Driver Monitoring mit Fokus auf Vigilanz

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dc.contributor.advisorBertram, Torsten
dc.contributor.authorHugenroth, Alexander
dc.contributor.refereePannasch, Sebastian
dc.date.accepted2024-12-18
dc.date.accessioned2025-02-07T12:22:37Z
dc.date.available2025-02-07T12:22:37Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractDie 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.de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2003/43441
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.17877/DE290R-25272
dc.language.isode
dc.subjectAufmersamkeitde
dc.subjectAutode
dc.subjectAutomatisiertes Fahrende
dc.subjectFahrermodellde
dc.subjectFahrerzustandde
dc.subject.ddc620
dc.subject.rswkAutonomes Fahrzeugde
dc.titleDriver Monitoring mit Fokus auf Vigilanzde
dc.title.alternativeFahrerzustandserkennung durch Fusion von physiologischen Datende
dc.typeText
dc.type.publicationtypePhDThesis
dcterms.accessRightsopen access
eldorado.secondarypublicationfalse

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