Künstliche Intelligenz Neuerung beim automatisierten Fahren

Redakteur: Hendrik Fuhrmann

Mit dem Occupant-Monitoring-System des Fraunhofer IOSB sollen Fahrzeuge erkennen können, was der Fahrer gerade macht und daraus ableiten, wie schnell er das Steuer des Fahrzeugs übernehmen könne.

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Das Occupant-Monitoring-System des Fraunhofer IOSB erkennt neben der Körperpose aller Insassen auch Aktivitäten und damit zusammenhängende Objekte.
Das Occupant-Monitoring-System des Fraunhofer IOSB erkennt neben der Körperpose aller Insassen auch Aktivitäten und damit zusammenhängende Objekte.
(Bild: © M. Zentsch/Fraunhofer IOSB)

Aktuell können Fahrzeuge noch nicht gänzlich ohne Fahrer auskommen. Gewisse Situationen wie das Einfahren in einen Stau erfordern menschliches Eingreifen. Dafür ist es wichtig. dass das Fahrzeuge nicht nur den Verkehr, sondern auch die Situation innerhalb des Fahrzeugs im Blick haben. Bislang waren solche Systeme nur darauf bedacht, Müdigkeit beim Fahrer zu erkennen. Einige Wissenschaftler am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) möchten dafür vermehrt Kamerabilder aus dem Innenraum des Fahrzeugs nutzen und damit nach eigenen Angaben eine Forschungslücke schließen. Deshalb haben sie das Occupant-Monitoring-System entwickelt, das mittels Künstlicher Intelligenz die Aktivitäten aller Insassen analysiert. Dadurch soll laut IOSB besser vorhergesagt werden können, wie schnell ein Eingreifen des Fahrers möglich ist.

System erstellt digitales Skelett der Insassen

Beim Occupant-Monitoring-System kommen nach Angaben des IOSB Verfahren des maschinellen Lernens zum Einsatz. Die verwendeten Algorithmen analysieren die Echtzeitbilder der Kameras und erstellen ein digitales Skelett der anwesenden Personen. Auf Grundlage des Skeletts schließt das System auf die Aktivitäten der Insassen. „Die Algorithmen wissen also, ob jemand schläft oder auf die Straße blickt, wie abgelenkt die Person ist und wie lange es dauert, bis die volle Aufmerksamkeit wieder auf den Verkehr gerichtet werden kann“, erläutert Dr. Michael Voit, Gruppenleiter am Fraunhofer IOSB. Um das System anzulernen, haben die Wissenschaftler die Bilder zunächst händisch ausgewertet. Dafür wurde notiert, wo sich die Körperteile und andere Objekte befinden. Daraufhin wurden die Algorithmen mit weiteren Bildern trainiert und die Ergebnisse durch das Team bewertet. Für die Aufzeichnungen werden nach Angaben des Instituts sowohl normale Videokameras als auch 3D- und Infrarotkameras verwendet. Wie die Wissenschaftler betonen, müsse man sich keine Sorgen um den Datenschutz machen, da die Kamerabilder nicht gespeichert und keine personalisierten Modelle erstellt werden.

Weitere Anwendungsmöglichkeiten

Darüber hinaus könne laut dem Institut auch die Spracherkennung automatisierter Fahrzeuge unterstützt werden, da das System den Befehl „Park dort ein“ um genauere Informationen zur gemeinten Parklücke erweitere. Außerdem sei das System auch für zukünftige Anwendungen in autonom fahrenden Verkehrsmitteln geeignet. Es könne zum Beispiel kontrollieren, ob sich alle anwesenden Personen angeschnallt haben. Die Forscher arbeiten aktuell in mehreren Projekten mit Autoherstellern an den Fragen rund um die Aktivitätserkennung im Innenraum. Da die Technologie bereit für eine Vorserie sei, haben sich bereits einige Unternehmen danach erkundigt, so Voit.

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