83 Unfall und Mensch
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Dokumenttyp
- Buch (Monographie) (49)
- Konferenzveröffentlichung (48)
- Wissenschaftlicher Artikel (9)
- Teil eines Buches (Kapitel) (5)
- Bericht (1)
- Arbeitspapier (1)
Schlagworte
- Accident (113) (entfernen)
Das Risiko, bei einem Verkehrsunfall verletzt oder getötet zu werden, ist in der Gruppe der 18- bis 24-Jährigen deutlich größer als in allen anderen Altersgruppen. Diese Tatsache besitzt trotz eines deutlichen Rückgangs der Zahl der Verletzten bzw. Getöteten in dieser Altersgruppe in den vergangenen zehn Jahren weiterhin Gültigkeit. Somit bleibt die Verbesserung der Verkehrssicherheit insbesondere für die 18- bis 24-Jährigen auch in Zukunft ein vordringliches gesellschaftliches Anliegen. Im Rahmen einer Repräsentativbefragung (N=2084) wurde der Frage nachgegangen, in welchem Zusammenhang Erwartungen, Motive und Erfahrungen sowie weitere psychologische Merkmale (z.B. Lebensstile) und bestimmte Lebensumstände mit dem Fahrstil und dem Unfallrisiko junger Fahrerinnen und Fahrer stehen. Zur Beantwortung dieser Frage wurde ein theoretisches Modell entwickelt, das Bezüge zu verschiedenen etablierten Theorien der Psychologie aufweist. Die vorliegende Studie knüpft an älteren Studien an, aus denen hervorging, dass die Zielgruppe der jungen Fahrerinnen und Fahrer im Hinblick auf die Gefährdung im Straßenverkehr ausgesprochen heterogen ist und sich die Lebensstile der Personen zur Identifikation von Risikogruppen sehr gut eignen. Deshalb wurde eine Aktualisierung der Lebensstil-Typologie vorgenommen und ihre Relevanz im Hinblick auf eine Identifikation von Risikogruppen untersucht. Zur zusätzlichen Beschreibung dieser Gruppen wurden - theoretisch abgeleitet - zahlreiche verkehrssicherheitsrelevante Merkmale herangezogen, die bislang in diesem Forschungsfeld keine oder nur eine geringe Berücksichtigung gefunden haben. Hierzu wurden u.a. eigene Skalen entwickelt, die sich als ausgesprochen zuverlässig erwiesen haben. Eine Clusteranalyse ergab sechs Lebensstilgruppen, die sich hinsichtlich der Gefährdung im Straßenverkehr deutlich voneinander unterscheiden und eindeutig durch die Ausprägung bestimmter psychologischer, demographischer und sozioökonomischer Merkmale beschreibbar sind. Die stärkste Gefährdung kristallisiert sich beim "autozentrierten Typ" heraus, der mit einem Anteil von 10 % an der Gesamtgruppe der jungen Fahrerinnen und Fahrer vertreten ist. Diese Lebensstilgruppe hat sowohl den mit Abstand höchsten Anteil an Unfallbeteiligten (39 %) als auch den deutlich höchsten Anteil an Personen mit mindestens einem Punkt im Verkehrszentralregister. Für zwei weitere Lebensstilgruppen liegt der Anteil der Unfallbeteiligung bei 20 % oder darüber, für drei Lebensstilgruppen unter 20 %. Beim so genannten "kicksuchenden Typ" zeigt sich mit 15 % der geringste Anteil Unfallbeteiligter. Im Rahmen eines Querschnittsvergleichs wird eine relativ große Stabilität der Lebensstilgruppen über einen Zeitraum von dreizehn Jahren belegt. Hierzu wurden die 18- bis 24-Jährigen aus dem Jahr 1996 (Studie 1) mit den 31- bis 37-Jährigen aus dem Jahr 2010 (Studie 2) verglichen. Beide Gruppen gehören demnach der gleichen Generation bzw. der gleichen Geburtskohorte an. Die Stabilität zeigt sich sowohl im Hinblick auf die Gruppen bildenden Lebensstilmerkmale (z.B. Freizeitverhalten) als auch in der Ausprägung verkehrssicherheitsrelevanter