Since 2014, a distinction between Pedelec (electrical support up to 25 km/h) and bicycle crashes is made in official police reported accidents with personal injuries in Germany. Yet, no comparative analysis using national data is available, moreover some estimation was done how Pedelec crashes may look like based on bicycle crashes. Hence, the present study aims to compare real-world crashes with personal injuries with both vehicle types - Pedelec and bicycle and show similarities and differences of the vehicle classes. Nearly a decade of reporting allows furthermore to have a closer look at the accident figures in a time series and to estimate possible trends.

In the recent years, pedelecs (pedal electric cycles) have seen a massive growth. in ridership. In 2013, around 1.3 million e-bilces were on German roads, while in 2020, this number was already at 8.5 million (with about 99% of the e-bikes being pedelecs). The rapid spread of pedelecs has given rise to concerns for road safety, especially due to the fact that riders of electric bicycles reach higher speeds. Indeed, some studies have reported that pedelec riders suffer from more severe crashes than users of conventional bikes. However, the highly dynamic development in pedelec ownership and use might cast some doubts on the long term validity of investigations of pedelec accidents and their characteristics that have to rely on data collected over shorter periods of time. Therefore, the aim of this study was to investigate pedelec accidents and their characterutics over several years in a longitudinal fashion. and compare them to accidents involving cyclists, tobe able to identify trends, and to clarify whether such trends are specifiic to pedelecs. [From: Introduction]

Durch steigende Rohölpreise werden alternative Antriebsmöglichkeiten zu Verbrennungsmotoren gesucht, ein aussichtsreiches Konzept ist die Elektromobilität. Elektromotoren werden nicht nur bei Automobilen eingesetzt sondern auch bei Fahrrädern, zum Beispiel bei Pedelecs. In der vorliegenden Arbeit werden verschiedene Möglichkeiten für die Optimierung der Reichweite dieser Fahrräder untersucht. Dafür wird zuerst ein vereinfachtes Modell für ein Pedelec hergeleitet, mit dem die benötigte Energiemenge für eine vorgegebene Strecke errechnet wird. Auf Grundlage dieser Berechnung werden im zweiten Teil verschiedene Optimierungsmethoden untersucht. Anschließend wird die Implementierung einer Optimierungsmethode vorgestellt. Zum Abschluss erfolgt eine Diskussion der Ergebnisse, eine kurze Zusammenfassung und ein Ausblick auf zukünftige Aufgaben.

Cycling, as one of the oldest forms of mobility, is currently experiencing a renaissance. It supports active mobility and can have a positive influence on public health, the environment, climate and the traffic situation. Pedelecs (bicycles with an electric motor supporting the user up to a speed of 25 kmph) represent a new form of active mobility and are currently enjoying great popularity as they have the same benefits compared to conventional bicycles and, in addition, make cycling accessible to new user groups. With the growing number of pedelecs, however, potential for conflict also increases. Unfortunately, the majority of accidents cannot yet be analysed accordingly, as pedelec-specifiic characteristics are missing from the accident data. This fact in itself has already been proven as a barrier. Most accident studies focusing on pedelecs are based on police data from standardised accident forms [e.g. 1, 2, 3, 4]. Their findings can be summarised in the following key statements: Accidents with pedelecs are less frequent but more severe than those with conventional