In diesem Papier wird das Konzept eines autonom reagierenden Fahrassistenzsystems vorgesellt, das den Grad der Ablenkung des Fahrers mittels Audioklassifikation der Fahrzeuginnenraumgeräusche ermittelt und sukzessive nutzt, um die Sensitivität aktiver Sicherheitssysteme anzupassen. Ziel dieses Systems ist es, die Schwellwerte des Eingriffs von beispielsweise Brems-, Abstands- oder Spurhalteassistenten zu senken, wenn durch eine Ablenkung gesteigerte Unfallrisiken erkannt werden. Ein abgelenkter Fahrer erhält so Unterstützung durch "wachsamere" Sicherheitssysteme auf Basis dieses Meta-Fahrerassistenzsystems (Meta-FAS). Es wird gezeigt, wie sich dieses Konzept auf den Anwendungsfall Car2Car-Kommunikation ausweiten lässt und präsentieren Erfolgsfaktoren, die für eine Umsetzung sprechen.


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    Titel :

    FABELHAFT - Fahrerablenkung: Entwicklung eines Meta- Fahrerassistenzsystems durch Echtzeit-Audioklassifikation


    Beteiligte:
    Stadelmann, T. (Autor:in) / Johr, S. (Autor:in) / Ditze, M. (Autor:in) / Dittmann, F. (Autor:in) / Fäßler, V. (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2012


    Format / Umfang :

    10 Seiten, 2 Bilder, 20 Quellen




    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch




    FABELHAFT - Fahrerablenkung: Entwicklung eines Meta-Fahrerassistenzsystems durch Echtzeit-Audioklassifikation

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