Stress in Airlinern: Mehr Sicherheit durch "Pilot Monitoring Devices"
Trotz aller Sicherheitsmaßnahmen kann die Crew im Cockpit unvorhersehbaren Belastungen ausgesetzt sein. Um solche Situationen mit Überforderung frühzeitig zu erkennen, testete die Technische Universität Braunschweig im Forschungsschwerpunkt Mobilität Geräte zum Piloten-Monitoring in realen Verkehrsflugzeugen. Gefördert wurde das Vorhaben von „Clean Sky 2 Joint Undertaking“.
Gefahr erkannt, Gefahr gebannt
Mit zunehmender Komplexität sowohl der Flugzeugsysteme als auch des Luftverkehrs ist der Stresslevel im Cockpit gestiegen. Dazu tragen auch die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen bei – die Cockpitbesatzung wurde in den vergangenen Jahrzehnten immer weiter reduziert. Aktuell sind Zwei-Personen-Cockpits der Standard.
Die momentane Verfassung der Cockpitbesatzung war auch Gegenstand des Forschungsprojektes “REPS – Real Life Environment with Pilot State Monitoring Systems”. Dazu wurden Messinstrumente in Verkehrsflugzeugen installiert, die Beispiel-Faktoren von Stress und Müdigkeit aufzeichnen. Zur Datenerfassung kamen zunächst Kameras und Smartwatches zum Einsatz.
Die Daten wurden in anonymisierter Form ausgegeben und in dem Projekt ausgewertet. Im Forschungs- und Entwicklungsstadium ist keine direkte Anzeige für die Crew vorgesehen. Für die Auswertung wurden im Anschluss der Flüge noch Fragebögen von den Crews ausgefüllt, die zur Gesamtbetrachtung mit hinzugezogen wurden.
Das Institut für Flugführung der TU Braunschweig ist Koordinator in dem Verbundprojekt und arbeitet an der Datenauswertung sowie an der Aufstellung des „Concepts of Operations“ mit.
Kontaktloser Biosensor misst Stresssignale im Auto und Flugzeug
Spezifische Körpersignale von Fahrern und Piloten können auf Probleme hindeuten, die Unfälle verursachen könnten. Ein drahtloser Biosensor soll helfen.
Ein Wissenschaftsteam der National University of Singapore hat einen Biosensor entwickelt, der kardiopulmonale Signale von Menschen drahtlos erfassen kann, die in dynamischen geschlossenen Umgebungen, wie etwa einem fahrenden Auto oder einem fliegenden Flugzeug im Cockpit sitzen. Die Messung von Herzschlag und Atemfrequenz könnte dazu genutzt werden, um Stresswerte des Fahrers zu ermitteln, damit Unfälle verhindert werden.
Der Biosensor besteht aus leitfähigen Fäden, die in einem kammförmigen Muster auf einem Sicherheitsgurt etwa eines Autos eingestickt sind, wie die Forscher in der Studie "A digitally embroidered metamaterial biosensor for kinetic environments" beschreiben, der in Nature Electronics erschienen ist. Die Oberfläche des Musters kann Radiowellen leiten und so physiologische Bewegungen durch Nahfeldinteraktionen zwischen drahtlosen Signalen und dem Körper erkennen.
Den Forschern ist es dabei gelungen, aus diesen Signalen den Herzschlag sowie die Atemfrequenz zu extrahieren. Beides kann zusammen herangezogen werden, um etwa den Stresslevel eines Autofahrers oder eines Flugzeugpiloten festzustellen. Das könnte dazu genutzt werden, um eine Überlastung zu erkennen und Unfälle zu verhindern.
Zuverlässige Signalerkennung
Wie die Wissenschaftler in Tests in einem fahrenden Auto und einem Flugsimulator herausgefunden haben, kann der Biosensor die Informationen auch dann zuverlässig erkennen, wenn sich der Fahrer oder der Pilot bewegen. Physiologische Signale können so kontinuierlich erfasst werden.
Die Wissenschaftler weisen darauf hin, dass herkömmliche Sensoren, die etwa Körpergeräusche als Grundlage für die Erkennung von Herzschlag und Atemfrequenz nutzen, in solchen Umgebungen nicht zuverlässig funktionieren, weil zu laute Umgebungsgeräusche, etwa durch das Brummen des Motors, vorhanden sind. Der von den Forschern entwickelte Biosensor soll jedoch auf dem gleichen Niveau und mit der gleichen Zuverlässigkeit kardiopulmonale Signale liefern wie ein direkt am Körper messender Sensor.
"Unsere künftige Forschung wird sich darauf konzentrieren, die Funkkomponenten des Sensors zu miniaturisieren und sie in kompakte Module für eine kostengünstige Massenproduktion zu integrieren", sagt Xi Tian, ein Mitautor der Studie. "Außerdem wollen wir Algorithmen entwickeln, die physiologische Daten interpretieren, um Müdigkeit, Stress und den Gesundheitszustand des Fahrers zu beurteilen. Wir planen, mit Automobilherstellern zusammenzuarbeiten, um das System in der Praxis zu verfeinern und zu validieren."
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