bicycles. For both, accidents on urban roads dominate, but pedelec accidents occur significantly more often on rural roads than conventional bicycle accidents. And: injured pedelec users, especially those fatally injured, are on average significantly older than injured users of conventional bicycles. But, standardised accident forms were initially designed for accidents with double-track motor vehicles, in particular passenger cars. Accidents with bicycles (especially pedelecs), are difficult to categorise with this systematic as important information is missing. For example, 'falling on ground' is not an accident category as cars normally won't do so, but for pedelec accidents, this information is fundamental. This acts as a barrier as bicycle-specific causes of accidents cannot be analysed. However, accident statistics are the most important basis for evidence-based measures in road safety work. The aim of this paper is therefore to identify and categorise pedelec-specific accident characteristics and to evaluate pedelec accidents on the basis of these characteristics to identify frequent and severe accident constellations. [From: Introduction]

In den letzten Jahren hat die Verbreitung von Elektrofahrrädern, sogenannten Pedelecs, stark zugenommen. Dies ist vor dem Hintergrund der Umweltfreundlichkeit und Gesundheitsförderlichkeit dieser Form der Fortbewegung zunächst grundsätzlich positiv zu bewerten. Gleichzeitig besteht jedoch die Sorge, dass Elektrofahrradfahrer häufiger und in schwerere Unfälle verwickelt werden könnten als Fahrradfahrer. So bieten motorgestützte Elektrofahrräder das Potential, höhere Geschwindigkeiten zu erreichen als konventionelle Fahrräder, und werden zudem vor allem von älteren Verkehrsteilnehmern genutzt. Nicht zuletzt deswegen könnten sich durch diese neue Mobilitätsform auch neue Herausforderungen für die Verkehrs-, insbesondere Radinfrastrukturen ergeben. Tatsächlich jedoch blieben die Auswirkungen auf die Verkehrssicherheit bisher weitestgehend ungeklärt. Um dieser Problematik zu begegnen, wurde im Rahmen einer Naturalistic Cycling Studie (NCS) und mehreren experimentellen Untersuchungen folgenden Fragen nachgegangen: Fahren Elektrofahrradfahrer tatsächlich schneller als nicht-motorisierte Radfahrer? Wie wirken sich diese potentiell höheren Geschwindigkeiten darauf aus, wie Elektrofahrradfahrer von Autofahrern wahrgenommen werden? Welchen Einfluss hat das Alter der Radfahrer auf die Geschwindigkeiten und auch auf deren Neigung zu Unfällen bzw. sicherheitskritischen Situationen im Verkehr? Und welchen Einfluss hat die Infrastruktur auf die gewählten Geschwindigkeiten und die Auftretenshäufigkeit von kritischen Situationen? Diese und weitere Fragen wurden in insgesamt vier Arbeiten, die in internationalen Fachzeitschriften publiziert sind (I - IV), beleuchtet. Im ersten Artikel werden die Geschwindigkeiten von Fahrradfahrern (n = 31) im Gegensatz zu Pedelecfahrern (n = 49; Motorunterstützung bis 25 km/h) sowie S-Pedelecfahrern (n = 10; Motorunterstützung bis 45 km/h) betrachtet. Als Einflussgrößen wurden das Alter und die Nutzung verschiedener Infrastrukturtypen der Probanden ausgewertet. Alle Räder wurden mit einem Datenaufzeichnungssystem inklusive Kameras und Geschwindigkeitssensoren ausgestattet, um für vier Wochen ein Bild des natürlichen Fahrverhaltens zu erhalten. Unabhängig von der Infrastruktur waren S-Pedelecfahrer schneller unterwegs waren als Fahrrad- und Pedelecfahrer. Pedelecfahrer fuhren ebenfalls signifikant schneller als konventionelle Fahrradfahrer. Die höchsten Geschwindigkeiten wurden für alle Radtypen auf der (mit dem motorisierten Verkehr geteilten) Fahrbahn sowie der Radinfrastruktur