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Diese Arbeit beschreibt die Entwicklung und Anwendung einer simulationsgestützten Methode zur Kompetenzfeststellung von Triebfahrzeugführern (Tf) der Deutschen Bahn AG unter Anwendung eines Verhaltensmarkersystems. Diese Methode wurde als ein erweitertes Konzept zur Bewertung eines Tf im Rahmen einer jährlich stattfindenden Überwachungsfahrt entwickelt. Diese Überwachungsfahrt besteht aus einer etwa 45-minütigen Prüfungsfahrt, mit deren Hilfe die Handlungssicherheit eines Tf erhöht sowie dessen Leistung und Leistungsfähigkeit beschrieben und bewertet wird. Die Überwachungsfahrt wird von geschulten Instruktoren durchgeführt. Während der Simulatorfahrt werden unregelmäßige Ereignisse eingespielt, die der Tf unter Anwendung der vorgeschriebenen Sollverhaltensweisen bewältigen muss. Ziel ist es, keinen sicherheitsrelevanten Mangel zu verursachen. Grundlage des eingeführten Verhaltensmarkersystems ist ein Datenkonzept, das auf den in den Regelwerken beschriebenen Fahrtereignissen und den entsprechenden Sollverhaltensweisen beruht. Die Überwachungsfahrt wird aus diesen Einzelereignissen zusammengestellt und somit entspricht auch das während der Überwachung zu zeigende Verhalten dem in den Regelwerken beschriebenen Sollverhalten. Um Abweichungen vom vorgeschriebenen Verhalten besser erkennen und bewerten zu können, werden sog. Verhaltensmarker eingeführt. Hierbei handelt es sich um objektive und nachprüfbare Indikatoren, die etwas über den Grad der Erfüllung des Sollverhaltens Auskunft geben. Zentral für die Bewertung sind somit die Erfassung möglicher Sollverhaltensabweichungen und die Frage nach der Festlegung der Schwere dieser Abweichung im Sinne eines Fehlers. Um Art und Stärke der Abweichungen vom Sollverhalten wurden objektive Fahrdaten aus dem Simulator herangezogen. Zusätzlich wurde ein standardisiertes Beobachtungsverfahren für die Instruktoren entwickelt. In einem zweiten Schritt wurden die über beide Verfahren erfassten Abweichungen vom Sollverhalten auf der Basis von Expertenurteilen entsprechend der potentiellen Auswirkungen gewichtet. Diese Gewichtung reicht in drei Stufen von leichten Fehlern bis hin zu sicherheitsrelevanten Mängeln. Für alle in den Überwachungsfahrten vorkommenden Sollverhaltensweisen wurden mögliche Abweichungen erhoben und in einer Fehlertabelle den Fehlerkategorien „gering“, „mittelschwer“ und „sicherheitsrelevant“ zugeordnet. Die so gewichtete Fehlerbetrachtung führt zu einer Gesamtbewertung des Tf und zu einer detaillierten Analyse seiner Stärken und Schwächen. Insgesamt wurden 1033 Überwachungsfahrten von den Instruktoren auf einem projektspezifischen Bogen protokolliert. Über die an den Simulatoren vorhandenen Datenschnittstellen wurden 1314 Überwachungsfahrten aufgezeichnet. Diese Datenquellen wurden integriert und ausgewertet. Als übergeordnetes Ergebnis lässt sich festhalten, dass die Anwendung der in dieser Arbeit entwickelten Methode nachweislich die Qualität und Genauigkeit der Bewertung verbessern konnte. Die Verhaltensmarker ermöglichen eine differenziertere Bewertung des Leistungsstands eines Tf. So ist es nicht nur möglich, sicherheitskritisches Verhalten („roter Bereich“) und ein optimales, fehlerfreies Verhalten („grüner Bereich“) festzustellen, sondern auch Aussagen über den „gelben Bereich“ dazwischen zu treffen (z.B. Mängel, die in anderen Situationen sicherheitskritisch sein können).
Fahr- und Verkehrssimulation sind neben Studien mit realen Fahrzeugen die gängigen Methoden der empirischen Verkehrswissenschaft. Während sich die Fahrsimulation mit dem Erleben und Verhalten von Fahrern beschäftigt, untersucht die Verkehrssimulation das gesamte Verkehrssystem. Der Bereich zwischen diesen Polen „Fahrer“ und „Verkehr“, in dem Fahrer aufeinander treffen und miteinander interagieren, ist angesichts der Bedeutung sozialer Prozesse für das Erleben und Verhalten ein wichtiger Aspekt. Allerdings wurde dieser Bereich in der Verkehrswissenschaft bisher nur unzureichend abgebildet. Auch in der Fahr- und Verkehrssimulation wurde dieser Aspekt bislang weitgehend vernachlässigt.
