Mit zunehmendem Interaktionsgrad zwischen Fahrer und Fahrassistenzsystem wird ein Verständnis des Fahrers, seines aktuellen Verhaltens und seiner aktuellen Limitationen auf der einen Seite sowie seiner individuellen Präferenzen und Ziele auf der anderen Seite immer wichtiger. Der vorliegende Beitrag untersucht, inwieweit ein Fahrermodellansatz eine Beschreibung und Unterscheidung individuellen menschlichen Fahrverhaltens im Hinblick auf eine Fahrerzustandserkennung ermöglicht. Als Modellierungsansatz wurde ein regelungstechnisches Modell mit Vorausschaukomponente und neuromuskulärem Subsystem ausgewählt. Zum Vergleich wird ein einfaches signaltheoretisches Modell herangezogen. Angewendet wurden die Modelle auf Daten aus einem Realfahrversuch mit Spurhaltungsaufgabe unter Okklusion des visuellen Fernfelds oder Nahfelds. Mit Werkzeugen der Systemidentifikation werden für jede Fahrt fortlaufend die Modellparameter geschätzt, sodass für jede Kombination von Modell, Fahrer und sichtbarem visuellem Feld eine Reihe von individuellen Parametersätzen zur Verfügung steht. Für die Charakterisierung des Fahrerverhaltens werden zum einen das reale Verhalten mit dem simulierten Modellverhalten verglichen, zum anderen die Verteilungen der Modellparameter untersucht. Vor dem Hintergrund der Notwendigkeit einer Fahrerverhaltensbeschreibung für zukünftige Fahrassistenzentwicklungen zeigt dieser Beitrag die prinzipielle Machbarkeit des dargestellten Vorgehens auf Basis realer Fahrzeugdaten und die Aussagekraft des gewählten Modellierungsansatzes.
Erkennung veränderten Fahrerverhaltens mit einem Fahrermodell mit Vorausschau und Motorikkomponente
Fahrermodellierung in Wissenschaft und Wirtschaft, Berliner Fachtagung Fahrermodellierung, 4 ; 109-124
2013
16 Seiten, Bilder, Tabellen, Quellen
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