Forschungsprojekt “Levelkonformes Verhalten”

Den Schwerpunkt „levelkonformes Verhalten“ erforschen wir gemeinsam mit Continental. Sicherheitskritische Situationen zu erkennen und zu überwachen birgt Herausforderungen für Fahrende, insbesondere wenn der Wechsel von Vollautomatisierung, Teilautomatisierung und manuellem Fahren häufig stattfindet.

Ziel ist es, den Fahrenden deutlich aufzuzeigen, in welcher Automatisierungsstufe sie sich befinden und wie sie sich verhalten müssen. Dabei entwickeln wir einen sprechenden Beifahrer, der das Versuchsszenario erläutert, Fragen beantwortet und während der Fahrt zur Verfügung steht. Insbesondere beim Wechsel zwischen den Autonomous Drive Leveln unterstützt unsere KI. 

Forschungsprojekt KARLI: Teilprojekt “Motion Sickness”

Mit der Ford Motor Company untersuchen wir das Thema „Motion Sickness“. Hinter diesem Begriff verbirgt sich ein Zustand, den die meisten schon leidvoll erleben mussten: Übelkeit, Schwindelgefühle oder Kopfschmerzen. Insbesondere, wenn im Auto gelesen wird und sich dadurch der Gleichgewichtssinn und die visuelle Wahrnehmung stark voneinander unterscheiden verstärkt sich der Effekt. In einem automatisierten fahrenden Fahrzeug ist verstärkt mit Motion Sickness zu rechnen. Ziel ist es daher, KI-Algorithmen und MMI-Systeme (Mensch-Maschine-Interface) zu entwickeln, die in der Lage sind, Motion Sickness situationsspezifisch zu erkennen und dessen Auftreten zu reduzieren oder gar zu vermeiden.

Zur Erforschung entwickelten wir sowohl die Sprachelemente als auch einige visuelle Komponenten. Hier werden die Testfahrenden dazu angeregt, in unterschiedlichen Fahrmanövern oder -situationen beispielsweise aus dem Fenster zu schauen, etwas zu lesen und ihren Zustand mitzuteilen. Unsere Sprachassistentin SUSI interagiert in regelmäßigen Abständen mit den Testfahrenden und ermittelt das Motion Sickness Niveau. Die Testergebnisse werden anschließend analysiert und geben beispielsweise über die Auswirkungen der Umgebung Auskunft.

Natural Language Understanding (NLU)

Mit NLU können Daten analysiert und ihre Bedeutung durch Algorithmen bestimmt werden, indem die menschliche Sprache in eine strukturierte Ontologie reduziert wird – ein Datenmodell, das aus semantischen und pragmatischen Definitionen besteht. Die beiden Grundkonzepte von NLU sind Absichts- und Entitätserkennung.

Künstliche Intelligenz (KI)

Vereinfacht ausgedrückt ist künstliche Intelligenz (KI) die Fähigkeit eines Computers oder einer Maschine, die Fähigkeiten des menschlichen Geistes zu imitieren. Dieser lernt aus früheren Erfahrungen, Sprache, Entscheidungen und Probleme zu verstehen und darauf zu reagieren.

Oft wird eine große Menge an Daten verwendet, um die KI zu trainieren und Algorithmen zu entwickeln, die diese Fähigkeiten ermöglichen. Diverse KI-Fähigkeiten wie Computervision und Benutzerschnittstellen sind in viele Standardgeschäftsprozesse in Branchen wie Einzelhandel, Finanzen, Gesundheitswesen und Hightech eingebettet.

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