Emrah Yigit erarbeitet eine Methodik zur Simulation menschlicher Bewegungen von Insassen in Notbremsszenarien. Virtuelle Dummy-Modelle sowie passive virtuelle Menschmodelle bilden menschliche Bewegungen, insbesondere bei Pre-Crash-Lastfällen, unzureichend ab. Der Autor beschreibt eine systematische Herangehensweise für die Weiterentwicklung eines passiven zu einem reaktiven FE-Menschmodell und untersucht Einflussfaktoren auf die Bewegungskinematik von Insassen. Die Entwicklung einer Methodik zur geregelten Muskelaktivierung aus FE Hill-type-Muskelelementen sowie der λ-Regelung sind zentraler Bestandteil dieser Arbeit. Der Autor validiert das reaktive Menschmodell mittels Probanden-Daten und beschreibt die Limitationen und Abwägungen bei der Modellierung des Menschen sowie des Muskelmodells.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Emrah Yigit erarbeitet eine Methodik zur Simulation menschlicher Bewegungen von Insassen in Notbremsszenarien. Virtuelle Dummy-Modelle sowie passive virtuelle Menschmodelle bilden menschliche Bewegungen, insbesondere bei Pre-Crash-Lastfällen, unzureichend ab. Der Autor beschreibt eine systematische Herangehensweise für die Weiterentwicklung eines passiven zu einem reaktiven FE-Menschmodell und untersucht Einflussfaktoren auf die Bewegungskinematik von Insassen. Die Entwicklung einer Methodik zur geregelten Muskelaktivierung aus FE Hill-type-Muskelelementen sowie der λ-Regelung sind zentraler Bestandteil dieser Arbeit. Der Autor validiert das reaktive Menschmodell mittels Probanden-Daten und beschreibt die Limitationen und Abwägungen bei der Modellierung des Menschen sowie des Muskelmodells.
Aktualisiert: 2023-04-03
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In der vorliegenden Arbeit wird eine Methode namens MANTIK entwickelt, welche es erlaubt, zu gegebenen In-Depth-Unfalldaten von Pkw-Pkw-Kreuzungsunfällen die Einlauftrajektorien der Beteiligten zu schätzen. Die so ermittelten Trajektorien können z.B. im Rahmen der Effektivitätsbewertung eines Fahrerassistenzsystems mittels Pre-Crash-Simulation als Vorunfallszenario dienen. Die Methode ist algorithmisch in der objektorientierten Programmiersprache C++ umgesetzt und wird am Beispiel von GIDAS im Vergleich mit der Pre-Crash-Matrix getestet. Die Validität der geschätzten Trajektorien wird mit Hilfe von Fahrsimulatoraufzeichnungen untersucht. Die Pfade der ermittelten Trajektorien sind -stetig, stückweise aus Klothoiden beliebiger Anzahl zusammengesetzt und erfüllen diverse Randbedingungen, wie z.B. Kraftschluss, realistische Querbeschleunigung, realistische Lenkradwinkelrate und maximaler Lenkwinkel. Zur Erhöhung der Anwendbarkeit wird außerdem eine Heuristik zur Schätzung von Stoßpunkten und Impulswinkel auf Basis der Collision Deformation Classification entworfen. Die Berechnung der Trajektorien wird über ein nichtlineares Optimierungsproblem mit Gleichungs- und Ungleichungsnebenbedingungen mit Hilfe eines modifizierten Penalty-Verfahrens durchgeführt. Als Löser dient ein Newton-Raphson-Verfahren mit optimaler Schrittweitensteuerung. Der Startvektor wird über ein vereinfachtes, ebenfalls nichtlineares Optimierungsproblem ermittelt. Zur Bestimmung der benötigten Gradienten und Jacobimatrizen wird ein algorithmisch differenzierender Datentyp verwendet. Weiterhin wird die Machbarkeit der Nutzung von Geo‑ und Navigationsdaten zur automatisierten Lokalisation und Erstellung von digitalen Unfallstellen untersucht. In dieser Arbeit werden Grundlagen geschaffen, welche auf lange Sicht weltweite In-Depth-Unfalldaten zu simulationsfähigen Trajektorien umwandeln können. Dieser Prozess ist hoch‑ bis vollkommen automatisierbar, reproduzierbar, objektiv und kostengünstig. Die ermittelten Trajektorien können als Simulationsbasis bei der Entwicklung, Auslegung und Optimierung von Sicherheitssystemen beitragen.
Aktualisiert: 2021-12-30
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