Die mit Abstand größte Fehlerquelle bei der Entstehung von Unfällen ist der Fahrer selbst. Nur ca. 5 Prozent aller Unfälle sind auf rein technisches Versagen zurückzuführen. An dieser Stelle setzt die Entwicklung der Fahrerassistenzsysteme (FAS) an, dem Fahrer durch Information, Warnung oder aktive Unterstützung zu einer sichereren Fahrzeugführung zu verhelfen. Eine Voraussetzung hierzu ist die Analyse der einem Unfall vorausgehenden Handlungen des Fahrers und ihrer Ursachen, um gezielt die erkannten Defizite durch Assistenz zu verringern. Etwa 4500 Unfälle aus der Region Braunschweig wurden anhand von Modellen der menschlichen Informationsverarbeitung von Hacker und Rasmussen bezüglich der zugrunde liegenden Fehlhandlungen und ihrer Ursachen bei unterschiedlichen Unfalltypen analysiert. Die Analyse der Fehlhandlungen gibt Aufschluss darüber, welche Funktionalität das FAS aufweisen muss, um einen Unfall zu verhindern. Anhand der Ursachen dieser Fehlhandlungen lassen sich Rückschlüsse auf die Eingriffstrategie des FAS ziehen. Es zeigen sich insgesamt drei große Bereiche: (1) Eine Kreuzungsassistenz, die bevorrechtigte Fahrzeuge und Radfahrer aus unterschiedlichen Richtungen erkennen kann, könnte 26.1 % aller schweren Unfälle vermeiden. Die Ursachen für die Fehlhandlungen liegen hier vor allem im Bereich fehlender Wahrnehmung, so dass eine warnendes FAS bereits effektiv sein könnte. (2) Ein System zur Kollisionsvermeidung mit situationsabhängiger Abstands- und Geschwindigkeitsregelung, das stehende Fahrzeuge erkennt und den Fahrer beim Bremsen unterstützt, könnte 17.5% aller schweren Unfälle vermeiden. Da die Ursachen hier vor allem im Bereich von Fehlentscheidungen liegen, ist eine aktive Unterstützung durch ein FAS erforderlich. (3) Mit einem System zur situationsabhängigen Geschwindigkeitsregulation mit Unterstützung der Querführung ließen sich 20.4% der schweren Unfälle verhindern. Da die häufigsten Ursachen hier ebenfalls Fehlentscheidungen sind, ist ebenso eine aktive Unterstützung des Fahrers erforderlich. Diesem Bericht liegen Teile der im Auftrag des Bundesministeriums für Verkehr, Bau- und Wohnungswesen, vertreten durch die Bundesanstalt für Straßenwesen, unter FE-Nr.82.214 durchgeführten Forschungsarbeit zugrunde.

    Driver errors are the major cause of road accidents. Only about 5 percent of all accidents are caused by purely technical failure. The development of Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) is driven by the idea to support the driver to prevent accidents. Depending on the actual situation this assistance can be given by the use of information, warning or active support. An in-depth analysis of the pre-crash phase may help to derive requirements for ADAS to increase safety. Nearly 4500 accidents protocols of the region Braunschweig were analysed on the basis of an information processing model of Hacker and Rasmussen concerning the underlying errors and their psychological causes. The analysis of drivers' errors gives information on the functionality of the ADAS which is required, e.g. granting the right of way when turning left. Conclusions regarding the implementation of the ADAS can be drawn from the analysis of the psychological causes. For example, when the driver was inattentive, a warning system could already be sufficient to prevent the accident. The analysis reveals three main areas where ADAS could prevent accidents: (1) An intersection assistance system which recognises drivers and cyclists from different directions having right of way could prevent 26.1% of all severe accidents. The psychological causes often lie in a lack of perception. Thus, a warning system might already be effective. (2) A collision avoidance system with situation dependent distance and speed control which recognises stationary vehicles and supports the driver's braking manoeuvre. Such a system could prevent 17.5% of all severe accidents. Due to the fact that these accidents are caused by wrong decisions of the drivers, active support of the driver is essential. (3) A system for the situation dependent speed control with additional lateral control could prevent 20.4% of severe accidents. Here, active support is also required. This report is written on the basis of research project FE-Nr.82.214 by order of the Federal Ministry of Transport, Building and Housing represented by the Federal Highway Research Institute. The author has the full responsibility for the content of this article.


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    Title :

    In welchen Situationen machen Fahrer welche Fehler? Ableitung von Ableitung von Anforderungen an Fahrerassistenzsysteme durch In-Depth-Unfallanalysen


    Additional title:

    When do driver errors occur? Using in-depth accident analysis to derive requirements for advanced driver assistance systems


    Contributors:


    Publication date :

    2006


    Size :

    15 Seiten, 1 Bild, 6 Tabellen, 8 Quellen




    Type of media :

    Conference paper


    Type of material :

    Print


    Language :

    German




    In welchen Situationen machen Fahrer welche Fehler? Ableitung von Anforderungen an Fahrerassistenzsysteme durch In-Depth-Unfallanalysen

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    In welchen Situationen machen Fahrer welche Fehler? Ableitung von Anforderungen an Fahrerassistenzsysteme durch In Depth Unfallanalysen

    Briest,S. / Vollrath,M. / Deutsche Forsch.Anstalt f.Luft- und Raumfahrt,DLR,Braunschweig,DE | Automotive engineering | 2006


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    Vollrath, Mark / Briest, Susanne / Schießl, Caroline et al. | TIBKAT | 2006

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    Ableitung von Anforderungen an Fahrerassistenzsysteme aus Sicht der Verkehrssicherheit

    Vollrath,M. / Briest,S. / Schiessl,C. et al. | Automotive engineering | 2006