Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-3973
Main Title: Development of a methodology for the evaluation of active safety using the example of preventive pedestrian protection
Translated Title: Entwicklung einer Methode zur Bewertung von Aktiver Sicherheit am Beispiel des präventiven Fußgängerschutzes
Author(s): Helmer, Thomas
Advisor(s): Schindler, Volker
Referee(s): Schindler, Volker
Rötting, Matthias
Braess, Hans-Hermann
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät V - Verkehrs- und Maschinensysteme
Type: Doctoral Thesis
Language: English
Language Code: en
Abstract: Die Entwicklung neuartiger Fahrzeugsicherheitssysteme, vor allem im Bereich der Aktiven Sicherheit, erlebt durch verbesserte Sensoren- und Kommunikationstechnologien einen rasanten Aufschwung. Um das Augenmerk auf die Systeme mit dem höchsten Potential zur Unfall- und Verletzungsvermeidung zu legen, besteht dringender Bedarf an zielgerichteten, repräsentativen und quantifizierbaren Methoden zur Abschätzung und Vorhersage der tatsächlichen Wirksamkeit derartiger Systeme. Diese Aussagen sollen sowohl für das ausgestattete Fahrzeug, als auch für den umgebenden Verkehr positive Sicherheitsveränderungen sowie unerwünschte Nebeneffekte verlässlich abbilden. Ziel dieser Arbeit ist daher die Entwicklung einer Methode zur Herleitung der hierfür erforderlichen quantitativen Vorhersagen. Als konkretes Beispiel wird in dieser Arbeit der präventive Fußgängerschutz untersucht. Zunächst wird das aktuelle Unfallgeschehen im Zusammenhang mit Fußgängern in Deutschland und den USA betrachtet und grundlegende Modelle zum Verkehr bzw. zur Verkehrssicherheit erörtert. Ausgehend vom Unfallgeschehen werden vorhandene Maßnahmen zum Fußgängerschutz und die damit verbundenen Vorschriften vorgestellt. Eine Literaturrecherche fasst Methoden zur repräsentativen Bewertung von Sicherheit im Verkehr zusammen. Der aktuelle Stand der Wissenschaft und Technik bezüglich Bewertungsmethoden für die Vorunfallphase wird beschrieben und hinsichtlich des Ziels einer zuverlässigen und repräsentativen Bewertung untersucht. Dabei werden unterschiedliche methodische Aspekte, mögliche Sicherheitseffekte sowie Datenquellen diskutiert. Bestehende Ansätze zur Bewertung und Vorhersage von Sicherheitseffekten werden zusammen mit Methoden zum Verständnis von Prozessen und Subsystemen im Verkehr geprüft. Eine Prozesskette zur Quantifizierung des Einflusses der Aktiven Sicherheit auf die Vorunfallphase wird am Beispiel des präventiven Fußgängerschutzes erarbeitet. Typische Fahrzeug-Fußgänger-Szenarien sowie ein funktionaler Demonstrator für ein präventives Fußgängerschutzsystem werden beschrieben. Eine stochastische Simulation bildet dabei einen Teil der Prozesskette, zusammen mit Metriken zur Quantifizierung der Sicherheitswirkung. Zur simulationsgestützten Bewertung kritischer Verkehrssituationen mit Fußgängern bzw. zur Entwicklung eines präventiven Schutzsystems wird eine Fahrsimulatorstudie zum Fahrerverhalten gegenüber Fußgängern in unkritischen Situationen und zur Akzeptanz falscher Systemaktionen vorgestellt. Eine Kernfrage des Experiments betrifft die Stabilität und Reproduzierbarkeit der Aussagen im Fahrsimulator zum Fahrerverhalten bei hochkritischen Fußgängersituationen. Im Rahmen der hier vorgestellten Prozesskette dient die stochastische Simulation zur Erzeugung einer großen, repräsentativen Stichprobe virtueller Verkehrsabläufe, die meistens unkritisch verlaufen, aber gelegentlich zu Unfällen führen. Zur anschließenden Sicherheitsbewertung werden Modelle benötigt, die aufgrund der kinematischen und dynamischen Charakteristiken der virtuellen Kollisionen auf die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Verletzungsschwere schließen lassen. Eine entsprechende auf logistischer Regression beruhende Methode wird anhand von Realunfalldaten angewendet; erforderliche methodische Schritte zur Aufbereitung und Bereinigung der Daten, wie Imputation und Validierung, werden detailliert beschrieben. Die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Verletzungsschwere wird mit Hilfe binärer Regressionsmodelle dargestellt. Diese Modelle müssen die Zwangsbedingungen erfüllen, dass bei gegebenen Unfallcharakteristiken die stärkeren Verletzungsstufen geringere oder höchstens gleiche Wahrscheinlichkeiten als die niedrigeren Stufen aufweisen. Diese Arbeit berücksichtigt die Zwangsbedingung direkt durch einen neuen Modellierungsansatz mit Hilfe bedingter Wahrscheinlichkeiten. Als Ergebnis werden validierte und plausible multivariate Modelle vorgestellt und Hypothesen erstmalig sowohl an detaillierten Unfalldaten aus Deutschland wie auch den USA getestet. Die "number needed to treat" (NNT), als Verhältnis zwischen Systemeingriffen und absolutem oder Grenznutzen, wird aus dem medizinischen Kontext als sinnvolle Kenngröße in den Bereich der verkehrsbasierte Simulationen überführt. Das Konzept der "effektiven Intervention" wird eingeführt, um einen direkten Vergleich verschieden starker Systemaktionen (z.B. Warnung oder autonome Bremsung) anhand einer einzigen Kenngröße zu ermöglichen. Die stochastische Simulation wird zusammen mit den Wahrscheinlichkeitsmodellen in einer beispielhaften Bewertung angewendet und die Validität sowie deren Bedeutung in der Praxis untersucht. Dazu werden vier verschiedene Varianten eines funktionalen Systemdemonstrators eines präventiven Fußgängerschutzsystems hinsichtlich Wirksamkeit bewertet. Zum Abschluss werden die Ergebnisse zusammengefasst und der Ausblick hinsichtlich Bewertungsmethoden und Forschungsbedarf dargestellt.
