Driver Monitoring mit Fokus auf Vigilanz

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Fahrerzustandserkennung durch Fusion von physiologischen Daten

Zusammenfassung

Die Anzahl teilautomatisierter Fahrfunktionen wächst stetig, wobei in den meisten Fällen die Aufmerksamkeit des Fahrers gefordert wird. Bei der Müdigkeitserkennung wird der Zustand des Fahrers durch das Festhalten des Lenkrads oder Blicküberprüfung festgestellt. Das Festhalten des Lenkrads entfällt bei höheren teilautomatisierten Systemen. Das Ziel dieser Arbeit ist es auf Grundlage von mehreren physiologischen Merkmalen ein präziseres Modell der Fahreraufmerksamkeit zu entwickeln, sodass die geforderte Reaktionsbereitschaft (Vigilanz) besser identifiziert werden kann. Hierzu werden die Daten aus Fahrversuchen in einem Simulator genutzt, um neben den psychologischen Erkenntnissen auch zwei verschiedene Modelle mit unterschiedlichen Fusionsmethoden zu entwickeln. Die Modelle, auf Basis von künstlichen neuronalen Netzen, werden mit verschiedenen Datensätzen ausgewertet, sodass zusätzlich zu der Funktion unter normalen Bedingungen auch eine Ausfallsituation berücksichtigt wird.

Beschreibung

Inhaltsverzeichnis

Schlagwörter

Aufmersamkeit, Auto, Automatisiertes Fahren, Fahrermodell, Fahrerzustand

Schlagwörter nach RSWK

Autonomes Fahrzeug

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