Merkmale in den jeweiligen Lebensstilgruppen. Andererseits jedoch haben sich innerhalb von dreizehn Jahren auch eine Reihe von Ausdifferenzierungen herausgebildet, die zum Teil markante Veränderungen innerhalb der Lebensstilgruppen erkennen lassen. Der auffälligste Unterschied zwischen den beiden Studien ist die Identifikation des "autozentrierten Typs" in 2010. Abschließende Pfadanalysen bestätigen über alle Lebensstilgruppen, über zwei Altersgruppen und über beide Geschlechter hinweg eine sehr gute Anpassung eines theoretischen Modells an die empirischen Daten. Damit besteht ein wichtiger empirischer Beleg für den signifikanten Einfluss von Einstellungen, der erwarteten Handlungskompetenz und von verschiedenen Temperamentsdimensionen auf das berichtete Verhalten und die Unfallbeteiligung junger Fahrerinnen und Fahrer. Insgesamt zeichnen sich die Beschreibungen der sechs Lebensstilgruppen durch einen hohen Differenzierungsgrad aus. Damit ist eine breite empirische Grundlage für die Entwicklung von Verkehrssicherheitsmaßnahmen sowohl für die Gesamtgruppe der 18- bis 24-Jährigen als auch für bestimmte Zielgruppen innerhalb der Gesamtgruppe (z.B. bestimmte Lebensstiltypen, Fahranfänger) gegeben. Darüber hinaus liegen nunmehr auch aktuelle Kenntnisse über die Vergleichsgruppe der 25- bis 37-Jährigen vor, die bei der Entwicklung von Verkehrssicherheitsmaßnahmen für diese Zielgruppe ebenfalls berücksichtigt werden können.
Die Studie beschreibt auf der Grundlage umfangreicher Erhebungsdaten die Pkw-Mobilität von Fahranfängern im ersten Jahr ihrer selbstständigen Fahrkarriere. Die Daten wurden an einer bundesweiten Zufallsstichprobe per einmaliger schriftlicher Befragung in einer Sommer- und einer Winterwelle erhoben. Die Verwendung von Wochenprotokollen mit tagbezogener Dokumentation erlaubt eine Betrachtung einzelner Zeitabschnitte (Tage, Wochen, Monate, Quartale, gesamtes erstes Jahr) und des Mobilitätsverlaufs. Insgesamt liegen der Studie 4.375 auswertbare Fragebogen zugrunde. Neben Basisdaten zu Umfang und Entwicklung der Fahrleistung wurden Daten zu Fahrtzielen, Mitfahrern, befahrenen Straßenarten, Fahrbedingungen, Motiven des Autofahrens, Charakteristika der gefahrenen Pkw, Unsicherheiten im Straßenverkehr, Verkehrsverstößen und ihrer Sanktionierung sowie zur Beteiligung an Verkehrsunfällen erhoben. Auf dieser Grundlage wurden charakteristische Ausprägungen der Mobilität und der Mobilitätsentwicklung für die Gesamtstichprobe sowie für Subgruppen, die nach soziodemographischen Merkmalen und nach Fahrerlaubnisbesitzdauer gegliedert sind, aufgezeigt. Männliche Fahranfänger erbringen am Anfang des ersten Jahres ihrer selbstständigen Pkw-Mobilität geringere Fahrleistungen als gegen Ende dieses Zeitraums. Der aus der Verlaufsbetrachtung des Unfallrisikos bekannte initiale Gefährdungsschwerpunkt fällt für Männer bei fahrleistungsbezogener Betrachtung danach noch gravierender aus. Auf der Grundlage der Merkmale Geschlecht, Alter bei Fahrerlaubniserwerb, Stadt/Land und Berufsbereich wurden clusteranalytisch fünf Fahranfängertypen ermittelt und jeweils relevante Risikomerkmale (Verkehrsverstöße, Unfälle) und Risikoindikatoren (Wochenendmobilität, Extramotive, Fahrleistung/Exposition) ausgewiesen. Es zeigt sich, dass die gängigen Risikoindikatoren (jugendspezifische Wochenendmobilität, "Extramotive") nicht zu einer angemessenen Bestimmung des Verkehrsrisikos von Fahranfängern ausreichen.