gemessen. Das Alter der Fahrer hatte ebenfalls einen signifikanten Einfluss auf die Geschwindigkeit: Unabhängig vom Fahrradtyp waren ältere Fahrer (65 Jahre und älter) deutlich langsamer als Probanden jüngerer Altersgruppen (41-64 Jahre sowie 40 Jahre und jünger). Die beiden jüngeren Altersgruppen fuhren selbst ohne Motorunterstützung (konventionelles Fahrrad) schneller als die älteren Pedelecfahrer. Genauere Analysen (wie etwa das Verhalten beim Bergabfahren) legen nahe, dass dieser Befund nicht allein der physischen Leistungsfähigkeit zugeschrieben werden kann. Es scheint vielmehr so, als ob ältere Fahrrad- und Elektroradfahrer durch die geringere Geschwindigkeit versuchen, Defizite in der Reaktionsgeschwindigkeit auszugleichen bzw. generell vorsichtiger fahren. Der zweite Artikel beschäftigt sich mit der Frage, inwieweit sich die Art und Häufigkeit von Unfällen und kritischen Situationen bei den drei verschiedenen Altersgruppen unterscheiden. Auch hier wurde auf die Daten aus der NCS zurückgegriffen, auf deren Basis eine umfassende Videokodierung durchgeführt wurde. Es zeigten sich keine Unterschiede zwischen den Altersgruppen hinsichtlich des Auftretens kritischer Situationen; weder in Bezug auf die absolute Anzahl, noch gemessen an der relativen Häufigkeit (pro 100 km). Ebenfalls keine Zusammenhänge fanden sich zwischen dem Alter der Fahrer und der Art von Konfliktpartnern oder der Tageszeit der kritischen Situationen. Auch hier scheint es so, dass Ältere keinem erhöhten Risiko unterliegen, und etwaige altersbedingte Einschränkungen kompensieren können. Bei der Betrachtung des Einflusses des Infrastrukturtyps auf das Auftreten von kritischen Situationen zeigte sich, dass, bezogen auf die zurückgelegten Wegstrecken, die Nutzung der mit dem motorisierten Verkehr geteilten Fahrbahn als relativ sicher einzustufen ist. Demgegenüber ergab sich ein erhöhtes Risiko für Unfälle oder kritische Situationen auf designierter Radinfrastruktur. Dies widerspricht der Wahrnehmung vieler Radfahrer, die diese Infrastruktur als besonders sicher empfinden. Es ist allerdings anzunehmen, dass diese Wahrnehmung nicht nur auf der vermeintlichen Auftretenshäufigkeit, sondern auch auf dem angenommenen Schweregrad einer möglichen Kollision beruht. Zwei weitere Artikel beschäftigen sich damit, wie Autofahrer die Geschwindigkeit beziehungsweise die Annäherung von Elektrofahrrädern wahrnehmen. Dies ist insbesondere in Kreuzungssituationen relevant, in denen Autofahrer abschätzen müssen, ob sie noch rechtzeitig vor einem Fahrrad abbiegen können ohne mit diesem zu kollidieren. Es wurde vermutet, dass die fehlende Erfahrung mit Elektrofahrrädern und der von ihnen erreichbaren Geschwindigkeit vermehrt zu entsprechenden Unfällen führen könnte. Der Frage wurde mit einem Experiment zur Lückenakzeptanz auf der Teststrecke (Artikel III) und einer Videostudie zu Schätzungen von Zeitlückengrößen (Artikel IV) nachgegangen. Es zeigte sich, dass Autofahrer die verbleibende Zeit bis zur Kollision für Elektrofahrradfahrer geringer einschätzten als für konventionelle Radfahrer. Zudem wählten Autofahrer bei einem herannahenden Elektrofahrrad signifikant kleinere Zeitlücken zum Abbiegen, als bei einem konventionellen Fahrrad. Dieser Effekt verstärkte sich sogar noch, wenn die Geschwindigkeit des herannahenden Zweirades zunahm. Diese Befunde legen nahe, dass die Einschätzung der Geschwindigkeit beziehungsweise Annäherung von Elektrofahrrädern durchaus risikobehaftet ist. Die Ergebnisse dieser Arbeit helfen dabei, die Auswirkungen der steigenden Verbreitung von Elektrofahrrädern auf die Verkehrssicherheit einzuschätzen. Auch erlauben es die Erkenntnisse, Maßnahmen zur Erhöhung der