Die von Daniel Trost vorgestellte Methodik ermöglicht die Erfassung und Darstellung des Fahrereinflusses auf die Belastung von Antriebsstrangkomponenten bei Versuchsfahrten. Hierfür wertet der Autor Messdaten aus Probandenstudien aus und bewertet diese im Rahmen einer nachfolgenden Dimensionsreduktion und Clusteranalyse mithilfe charakteristischer Kenngrößen. Der Einfluss des Fahrers wird durch das erstellte Fahrermodell am Prüfstand berücksichtigt, was die Realitätsnähe von Prüfstandsversuchen maßgeblich erhöht.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die von Daniel Trost vorgestellte Methodik ermöglicht die Erfassung und Darstellung des Fahrereinflusses auf die Belastung von Antriebsstrangkomponenten bei Versuchsfahrten. Hierfür wertet der Autor Messdaten aus Probandenstudien aus und bewertet diese im Rahmen einer nachfolgenden Dimensionsreduktion und Clusteranalyse mithilfe charakteristischer Kenngrößen. Der Einfluss des Fahrers wird durch das erstellte Fahrermodell am Prüfstand berücksichtigt, was die Realitätsnähe von Prüfstandsversuchen maßgeblich erhöht.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Die von Daniel Trost vorgestellte Methodik ermöglicht die Erfassung und Darstellung des Fahrereinflusses auf die Belastung von Antriebsstrangkomponenten bei Versuchsfahrten. Hierfür wertet der Autor Messdaten aus Probandenstudien aus und bewertet diese im Rahmen einer nachfolgenden Dimensionsreduktion und Clusteranalyse mithilfe charakteristischer Kenngrößen. Der Einfluss des Fahrers wird durch das erstellte Fahrermodell am Prüfstand berücksichtigt, was die Realitätsnähe von Prüfstandsversuchen maßgeblich erhöht.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Die von Daniel Trost vorgestellte Methodik ermöglicht die Erfassung und Darstellung des Fahrereinflusses auf die Belastung von Antriebsstrangkomponenten bei Versuchsfahrten. Hierfür wertet der Autor Messdaten aus Probandenstudien aus und bewertet diese im Rahmen einer nachfolgenden Dimensionsreduktion und Clusteranalyse mithilfe charakteristischer Kenngrößen. Der Einfluss des Fahrers wird durch das erstellte Fahrermodell am Prüfstand berücksichtigt, was die Realitätsnähe von Prüfstandsversuchen maßgeblich erhöht.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Im Rahmen der Entwicklung assistierter und automatisierter Fahrfunktionen ist die Erhöhung der Verkehrssicherheit ein gemeinsames Bestreben aller Beteiligten (u.a. von Automobilherstellern, Kunden, der Bundesregierung und unabhängigen Testinstituten). Die Methode der agentenbasierten Verkehrssimulation zur gesamthaften Bewertung der Sicherheit dieser Funktionen rückt dabei zunehmend in den Fokus der verfügbaren Testwerkzeuge. Zur adäquaten Simulation des Straßenverkehrs werden valide Modelle für den Fahrer, die Verkehrsumgebung und das Fahrzeug benötigt. Insbesondere die Modellierung menschlichen Fahrerverhaltens stellt eine zentrale Herausforderung dar, die auch die Berücksichtigung von Fahrerindividualität verlangt. Der Einfluss inter- und intraindividueller Fahrereigenschaften wird im Rahmen dieser Dissertation mithilfe von Fahrsimulatorstudien und Realfahrversuchen empirisch untersucht und anhand von Regressionsmodellen quantifiziert. Dabei werden demographische Eigenschaften wie das Alter, das Geschlecht sowie die Fahrroutine, Persönlichkeitseigenschaften wie Sensation Seeking, Risikobereitschaft und Driving Anger sowie veränderliche Fahrerzustände wie Müdigkeit und Stress berücksichtigt. Korrelationen zwischen Fahrerindividualität und stochastischen Verhaltensparametern werden analysiert und anhand von Regressionsanalysen gewichtet.
Aktualisiert: 2023-01-01
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Mithilfe medienwirksamer Ankündigungen bereiten heutige Automobilhersteller die Gesellschaft auf die Einführung automatisierter Fahrfunktionen in ihren Produkten vor. Diese Fahrfunktionen sollen die, noch weitestgehend vom Menschen ausgeübte, Fahraufgabe schrittweise in verschiedenen Automatisierungslevels übernehmen und zu einer Entlastung des Fahrers und einer Erhöhung des Fahrkomforts führen. Einhergehend mit diesen Versprechen entsteht an die Automobilhersteller der Anspruch, durch geeignete Methoden eine positive Sicherheitsbilanz mit dem Einsatz neuartiger Fahrfunktionen vor der Serieneinführung nachzuweisen. Hier bieten multiagentenbasierte Verkehrssimulationen einen etablierten Ansatz für die Analyse der Wirksamkeit automatisierten Fahrens im Vergleich zu menschlichem (manuellem) Fahren. Einen wichtigen Bestandteil solcher Simulationen stellen Fahrerverhaltensmodelle dar. Diese Modelle haben zum Ziel, das menschliche (manuelle) Fahrerverhalten durch verschiedene Methoden abzubilden. Was diese Modelle eint, ist die fehlende Abbildung höherer kognitiver Prozesse, die wiederum einen wichtigen Bestandteil menschlicher Denkprozesse zur Bewältigung der Fahraufgabe darstellen. Das Ziel der Doktorarbeit ist daher die Entwicklung eines Teilmodells höherer Kognition, das ein bestehendes Fahrerverhaltensmodell zur Abbildung höherer kognitiver Prozesse befähigt. Konkret werden mit dem neuen Teilmodell komplexe Informationsverarbeitungs- und Denkprozesse wie Situationsmustererkennung, Situationsverständnis, Antizipation und Prädiktion modelliert und in die bestehende Struktur eines Fahrerverhaltensmodells integriert. Zur Anwendung kommen verschiedene Methoden aus dem Bereich der probabilistischen Modellierung und dem maschinellen Lernen. So soll ein vorausschauenderes und damit realitätsnäheres Modellverhalten erzeugt werden.
Aktualisiert: 2022-03-17
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