Improved automobile sensor and inter-vehicle communication technologies are spurring the conception and development of novel safety systems, especially of active safety. In order to focus efforts on systems that will most effectively reduce the number of accidents and their severity, there is an urgent need for targeted, representative, and quantified performance prediction. Predictions should reliably characterize intended (positive) safety performance as well as unintended (negative) side effects, either for the vehicle in question or the surrounding traffic. The aim of this thesis is the development of a methodology that can provide the required quantified predictions. The specific example studied in this thesis is preventive pedestrian protection. To this end, the current accident situation with respect to pedestrians in Germany and the US is elucidated along with basic models of traffic and traffic safety. Starting from the accident occurrence, different existing measures for pedestrian protection are described together with current regulations. Methods for achieving the aim of representative safety assessment in traffic are the focus of a literature search. The state of the art of scientific and technical knowledge on evaluation methods regarding the pre-crash phase is compiled and analyzed with respect to the objective of reliable, representative performance prediction. Different methodological aspects, possible safety effects, and data sources are discussed. Several existing approaches for assessment are evaluated together with methods for acquiring knowledge on processes and traffic sub-systems necessary for the prediction of safety effects. A process chain for the quantitative evaluation of the pre-crash phase, especially of active safety, using the example of preventive pedestrian protection is defined. Typical vehicle-to-pedestrian accident scenarios are described, and a functional demonstrator of a preventive pedestrian protection system is introduced. A stochastic simulation as part of the process chain is described together with metrics for the quantification of safety performance. As input for the simulative evaluation of a critical traffic situation with pedestrians and also for the development of a preventive protection system, key findings of a subject study in a driving simulator are analyzed. Driver behavior towards pedestrians in uncritical situations and acceptance of false system actions is investigated. Whether a realistic and highly critical pedestrian situation can be reliably reproduced in a driving simulator together with the driver behavior in this situation constitutes another key research question. Within the process chain described here, a stochastic simulation is utilized to generate a large and representative sample of sequences resulting in accidents or non-accidents. In order to predict safety effects, probabilistic models are needed to infer injury outcome probabilities from kinematic and physical characteristics of each collision. An inference methodology utilizing logistic regression on real empirical data is presented; required preliminary steps needed to avoid typical pitfalls, such as data preparation, imputation, and validation, are explained in detail. A sequence of cumulative injury probability models should have the property that increasing injury severity is associated with decreasing probability. This thesis incorporates this constraint directly by a new modeling approach using conditional probabilities. Validated and plausible multivariate models are derived and discussed. Several hypotheses are tested for the first time using both German and US in-depth accident data. Borrowing a concept from medical statistics, a useful characteristic that can be obtained from traffic-based simulations, the "number needed to treat"(NNT), is introduced as a ratio (absolute or marginal) of interventions to benefits. In order to enable comparative assessment of strategies (e.g., warning or direct automatic intervention) involving different intensities of system intervention, a single parameter ("effective interventions") is defined. The stochastic simulation technique is used together with the probabilistic models to give an example of the application of the process chain as a whole. Four different variants of a functional demonstrator of a pedestrian protection system are evaluated regarding their efficacy according to appropriate metrics including absolute and marginal NNT. The validity of the simulation is assessed, and the results are interpreted in terms of their practical significance. A discussion of the various results presented and a summary and assessment of methods for evaluating active safety are given in the conclusions. Further needs for targeted research in order to advance the methodology are identified.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus4-48140
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/4270
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-3973
Exam Date: 11-Dec-2013
Issue Date: 21-Mar-2014
Date Available: 21-Mar-2014
DDC Class: 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Subject(s): Fahrerassistenz
Fahrzeugsicherheit
Sicherheitsprognose
Stochastische Simulation
Verletzungsmodellierung
Driver assistance
Injury modeling
Safety prediction
Stochastic simulation
Vehicle safety
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