Verkehrssicherheit für Fahrrad- und Elektrofahrradfahrern aller Altersgruppen abzuleiten. Damit leistet diese Arbeit einen Beitrag zur Unterstützung einer sicheren, gesunden und umweltfreundlichen Mobilität. / Electric bicycles (e-bikes) are a relatively new form of transport. The aim of this dissertation is to investigate their effects on road safety. In 2012, at the beginning of this dissertation project, knowledge of e-bikes in general and their impact on road safety in particular was relatively scarce. As a starting point of this work, the influence of e-bikes on road safety was investigated compared relative to the road safety of conventional bicycles. Additionally, the influence of the age of the rider on safety is considered as a supplementary factor. Special attention is paid to the impact of the infrastructure utilised by riders and its characteristics. This cumulative dissertation consists of four research articles, labelled Paper I to IV accordingly. Papers I to IV have been published in peer reviewed journals. The synopsis provides an overview of previous research as well as a theoretical framework of the safety of cyclists and e-bike riders. Speed, and its perception through other road users (measured with experiments to gap acceptance and time to arrival (TTA) estimates) are considered as relevant factors for road safety. In Chapter 4, the research objectives are presented in detail. The methodology is clarified in Chapter 5, and in Chapter 6 and 7 the results are summarised and discussed. The implications of the results are considered in Chapter 8. In Paper I, the differences in speed between bicycles, pedelecs (pedal electric cycle, motor assistance up to 25 km/h) and S-pedelecs (pedal electric cycle, motor assistance up to 45 km/h) were investigated. Additionally the influence of infrastructure type, road gradient and the age of the rider were taken into account. Paper II is concerned with the influence of different conflict partners in crashes, and the utilisation of infrastructure on the safety of cyclists. For this purpose, safety critical events (SCE) involving cyclists were examined, with a special focus on the differences between younger, middle aged, and older cyclists. Papers III and IV focus on the perception of speed of e-bike and bicycle riders through other road users and its implications for road safety. Paper III specifically deals with the gap acceptance of car drivers at intersections in the presence of cyclists and e-bike riders with different speeds and under varying conditions (e.g. at intersections with different road gradients). Paper IV looks at drivers TTA estimates of approaching bicycles and e-bikes in combination with other influencing factors (e.g. speed, cyclist age).

dreimal im Jahr erscheinende Zeitschrift über aktuelle Themen der TU Chemnitz

Durch steigende Rohölpreise werden alternative Antriebsmöglichkeiten zu Verbrennungsmotoren gesucht, ein aussichtsreiches Konzept ist die Elektromobilität. Elektromotoren werden nicht nur bei Automobilen eingesetzt sondern auch bei Fahrrädern, zum Beispiel bei Pedelecs. In der vorliegenden Arbeit werden verschiedene Möglichkeiten für die Optimierung der Reichweite dieser Fahrräder untersucht. Dafür wird zuerst ein vereinfachtes Modell für ein Pedelec hergeleitet, mit dem die benötigte Energiemenge für eine vorgegebene Strecke errechnet wird. Auf Grundlage dieser Berechnung werden im zweiten Teil verschiedene Optimierungsmethoden untersucht. Anschließend wird die Implementierung einer Optimierungsmethode vorgestellt. Zum Abschluss erfolgt eine Diskussion der Ergebnisse, eine kurze Zusammenfassung und ein Ausblick auf zukünftige Aufgaben.:Abbildungsverzeichnis