Zur Frage, ob das "Begleitete Fahren ab 17" (BF17) zur Verkehrssicherheit junger Fahrer beiträgt, wurden zwei große Zufallsstichproben von Fahranfängern aus dem im Kraftfahrt-Bundesamt geführten Zentralen Fahrerlaubnisregister hinsichtlich ihrer Verkehrsauffälligkeit am Beginn ihres selbstständigen Fahrens verglichen: ehemalige BF17-Teilnehmer und gleichaltrige Fahranfänger mit herkömmlichem Erwerb eines Pkw-Führerscheins unmittelbar nach ihrem 18. Geburtstag. Beide Untersuchungsgruppen wurden postalisch um Teilnahme an Internet-Befragungen gebeten. 19.000 Pkw-Fahrer berichteten von ihrem ersten Jahr des selbstständigen Fahrens, dazu von Verkehrsverstößen und Verkehrsunfällen. Wiederholt wurde die Untersuchung an zwei "stillen" Untersuchungsgruppen mit zusammen 75.000 Fahrern durch Abfrage ihrer Verkehrsverstöße im Verkehrszentralregister (VZR), getrennt nach solchen mit Unfällen und ohne Unfälle. Das BF17-Modell wurde zwischen April 2004 und Januar 2008 in allen 16 Bundesländern in Deutschland eingeführt. Bis Ende 2009 hatten fast eine Million Fahranfänger an ihm teilgenommen. Zu diesem Zeitpunkt entschieden sich fast drei Viertel der Zielgruppe " sogenannte Früheinsteiger, die das selbstständige Fahren unmittelbar mit dem Erreichen von 18 Jahren anstreben - für das BF17. Dabei ist es in der Einführungsphase des BF17 zu einer temporären etwa fünfprozentigen Nachfragesteigerung nach Pkw-Führerscheinen bei den unter 19-Jährigen gekommen. Im ersten Jahr des selbstständigen Fahrens zeigen BF17-Absolventen 19 % weniger Unfallbeteiligungen und 18 % weniger Verkehrsverstöße im Vergleich zu gleichaltrigen Fahrern mit herkömmlichem Führerscheinerwerb. Nach Berücksichtigung konfundierender Faktoren (u.a. Geschlechtszugehörigkeit, Fahrzeugverfügbarkeit) verbleibt eine maßnahmenbedingte Verringerung der Unfälle um 17 % und der Verkehrsverstöße um 15 %. Bei Berücksichtigung der Fahrleistung verringern sich die Unfälle um 22 % und die Verkehrsverstöße um 20 %. Die Ergebnisse sind statistisch signifikant und gelten für Männer wie Frauen. Dies bestätigt sich in der Wiederholungsuntersuchung auf Basis der VZR-Daten mit einer Ausnahme: Für die ehemaligen BF17-Fahrerinnen und hier allein für die VZR-Verstöße ohne Unfall ist keine signifikante Reduktion festzustellen. Allerdings liegt deren Zahl ohnehin schon um drei Viertel niedriger als bei den Männern. Rein rechnerisch gesehen, verhinderte das BF17 im Jahr 2009 rund 1.700 Unfälle mit Personenschaden.
The paper presents a methodology for the benefit estimation of several secondary safety systems for pedestrians, using the exceptional data depth of GIDAS. A total of 667 frontal pedestrian accidents up to 40kph and more than 500 AIS2+ injuries have been considered. In addition to the severity, affected body region, exact impact point on the vehicle, and the causing part of every injury, the related Euro NCAP test zone was determined. One results of the study is a detailed impact distribution for AIS2+ injuries across the vehicle front. It can be stated, how often a test zone or vehicle part is hit by pedestrians in frontal accidents and which role the ground impact plays. Basing on that, different secondary safety measures can be evaluated by an injury shift method concerning their real world effectiveness. As an example, measures concerning the Euro NCAP pedestrian rating tests have been evaluated. It was analysed which Euro NCAP test zones are the most effective ones. In addition, real test results have been evaluated. Using the presented methodology, other secondary safety like the active bonnet (pop-up bonnet) or a pedestrian airbag measures can be evaluated.