Um diese Lücke zu schließen, wurde mit der Pulksimulation eine neue Versuchsumgebung entwickelt. Sie besteht aus miteinander vernetzten Fahrsimulatoren und ermöglicht es, Interaktionsfragestellungen zu untersuchen. Jedoch bringt die Anwendung der Pulksimulation neue Anforderungen an den Untersucher mit sich, die bei der Fahr- bzw. Verkehrssimulation nicht notwendig sind und für die Pulksimulation neu entwickelt werden müssen. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist, diese Methode zur Untersuchung verkehrspsychologischer Fragestellungen weiterzuentwickeln, zu prüfen und zu etablieren.
In ersten Untersuchungsansätzen werden in acht Teilstudien die grundlegenden methodischen Besonderheiten der Pulksimulation am Beispiel des Folgefahrens und des Kreuzens betrachtet. Hierbei wird auch stets der Vergleich zu den bisher genutzten Versuchsumgebungen Einzelfahrsimulation und Verkehrssimulation gezogen. Folgende Fragstellungen wurden im Rahmen dessen beantwortet:
(1) Wie unterscheidet sich eine Pulkfahrt von einer Einzelfahrt?
(2) Welchen Einfluss haben nachfolgende Fahrzeuge im Pulk?
(3) Welche Effekte haben Positionierungen im Pulk?
(4) Wie unterscheiden sich reale Fahrer und Modelle im Pulk?
(5) Wie wirkt sich die Einführung einer Nebenaufgabe auf den Pulk aus?
(6) Wie wirken sich verschiedene Abstandsinstruktionen aus?
(7) Mit welchen Parametern kann der Pulk beschrieben werden?
(8) Wie kann das Verhalten des Pulks an Kreuzungen untersucht werden?
Schließlich werden zwei Anwendungsbeispiele der Pulksimulation zu aktuell relevanten Themen aufgezeigt. In der ersten Untersuchung wird ein Gefahrenwarner evaluiert, der vor Bremsungen vorausfahrender Fahrzeuge warnt. Während Fahrer direkt hinter dem bremsenden Fahrzeug vom System nicht profitieren, steigt der Nutzen des Systems mit zunehmender Positionierung im Pulk an.
In einer zweiten Studie wird ein Ampelphasenassistent untersucht. Dieser informiert den Fahrer während der Annäherung an eine Ampel über die optimale Geschwindigkeit, mit der diese Ampel ohne Halt bei Grün durchfahren werden kann. Um die Auswirkungen des Systems auf den nicht-assistierten Umgebungsverkehr bestimmen zu können, werden verschiedene Ausstattungsraten innerhalb des Pulks eingeführt. Mit diesem Untersuchungsansatz können gleichzeitig Effekte des Systems auf die assistierten Fahrer (z. B. Befolgungsverhalten), die nicht-assistierten Fahrer (z. B. Ärger) sowie das Verkehrssystem (z. B. Verkehrsfluss) bestimmt werden. Der Ampelphasenassistent resultiert in einem ökonomischeren Fahrverhalten der assistierten Fahrer, erhöht aber gleichzeitig in gemischten Ausstattungsraten den Ärger der nicht-assistierten Fahrer im Verkehrssystem. Erst bei Vollausstattung entwickelt sich dieser negative Effekt zurück.
Die in den Anwendungsbeispielen berichteten Phänomene sind durch Untersuchungen in einer Einzelfahrsimulation oder Verkehrssimulation nicht beobachtbar. Insbesondere für die Untersuchung von Fragen, in denen soziale Interaktionen mit anderen Fahrern eine Rolle spielen, zeichnet sich die Pulksimulation in besonderer Weise aus. Hierfür liefert die Anwendung in der Pulksimulation zusätzliche Informationen und zeigt somit, dass die Pulksimulation das Methodeninventar in der Verkehrswissenschaft effektiv ergänzt. Sie stellt zum einen eine Erweiterung der Fahrsimulation um den Faktor „Verkehr“ und zum anderen eine Erweiterung der Verkehrssimulation um den Faktor „Mensch“ dar und wird so zu einem zentralen Bindeglied beider Versuchsumgebungen.
