Müdigkeit im Straßenverkehr ist eine gefährliche Unfallgefahr. Deshalb wird an Assistenzsystemen gearbeitet, die frühzeitig erkennen, wenn die Aufmerksamkeit des Fahrers nachlässt und ihn warnen. Zwischen 2 und 5 Uhr morgens ist das Risiko durch Müdigkeit am größten und speziell bei Fernfahrern ist es zehnmal so hoch wie zu anderen Tageszeiten. Lange monotone Fahrten erhöhen das Risiko ebenfalls. Zusätzlich zum Ermüdungsfaktor kommt die Tatsache, dass eben durch die Ermüdung die Fähigkeit zur objektiven Selbsteinschätzung drastisch nachlässt. Stuttgarter Forscher bei Bosch sowie am Fraunhofer-Institut für Arbeitswissenschaft und Organisation (IAO) entwickelten und testeten verschiedene Erkennungssysteme. Diverse Körperdaten wie Herzfrequenz, Atmung, Muskelanspannung oder Schweißabsonderung wurden als Indikatoren getestet. Die meisten messbaren Parameter taugen jedoch nicht für ein rechtzeitiges und sicheres Erkennen von Müdigkeit. Sie sind entweder nicht zuverlässig genug oder treten erst zu spät in Erscheinung. Es gibt aber einen Indikator, der Aussagekräftig ist: Das Lidschlussverhalten. Es lässt sich sogar zuverlässig mit verschiedenen Müdigkeitsphasen in Verbindung bringen. Dabei erkennt ein im Auto installiertes Kamerasystem zusammen mit einer Auswertesoftware die Übergänge und blendet in den Innenspiegel ein Warnsignal ein oder ermahnt den Fahrer über Lautsprecher, eine Pause zu machen. Die Technik wird bereits in der Praxis erprobt, aber auch im Fahrsimulator. Allerdings zeigt sich schon jetzt, dass noch etliche Verbesserungen nötig sind, bevor die Technik in Serienfahrzeugen Einzug halten kann. Eine derzeitige Erkennungsrate von 67 Prozent ist zu wenig. Stark geschminkte Augen oder dunkle Brillen irritieren das System leicht. Ein solches System muss auch deshalb fehlerfrei arbeiten, um von den Fahrern akzeptiert zu werden.


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    Titel :

    Ich schau dir in die Augen, Kleines. Verkehrssicherheit


    Beteiligte:

    Erschienen in:

    Erscheinungsdatum :

    2005


    Format / Umfang :

    2 Seiten, 1 Bild



    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




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