In den letzten 15 Jahren hat sich die Zahl der Verkehrstoten in Deutschland von etwa 6.800 auf knapp 3.200 kontinuierlich reduziert, obwohl die Anzahl der polizeilich erfassten Verkehrsunfälle etwa konstant blieb. Dies ist neben infrastrukturellen Veränderungen vor allem ein Resultat einer verbesserten passiven und aktiven Fahrzeugsicherheit, zu der Untersuchungen und Analysen von Verkehrsunfällen entscheidend beigetragen haben. Unter anderem erhebt die Verkehrsunfallforschung an der TU Dresden (VUFO) dafür seit 1999 im Rahmen der German In-Depth Accident Study (GIDAS) jährlich etwa 1.000 Verkehrsunfälle und zeichnet in einer Naturalistic Driving Study (NDS) kritische Situationen auf.
Um diese Tendenz weiterzuführen und den steigenden Anforderungen in der Entwicklung und Absicherung von zukünftigen Fahrerassistenzsystemen bis hin zum hoch- und vollautomatisierten Fahren gerecht zu werden, ist es wichtig statistische und simulative Analysemethoden effizient zu nutzen und neue Ansätze zu entwickeln und zu kombinieren.
In diesem Vortrag werden konkrete Anwendungen in der Verkehrsunfallfoschung mit der Unterstützung von MATLAB® und Simulink® und den passenden Toolboxen zur Verbesserung der Fahrzeugsicherheit und der zukünftigen Absicherung des hochautomatisierten / autonomen Fahrens vorgestellt. Dies umschließt unter anderem:
- Statistische Unfallanalysen und mathematische Modelle mit der Database und der Statistics and Machine Learning Toolbox™
- Verkehrsunfallsimulation und Erstellung einer Pre-Crash-Matrix (PCM) mit MATLAB und Simulink (externer Solver)
- Wirksamkeitsanalysen und Effizienzbewertungen von Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) mit MATLAB und Simulink
- Algorithmenbasierte Verarbeitung von Realfahrszenarien (NDS-Daten) für simulative Anwendungen mit der Computer Vision Toolbox™, Automated Driving Toolbox™, Signal Processing Toolbox™ und Mapping Toolbox™