Accidents involving two wheels vehicles represent one of the more important types of accidents in Europe. These accidents are usually not easy to reconstruct specially for the analysis of the injuries and its correlation with accident dynamics and evidences. Different methodologies are applied in this work for the reconstruction of two wheeler accidents, especially accident involving motorcycles. From the typologies of road evidences like skid marks, to the use of Pc-Crash and the use of Madymo models, different reconstruction of real accidents are presented. One of the questions that sometimes arise for legal purposes when some type of head injuries arise is if the occupant was wearing or not a helmet. The correlation of head injuries with the use of the helmet is a very important issue, therefore an important legal aspect. One of the key questions for the reconstructions that is difficult to analyze, is if the vehicle occupant, was or not, wearing the helmet. Based on the previously collected information, a generic model of a helmet was developed on CAD 3D, followed by its conversion into finite elements, all in order to perform impact tests using the Madymo software that would help improve the helmet- safety, but that also can be used as a tool in accident reconstruction.
The purpose of this study was to analyse the actual injury situation of bicyclists regarding accidents involving more than one bicyclist. Bicyclists were included in a medical and technical analysis to create a basis for preventive measures and discovered repeating accident patterns and circumstances such as daytime, environment, helmet use rate. Technical and medical data were collected at the scene, shortly after accident. The population was compared focusing on bicycle versus bicycle accidents. Technical analysis included speed at crash, type of collision, impact angle, environment, used lane and relative velocity. Medical analysis included injury pattern and severity (AIS, ISS). Included were 578 injured bicyclists in 289 accidents from years 1999 to 2008, 61 percent were male (n=350) and 39 percent female (n=228). Sixty-seven percent ranged between 18 to 64 years of age, twelve percent each between 13 to 17 years of age and older than 65 years, eight percent between 6 to 12 years and one percent between 2 to 5 years.. Crashes took place in urban areas in 92 percent, in rural areas in 8 percent. Weather conditions were dry lanes in 97 percent and wet conditions in 3 percent. Eighty-three percent of all accidents happened during daytime, ten percent during night, and seven percent during dawn. The helmet use rate was only 7,5 percent in all involved bicyclists. The mean Maximum Abbreviated injury scale, Injury severity score was 1,31. Bicyclists are still minimally- or unprotected road users. The helmet use rate is unsatisfactorily low. The incidence of bicycle to bicycle crashes is high. Most of these accidents take place in urban areas. The level and pattern of injuries is moderate. Most of the more severe injuries occur to the head and could have been avoided by frequent helmet use.
Accident data shows that the vast majority of pedestrian accidents involve a passenger car. A refined method for estimating the potential effectiveness of a technology designed to support the car driver in mitigating or avoiding pedestrian accidents is presented. The basis of the benefit prediction method consists of accident scenario information for pedestrian-passenger car accidents from GIDAS, including vehicle and pedestrian velocities. These real world pedestrian accidents were first reconstructed and the system effectiveness was determined by comparing injury outcome with and without the functionality enabled for each accident. The predictions from Volvo Cars" general Benefit Estimation Model are refined by including the actual system algorithm and sensing models for a relevant car in the simulation environment. The feasibility of the method is proven by a case study on a authentic technology; the Auto Brake functionality in Collision Warning with Full Auto Brake and Pedestrian Detection (CWAB-PD). Assuming the system is adopted by all vehicles, the Case Study indicates a 24% reduction in pedestrian fatalities for crashes where the pedestrians were struck by the front of a passenger car.
