Realunfalldatenbasierte Ableitung von Kinematikgrößen für die Bewertung von Schutzsystemen für Motorradfahrer

Motorradfahrer sind im Vergleich zu anderen Verkehrsteilnehmern, insbesondere Pkw-Insassen, immer noch einem deutlich erhöhten Risiko ausgesetzt, bei einem Verkehrsunfall schwer verletzt oder getötet zu werden. So war in Deutschland im Jahr 2016 das Risiko, als Motorradfahrer tödlich zu verunglücken, auf die Fahrleistung bezogen um den Faktor 17 höher als für Pkw-Insassen. Neben Maßnahmen der aktiven Sicherheit (zum Beispiel Assistenzsysteme) muss auch die passive Sicherheit (zum Beispiel Schutzkleidung) für Motorradfahrer verbessert werden, um Unfallfolgen reduzieren oder verhindern zu können. Für die Entwicklung zielgerichteter Maßnahmen ist es notwendig, das Unfallgeschehen zu analysieren und die Kinematik der Motorradfahrer sowie die im Unfallablauf einwirkenden Kräfte und Belastungen beschreiben zu können. Es wird ein Ansatz entwickelt, wie Unfälle rekonstruiert und die für Zweiradunfälle typischerweise komplexe Kinematik in einem mehrstufigen Verfahren sinnvoll eingegrenzt werden. Die Daten von 17 Realunfällen dienen der Identifikation geeigneter Parameter für eine Unterteilung großer Fallzahlen in für die Kinematikanalyse nutzbare Gruppen. Das Vorgehen umfasst die Reduktion der in Betracht gezogenen kinematischen Parameter unter Berücksichtigung der Eindeutigkeit aller definierten Geschwindigkeiten und Winkel. Mit dem entwickelten Ansatz wird ein Beitrag zur Auflösung des grundsätzlichen Zielkonfliktes in der Forschung zur Motorradsicherheit zwischen sinnvoller Abdeckung des Realunfallgeschehens und notwendiger Datentiefe im Einzelfall geleistet und die Reduktion von Unfallfolgen für Motorradfahrer unterstützt. Auf dieser Basis können geeignete Unfälle ausgewählt werden, um in diesen mittels Mehrkörpersimulation unter Einbeziehung generischer Fahrzeugmodelle die Randbedingungen für die Belastungsvorgänge am Körper der Aufsassen zu ermitteln und in der Folge die Wirksamkeit von Schutzsystemen zu betrachten. (A) Beitrag zu den Posterführungen.

  • Availability:
  • Authors:
    • Thalhammer, A
    • Bauer, K
    • Schick, S
    • Graw, M
    • Peldschus, S
  • Publication Date: 2019-3

Language

  • German

Media Info

  • Media Type: Print
  • Pagination: pp 126-7
  • Monograph Title: Verkehrssicherheit und Lifestyle - Smart Drugs and Smartphones. Das 14. Gemeinsame Symposium der Deutschen Gesellschaft für Verkehrspsychologie (DGVP) und der Deutschen Gesellschaft für Verkehrsmedizin (DGVM) 2018 in Saarbrücken. Themenheft
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Subject/Index Terms

Filing Info

  • Accession Number: 01705915
  • Record Type: Publication
  • Source Agency: Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt)
  • Files: ITRD
  • Created Date: May 16 2019 8:22AM