Advertisement

Fahrerzustandserkennung

  • Ingmar Langer
  • Bettina Abendroth
  • Ralph Bruder
Chapter
Part of the ATZ/MTZ-Fachbuch book series (ATZMTZ)

Zusammenfassung

Der Fahrerzustand umfasst die zeitveränderlichen Eigenschaften des Fahrers, die für die Fahraufgabe relevant sein können. Da der Zustand des Fahrers intraindividuellen Schwankungen unterliegt, kann in Abhängigkeit des Veränderungszeitraums zwischen kurzfristig – innerhalb von Minuten oder Sekunden – und mittelfristig – innerhalb von Stunden bzw. Tagen – veränderlichen Faktoren, die den Fahrerzustand beeinflussen, unterschieden werden (in Anlehnung an [1]), z. B.:

Darüber hinaus haben auch die nicht oder nur langfristig veränderbaren Faktoren Auswirkungen auf den Fahrerzustand (beispielsweise die Konstitution oder die Persönlichkeit). Diese werden im Folgenden jedoch nicht weiter betrachtet (s. dazu Kap. 1). In den nachstehenden Kapiteln werden die Themen Müdigkeit, Aufmerksamkeit und medizinische Notfälle näher beschrieben.

Literatur

  1. 1.
    Kopf, M.: Was nützt es dem Fahrer, wenn Fahrerinformations‐ und ‐assistenzsysteme etwas über ihn wissen? In: Maurer, M., Stiller, C. (Hrsg.) Fahrerassistenzsysteme mit maschineller Wahrnehmung. Springer Verlag, Berlin, Heidelberg (2005)Google Scholar
  2. 2.
    Vollrath, M., Briest, S., Schießl, C., Drewes, J., Becker, U.: Ableitung von Anforderungen an Fahrerassistenzsysteme aus Sicht der Verkehrssicherheit Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen – Fahrzeugtechnik, Bd. F 60. Wirtschaftsverlag NW Verlag für neue Wissenschaft GmbH, Bremerhaven (2006)Google Scholar
  3. 3.
    Klauer, S.G., Dingus, T.A., Neale, V.L., Sudweeks, J.D., Ramsey, D.J.: The Impact of Driver Inattention on Near‐Crash/Crash Risk: An Analysis Using the 100‐Car Naturalistic Driving Study Data: Report Bd. DOT HS 810 594. National Highway Traffic Safety Administration, Washington, DC (2006)Google Scholar
  4. 4.
    Platho, C., Pietrek, A., Kolrep, H.: Erfassung der Fahrermüdigkeit Berichte der Bundesanstalt für Straßenwesen – Fahrzeugtechnik, Bd. F 89. Fachverlag NW in der Carl Schünemann Verlag GmbH, Bremen (2013)Google Scholar
  5. 5.
    Hargutt, V.: Das Lidschlussverhalten als Indikator für Aufmerksamkeits‐ und Müdigkeitsprozesse bei Arbeitshandlungen VDI Fortschritt‐Bericht, Bd. 17 (223. VDI Verlag, Düsseldorf (2003)Google Scholar
  6. 6.
    von Jan, T., Karnahl, T., Seifert, K., Hilgenstock, J., Zobel, R.: Don’t sleep and drive – VW’s fatigue detection technology. In: Proceedings – 19th International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles. National Highway Traffic Safety Administration, Washington, DC (2005)Google Scholar
  7. 7.
    Mirwaldt, P., Bartels, A., To, T.-B., Braer, M., Malberg, H., Zaunseder, S., Lemmer, K.: Evaluation von Sensoren zur kontaktlosen Messung der Herzrate im Fahrzeug. In: Der Fahrer im 21. Jahrhundert VDI‐Berichte, Bd. 2205, VDI Verlag, Düsseldorf (2013)Google Scholar
  8. 8.
    Knipling, R.R., Wierwille, W.W.: Vehicle‐Based Drowsy Driver Detection: Current Status and Future Prospects. In: IVHS America Fourth Annual Meeting, Atlanta, GA (1994)Google Scholar
  9. 9.
    Schleicher, R., Galley, N., Briest, S., Galley, L.: Blinks and saccades as indicators of fatigue in sleepiness warnings: looking tired? Ergonomics 51(7), 982–1010 (2008)CrossRefGoogle Scholar
  10. 10.
    Karrer‐Gauß, K.: Prospektive Bewertung von Systemen zur Müdigkeitserkennung: Ableitung von Gestaltungsempfehlungen zur Vermeidung von Risikokompensation aus empirischen Untersuchungen. Dissertation, TU Berlin, 2011Google Scholar