iii Tabellenverzeichnis iv Codeverzeichniss v Bibliographische Angaben vi 1. Einleitung 1 1.1. Motivation 1 1.2. Diskussion der Aufgabenstellung 1 1.3. Gliederung 2 2. Modellierungsbetrachtung 3 2.1. Arten von Elektrofahrrädern 3 2.2. Modellierung von Elektrofahrzeugen 3 2.3. Spezielles Modell am Beispiel des Pedelecs 5 2.3.1. Beschreibung des Test-Pedelecs 5 2.3.2. Modifizierung des allgemeinen Modells 6 2.3.3. Zusammensetzung der physikalischen Leistung 7 3. Routendatenaufbereitung 11 3.1. Dateiformat 11 3.2. Kartentools 12 3.2.1. Routenplanung 12 3.2.2. Auswertung gefahrener Routen 12 3.3. Umrechnung von geographischer Breite und Länge 13 3.4. überarbeitung der Höhendaten 15 4. Optimierung der Fahrerunterstützung 17 4.1. Vorbetrachtungen 17 4.2. GewählteOptimierungsmethode 21 4.2.1. Sortierte Rückwärtsmethode 22 4.2.2. Binäre Suche 24 5. Implementierung in Python 27 5.1. Vorbereitung der Daten 27 5.2. Berechnung der Leistung 27 5.3. Optimierung 28 5.4. Auswertung 28 6. Diskussion der Ergebnisse 29 6.1. Diskussion und Ansätze für Weiterentwicklungen 29 6.2. Zusammenfassung 30 6.3. Ausblick 31 Literaturverzeichnis 33 A. Quellcode 36 A.1. Modul optimizetrack 39 A.1.1. Optionen für den Aufruf 39 A.2. Modul optimize 39 A.2.1. Klasse Optimizer 39 A.3. Modul simplegpx 42 A.3.1. Klasse SimpleGPXPoint 42 A.4. Module trackwrapper 43 A.4.1. Globale Konstanten 43 A.4.2. Klasse TrackSegment 43 A.4.3. Klasse TrackData 44 B. Verzeichnisstruktur der Begleit-CD 54

In den letzten Jahren hat die Verbreitung von Elektrofahrrädern, sogenannten Pedelecs, stark zugenommen. Dies ist vor dem Hintergrund der Umweltfreundlichkeit und Gesundheitsförderlichkeit dieser Form der Fortbewegung zunächst grundsätzlich positiv zu bewerten. Gleichzeitig besteht jedoch die Sorge, dass Elektrofahrradfahrer häufiger und in schwerere Unfälle verwickelt werden könnten als Fahrradfahrer. So bieten motorgestützte Elektrofahrräder das Potential, höhere Geschwindigkeiten zu erreichen als konventionelle Fahrräder, und werden zudem vor allem von älteren Verkehrsteilnehmern genutzt. Nicht zuletzt deswegen könnten sich durch diese neue Mobilitätsform auch neue Herausforderungen für die Verkehrs-, insbesondere Radinfrastrukturen ergeben. Tatsächlich jedoch blieben die Auswirkungen auf die Verkehrssicherheit bisher weitestgehend ungeklärt. Um dieser Problematik zu begegnen, wurde im Rahmen einer Naturalistic Cycling Studie (NCS) und mehreren experimentellen Untersuchungen folgenden Fragen nachgegangen: Fahren Elektrofahrradfahrer tatsächlich schneller als nicht-motorisierte Radfahrer? Wie wirken sich diese potentiell höheren Geschwindigkeiten darauf aus, wie Elektrofahrradfahrer von Autofahrern wahrgenommen werden? Welchen Einfluss hat das Alter der Radfahrer auf die Geschwindigkeiten und auch auf deren Neigung zu Unfällen bzw. sicherheitskritischen Situationen im Verkehr? Und welchen Einfluss hat die Infrastruktur auf die gewählten Geschwindigkeiten und die Auftretenshäufigkeit von kritischen Situationen? Diese und weitere Fragen wurden in insgesamt vier Arbeiten, die in internationalen Fachzeitschriften publiziert sind (I - IV), beleuchtet. Im ersten Artikel werden die Geschwindigkeiten von Fahrradfahrern (n = 31) im Gegensatz zu Pedelecfahrern (n = 49; Motorunterstützung bis 25 km/h) sowie S-Pedelecfahrern (n = 10; Motorunterstützung bis 45 km/h) betrachtet. Als Einflussgrößen wurden das Alter und die Nutzung verschiedener Infrastrukturtypen der Probanden ausgewertet. Alle Räder wurden mit einem Datenaufzeichnungssystem inklusive Kameras und Geschwindigkeitssensoren ausgestattet, um für vier Wochen ein Bild des natürlichen Fahrverhaltens zu erhalten. Unabhängig