text: This work provides a comprehensive analysis on naturalistic driving behavior for highways based on the highD data set. Two thematic fields are considered. First, some macroscopic and microscopic traffic statistics are provided. These include the traffic flow rate and the traffic density, as well as velocity, acceleration and distance distributions. Additionally, the dependencies to each other are examined and compared to related work. The second part investigates the distributions of criticality measures. The Time-To-Collision, Time-Headway and a third measure, which couples both, are analyzed. These measures are also combined with other indicators. Scenarios, in which these measures reach a critical level, are separately discussed. The results are compared to related work as well. The two main contributions of this work can be stated as follows. First, the analysis on the criticality measures can be used to find suitable thresholds for rare traffic scenarios. Second, the statistics provided in this work can also be utilized for traffic modeling, for example in simulation environments.
  @cite_7: Fahrzeugdaten aus Feldversuchen werden vorrangig dazu verwendet, die Wirkung von Fahrerassistenzsystemen und den Sicherheitsgewinn durch ihren Einsatz zu bewerten. Die Auswertung ist aufgrund der grossen Datenmenge mit einem hohen Zeitaufwand verbunden. Im Rahmen des euroFOT-Projekts wurde am Institut fuer Kraftfahrzeuge (ika) der RWTH Aachen University ein automatisierter Prozess zur Erkennung von systemrelevanten Fahrsituationen auf Basis von Fahrzeugdaten entwickelt. Dadurch kann dieser fuer die Auswertung essenzielle Schritt mit geringerem Zeitaufwand durchgefuehrt werden. Fuer die automatisierte Situationserkennung wurde ein Algorithmus fuer die systemrelevanten Fahrsituationen definiert. Grundsaetzlich wird bei diesem Ansatz zwischen zwei Arten von kritischen Ergebnissen unterschieden (Fahrdynamik und Abstandsverhalten). Fuer kritische Ereignisse aufgrund des Abstandsverhaltens wird zusaetzlich die Fahrerreaktion bei der Bewertung der Kritikalitaet beruecksichtigt. Basierend auf Videodaten aus der Pilotphase wurde durch die Anpassung der Parameter eine signifikante Reduktion der Fehldetektionen erreicht. Die aktuelle Version des Algorithmus zur Erkennung von kritischen Ereignissen hat ihre Zuverlaessigkeit in der Pilotphase unter verschiedenen Bedingungen sowie fuer unterschiedliche Fahrzeugtypen und Fahrer unter Beweis gestellt. Diese Version wird aktuell in mehreren Fahrzeugmanagementzentren im euroFOT-Projekt zur Auswertung verwendet.
summary: The publication @cite_7 proposes three risk level thresholds for THW and TTC. Level 1 describes scenarios, which exceed normal'' driving. Level 2 scenarios show a higher collision risk and level 3 scenarios indicate an imminent collision risk. The THW is combined with a relative velocity threshold. The TTC threshold is combined with a brakelight indication, see Table in Section . Longitudinal and lateral accelerations can increase or decrease the level according to their defined tresholds, see Section . This paper provides occurrences of scenarios in the highD data set according to that risk definition. The authors in @cite_7 state, that the false positive rate for detecting critical scenarios was reduced considering the driver intention, which can be achieved for example by considering the yaw-rate, turn or brake signals, accessible from the bus system. Another aspect stated in @cite_7 is, that drivers usually see the presence or absence of a vehicle in front of their leader vehicle and adjust their driving strategy to that.