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Sicherheitspotenzial automatisierter Fahrzeuge: Erkenntnisse aus der Unfallforschung364 17.4.2.2 Interdisziplinäre Wirkgradanalyse zu verfügbaren Fahrerassistenzsystemen Aufbauend auf den Vorteilen interdisziplinärer Einzelfallbetrachtungen zur Wirkung von Lane Departure Warning im vorangehenden Abschnitt wurde vier Jahre später eine weite- re interdisziplinäre Wirkgradanalyse durchgeführt, um das Potenzial bereits in Serie be- findlicher sicherheitserhöhender Fahrerassistenzsysteme zu vergleichen. Diese Studie er- folgte anhand einer Stichprobe von rekonstruierten Unfällen (n = 100) in enger Absprache mit den jeweiligen Funktionsentwicklern. Die interdisziplinäre Unfalldatenauswertung in Bezug auf die Unfallursache und die situationsabhängige Wirksamkeit der Fahrerassistenz- systeme zur Vermeidung eines Unfalls führte ein Psychologe gemeinsam mit dem Verfasser durch [25]. Zur Untersuchung standen die seit Anfang 2010 angebotenen Seriensysteme Night Vision, Lane Departure Warning, Lane Change Assistant sowie Geschwindigkeits- mit Abstandsregelanlage (Adaptive Cruise Control). Für diesen Wirkgradnachweis erfolg- te eine Auswertung von Unfallforschungsdaten, die anhand der Unfallstatistik für Bayern gewichtet wurde. Dabei wurden Realunfälle mit der rekonstruierten Unfallszene abge- glichen und in Bezug auf die Mensch-Maschine-Interaktion der Unfallursache bewertet. Dies erfolgte analog zu den im ADAS Code of Practice für die Entwicklung und sicheren Inverkehrbringung von künftigen Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) mit akti- ver Längs- und Querführung beschriebenen Mensch-Maschine-Interaktionen [26]. Nach mehrjähriger Vorbereitung [27, 28] erfolgte 2009 die Veröffentlichung durch die ACEA [29]. Ausschließlich nach Zustimmung aller Entwicklungsexperten der jeweiligen Systeme kam es zu einer positiven Zuordnung eines Unfallvermeidungspotenzials. Ergebnis: Die untersuchten Systeme reduzierten die Unfallschwere deutlich. Insgesamt konnte ein positiver Nutzen der untersuchten Fahrerassistenzsysteme durch die Vermeidung von Verkehrsunfällen mit einem Rückgang der Gesamtzahl der verletzten Personen um 27 Prozent prognostiziert werden. Dabei würde sich die Anzahl der Verletzten von ursprünglich 126 Fahrern mit 49 Beifahrern auf 94 Fahrer mit 33 Beifahrern redu- zieren. Zu beachten ist, dass die Ergebnisse unter der Annahme optimaler Reaktionen hinsichtlich der Mensch-Maschine-Interaktionen stehen, die für eine Aussage zum Wirk- grad durch eine Probandenstudie zu verifizieren wäre. Weiterhin müsste eine 100-prozen- tige Verbreitung der Systeme gewährleistet sein, die innerhalb der Systemgrenzen fehlerfrei arbeiten. Die vorgenommene Verletzungseinstufung erfolgte auf Basis der Abbreviated Injury Scale (AIS) [30], wie sie auch die ISO 26262 für die funktionale Sicherheit nutzt [31]. Diese AIS codiert jede Verletzung am menschlichen Körper mit einem Zahlenwert zwischen 1 (leicht verletzt) und 6 (nicht therapierbar). Dabei definiert sich die schwerste Verletzung aller Einzelverletzungen einer Person als MAIS (Maximum AIS). Eine unverletzte Person erhält die Einstufung MAIS 0. Bei der weiteren Auswertung der Unfallursachen ergab sich ein Anteil der sogenannten Informationsfehler – also Störungen beim Informationszugang und der Informationsauf- nahme – von über 60 Prozent. Daraus erklärt sich die entsprechend große Wirkung der warnenden Assistenzsysteme [25].