Die vorliegende Arbeit leistet einen Beitrag zur Identifizierung von Einflussgrößen und Fehlerursachen auf Verkehrsunfälle. Diese können als Grundlage für Hinweise für den Einsatz und die Gestaltung von Fahrerassistenzsystemen genutzt werden. Dafür wurden insgesamt 506 Unfälle umfassend (in depth) untersucht. Zur Analyse der Pre-Crash-Phase der Unfälle wurden die Ergebnisse einer psychologischen Befragung mit Angaben aus der polizeilichen Verkehrsunfallanzeige, Informationen zur Unfallstelle, medizinischen Berichten sowie Informationen aus der technischen Rekonstruktion integriert. Anschließend wurde eine Fehleranalyse unter Betrachtung der Teilsysteme Fahrer, Umwelt und Fahrzeug durchgeführt.
Um den bestmöglichen Befragungszeitpunkt herauszufinden, wurden in einer Vorstudie jeweils 15 Interviews am Unfallort sowie telefonische Interviews ein bis 14 Tage bzw. 15 bis 90 Tage nach dem Unfall bezüglich der Anzahl ihrer Genauigkeits- und Glaubhaftigkeitsmerkmale, der Motivation zur Interviewteilnahme sowie möglicher Vergessenseffekte verglichen. Im Ergebnis konnten keine Nachteile nachträglicher telefonischer Befragungen im Vergleich zu Befragungen an der Unfallstelle gefunden werden.
Zur Fehleranalyse wurde ein verkehrspsychologisches Fehlerklassifikationsschema auf der Basis der verhütungsbezogenen Klassifikation von Fehlhandlungsursachen (Hacker, 1998) erstellt. Mit dessen Hilfe wurden insgesamt 696 Unfalleinflussfaktoren für die Unfallverursacher (n=343) ermittelt. Im Ergebnis wurde so bei allen Unfalltypengruppen ein hoher Anteil von Fehlern infolge von Ablenkung sowie Aktivierungsmängeln festgestellt (jeweils zwischen 28 % und 47%). Des Weiteren gab es bei Kreuzungsunfällen zahlreiche Fehler infolge von Sichtverdeckungen (40%), Fokusfehlern (30%), Reizmaskierungen (26%) und Verstößen gen die Verkehrsregeln (11%). Unfälle durch Abkommen von der Fahrbahn traten zudem häufig infolge von Erwartungsfehlern (35%), Reizmaskierungen (26%), Verstößen gegen die Verkehrsregeln (24%) sowie Zielsetzungs- bzw. Handlungsfehler (23%) auf. Unfälle im Längsverkehr passierten des Weiteren durch Erwartungsfehler (36%), Zielsetzungs- und Handlungsfehler (36%) sowie durch Setzen eines falschen Aufmerksamkeitsfokus (24%) auf.
Anhand dieser Studienergebnisse ist das Sicherheitspotential für Fahrerassistenzsysteme, welche den Fahrer bei der Informationsaufnahme unterstützen und ihm helfen Ablenkungen und Aktivierungsdefizite zu vermeiden, als hoch einzuschätzen. So könnten insgesamt über zwei Drittel der erfassten Fehlhandlungen vermieden werden. Darüber hinaus münden die Studienergebnisse in ein Klassifikationsschema zur Erfassung von Unfalleinflussfaktoren, welches im Rahmen der Unfallforschung dauerhaft eingesetzt werden sollte.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa.de:bsz:14-qucosa-27410 |
| Date | 08 April 2010 |
| Creators | Staubach, Maria |
| Contributors | Technische Universität Dresden, Fakultät Mathematik und Naturwissenschaften, Prof. Dr. Bernhard Schlag, Prof. Dr. Bernhard Schlag, Prof. Dr. Mark Vollrath |
| Publisher | Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | deu |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
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