Darüber hinaus erlaubt die Pulksimulation die Modellierung von Interaktionsverhalten im Straßenverkehr, was bisher nicht bzw. nur unter größtem Aufwand realisierbar war. Hierdurch können die Modelle der Fahr- und Verkehrssimulation weiterentwickelt werden.
Mit den in dieser Arbeit neu entworfenen Parametern werden Kenngrößen zur Verfügung gestellt, die Variationen bezüglich Quer- und Längsführung auch auf Ebene des Pulks abbilden können. Weitere neu entwickelte Parameter sind in der Lage, Interaktionen über den Zeitverlauf zu beschreiben. Diese Parameter sind notwendig für den Einsatz der Pulksimulation in zukünftigen Untersuchungen.
Zusammenfassend wurde in der vorliegenden Arbeit die Methodik der Pulksimulation für den gesamten Anwendungsprozess von der Fragestellung bis hin zur Interpretation der Ergebnisse weiterentwickelt. Der Mehrwert dieser Methode wurde an aktuellen und bisher nicht untersuchbaren Fragestellungen belegt und somit die Validität der Pulksimulation gestärkt. Die vorgestellten Untersuchungen zeigen das große Potenzial der Pulksimulation zur Bearbeitung von Fragen, die auf der Interaktion verschiedener Verkehrsteilnehmer basieren. Hierdurch wird erstmals die Möglichkeit geschaffen, soziale Interaktionen über den Zeitverlauf in die Fahrermodelle der Verkehrssimulation zu integrieren. Damit ist der Brückenschlag von der Fahr- zur Verkehrssimulation gelungen.
Obwohl es keineswegs in allen empirischen Studien gelungen ist, einen Zusammenhang zur Krankheitsschwere nachzuweisen, ist die Diagnose der Fahrtauglichkeit bei M. Parkinson weitgehend auf die Schwere der motorischen Beeinträchtigung zentriert. Jüngst kam die Diskussion um „Schlafattacken“ hinzu. In diesem Problemfeld ist die vorliegende Arbeit angesiedelt. Dazu wurden zwei Studien durchgeführt: zum einen die dPV-Befragung 2000 mit über 6 000 beantworteten Fragebögen und fast 400 Telefoninterviews, zum anderen eine Fall-Kontroll-Studie im Würzburger Fahrsimulator. Bei der dPV-Befragung 2000 handelt es sich um eine deutschlandweite Fragebogen- und Interviewstudie, welche v.a. den Problemstand im Sinne eines Dilemmas zwischen Mobilitätsbedürfnis der Patienten und Sicherheitsanspruch der Gesellschaft belegte. Einerseits ließ allein die hervorragende Rücklaufquote von 63% (bei über 12 000 versandten Fragebögen) ein enormes Mobilitätsbedürfnis der Patienten erkennen, andererseits ergaben sich aber auch im Hinblick auf die Verkehrssicherheit kritische Befunde: So wurde für die Patienten ein erhöhter Verursacheranteil bei Verkehrsunfällen nachgewiesen. Zudem erwiesen sich neben der (subjektiven) Krankheitsschwere erstmalig auch Tagesmüdigkeit und plötzliche Einschlafereignisse als signifikante Risikofaktoren für ihre Unfallbelastung. Um den Einfluss von motorischen (Krankheitsschwere) und aktivationalen (Tagesmüdigkeit) Beeinträchtigungen prospektiv zu untersuchen, wurde anschließend eine Fall-Kontroll-Studie im Würzburger Fahrsimulator durchgeführt. Durch diese Studie sollte weiterhin der Einsatz und die Wirkung kompensatorischer Bemühungen untersucht werden. Insgesamt wurden dazu 24 Parkinson-Patienten mit 24 gesunden Personen verglichen (gematcht nach Alter, Geschlecht und Fahrerfahrung). Die Patientengruppe war geschichtet nach Krankheitsschwere (Hoehn&Yahr–Stadien 1-3) sowie nach Tagesmüdigkeit (ja–nein), so dass sich 3x2 Subgruppen ergaben. Jeder Proband absolvierte zwei Fahrten im Simulator. In Fahrt 1 war eine Serie von Verkehrssituationen mit variierender Schwierigkeit realisiert, Fahrt 2 stellte eine extrem monotone Nachtfahrt dar. Um den Einsatz