Ermittlung des Fahrerzustands "Ablenkung":
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Hamburg
Kovac
2014
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| Ausgabe: | 1., Aufl. |
| Schriftenreihe: | Schriftenreihe Technische Forschungsergebnisse
17 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Ausführliche Beschreibung Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XXIX, 169 S. 40 schw.-w. Ill., 7 schw.-w. Tab. 210 mm x 148 mm, 259 g |
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Datensatz im Suchindex
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|---|---|
| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS
1 EINLEITUNG 1
1.1 MOTIVATION 1
1.2 ZIELSETZUNG 3
1.3 FACHLICHE EINORDNUNG DER ARBEIT 5
1.4 AUFBAU DER ARBEIT 6
2 AUTOMOTIVE USER INTERFACES F. 9
2.1 ADAPTIVE SYSTEME IM FAHRZEUG 10
2.1.1 DOPPELGAENGER 13
2.1.2 UM 13
2.1.3 DEEP MAP USER MODELING SYSTEM 14
2.1.4 GUMO - GENERAL USER MODELING ONTOLOGY 14
2.1.5 DIE AUTOMOTIVE ONTOLOGY AUS DEM CARMIN A-PROJEKT 16
2.2 ARTEN DER FAHRZEUGINTERAKTION 17
2.3 AUDIO UND VIDEO 21
2.4 FAHRERZUSTAND 22
2.5 NAVIGATION 27
2.6 VERKEHRSPSYCHOLOGIE 30
2.7 DRIVER WORKLOAD 32
3 ENTWICKLUNG EINER GENERISCHEN ARCHITEKTUR ZUR MESSUNG VON
FAHRERZUSTAENDEN 37
3.1 USER MODELING IM KONTEXT DRIVER ANALYZING 37
3.1.1 MODELLIERUNG DES FAHREIS UNTER VERWENDUNG DER GENERAL USER
MODELING ONTOLOGY 38
3.1.2 MODELLBILDUNG 51
3.2 VOM
MODELL ZUR ARCHITEKTUR 53
3.2.1 EINGANGSGROESSEN 54
3.2.2 ALGORITHMEN 57
3.2.3 ZUSTAENDE 58
3.2.4 USE CASES 59
3.2.5 GESAMTBILD DER ARCHITEKTUR 59
XXI
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INHALTSVERZEICHNIS
3.3 DISKUSSION DER ARCHITEKTUR 60
3.3.1 EVALUIERUNG AUS SOFTWAREARCHITEKTONISCHER SICHT 61
3.3.2 DISKUSSION 62
4 DRIVER DISTRACTION 67
4.1 DEFINITION VON DRIVER DISTRACTION 67
4.2 URSACHEN VON ABLENKUNG 70
4.3 ERFASSUNG VON ABLENKUNG 73
4.4 ZUSAMMENFASSUNG 77
5 DATENERHEBUNG UND ANALYSE ZUR ENTWICKLUNG EINES ALGORITHMUS. 79
5.1 DATENERHEBUNG AUF BASIS DES LANE CHANGE TESTS 79
5.2 KONZEPTION UND DURCHFUEHRUNG EINER SIMULATORSTUDIE 81
5.2.1 ZIEL DER STUDIE 82
5.2.2 AUFBAU DER STUDIE 827
5.2.3 DURCHFUEHRUNG DER STUDIE 84
5.2.4 ERGEBNISSE DER STUDIE 84
5.3 METHODEN UND WERKZEUGE ZUR DATENANALYSE 85
5.3.1 STANDARDNORMALISIERUNG MITTELS Z-TVANSFORMATION 87
5.3.2 PRINCIPAL COMPONENT ANALYSE 87
5.3.3 CLUSTERANALYSE 88
5.3.4 STATISTISCHE KORRELATIONSVERFAHREN: DER F-TEST 89
5.3.5 DISKRETE FOURIER-TRANSFORMATION 89
5.3.6 KUENSTLICHE NEURONALE NETZE . . T 91
5.3.7 DISKUSSION 92
5.4 FAZIT 93
6 ENTWICKLUNG EINES ALGORITHMUS ZUR DETEKTION VON UNAUFMERKSAMKEIT 95
6.1 KONZEPTION DES ALGORITHMUS. 96
6.1.1 VERWENDUNG EINES NEURONALEN NETZES ZUR ENTWICKLUNG EINES ALGO-
ALGOERITHMUS 96
6.1.2 VORSTELLUNG DER MESSMETHODE ZUR KAMERALOSEN ERKENNUNG VON UN
UNAUFMERKSAMKEIT 98
6.1.3 BESCHREIBUNG DER DATENANALYSE 100
6.1.4 ZUSAMMENFUEHRUNG DER MODULE ZU EINEM FERTIGEN ALGORITHMUS . . . 106
6.2 DISKUSSION DER ERGEBNISSE 109
XXII
INHALTSVERZEICHNIS
7 SYSTEMKONZEPTION EINES IM FAHRZEUG LAUFFAEHIGEN ALGORITHMUS 111
7.1 EINGESETZTE HARDWARE 111
7.2 ENTWICKLUNG DES ALGORITHMUS 113
7.2.1 AUFBAU DER VERBINDUNG ZUM FAHRZEUG 113
7.3 EINBINDEN DER FASTEST FOURIER TRANSFORM IN THE WEST 116
7.4 IMPLEMENTIERUNG DES ALGORITHMUS 117
7.4.1 DIREKTE MESSUNG VON ABLENKUNG AUF BASIS VON CAN-DATEN 118
7.4.2 INDIREKTE MESSUNG VON ABLENKUNG 119
7.5 DYNAMISCHE BERECHNUNG DES SCHWELLWERTS 121
7.6 GRENZEN DES DEMONSTRATORS 121
8 TEST UND VALIDIERUNG DES ONLINE-ALGORITHMUS 125
8.1 AUFBAU DES TESTS 126
8.2 ERGEBNISSE 130
8.3 ZUSAMMENFASSUNG UND DISKUSSION DER ERGEBNISSE 135
9 GEGENMASSNAHMEN BEI DETEKTIERTER ABLENKUNG 137
9.1 DAS FLOW-PRINZIP ALS MASSNAHME GEGEN FAHRERABLENKUNG 137
9.2 ANPASSUNG DES NAVIGATIONSSYSTEMS 139
10 SCHLUSS 141
10.1 RESUEMEE 141
10.2 AUSBLICK 142
LITERATURVERZEICHNIS 143
S
XXIII
|
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