Relevant accident related factors : risk and frequencies of contributing to road traffic accidents
(2009)
In the course of the European Project TRACE (Traffic Accident Causation in Europe) an attempt was made to analyse the cause of road traffic accidents from a factors' point of view. By literature review the most important independent risk factors for traffic accidents were identified to be speed, alcohol intake, male gender, young age, cell phone use, and fatigue. However, the impact of an accident related factor also depends on its prevalence in traffic and accidents, respectively. Available to the Partners in the TRACE Project were different accident databases. Causally contributing factors found by accident investigations that are most often coded in accident databases are connected to unadapted speed and inattention. Taking into account the risk increase and the frequency of contribution to accidents the conclusion can be drawn that the most relevant factors for accident causation are: "alcohol", "speed", and "inattention and distraction".
As the official German catalogue of accident causes has difficulty in matching the increasing demands for detailed psychologically relevant accident causation information, a new system, based on a "7 Steps" model, so called ACASS, for analyzing and collecting causation factors of traffic accidents, was implemented in GIDAS in the year 2008. A hierarchical system was developed, which describes the human causation factors in a chronological sequence (from the perception to concrete action errors), considering the logical sequence of basic human functions when reacting to a request for reaction. With the help of this system the human errors of accident participants can be adequately described, as the causes of each range of basic human functions may be divided into their characteristics (influence criteria) and further into specific indicators of these characteristics (e.g. distraction from inside the vehicle as a characteristic of an observation-error and the operation of devices as an indication for distraction from inside the vehicle. The causation factors accordingly classified can be recorded in an economic way as a number is assigned to each basic function, to each characteristic of that basic function and to each indicator of that characteristic. Thus each causation factor can be explicitly described by means of a code of numbers. In a similar way the causation factors based on the technology of the vehicle and the driving environment, which are also subdivided in an equally hierarchical system, can be tagged with a code. Since the causes of traffic accidents can consist of a variety of factors from different ranges and categories, it is possible to tag each accident participant with several causation factors. This also opens the possibility to not only assign causation factors to the accident causer in the sense of the law, but also to other participants involved in the accident, who may have contributed to the development of the accident. The hierarchical layout of the system and the collection of the causation factors with numerical codes allow for the possibility to code information on accident causes even if the causation factor is not known to its full extent or in full detail, given the possibility to code only those cause factors, which are known. Derived from the systematic of the analysis of human accident causes ("7 steps") and from the practical experiences of on-scene interviews of accident participants, a system was set in place, which offers the possibility to extensively record not only human causation factors in a structured form. Furthermore, the analysis of the human causation factors in such a structured way provides a tool, especially for on-scene accident investigations, to conduct the interview of accident participants effectively and in a structured way.
Validation of human pedestrian models using laboratory data as well as accident reconstruction
(2007)
Human pedestrian models have been developed and improved continually. This paper shows the latest stage in development and validation of the multibody pedestrian model released with MADYMO. The biofidelity of the multibody pedestrian model has been verified using a range of full pedestrian-vehicle impact tests with a large range in body sizes (16 male, 2 female, standing height 160-192cm, weight 53.5-90kg). The simulation results were objectively correlated to experimental data. Overall, the model predicted the measured response well. In particular the head impact locations were accurately predicted, indicated by global correlation scores over 90%. The correlation score for the bumper forces and accelerations of various body parts was lower (47-64%), which was largely attributed to the limited information available on the vehicle contact characteristics (stiffness, damping, deformation). Also, the effects of the large range in published leg fracture tolerances on the predicted risk to leg fracture by the pedestrian model were evaluated and compared with experimental results. The validated mid-size male model was scaled to a range of body sizes, including children and a female. Typical applications for the pedestrian models are trend studies to evaluate vehicle front ends and accident reconstructions. Results obtained in several studies show that the pedestrian models match pedestrian throw distances and impact locations observed in real accidents. Larger sets of well documented cases can be used to further validate the models especially for specific populations as for instance children. In addition, these cases will be needed to evaluate the injury predictive capability of human models. Ongoing developments include a so-called facet pedestrian model with a more accurate geometry description and a more humanlike spine and neck and a full FE model allowing more detailed injury analysis.