und die Effektivität kompensatorischer Bemühungen abzuschätzen, wurde ein Teil der Fahrt 1 unter Zeitdruck wiederholt. In Fahrt 2 wurden kompensatorische Bemühungen durch die Inanspruchnahme optionaler 3-Minuten-Pausen erfasst. Zusätzlich zu den Fahrten im Simulator wurde eine ausführliche Diagnostik mit herkömmlichen Testverfahren der Fahreignungsdiagnostik am „Act-React-Testsystem“ (ART-2020) betrieben. Die Ergebnisse zeigten für Fahrt 1 eine signifikant erhöhte Fehlerzahl der Patienten. Diese war v.a. auf eine schlechte Spurführung zurückzuführen. Lediglich in den leichten Teilen der Fahrt waren diese Beeinträchtigungen signifikant mit dem Hoehn & Yahr-Stadium verknüpft. In Fahrt 2 wurden im Verlauf der Fahrt besonders starke Leistungsabfälle für Patienten des Stadiums 3 und für Patienten mit Tagesmüdigkeit nachgewiesen. Einschlafereignisse traten aber selbst bei tagesmüden Patienten nicht häufiger auf als bei den Kontrollen. Ein wesentlicher Befund war, dass sich die Patienten gegenüber den gesunden Fahrern durch deutlich stärkere Kompensationsbemühungen auszeichneten. In Fahrt 1 bewirkte der Zeitdruck bei ihnen einen höheren Zeitgewinn und einen höheren Fehlerzuwachs. Unter Monotonie nutzten sie signifikant häufiger die Möglichkeit einer Pause. Die Befunde am ART-2020 wiesen eher auf eine generelle Verlangsamung als auf qualitative kognitive Defizite hin, wobei motorische und kognitive Komponenten in einigen Tests nur unzureichend getrennt werden konnten. Insgesamt hatten aber nicht nur die Patienten, sondern auch die gesunden Probanden dieser Altersgruppe enorme Schwierigkeiten mit den Leistungstests. Nur eine Patientin und zwei gesunde Probanden erreichten in allen erhobenen Parametern einen Prozentrang von mindestens 16, was als Kriterium für das Bestehen einer solchen Testbatterie gilt. In Fahrt 1 attestierten die Testleiter jedoch nur fünf Patienten (und keinem gesunden Fahrer) so schwerwiegende Auffälligkeiten, dass ihre Fahrtauglichkeit in Frage gestellt wurde (2x Hoehn&Yahr 2, 3x Hoehn&Yahr 3). Auch diese Diskrepanz zwischen Test- und Fahrleistung spricht für eine moderierende Wirkung der Kompensationsfähigkeit. Alles in allem konnte durch die Fall-Kontroll-Studie zwar bestätigt werden, dass Krankheitsschwere und Tagesmüdigkeit auf einige Parameter der Fahrleistung einen signifikanten Einfluss haben, insgesamt konnten diese Merkmale die Fahrleistung aber nicht zufriedenstellend vorhersagen. Ab dem Hoehn & Yahr-Stadium 2 spielt die Fähigkeit, krankheitsbedingte Beeinträchtigungen zu kompensieren, eine wesentliche Rolle. Genau dies wird aber in den traditionellen Leistungstests nicht erfasst. Künftige Untersuchungen sollten sich daher auf die Diagnostik und v.a. die Trainierbarkeit von Kompensationsfähigkeit konzentrieren.
In der Arbeit wird ein neues Konzept für Fahrsimulator-Datenbasen vorgestellt. Der Anwender entwirft eine auf seine Fragestellung zugeschnittene Datenbasis mithilfe einer einfachen Skriptsprache. Das Straßennetzwerk wird auf einer topologischen Ebene repäsentiert. In jedem Simulationsschritt wird hieraus im Sichtbarkeitsbereich des Fahrers die geometrische Repäsentation berechnet. Die für den Fahrer unsichtbaren Teile des Straßenetzwerks können während der Simulation verändert werden. Diese Veränderungen können von der Route des Fahrers oder von den in der Simulation erhobenen Messerten abhängen. Zudem kann der Anwender das Straßennetzwerk interaktiv verändern. Das vorgestellte Konzept bietet zahlreiche Möglichkeiten zur Erzeugung reproduzierbarer Szenarien für Experimente in Fahrsimulatoren.