Revolusjon i trafikken: Paderborn-forskere optimaliserer autonome kjøretøy!

Revolusjon i trafikken: Paderborn-forskere optimaliserer autonome kjøretøy!

Universitetet i Paderborn har lansert et nytt forskningsprosjekt som tar sikte på å forbedre samhandlingen mellom autonome kjøretøy og fotgjengere betydelig. Ledet av Dr.-Ing. Sandra Gausemeier og Dr. rer. medisin. Tim Lehmann, prosjektet fokuserer på å gjenkjenne fotgjengeres intensjoner om å handle før de faktisk handler. Dette er ment å bidra til proaktivt å unngå kritiske trafikksituasjoner, som kan representere et betydelig fremskritt innen autonom kjøring. Ifølge Universitetet i Paderborn ble prosjektet tildelt universitetets forskningspris, som er verdt 150.000 euro.

Det innovative prosjektet kombinerer kunstig intelligens (AI) metoder med bevegelsesanalyse. Forskere utfører eksperimentelle studier på folks beslutningsatferd for å utvikle prediktive algoritmer. Utfordringen ligger i sanntidsgenerering, prosessering og respons på informasjon, spesielt i komplekse urbane scenarier.

Mål og metoder for prosjektet

Et av hovedmålene er å utvikle et AI-basert system som skaper risikoprofiler og nøyaktig kan vurdere fotgjengeres fremtidige handlingsintensjoner. For å sikre vellykket mønstergjenkjenning av menneskelige bevegelsessekvenser, er kvaliteten på treningsdataene av avgjørende betydning. Derfor brukes ulike datainnsamlingsmetoder, som øyesporing og mobil elektroencefalografi.

Et spesielt fokus er på implementering av eksperimentelle studier i urbane miljøer. Disse testene er ment å bidra til å forbedre og forstå interaksjoner mellom mennesker og maskiner. I tillegg er det planlagt at de autonome systemene etter trening skal kunne gjenkjenne intensjonene til fotgjengere utelukkende basert på kamerabilder ombord. De første resultatene av prosjektet forventes tidlig i 2027.

Teknologiske utfordringer og sikkerhetsstrategier

Forskningsarbeidet står overfor en rekke teknologiske utfordringer. En av dem er behovet for å optimalisere autonome kjøretøy for normal veitrafikk under vanskelige forhold. Fraunhofer Institute for Cognitive Systems IKS understreker at autonome kjøretøy fungerer godt i testsituasjoner, men må være feilsikre i virkelige miljøer, for eksempel i dårlig vær eller feil på sensorer. En spenstig, intelligent programvarearkitektur etterstrebes derfor for å sikre systemenes pålitelighet.

En betydelig del av arbeidet utføres også på KARLI-prosjektet, som er støttet av et konsortium bestående av Fraunhofer Institute IOSB, IAO og flere industrielle partnere. KARLI, som står for kunstig intelligens for adaptiv, responsiv og nivåkompatibel interaksjon i fremtidens kjøretøy, fokuserer på AI-funksjoner for automatiseringsnivå 2 til 4. Individuelle interaksjoner mellom mennesker og AI spiller en sentral rolle her. Å tilpasse interaksjoner til ulike automatiseringsnivåer er ment å forbedre førersikkerheten og oppmerksomheten.

Databeskyttelse og åpenhet er også avgjørende faktorer for å få brukernes tillit til teknologien. Innovative tilnærminger, som bruk av AI-støttede sensorer, interiørkameraer og store språkmodeller, skal sikre at interaksjoner i kjøretøyet er optimalt utformet samtidig som anonymiteten til passasjerene opprettholdes. De første funksjonene fra disse prosjektene kan være tilgjengelige i seriekjøretøy innen 2026.

Samlet sett viser forskningsresultatene fra Paderborn og Fraunhofer-instituttene at veien til sikker og effektiv autonom kjøring innebærer mange komplekse utfordringer som må overvinnes gjennom innovative tilnærminger og tverrfaglig samarbeid.