Verhaltensprädiktion und Intentionserkennung (VIE)

Fahrerassistenz- und Verkehrssysteme haben ein enormes Potenzial, die Sicherheit des Straßenverkehrs durch gezielte Unterstützung des Menschen, d.h. in diesem Falle des Fahrers, in Überforderungssituationen entscheidend zu verbessern. Um dieses Potenzial tatsächlich zu erreichen und gleichzeitig auch die beim Fahrer erforderliche Akzeptanz zu erzielen, müssen die Systeme im Einklang mit den Plänen des Fahrers zum weiteren Fahrtverlauf stehen. Gerade im urbanen Verkehr mit seiner hohen Komplexität und der Vielfalt von Situationen und Handlungsoptionen für den Fahrer ist das von besonderer Bedeutung, um das im Vergleich zur Autobahn geringere Zeitbudget für Entscheidungen möglichst effizient zu nutzen. Wenn die Eingriffsstrategien von Fahrzeugsystemen mit den Absichten und Handlungen des Fahrers kollidieren und zu unklaren Situationen führen, würde wichtige Zeit zur Entschärfung von Verkehrskonflikten verloren gehen. Von großer Bedeutung für die richtige Abstimmung der Fahrerassistenzsysteme ist es daher, Absichten des Fahrers möglichst frühzeitig zu erkennen sowie sein Verhalten vorauszubestimmen. Dies erfordert eine, nach Möglichkeit fahrerindividuelle, situationsabhängige Verhaltensprädiktion und Intentionserkennung.

Die zentralen Zielsetzungen des Teilprojekts VIE sind:

  • die Systematisierung der Fahrerintentionen im urbanen Raum
  • die Demonstration von echtzeitfähigen Modulen zur Verhaltensprädiktion und Intentionserkennung in Versuchsträgern des Teilprojekts
  • die Integration der Module in entsprechende Applikationen des Projekts Kognitive Assistenz
  • das Aufzeigen des Nutzens für die übergeordnete Zielsetzung "nutzergerechtes, sicheres und vorausschauendes Fahren im urbanen Raum"

Das Teilprojekt erarbeitet auf Basis einer Anforderungsanalyse und zugehörigen Datenerhebung die detaillierten Verfahren zur Verhaltensprädiktion und Intentionserkennung im urbanen Raum. Die Qualität der Verfahren wird systematisch überprüft und in eigenen Versuchsträgern dargestellt. Diese Demonstration der Algorithmen ist zentrales Ergebnis des Teilprojekts. Die gemeinsame partnerübergreifende Erarbeitung der Verfahren im Austausch zwischen Universität und Industrie und der Quervergleich der Qualität bei verschiedenen verwendeten Eingangsgrößen können durch die Konsortialstruktur erreicht werden. Der tatsächliche Nutzen der Verfahren entfaltet sich durch ihre Integration in die Anwendungen. Die industriellen Partner planen diese direkte Integration insbesondere in die Applikationen der Kognitiven Assistenz.

Zusätzliche Anwendungen, die sich auf Information und Warnung des Fahrers beschränken, aber nicht in das Fahrverhalten eingreifen, werden im Teilprojekt "Mensch-Maschine Interaktion MMI" dargestellt. Auf diese Weise wird durch die Kooperation in UR:BAN auch die Verwertung der Verfahren ermöglicht.