Aktuell wird die Erfassung von Biofunktions-Indikatoren durch Fitness-Tracker, Smart Watches und ähnliche Devices massenwirksam. Bewegungen und Körperfunktionen werden detektiert, aufgezeichnet und aufbereitet. Ziel der Nutzer ist es, mit den gewonnenen Erkenntnissen den eigenen Körper und Lebenswandel zu optimieren.
Aktuelle Geschäftsmodelle der in diesem Geschäftsfeld tätigen Akteure liegen überwiegend darin, aus dem zur Verfügung stehenden Datenmaterial Handlungsvorschläge abzuleiten, welche die Kunden in ihrem Optimierungsstreben unterstützen. Anwendungsfelder könnten sich aber auch im Verkehrssektor eröffnen.
So erscheint es möglich und sinnvoll, die neu verfügbaren Indikatoren zu nutzen, um die emotionale Verfassung von Beförderten und die Aufmerksamkeit von Fahrern zu überprüfen sowie Möglichkeiten zu schaffen, Verkehrsinfrastrukturen, Verkehrssituationen als auch Umfeldsituationen zu identifizieren, welche Fahrer sehr stark fordern und somit aus Sicht der Verkehrssicherheit kritisch zu werten sind.
Um Potentiale, Aufwände und Grenzen abzuschätzen zu können, wurde eine Vorstudie im Kontext des Motorisierten Individualverkehrs durchgeführt. In den Fokus gesetzt wurde dabei die Identifikation von Stresssituationen, hervorgerufen durch die Bewältigung infrastruktureller Herausforderungen aus auch durch die Interaktionen mit anderen motorisierten Verkehrsteilnehmern.
Mit einem Equipment aus Biofunktions-Sensorik, Positions-Erfassungseinheit und einem Aufzeichnungsgerät, wurden Daten im Sinn von Extended Floating Car aufgezeichnet. Einflüsse von Infrastrukturen auf Stressindikatoren zeichneten sich bei der Auswertung deutlich ab. Gleiches gilt für Verkehrssituationen, welche eine erhöhte Aufmerksamkeit abverlangten.
Um die Thematik umfassend bearbeiten zu können, wurden die zu klärenden Kernfragestellungen ermittelt und strukturiert.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa.de:bsz:14-qucosa-206605 |
| Date | 21 September 2016 |
| Creators | Körner, Matthias |
| Contributors | Technische Universität Dresden, Fakultät Verkehrswissenschaften "Friedrich List", Deutsche Gesellschaft für Ortung und Navigation e. V., |
| Publisher | Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | deu |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:conferenceObject |
| Format | application/pdf |
| Source | DGON-Symposium Positionierung und Navigation für Intelligente Verkehrssysteme, POSNAV ITS 2016 |
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