirisch überprüft. Dazu werden die in der Fallstudie entwickelten Funktionen in die Fahrsimulation überführt. Die Studie untersucht die zur kontextadaptiven Fahraufgabenallokation aufgestellten Thesen im Rahmen des Modells der IS. Weiterhin werden die fahrsicherheitliche Wirkung und die Nutzerakzeptanz der mit Hilfe des Modells aufgestellten Funktionen geprüft. Zur empirischen Überprüfung des fahrerzentrierten Modells wird die Simulation gewählt, da nicht alle Situationen und Fahrzustände in der Realität überprüft werden können. Nach Überprüfung der Wirksamkeit wird eine Verifikation des Modells durchgeführt.Abschließend wird ein Leitfaden zur Anwendung des Modells der IS abgeleitet. Ziel des Leitfadens ist es, eine Hilfestellung bei der Spezifikation neuer Systeme der IS zu geben

Impact of long-term administration of opioid analgesics for non-cancer pain on driving ability

Opioide spielen eine wichtige Rolle in der Behandlung chronischer nicht-tumorbedingter Schmerzen. Ob dies zu Beeinträchtigungen der Fahrsicherheit führt, wurde bislang noch kaum in Fahrversuchen untersucht. Die Fahrsicherheit von 26 Schmerzpatienten (54 ± 8.28 Jahre) unter stabiler Opioidmedikation und schmerztherapeutisch üblicher Begleitmedikation wurde umfassend (Befragung zum Verhalten im Straßenverkehr, verkehrspsychologische Tests des Wiener Testsystems, Fahrversuch im Straßenverkehr) mit der einer altersunabhängigen Kontrollgruppe (21 gesunde Fahrer; 43 ± 10.68 Jahre) verglichen. Zu computerbasierter Testung und Fahrversuch wurden Referenzwerte der Gesunden unter Einfluss von 0.5 Promille Alkohol generiert. Weiterhin wurde die Retest-Reliabilität der computerbasierten Tests an 16 Gesunden bestimmt; bei 15 weiteren Gesunden wurde der Leistungsverlauf im Road-tracking Test einem EEG-basierten Maß der Ermüdung (Alpha-Spindelrate) gegenübergestellt. Die Befragung zeigte keine Auffälligkeiten im Verkehrsverhalten der Patienten. Die Retest-Reliabilität der computerbasierten Tests lag im niedrigen bis mittleren Bereich. Alkoholbedingte Beeinträchtigungen der Gesunden waren mit diesen Tests nicht nachweisbar. Die Patienten wiesen hier in einigen Leistungsbereichen Beeinträchtigungen auf. Die Standardabweichung der Spurposition (SDLP) erwies sich als geeignet für den Nachweis alkoholbedingter Beeinträchtigungen. Die Reaktionszeitmaße aus dem Car-following Test (Zeitdauer bis zur Geschwindigkeitsanpassung, Bremsreaktionszeit) waren hierfür weniger sensitiv. Bei den Patienten war die SDLP in der Tendenz größer, die Reaktionszeitmaße aus dem Car-following Test unterschieden sich nicht. Nur zwischen SDLP und der computerbasierten Testung bestand ein korrelativer Zusammenhang. Es konnte gezeigt werden, dass die Langzeitanwendung von Opioiden bei chronischen nicht-tumorbedingten Schmerzen nicht zwangsläufig zu einer Einschränkung der Fahrsicherheit führt.It was reported that long-term administration of opioids for non-cancer pain does not impair driving ability. But there is still a lack of studies investigating actual driving performance. We compared driving performance of 26 chronic pain patients (54 ± 8.28 years) under long-term opioid treatment (fentanyl, buprenorphine, oxycodone, hydromorphone or morphine), with performance of an age-independent sample of 21 healthy controls (43 ± 10.68 years). Performance measures comprised a computer-based assessment of driving-related skills (Vienna Test System) and driving tests on public roads (road-tracking test, car-following test). The main outcome measures of the driving tests were standard deviation of lateral position (SDLP), time to speed adaption (TSA) and brake reaction time (BRT). Self-reports of accidents and aberrant driving behaviors were assessed. Performance of healthy controls with blood alcohol concentration (BAC) of 0.5g/L was used as reference and for validation. In addition test-retest reliability of the computer-based tests was assessed in 16 healthy drivers and the time-course of SDLP, subjective ratings of sleepiness, and EEG alpha spindle rate (indicator of driver fatigue) was compared in 15 healthy drivers (sober and 0.5g/L BAC). Neither accidents nor aberrant driving behavior was more prevalent among patients. Test-retest reliability of the computer-based tests was low to medium. No alcohol induced decrement in test performance was found. Patients performed worse than controls in these tests. Alcohol significantly increased SDLP. SDLP increased along with alpha spindle rate. No significant difference in SDLP was found between patients and controls. Neither TSA nor BRT were impaired by alcohol and no difference between patients and controls was found on these measures. Performance in the computer-based tests was correlated to SDLP only. All in all it appears that long-term opioid treatment of chronic pain does not necessarily impair driving ability

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