Fahrerzustand und Künstliche Intelligenz

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Die Fahrerzustandserkennung umfasst die Messung der Eigenschaften des Fahrers, auf Basis subjektiver und physiologischer Parameter sowie Verhaltensdaten. Künstliche Intelligenz unterstützt hier vor allem bei der Verarbeitung und Interpretation der großen Datenmengen.
Für die Erhebung der zustandsrelevanten Daten kann auf eine Vielzahl von Sensoren und zurückgegriffen werden. Unter Einsatz der Messplattform von iMotions können auf Basis physiologischer und Verhaltensdaten Emotionen und Fahrerzustände in Echtzeit gemessen werden. Dabei greifen wir auf ein breites Spektrum an Sensoren und Messmethodiken zurück, die emotions- und zustandsbezogene Daten offenlegen und interpretierbar machen.

Leistungen und Projekte

 

KARLI: Künstliche Intelligenz für intelligente Interaktion

Im Projekt KARLI erforscht das Fraunhofer IAO wie mittels KI-basierter Assistenzfunktionen die Interaktion im Fahrzeug adaptiver und intelligenter gestaltet werden kann. Dabei werden unter anderem Datenerhebungen mit dem Versuchsfahrzeug des IAOs durchgeführt.

 

KI-gestützte Emotionserkennung im Fahrzeug

Im Projekt EMOBIO bewertete das Fraunhofer IAO physiologische und neurologische Sensoren für eine Künstliche Intelligenz (KI)-gestützte Emotionserkennung im Fahrzeug. In Probandenstudien im Fahrsimulator wurden Fahrerzustandsdaten erhoben und im Supervised Learning Ansatz die Potenziale für eine echtzeitfähige Erkennung von Emotionen und Mikroemotionen bewertet.

 

Stressadaptive KI-Funktionen

Die Erkennung von Fahrerstress wird durch Deep Learning Verfahren verbessert. Für gestresste Fahrer werden adaptive Geschwindigkeitsregler (ACC) pilotiert und die Mensch-Technik Interaktion im Innenraum angepasst.

 

RELAI: Trainingsszenarien für KI

Entwicklung unterschiedlicher Trainingsszenarien für eine lernende Fahrzeugautomation

 

Levelkonformes Fahrverhalten

Mit der Einführung verschiedener Assistenzfunktionen in Fahrzeugen sind für Nutzer deren Pflichten und Aufgaben in unterschiedlichen Automationsstufen oft nicht transparent. Mit Hilfe des Versuchsfahrzeugs des Fraunhofer IAOs werden Nebentätigkeiten und Fahrerzustände bei verschiedenen Automationsstufen untersucht.

 

Interaktion mit KI-basierten Assistenten

Aktuelle Sprachassistenten im Fahrzeug reagieren ausschließlich auf die Initiative des Nutzers und sind nur begrenzt adaptiv. Das Fraunhofer IAO forscht an Interaktionskonzepten für KI-basierte Sprachassistenten, die dem Nutzer eine möglichst intuitive und natürliche Interaktion bieten, indem sie sich an den Nutzer, den Kontext und die Situation anpassen.