Die Universität Paderborn hat ein neues Forschungsprojekt ins Leben gerufen, das darauf abzielt, die Interaktion zwischen autonomen Fahrzeugen und Fußgänger*innen erheblich zu verbessern. Angeführt von Dr.-Ing. Sandra Gausemeier und Dr. rer. medic. Tim Lehmann, konzentriert sich das Projekt darauf, die Handlungsabsichten von Fußgänger*innen zu erkennen, bevor sie tatsächlich handeln. Dies soll dazu beitragen, kritische Verkehrssituationen proaktiv zu vermeiden, was ein bedeutender Fortschritt im Bereich des autonomen Fahrens darstellen könnte. Laut der Universität Paderborn wurde das Projekt mit dem Forschungspreis der Universität ausgezeichnet, der mit 150.000 Euro dotiert ist.
Das innovative Vorhaben kombiniert Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) mit Bewegungsanalysen. Dabei führen Wissenschaftler*innen experimentelle Untersuchungen zum Entscheidungsverhalten von Menschen durch, um prädiktive Algorithmen zu entwickeln. Die Herausforderung besteht dabei in der Echtzeit-Generierung, -Verarbeitung und -Reaktion auf Informationen, insbesondere in komplexen urbanen Szenarien.
Ziele und Methoden des Projekts
Eines der Hauptziele ist die Entwicklung eines KI-basierten Systems, das Risikoprofile erstellt und die künftigen Handlungsabsichten von Fußgänger*innen genau einschätzen kann. Um eine erfolgreiche Mustererkennung der menschlichen Bewegungsabläufe zu gewährleisten, ist die Qualität der Trainingsdaten von entscheidender Bedeutung. Daher kommen verschiedene Datenerhebungsmethoden, wie Eye Tracking und mobile Elektroenzephalographie, zum Einsatz.
Ein besonderer Fokus liegt auf der Realisierung von experimentellen Untersuchungen in urbanen Umfeldern. Diese Tests sollen helfen, die Interaktionen zwischen Mensch und Maschine zu verbessern und zu verstehen. Zusätzlich ist geplant, dass die autonomen Systeme nach dem Training in der Lage sind, die Absichten der Fußgänger*innen allein anhand von Onboard-Kamerabildern zu erkennen. Erste Ergebnisse des Projekts werden für Anfang 2027 erwartet.
Technologische Herausforderungen und Sicherheitsstrategien
Die Forschungsarbeiten stehen vor einer Vielzahl technologische Herausforderungen. Eine davon ist die Notwendigkeit, autonome Fahrzeuge für den normalen Straßenverkehr unter schwierigen Bedingungen zu optimieren. Das Fraunhofer-Institut für Kognitive Systeme IKS betont, dass autonome Fahrzeuge in Testsituationen gut funktionieren, jedoch in realen Umgebungen, etwa bei schlechtem Wetter oder ausgefallenen Sensoren, ausfallsicher sein müssen. Deshalb wird eine resiliente, intelligente Softwarearchitektur angestrebt, um die Verlässlichkeit der Systeme gewährleisten zu können.
Ein bedeutsamer Teil der Arbeit wird auch am Projekt KARLI durchgeführt, das von einem Konsortium aus dem Fraunhofer-Institut IOSB, IAO und mehreren Industriepartnern getragen wird. KARLI, was für Künstliche Intelligenz für Adaptive, Responsive und Levelkonforme Interaktion im Fahrzeug der Zukunft steht, fokussiert sich auf KI-Funktionen für die Automatisierungslevel 2 bis 4. Hierbei spielen individuelle Interaktionen zwischen Mensch und KI eine zentrale Rolle. Die Anpassung der Interaktionen an unterschiedliche Automatisierungslevel soll die Sicherheit und Aufmerksamkeit der Fahrer verbessern.
Datenschutz und Transparenz sind ebenfalls entscheidende Faktoren, um das Vertrauen der Nutzer in die Technik zu gewinnen. Innovative Ansätze, wie der Einsatz von KI-gestützten Sensoren, Innenraumkameras und großen Sprachmodellen, sollen sicherstellen, dass die Interaktionen im Fahrzeug optimal gestaltet werden und gleichzeitig die Anonymität der Insassen gewahrt bleibt. Erste Funktionen aus diesen Projekten könnten bereits bis 2026 in Serienfahrzeugen verfügbar sein.
Insgesamt zeigen die Forschungsergebnisse aus Paderborn und den Fraunhofer-Instituten, dass der Weg zu einem sicheren und effektiven autonomen Fahren viele komplexe Herausforderungen birgt, die durch innovative Ansätze und interdisziplinäre Zusammenarbeit bewältigt werden müssen.
