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Forschung am Zusammenspiel zwischen Mensch und Fahrzeug

Die Zukunft des Verkehrs liegt im vernetzt-kooperativen und (teil-)automatisierten Fahren. Dazu müssen Menschen, Verkehrsinfrastruktur und Fahrzeuge mehr und mehr eine kooperative Einheit bilden. Im Oktober 2018 startete das Forschungsprojekt „kooperatives automatisiertes Fahren im neurokognitiven Testfeld Saarland“ (kantSaar), in dem die Forschungsgruppe Verkehrstelematik (FGVT) der Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes (htw saar) gemeinsam mit der System Neuroscience & Neurotechnology Unit (SNNU) an der Universität des Saarlandes (UdS) und htw saar das Zusammenspiel zwischen Fahrer und automatisiertem Fahrzeug erforschen.

Die Forscher gehen der Frage nach, welche Verkehrssituationen sich für die Übergabe zwischen automatisierten und manueller Fahrfunktion eignen und umgekehrt. Erste automatisierte Fahrzeuge werden nicht jede Verkehrssituation oder jeden Streckenabschnitt meistern können, sondern nur auf Teilstrecken wie Autobahnen selbstständig fahren können. Deswegen muss die Fahraufgabe an den Fahrer übergeben werden können. Im Projekt kantSaar wollen die Forscher herausfinden, welche Verkehrssituationen oder andere Umstände bei Fahrzeuginsassen zu Stress führen und welche Verkehrssituationen als besonders komplex wahrgenommen werden.

Die Verkehrsteilnehmer werden im Projekt durch die Verkehrsinfrastruktur erfasst. Das sind Verkehrskameras und alternative Technologien zur Erkennung von Verkehrsteilnehmern wie Lidar, das ähnlich wie Radar nur auf Basis von Lasern anstatt von Radiowellen arbeitet.

Alternative Erkennungstechnologie Lidar
Entstandenes Punktwolkenbild aus Merzig, Kreuzung vor dem Rathaus. Zu erkennen sind mehrere Personen, die die Straße überqueren und ein abbiegendes Fahrzeug

Mit den Sensoren des automatisierten Fahrzeuges ermitteln die Forscher Geschwindigkeit und Beschleunigung, erfassen die Wettereinflüsse bspw. über die Lichtanlage und die Scheibenwischer, sammeln Umweltdaten von eigenen Sensoren und von Wetterdiensten und ermitteln durch auf den Fahrer gerichteten Kameras seinen neurokognitiven Zustand. In Laborumgebungen und Versuchsträger können durch den Einsatz von Kameras, die auf das Gesicht gerichtet sind, zum Beispiel der Puls einer Person und andere physiologische Eigenschaften wie etwa Müdigkeit bestimmt werden. Zur Entwicklung entsprechender Methoden und zu der Erforschung von Aufmerksamkeit und Ablenkung als Voraussetzung für einen assistierten Übergabe der Fahraufgabe wurden in einer groß angelegten Studie im Versuchsfahrzeug der SNNU, sowie in Simulatoren umfangreiche Datensätze mit verschiedenen Sensoren und Kameras aufgenommen.

Erfassen des Fahrerzustandes mit zwei verschiedenen Kameras (rot umrandet): Normale Farb-Kamera und Infrarot-Kamera zum Einschätzen des Stresslevel des Fahrers.

Diese Daten werden zu gesamtheitlichen Verkehrssituationen zusammengefasst. Eine künstliche Intelligenz (KI) wird angelernt, um den Eignungsgrad einer Übergabe einzuschätzen. Die Daten für die KI werden durch Testfahrten mit den Forschungsfahrzeugen der htw saar im Testfeld Merzig erfasst.

Testfahrten in Merzig mit dem Forschungsfahrzeug

Im Versuch wurden die Fahrzeuge von den Forschern selbst gefahren. Auf Basis der vorhandenen Fahrten wurde eine Art „Stresskarte“ erstellt, in der Gebiete markiert sind, die von den Fahrern als besonders stressig empfunden wurden und sich somit für eine Übergabe der Fahraufgabe nicht eignen.

Stresskarte von Merzig: Von grün (wenig Stress) bis rot (viel Stress) werden einzelne Straßen Abschnitte eingeteilt. Graue Kästchen enthalten keine Information.

Die Fusion von Daten aus der Verkehrsinfrastruktur und aus den (teil-)automatisierten Fahrzeugen bildet die Grundlage zur Anpassung der Mensch-Fahrzeug-Schnittstellen und zur gleichzeitigen Optimierung des Verkehrsflusses in der Stadt. Mit kantSaar wird der Fokus des Testfeldes Merzig der htw saar um den Aspekt des vernetzt-kooperativen und automatisierten Fahren erweitert.

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