von der Infrastruktur waren S-Pedelecfahrer schneller unterwegs waren als Fahrrad- und Pedelecfahrer. Pedelecfahrer fuhren ebenfalls signifikant schneller als konventionelle Fahrradfahrer. Die höchsten Geschwindigkeiten wurden für alle Radtypen auf der (mit dem motorisierten Verkehr geteilten) Fahrbahn sowie der Radinfrastruktur gemessen. Das Alter der Fahrer hatte ebenfalls einen signifikanten Einfluss auf die Geschwindigkeit: Unabhängig vom Fahrradtyp waren ältere Fahrer (65 Jahre und älter) deutlich langsamer als Probanden jüngerer Altersgruppen (41-64 Jahre sowie 40 Jahre und jünger). Die beiden jüngeren Altersgruppen fuhren selbst ohne Motorunterstützung (konventionelles Fahrrad) schneller als die älteren Pedelecfahrer. Genauere Analysen (wie etwa das Verhalten beim Bergabfahren) legen nahe, dass dieser Befund nicht allein der physischen Leistungsfähigkeit zugeschrieben werden kann. Es scheint vielmehr so, als ob ältere Fahrrad- und Elektroradfahrer durch die geringere Geschwindigkeit versuchen, Defizite in der Reaktionsgeschwindigkeit auszugleichen bzw. generell vorsichtiger fahren. Der zweite Artikel beschäftigt sich mit der Frage, inwieweit sich die Art und Häufigkeit von Unfällen und kritischen Situationen bei den drei verschiedenen Altersgruppen unterscheiden. Auch hier wurde auf die Daten aus der NCS zurückgegriffen, auf deren Basis eine umfassende Videokodierung durchgeführt wurde. Es zeigten sich keine Unterschiede zwischen den Altersgruppen hinsichtlich des Auftretens kritischer Situationen; weder in Bezug auf die absolute Anzahl, noch gemessen an der relativen Häufigkeit (pro 100 km). Ebenfalls keine Zusammenhänge fanden sich zwischen dem Alter der Fahrer und der Art von Konfliktpartnern oder der Tageszeit der kritischen Situationen. Auch hier scheint es so, dass Ältere keinem erhöhten Risiko unterliegen, und etwaige altersbedingte Einschränkungen kompensieren können. Bei der Betrachtung des Einflusses des Infrastrukturtyps auf das Auftreten von kritischen Situationen zeigte sich, dass, bezogen auf die zurückgelegten Wegstrecken, die Nutzung der mit dem motorisierten Verkehr geteilten Fahrbahn als relativ sicher einzustufen ist. Demgegenüber ergab sich ein erhöhtes Risiko für Unfälle oder kritische Situationen auf designierter Radinfrastruktur. Dies widerspricht der Wahrnehmung vieler Radfahrer, die diese Infrastruktur als besonders sicher empfinden. Es ist allerdings anzunehmen, dass diese Wahrnehmung nicht nur auf der vermeintlichen Auftretenshäufigkeit, sondern auch auf dem angenommenen Schweregrad einer möglichen Kollision beruht. Zwei weitere Artikel beschäftigen sich damit, wie Autofahrer die Geschwindigkeit beziehungsweise die Annäherung von Elektrofahrrädern wahrnehmen. Dies ist insbesondere in Kreuzungssituationen relevant, in denen Autofahrer abschätzen müssen, ob sie noch rechtzeitig vor einem Fahrrad abbiegen können ohne mit diesem zu kollidieren. Es wurde vermutet, dass die fehlende Erfahrung mit Elektrofahrrädern und der von ihnen erreichbaren Geschwindigkeit vermehrt zu entsprechenden Unfällen führen könnte. Der Frage wurde mit einem Experiment zur Lückenakzeptanz auf der Teststrecke (Artikel III) und einer Videostudie zu Schätzungen von Zeitlückengrößen (Artikel IV) nachgegangen. Es zeigte sich, dass Autofahrer die verbleibende Zeit bis zur Kollision für Elektrofahrradfahrer geringer einschätzten als für konventionelle Radfahrer. Zudem wählten Autofahrer bei einem herannahenden Elektrofahrrad signifikant kleinere Zeitlücken zum Abbiegen, als bei einem konventionellen Fahrrad. Dieser Effekt verstärkte sich sogar noch, wenn die Geschwindigkeit des herannahenden Zweirades zunahm. Diese Befunde legen nahe, dass