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TU Berlin

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Datenbank aktueller und abgeschlossener Projekte am FG MMS

VeRiFer - Ansätze zur Vermeidung von Risikokompensation bei Systemen zur Fahrerzustandserkennung
Zitatschlüssel VeRiFer
Autor Dr.-Ing. Katja Karrer-Gauß
Jahr 2008
Zusammenfassung In der Automobilindustrie wird die Erfassung der momentanen Müdigkeit eines Fahrers angestrebt, um diese Information aktiv zur Vermeidung von ermüdungsbedingten Unfällen zu nutzen. Die Entwicklung von Vorhersagealgorithmen auf Basis von Veränderungen des Lidschlussverhaltens und des Fahrverhaltens ermöglicht es, den Ermüdungsgrad der betreffenden Person zu bestimmen, und schaffen die Voraussetzung zur Entwicklung eines Systems zur Fahrerzustandserkennung. In dem Projekt VeRiFer wurden mögliche Auswirkungen neuer Systeme zur Fahrerzustandserkennung auf das Verhalten des Fahrers analysiert. Im Fokus stand eine mögliche "Risikokompensation" der Fahrer. Es wird angenommen, dass ein Fahrer die Fahrsituation durch Einsatz eines Assistenzsystems als sicherer wahrnehmen könnte und diesen Sicherheitszugewinn durch riskanteres Verhalten kompensiert. In dem Projekt wird postuliert, dass eine Verringerung der riskanten Verhaltensanpassungen durch die Gestaltungsweise des Assistenzsystems erzielt werden kann. Zur Prüfung von Veränderungen der Situationseinschätzung und Verhaltensanpassungen durch Einsatz einer automatischen Müdigkeitserkennung im Fahrzeug wurden Untersuchungen im Fahrsimulator durchgeführt. Als weitere Studie fand im Projekt eine internationale Expertenumfrage statt. Einschätzungen von Experten aus dem Bereich wissenschaftlicher Forschung zur Müdigkeitserkennung über zukünftige Auswirkungen solcher Systeme im Fahrzeug wurden mit Einschätzungen durch Berufskraftfahrer verglichen. Mit Berufskraftfahrern wurde darüber hinaus in Fokusgruppen über aus ihrer Sicht sinnvolle Möglichkeiten der Systemrückmeldung diskutiert. Um Gestaltungsempfehlungen für Systeme zur Fahrerzustandserkennung ableiten zu können, wurden Bewertungen von Feedbackvarianten erhoben, die am Computermonitor präsentiert wurden. Der Einfluss verschiedener Gestaltungsdimensionen von Rückmeldungen auf selbsteingeschätztes Verhalten konnte so bestimmt werden.
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