Um die Fahrzeugsicherheit auch weiterhin zu verbessern, können Systeme der Aktiven Sicherheit ihren Beitrag leisten. Zu diesem Zweck werden u. a. Unfalldatenbanken mit precrash relevanten Parametern herangezogen, mit welchen der Systemnutzen frühzeitig auf das Unfallgeschehen analysiert wird. Aufgrund von Informationsdefiziten in der bisherigen Unfallrekonstruktion stellt das Treffen von fundierten Aussagen zur precrash Phase eine Schwierigkeit dar, wie z. B. die genaue Ausgangsgeschwindigkeit. Deshalb sind zum Teil ungesicherte Annahmen notwendig, um eine precrash Phase rekonstruieren zu können. Bisher ist in Unfalldatenbanken zu jeweils einem analysierten Unfall eine einzelne mögliche precrash Phase dokumentiert, so wie der Unfall möglicherweise ablief. Weitere mögliche Varianten der precrash Phasen, die ebenso zu selben Unfall geführt hätten bleiben unberücksichtigt. Um detaillierte Aussagen zum tatsächlichen Nutzungsgrad eines Systems in einem realen Unfall abzuleiten, wird ein automatisiertes Simulationstool vorgestellt, welches mit Hilfe stochastischer Methoden auf mögliche Varianten an precrash Phasen schließt, die zum selben realen Unfall führen. Für das Tool dienen als Eingangsgröße rekonstruierte Unfälle, die in den precrash Phasen zum Teil Informationsdefizite aufweisen. Hierbei variiert die Monte Carlo Methode, ein Zufallszahlengenerator, die unterschiedlichen Ausprägungen von ausgewählten Einflussparametern entsprechend deren Häufigkeit. Dieses Tool kompensiert somit die Informationsdefizite in precrash Phasen und baut zugleich eine synthetische Unfalldatenbank mit Varianten an precrash Phasen auf, mit dem Ziel, die Vorunfallphase statistisch repräsentativ und unabhängig von einer konkreten Rekonstruktionsvariante abzubilden. In anschließenden Simulationen jeweils mit den soeben variierten precrash Phasen werden die unterschiedlichen Auswirkungen eines vorausschauenden Systems ermittelt. Die verschiedenen Einflüsse eines Systems werden auch hier mit der Monte Carlo Methode berücksichtigt, wie z. B. die Reaktionszeit des Fahrers auf eine Warnung. Im Falle eines Systemeingriffes ist eine mögliche Veränderung der Unfallschwere bzw. wahrscheinlichen Verletzungsschwere zu betrachten. Mit dieser vorgestellten Methodik ist der tatsächliche Nutzen eines vorausschauenden Systems für die Unfallbeteiligten noch genauer feststellbar, da das Simulationstool ein breites mögliches Spektrum an precrash Phasen und Systemauswirkungen betrachtet.

Um die Fahrzeugsicherheit auch weiterhin zu verbessern, können Systeme der Aktiven Sicherheit ihren Beitrag leisten. Zu diesem Zweck werden u. a. Unfalldatenbanken mit precrash relevanten Parametern herangezogen, mit welchen der Systemnutzen frühzeitig auf das Unfallgeschehen analysiert wird. Aufgrund von Informationsdefiziten in der bisherigen Unfallrekonstruktion stellt das Treffen von fundierten Aussagen zur precrash Phase eine Schwierigkeit dar, wie z. B. die genaue Ausgangsgeschwindigkeit. Deshalb sind zum Teil ungesicherte Annahmen notwendig, um eine precrash Phase rekonstruieren zu können. Bisher ist in Unfalldatenbanken zu jeweils einem analysierten Unfall eine einzelne mögliche precrash Phase dokumentiert, so wie der Unfall möglicherweise ablief. Weitere mögliche Varianten der precrash Phasen, die ebenso zu selben Unfall geführt hätten bleiben unberücksichtigt. Um detaillierte Aussagen zum tatsächlichen Nutzungsgrad eines Systems in einem realen Unfall abzuleiten, wird ein automatisiertes Simulationstool vorgestellt, welches mit Hilfe stochastischer Methoden auf mögliche Varianten an precrash Phasen schließt, die zum selben realen Unfall führen. Für das Tool dienen als Eingangsgröße rekonstruierte Unfälle, die in den precrash Phasen zum Teil Informationsdefizite aufweisen. Hierbei variiert die Monte Carlo Methode, ein Zufallszahlengenerator, die unterschiedlichen Ausprägungen von ausgewählten Einflussparametern entsprechend deren Häufigkeit. Dieses Tool kompensiert somit die Informationsdefizite in precrash Phasen und baut zugleich eine synthetische Unfalldatenbank mit Varianten an precrash Phasen auf, mit dem Ziel, die Vorunfallphase statistisch repräsentativ und unabhängig von einer konkreten Rekonstruktionsvariante abzubilden. In anschließenden Simulationen jeweils mit den soeben variierten precrash Phasen werden die unterschiedlichen Auswirkungen eines vorausschauenden Systems ermittelt. Die verschiedenen Einflüsse eines Systems werden auch hier mit der Monte Carlo Methode berücksichtigt, wie z. B. die Reaktionszeit des Fahrers auf eine Warnung. Im Falle eines Systemeingriffes ist eine mögliche Veränderung der Unfallschwere bzw. wahrscheinlichen Verletzungsschwere zu betrachten. Mit dieser vorgestellten Methodik ist der tatsächliche Nutzen eines vorausschauenden Systems für die Unfallbeteiligten noch genauer feststellbar, da das Simulationstool ein breites mögliches Spektrum an precrash Phasen und Systemauswirkungen betrachtet.