交通革命：帕德博恩研究人员优化自动驾驶汽车！

交通革命：帕德博恩研究人员优化自动驾驶汽车！

帕德博恩大学启动了一个新的研究项目，旨在显着改善自动驾驶车辆与行人之间的互动。由工程博士领导。桑德拉·高斯迈尔 (Sandra Gausemeier) 和博士。军医。 Tim Lehmann，该项目的重点是在行人实际行动之前识别他们的行动意图。此举旨在帮助主动避免紧急交通状况，这可能代表自动驾驶领域的重大进步。据帕德博恩大学介绍，该项目获得了该校的研究奖，奖金为15万欧元。

该创新项目将人工智能（AI）方法与运动分析相结合。科学家对人们的决策行为进行实验研究，以开发预测算法。挑战在于信息的实时生成、处理和响应，尤其是在复杂的城市场景中。

项目的目标和方法

主要目标之一是开发一种基于人工智能的系统，该系统可以创建风险状况并准确评估行人未来的行动意图。为了确保成功地识别人体运动序列，训练数据的质量至关重要。因此，使用了各种数据收集方法，例如眼动追踪和移动脑电图。

特别关注在城市环境中实施实验研究。这些测试旨在帮助改进和理解人机交互。此外，计划在训练后，自主系统将能够仅根据车载摄像头图像识别行人的意图。该项目的首批结果预计将于 2027 年初得出。

技术挑战和安全策略

研究工作面临着多种技术挑战。其中之一是需要优化自动驾驶汽车以适应困难条件下的正常道路交通。弗劳恩霍夫认知系统研究所 IKS 强调，自动驾驶汽车在测试情况下运行良好，但在真实环境中必须具有故障保护功能，例如在恶劣天气或传感器故障的情况下。因此，需要寻求一种有弹性的智能软件架构来确保系统的可靠性。

其中很大一部分工作也是在 KARLI 项目上进行的，该项目得到了弗劳恩霍夫研究所 IOSB、IAO 和几个工业合作伙伴组成的联盟的支持。 KARLI 代表未来车辆中自适应、响应式和级别兼容交互的人工智能，专注于 2 至 4 级自动化的 AI 功能。人类和 AI 之间的个体交互在这里发挥着核心作用。使交互适应不同程度的自动化旨在提高驾驶员的安全性和注意力。

数据保护和透明度也是获得用户对该技术信任的关键因素。创新方法，例如使用人工智能支持的传感器、车内摄像头和大型语言模型，旨在确保车辆中的交互得到优化设计，同时保持乘员的匿名性。这些项目的首批功能将于 2026 年在系列车辆中提供。

总体而言，帕德博恩和弗劳恩霍夫研究所的研究结果表明，安全有效的自动驾驶之路涉及许多复杂的挑战，必须通过创新方法和跨学科合作来克服。