In der sich rasant entwickelnden Welt des automatisierten Fahrens stehen zwei Herausforderungen im Mittelpunkt unserer Forschung: die sichere Ausführung von Überwachungsaufgaben bei individuellem Nutzererlebnis. Der Schlüssel zu beiden Herausforderungen liegt in der präzisen Erkennung des Nutzerzustands. Im Rahmen des SALSA-Projekts (Smarte, Adaptive und Lernbare Systeme für Alle) konzentrieren wir uns auf die Entwicklung innovativer Technologien, die mittels künstlicher Intelligenz die Nutzerzustandserfassung, die Sensorfusion und die adaptive Mensch-Maschine Schnittstelle auf ein neues Niveau heben.
Unsere Vision und Ziele
Our Unser Hauptziel ist die Entwicklung eines hochentwickelten Systems zur Erkennung des momentanen Nutzerzustands. Diese Technologie soll als zentrale Entscheidungsgrundlage für das gesamte Fahrzeugsystem und die Mensch-Maschine Interaktion dienen. Wir berücksichtigen dabei verschiedene Aspekte:
- Mentaler und gesundheitlicher Zustand des Nutzers
- Wahrscheinlichkeit von Schlaf
- Physischer Zustand beim Schlafen oder Relaxen
- Erkennung von Fahrbereitschaft
Diese umfassende Zustandserkennung ermöglicht eine personalisierte Anpassung des Innenraums, einschließlich Anzeigen, Bedienelementen und Sitzpositionen.
Ansätze
Um unsere ambitionierten Ziele zu erreichen, verfolgen wir mehrere innovative Ansätze:
- Erweiterung der Fahrerzustandserkennung: Wir integrieren neue Parameter wie Aufmerksamkeit, Stress und Überforderung in die bestehende Technologie. Mithilfe fortschrittlichen maschinellen Lernens trainieren wir KI-Systeme, um die individuelle Fahrbereitschaft präzise einzuschätzen.
- Fortschrittliche Sensorfusion: Durch die Kombination von Innenraum-Radar und videobasierten Verfahren erreichen wir eine noch genauere Nutzerzustandsschätzung.
- Ganzheitliche Betrachtung des Schlafprozesses: Wir analysieren nicht nur den Schlaf selbst, sondern auch die Phasen davor und danach, um ein vollständiges Bild zu erhalten.
- Umfassende Probandenstudien: Theoretische und praktische Untersuchungen zu Relax- und Schlafhaltungen bilden die Grundlage für optimierte Übernahmeprozeduren.
- Analyse der Übernahmequalität: Wir erforschen, wie verschiedene Relax- und Schlafhaltungen den Übernahmeablauf und dessen Qualität beeinflussen.
Unser Beitrag zum SALSA-Gesamtziel
Die Erkennung des Nutzerzustands ist ein zentraler Baustein für das SALSA-Projekt und trägt auf vielfältige Weise zum Gesamtziel bei:
- Erhöhte Sicherheit: Durch die präzise Kenntnis des aktuellen Nutzerzustands kann das Fahrzeug sein Verhalten anpassen und insbesondere in Übernahmesituationen die Sicherheit deutlich erhöhen.
- Personalisierte Innenraumadaption: Basierend auf dem erkannten Zustand kann der Fahrzeuginnenraum situationsadäquat und individuell an die momentanen Nutzerbedürfnisse angepasst werden.
- Intelligente Wissensvermittlung: Neue Fahrzeugfunktionen können dem Nutzer in Abhängigkeit von seiner aktuellen Nutzung und Aufnahmefähigkeit optimal vermittelt werden.
- Automatisierte Personalisierung: Das Fahrverhalten kann automatisch an den Nutzerzustand angepasst werden, was sowohl Komfort als auch Sicherheit steigert.
- Ganzheitliches Schlafkonzept: Durch die intensive Bearbeitung der Nutzungssituation „Schlaf“ in automatisierten Fahrzeugen leiten wir wichtige Anforderungen an den Fahrzeuginnenraum und das gesamte Fahrzeugsystem ab.
SALSA: der ideale Rahmen
The SALSA project provides the perfect conteDas SALSA-Projekt bietet den perfekten Kontext für unsere Forschung zur Nutzerzustandserkennung. Es ermöglicht uns, verschiedene Aspekte des automatisierten Fahrens ganzheitlich zu betrachten und zu optimieren:
- Synergien nutzen: Durch die Berücksichtigung des Nutzerzustands können wir Synergien in verwandten Bereichen wie Schlafkonzepten, Wissensvermittlung und Automatisierungsakzeptanz schaffen.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: SALSA bringt Experten aus verschiedenen Bereichen zusammen, was zu innovativen Lösungsansätzen führt.
- Praxisnahe Forschung: Die enge Verbindung zur Automobilindustrie ermöglicht es uns, unsere Forschungsergebnisse direkt in die Entwicklung zukünftiger Fahrzeuge einfließen zu lassen.
- Zukunftsorientierung: Mit unserem Fokus auf Nutzerzustandserkennung adressieren wir zentrale Herausforderungen des automatisierten Fahrens und leisten einen wichtigen Beitrag zur Mobilität der Zukunft.
Durch unsere Arbeit im Rahmen von SALSA tragen wir dazu bei, dass automatisierte Fahrzeuge nicht nur technologisch fortschrittlich, sondern auch sicher, komfortabel und individuell anpassungsfähig sind. Wir sind überzeugt, dass die präzise Erkennung und Berücksichtigung des Nutzerzustands der Schlüssel zu einer neuen Ära des automatisierten Fahrens ist – einer Ära, in der Fahrzeuge sich perfekt an die Bedürfnisse ihrer Insassen anpassen und somit ein völlig neues Fahrerlebnis ermöglichen.
