Die vorliegende Dissertation behandelt eine systematische Identifikationsmethodik des individuellen Fahrerzustands um daraus eine Adaption von Fahrerassistenzsystemen zu ermöglichen. Als Basis für eine erfolgreiche Adaption dient die Kenntnis des spezifischen Fahrerverhaltens. Zu diesem Schritt gehört sowohl die Analyse des Fahrerverhaltens als auch die echtzeitfähige Bestimmung der Fahrerzustände während des Fahrens. Die individuellen Fahrereigenschaften sind zum Beispiel charakterisiert durch Fahrstil, Leistungszustand und Alter des Fahrers sowie das Steuer- und Regelverhalten der Fahrzeugführung.
In dieser Arbeit werden Kenngrößen abgeleitet, die der Adaption von Fahrerassistenzsystemen dienen. Hierzu werden aus Fahrzeug- und Umfelddaten relevante Signale extrahiert und zur Modellierung herangezogen. Dabei werden das Längs- und Querregelverhalten, sowie das Lenk- und Spurhalteverhalten analysiert, um die Adaption zu ermöglichen. Die Arbeit behandelt ebenfalls die auf dieser Methodik basierende echtzeitfähige Implementierung zur Berechnung der Parametersätze. Zur Objektivierung wird die Korrelation des Fahrstils mit der subjektiven Beurteilung des Fahrers untersucht. Die individuellen Fahrverhaltensunterschiede werden dabei dargestellt. Der demographische Wandel, der bei der Ermittlung der Fähigkeiten des Fahrers eine große Rolle spielt, wird als ein weiterer Aspekt zur Eingrenzung der Individualität des Fahrers berücksichtigt. Anhand der Auswertung dieser Merkmale werden charakteristische Fahrerunterschiede analysiert und dienen zur Definition beispielhafter Fahrertypen.
Diese Arbeit trägt somit zur gezielten Untersuchung des Zusammenhangs der adaptiven FAS und der systematischen Identifikation des Fahrers zur Ermittlung der Wunscheinstellung bei.
Aktualisiert: 2020-12-08
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