Vollständiger Vorhabentitel:
KI-basierte Fahrerzustandserkennung im Kontext von Übergabesituationen des (teil-)autonomen Fahrens: Entwicklung eines Audio-Video-basierten Fahrerassistenzsystems zur Detektion und Prognose sicherheitskritischer „Driver Readiness“.
Projektbeschreibung
Im Projekt DrAIve wird ein KI-basiertes Fahrerzustandserkennungs-System entwickelt, um Driver Readiness in Übergabesituationen des autonomen Fahrens zu gewährleisten. Zu diesem Zweck wird der Fahrerzustand (z.B. Ablenkung, Verunsicherung, Wachheit, Schmerz) sowie die Fahrzeuginnenraum-Aktivität über ein Computer Vision (CV) und Computer Audition gestütztes Fahrerassistenzsystem ermittelt. Detektiert wird der Fahrerzustand über die Teilmodule CV-basierte Mimik- und Lidbewegungserkennung, Video-PPGI Herzratenerkennung Neurophonetische Stimmanalyse und CV-basierte Postur und Sitzposition. Das Monitoring der Fahrzeuginnenraum-Aktivität soll realisiert werden über die Module CV-basierte Postur- und Blickerkennung und Audio Event Detection. Neben der Detektion von aktuellen Fahrerzuständen liefern Machine Learning Algorithmen wiederum Frühindikatoren für die Prognose von sicherheitskritischen Fahrerzuständen.
Neben der detaillierten Prüfung der Module sowie des Gesamtsystems auf
ethische, rechtliche und soziale Implikationen (ELSI) ist es die Rolle der RFH das Audio-Modul zusammen mit dem IXP zu evaluieren. Dazu werden in einer Labor- sowie einer Testtrackstudie kognitive, emotionale und physische Parameter sowie Ablenkungsreize im Fahrzeuginnenraum erhoben, die Daten anschließend vorverarbeitet und zur weiteren Auswertung an die anderen Partner übermittelt. Die RFH unterstützt außerdem bei der späteren Integration der entstandenen Prädiktionsmodelle und führt zusammen mit dem IXP die finalen Gesamtfunktionstests und Nutzerakzeptanzstudien durch.
16SV8694
Beteiligte Unternehmen
Can Controls GmbH, Institut für experimentelle Psychophysiologie GmbH
Laufzeit
01.06.21-31.05.24
Kontakt:
E-Mail: Dimana Balcheva, Julian Schanowski, Laurin Epping
