KARLI: Künstliche Intelligenz für adaptive, responsive und levelkonforme Interaktion im Fahrzeug der Zukunft

Hochautomatisierte Fahrzeuge erlauben es dem Nutzer in Zukunft während der Fahrt bestimmten Nebentätigkeiten nachzugehen. Dadurch gewinnt der Nutzer in erster Linie zusätzliche Arbeits- und Freizeit, es stellt jedoch auch gewisse Herausforderungen an den Nutzer und das System. So steigt z.B. durch die Blickabwendung des Fahrers von der Straße die Anfälligkeit für Motion Sickness, es bedarf neuer Regelungen was im Fahrzeug, in Abhängigkeit des aktuellen Automationslevels, getan werden darf und die generelle Interaktion zwischen Mensch und Fahrzeug ändert sich. Diesen Punkten soll im Rahmen des Projektes KARLI nachgegangen werden. 

Das Fraunhofer IAO und das IAT der Universität Stuttgart werden hierfür Daten zum Wohlbefinden der Nutzer (Motion Sickness), einer adaptiven Interaktion mit dem Nutzer mittels Sprache (KI-Interaktion) und zur Fahrerzustandserkennung (levelkonformes Verhalten) mit dem Wizard-of Oz Fahrzeug unter Realbedingungen erheben sowie aufbereiten. Dazu wird das Fahrzeug mit einem Eye-Tracking System, sowie Innenraumkameras ausgestattet und durch physiologische Messverfahren zur Erfassung der Herzrate und Hautleitfähigkeit erweitert. Auch werden Versuchssetups zur Erhebung und Evaluation von adaptiven Sprachdialogen konzipiert und für die Datensammlung genutzt. Die hierbei erhobenen Datensätze dienen als Input für KI-Algorithmen zur Fahrerzustandserkennung.

Ziel des KARLI Projektes ist es ein levelkonformes Fahrverhalten zu gewährleisten, indem die Anforderungen der aktuellen Fahrsituation (Automationslevel) mit dem Fahrerzustand abgeglichen werden und durch adaptive Mensch-Maschine Interaktionen ein Zielzustand herbeigeführt wird, in dem sich der Nutzer levelkonform verhält. Dabei werden die Daten so erhoben und verarbeitet, dass die Projektergebnisse auf zukünftig verfügbare Big Data aus Serienfahrzeugen skalierbar sind.