die Einschätzung der Geschwindigkeit beziehungsweise Annäherung von Elektrofahrrädern durchaus risikobehaftet ist. Die Ergebnisse dieser Arbeit helfen dabei, die Auswirkungen der steigenden Verbreitung von Elektrofahrrädern auf die Verkehrssicherheit einzuschätzen. Auch erlauben es die Erkenntnisse, Maßnahmen zur Erhöhung der Verkehrssicherheit für Fahrrad- und Elektrofahrradfahrern aller Altersgruppen abzuleiten. Damit leistet diese Arbeit einen Beitrag zur Unterstützung einer sicheren, gesunden und umweltfreundlichen Mobilität.:TABLE OF CONTENTS SYNOPSIS 1 1 Overview of the dissertation 1 2 Introduction 2 3 Road safety 4 3.1 Task-Capability Interface (TCI) Model 4 3.2 Three traffic safety pillars 6 3.3 Vehicle: Road safety of bicycle and e-bike riders 7 3.3.1 Drivers’ gap acceptance and time to arrival estimations of approaching cyclists and e-bike riders 10 3.4 Road user: Road safety of older road user 14 3.5 Infrastructure: Influence of infrastructure and its characteristics on road safety 16 4 Research objectives of the dissertation 18 5 Overview of the methodology 19 5.1 Naturalistic Cycling Study 19 5.2 Experimental studies 21 6 Results and discussion 22 6.1 Vehicle: Traffic safety of bicycle and e-bike riders 22 6.1.1 Research Objective 1: Influence of bicycle type on speed under various conditions 22 6.1.2 Research Objective 2: Effect of speed and bicycles type on drivers’ gap acceptance and time to arrival estimates 23 6.2 Road user: Traffic safety of bicycle and e-bike older riders 25 6.2.1 Research Objective 3: Influence of age on speed of riders of bicycles and pedelecs.. 25 6.2.2 Research Objective 4: Influence of age on safety critical events and crashes of cyclists 26 6.3 Infrastructure: Influence of infrastructure circumstances on traffic safety 28 6.3.1 Research Objective 5: Infrastructure type and road gradient as influencing factors on speed and speed perception of cyclists and e-bike riders and their effect on safety critical events 28 7 Integration of the results to the TCI Model 30 8 Implications 31 9 Conclusion 34 PAPER I The German Naturalistic Cycling Study - Comparing cycling speed of different e-bikes and conventional bicycles 51 PAPER II Conflict partners and infrastructure use in safety critical events in cycling - Results from a naturalistic cycling study 73 PAPER III Drivers’ gap acceptance in front of approaching bicycles – Effects of bicycle speed and bicycle type 107 PAPER IV The influence of speed, cyclist age, pedalling frequency and observer age on observers\\\' time to arrival judgements of approaching bicycles and e-bikes 127 CURRICULUM VITAE 153 PUBLICATIONS 156 / Electric bicycles (e-bikes) are a relatively new form of transport. The aim of this dissertation is to investigate their effects on road safety. In 2012, at the beginning of this dissertation project, knowledge of e-bikes in general and their impact on road safety in particular was relatively scarce. As a starting point of this work, the influence of e-bikes on road safety was investigated compared relative to the road safety of conventional bicycles. Additionally, the influence of the age of the rider on safety is considered as a supplementary factor. Special attention is paid to the impact of the infrastructure utilised by riders and its characteristics. This cumulative dissertation consists of four research articles, labelled Paper I to IV accordingly. Papers I to IV have been published in peer reviewed journals. The synopsis provides an overview of previous research as well as a theoretical framework of the safety of cyclists and e-bike riders. Speed, and its perception through other road users (measured with experiments to