  11. 11.
    Rauch, N., Schoch, S., Krüger, H.-P.: Ermittlung von Fahreraufmerksamkeit aus Fahrverhalten. BMWi Projekt AKTIV‐AS, Teilprojekt FSA (2007)Google Scholar
  12. 12.
    Blaschke, C.: Fahrerzustandserkennung zur Optimierung von Spurhalteassistenzsystemen. Dissertation, Universität der Bundeswehr München, 2011Google Scholar
  13. 13.
    Posner, M.I., Rafal, R.D.: Cognitive theories of attention and the rehabilitation of attentional deficits. In: Meier, M.J., Benton, A.L., Diller, L. (Hrsg.) Neuropsychological Rehabilitation. Churchill Livingstone, Edinburgh (1987)Google Scholar
  14. 14.
    Wickens, C.D.: Multiple resources and performance prediction. Theoretical Issues in Ergonomics Science 3(2), 159–177 (2002)CrossRefGoogle Scholar
  15. 15.
    Schlick, C.M., Bruder, R., Luczak, H.: Arbeitswissenschaft. Springer, Berlin [u. a] (2010)CrossRefGoogle Scholar
  16. 16.
    Regan, M.A., Hallett, C., Gordon, C.P.: Driver distraction and driver inattention: Definition, relationship and taxonomy. Accident Analysis & Prevention 43(5), 1771–1781 (2011)CrossRefGoogle Scholar
  17. 17.
    Lee, J.D., Young, K.L., Regan, M.A.: Defining Driver Distraction. In: Regan, M.A., Lee, J.D., Young, K.L. (Hrsg.) Driver distraction – Theory, effects and mitigation. CRC Press, Boca Raton (2008)Google Scholar
  18. 18.
    Sonnleitner, A., Treder, M., Simon, M., Willmann, S., Ewald, A., Buchner, A., Schrauf, M.: Analysis and Single‐Trial Classification of EEG Alpha Spindles on Prolonged Brake Reaction Times During Auditory Distraction in a Real Road Driving Study. Accident Analysis and Prevention 62, 110–118 (2014)CrossRefGoogle Scholar
  19. 19.
    Pfromm, M., Cieler, S., Bruder, R.: Driver Assistance via Optical Information with Spatial Reference. In: Proceedings of the 16th International IEEE Annual Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2013). The Hague (2013)Google Scholar
  20. 20.
  21. 21.
    Rohmert, W.: Das Belastungs‐Beanspruchungs‐Konzept. Zeitschrift für Arbeitswissenschaft 198(4), 4 (1984)Google Scholar
  22. 22.
    Hacker, W.: Ermüdung. In: Greif, S., Holling, H., Nicholson, N. (Hrsg.) Arbeits‐ und Organisationspsychologie: Internationales Handbuch in Schlüsselbegriffen. Psychologie Verlags Union, München (1989)Google Scholar
  23. 23.
    Luczak, H.: Ermüdung. In: Rohmert, W., Rutenfranz, J. (Hrsg.) Praktische Arbeitsphysiologie. Georg Thieme Verlag, Stuttgart, New York (1983)Google Scholar
  24. 24.
    Wylie, C.D., Shultz, T., Miller, J.C., Mitler, M.M., Mackie, R.R.: Commercial Motor Vehicle Driver Fatigue and Alertness Study: Technical Summary. Federal Highway Administration, Washington, DC (1996)Google Scholar
  25. 25.
    Schwalm, M.: Pupillometrie als Methode zur Erfassung mentaler Beanspruchungen im automotiven Kontext. Dissertation, Universität des Saarlandes, 2009Google Scholar
  26. 26.
    Wierwille, W.W., Wreggit, S.S., Kirn, C.L., Ellsworth, L.A., Fairbanks, R.J.: Research on Vehicle‐Based Driver Status/Performance Monitoring; Development, Validation, and Refinement of Algorithms For Detection of Driver Drowsiness. National Highway Traffic Safety Administration, Washington, DC (1994)Google Scholar
  27. 27.
    Trutschel, U., Sirois, B., Sommer, D., Golz, M., Edwards, D.: PERCLOS: An Alertness Measure of the Past. In: Proceedings of the Sixth International Driving Symposium on Human Factors in Driver Assessment, Training and Vehicle Design (2011)Google Scholar
