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Analyse des Fahrerverhaltens zur Darstellung adaptiver Eingriffsstrategien
von Assistenzsystemen
Dipl.-Ing. Alexandra Schulz Technische Universität Berlin Betreuer: Prof. Dr. rer. nat. Volker Schindler Zusammenfassung der Diplomarbeit Zahlreiche Forschungsvorhaben beschäftigen sich bereits seit vielen Jahren mit der Entwicklung von Assistenzsystemen zur Steigerung der aktiven Sicherheit und der damit verbundenen Erwartung, Unfallzahlen zu reduzieren und Unfallfolgen zu mindern. Hierbei wird unter anderem beim Einsatz eines intelligenten Bremsassistenten ein hohes Schutzpotential erwartet. Neben den Aspekten der aktiven Sicherheit wird dabei auch die Kundenakzeptanz einen bedeutenden Anteil an der Marktdurchdringung dieser Systeme haben. In Bezug auf den Bremsassistenten sind hierbei insbesondere die Eingriffsschwellen für Warnung und automatische Teilbremsung von Bedeutung, denn die bisherigen Auslegungen werden den interindividuellen Eigenschaften und Bedürfnissen der Fahrer nicht gerecht: eine Strategie, die auf Grundlage statistischer Mittelwerte von z.B. Reaktionszeit oder erwarteter Verzögerung arbeitet, verschenkt bei langsamen oder abgelenkten Fahrern durch zu späten Eingriff Potential und gefährdet bei sportlichen Fahrern die Akzeptanz durch verfrühte Warnung. Hieraus ergibt sich die Notwendigkeit Assistenzsysteme fahreradaptiv zu gestalten, wobei zahlreiche Aspekte wie z.B. Alter, Fahrerfahrung, Persönlichkeit, Grund der Fahrzeugnutzung oder Risikobereitschaft zu einer großen Breite an Vorstellungen führen, wann und wie ein System eingreifen sollte. Durch Korrelation von Fahrer- und Fahrzeugdaten sowie Umfeldinformationen ist es möglich eine adaptive Strategie zu entwerfen, die dem Fahrstil jedes einzelnen Fahrers gerecht wird: Dazu wurden im Vorfeld derzeit auf dem Markt erhältliche Strategien zur Ableitung einer Warnung bzw. eines Eingriffs untersucht und bezüglich Anwendungsbereich und Potential bewertet. Anschließend wurden die Erkenntnisse der letzten Jahre zur Klassifizierung und Bestimmung verschiedener Fahrertypen aus Fahrzeugdaten genutzt, um aus Versuchsdaten von Teil- und Vollbremsmanövern (zur Verfügung gestellt von Continental) unterschiedliche Fahrstile zu identifizieren. Mit den ermittelten fahrerspezifischen Größen war es möglich zum einen eine Onboard- Fahrstilanalyse zu realisieren, die permanent während der Fahrt den Fahrer klassifizieren kann und zum anderen einen adaptiven Warnalgorithmus zu gestalten, der die Reaktionszeit und individuelle Verzögerungswerte berücksichtigt. Dieser informiert den Fahrer bei zu geringem Abstand während einer Folgefahrt, auch wenn dieser dem Fahrerwunsch entsprechend vom System akzeptiert wird. In kritischen Bremssituationen warnt der Assistent und leitet bei Ignorieren der Warnung eine Teilbremsung ein. Die Anwendung beider Algorithmen sowohl auf simulierte Fahrten als auch auf die Versuchsdaten zeigte, dass es sowohl bei Annäherung an ein Hindernis als auch bei einem Bremsmanöver aus einer Folgefahrt deutliche Unterschiede bezüglich des Warnzeitpunkts und daraus resultierend auch beim Beginn einer automatischen Teilbremsung gibt. Bei allen untersuchten Fahrmanövern konnte durch die adaptive Gestaltung ein Nutzen, sowohl bezüglich der Sicherheit (dies vor allem bei Folgefahrten) als auch in Hinblick auf eine höhere zu erwartende Akzeptanz (beim Auffahren auf ein stehendes Hindernis) im Vergleich zu den konventionellen Auslegungen festgestellt werden. < zurück |
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