gap acceptance and time to arrival (TTA) estimates) are considered as relevant factors for road safety. In Chapter 4, the research objectives are presented in detail. The methodology is clarified in Chapter 5, and in Chapter 6 and 7 the results are summarised and discussed. The implications of the results are considered in Chapter 8. In Paper I, the differences in speed between bicycles, pedelecs (pedal electric cycle, motor assistance up to 25 km/h) and S-pedelecs (pedal electric cycle, motor assistance up to 45 km/h) were investigated. Additionally the influence of infrastructure type, road gradient and the age of the rider were taken into account. Paper II is concerned with the influence of different conflict partners in crashes, and the utilisation of infrastructure on the safety of cyclists. For this purpose, safety critical events (SCE) involving cyclists were examined, with a special focus on the differences between younger, middle aged, and older cyclists. Papers III and IV focus on the perception of speed of e-bike and bicycle riders through other road users and its implications for road safety. Paper III specifically deals with the gap acceptance of car drivers at intersections in the presence of cyclists and e-bike riders with different speeds and under varying conditions (e.g. at intersections with different road gradients). Paper IV looks at drivers TTA estimates of approaching bicycles and e-bikes in combination with other influencing factors (e.g. speed, cyclist age).:TABLE OF CONTENTS SYNOPSIS 1 1 Overview of the dissertation 1 2 Introduction 2 3 Road safety 4 3.1 Task-Capability Interface (TCI) Model 4 3.2 Three traffic safety pillars 6 3.3 Vehicle: Road safety of bicycle and e-bike riders 7 3.3.1 Drivers’ gap acceptance and time to arrival estimations of approaching cyclists and e-bike riders 10 3.4 Road user: Road safety of older road user 14 3.5 Infrastructure: Influence of infrastructure and its characteristics on road safety 16 4 Research objectives of the dissertation 18 5 Overview of the methodology 19 5.1 Naturalistic Cycling Study 19 5.2 Experimental studies 21 6 Results and discussion 22 6.1 Vehicle: Traffic safety of bicycle and e-bike riders 22 6.1.1 Research Objective 1: Influence of bicycle type on speed under various conditions 22 6.1.2 Research Objective 2: Effect of speed and bicycles type on drivers’ gap acceptance and time to arrival estimates 23 6.2 Road user: Traffic safety of bicycle and e-bike older riders 25 6.2.1 Research Objective 3: Influence of age on speed of riders of bicycles and pedelecs.. 25 6.2.2 Research Objective 4: Influence of age on safety critical events and crashes of cyclists 26 6.3 Infrastructure: Influence of infrastructure circumstances on traffic safety 28 6.3.1 Research Objective 5: Infrastructure type and road gradient as influencing factors on speed and speed perception of cyclists and e-bike riders and their effect on safety critical events 28 7 Integration of the results to the TCI Model 30 8 Implications 31 9 Conclusion 34 PAPER I The German Naturalistic Cycling Study - Comparing cycling speed of different e-bikes and conventional bicycles 51 PAPER II Conflict partners and infrastructure use in safety critical events in cycling - Results from a naturalistic cycling study 73 PAPER III Drivers’ gap acceptance in front of approaching bicycles – Effects of bicycle speed and bicycle type 107 PAPER IV The influence of speed, cyclist age, pedalling frequency and observer age on observers\\\' time to arrival judgements of approaching bicycles and e-bikes 127 CURRICULUM VITAE 153 PUBLICATIONS 156

dreimal im Jahr erscheinende Zeitschrift über aktuelle Themen der TU Chemnitz