  28. 28.
    Schramm, T., Fuchs, K., Wagner, N., Bruder, R.: Driver Behaviour in a monotonous Environment: A Test Track Study. In: 16th World Congress and Exhibition on Intelligent Transport Systems and Services (ITS). Stockholm, Schweden (2009)Google Scholar
  29. 29.
    McLean, J.R., Hoffman, E.R.: Steering Reversals as a Measure of Driver Performance and Steering Task Difficulty. Human Factors 17(3), 248–256 (1975)Google Scholar
  30. 30.
    Mirwaldt, P., Bartels, A., To, T.-B., Pascheka, P.: Gestaltung eines Notfallassistenzsystems bei medizinisch bedingter Fahrunfähigkeit. In: 5. Tagung Fahrerassistenz. München (2012)Google Scholar
  31. 31.
    Nguyen-Dobinsky, T.-N., Jacob, C., Dobinsky, M.: Mobile Notfallassistenz – Herausforderungen. In: Proceedings zum 3. Deutschen Ambient Assisted Living‐Kongress. VDE Verlag, GmbH, Berlin, Offenbach (2010)Google Scholar
  32. 32.
    Poh, M.-Z., McDuff, D.J., Picard, R.W.: Non‐contact, automated cardiac pulse measurements using video imaging and blind source separation. Opt. Express 18(10), 10762–10774 (2010)CrossRefGoogle Scholar
  33. 33.
    Eilebrecht, B., Wartzek, T., Lem, J., Vogt, R., Leonhardt, S.: Kapazitives Elektrokardiogrammmesssystem im Autositz. Automobiltechnische Zeitschrift (ATZ) 113(3), 232–237 (2011)CrossRefGoogle Scholar
  34. 34.
    D’Angelo, L.T., Lüth, T.: Integrierte Systeme zur ablenkungsfreien Vitalparametermessung in Fahrzeugen. Automobiltechnische Zeitschrift (ATZ) 113(11), 890–894 (2011)CrossRefGoogle Scholar
  35. 35.
    Waldmann, P., Kaempchen, N., Ardelt, M., Homm, F.: Der Nothalteassistent – abgesichertes Anhalten bei plötzlicher Fahrunfähigkeit des Fahrzeugführers. In: Proceedings zum 3. Deutschen Ambient Assisted Living‐Kongress. VDE Verlag, GmbH, Berlin, Offenbach (2010)Google Scholar
  36. 36.
    Missel, J., Mehren, D., Reichmann, M., Lallinger, M., Bernzen, W., Weikert, G.: Intelligent Drive – Entspannter und sicherer fahren. Automobiltechnische Zeitschrift ATZ extra (7), 96–104 (2013)Google Scholar
  37. 37.
    Schopper, M., Mehren, D., Baumann, M., Köhnlein, J.: Der beste Unfall ist der, der nicht passiert. Automobiltechnische Zeitschrift (ATZ) extra 113(12), 100–109 (2011)Google Scholar
  38. 38.
    Ford. Ford Technology Newsbrief 08‐2010: Driver Alert. 2010Google Scholar
  39. 39.
    Lindman, M., Kovaceva, J., Levin, D., Svanberg, B., Jakobsson, L., Wiberg, H.: A first glance at Driver Alert Control in FOT‐data. In: Proceedings der IRCOBI Konferenz, International Research Council on the Biomechanics of Injury, Zurich (2012)Google Scholar
  40. 40.
    Kuroda, K., Izumikawa, I., Kouketsu, O.: Logical Mediation Structures for Toyota’s Driver Support Systems. In: Proceedings der International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles (ESV) (2009)Google Scholar
  41. 41.
    Nessenius, D.: Der neue VW Passat. Automobiltechnische Zeitschrift (ATZ) 112(12), 916–925 (2010)CrossRefGoogle Scholar

Copyright information

© Springer Fachmedien Wiesbaden 2015

Authors and Affiliations

  • Ingmar Langer
    • 3
  • Bettina Abendroth
    • 1
  • Ralph Bruder
    • 2
  1. 1.Institut für ArbeitswissenschaftTechnische Universität DarmstadtDarmstadtDeutschland
  2. 2.Institut für ArbeitswissenschaftTechnische Universität DarmstadtDarmstadtDeutschland
  3. 3.Institut für ArbeitswissenschaftTechnische Universität DarmstadtDarmstadtDeutschland

Personalised recommendations