Die Kommunikation zwischen Fahrzeug und Fahrer zu optimieren ist Ziel eines gemeinsamen Projekts namens KARLI des Fraunhofer-Instituts IOSB mit mehreren Partnerunternehmen.
Die Forscher verbinden dafür Sensorik zur Innenraum-Beobachtung mit Sprachmodellen zu Vision-Language-Modellen, um so Komfort und Sicherheit künftiger Autos zu erhöhen. Ein Bildverarbeitungsmodell verarbeitet visuelle Daten. Relevante Informationen werden extrahiert und künftig als Kontext für Funktionen wie KI-Assistenz und Sicherheitssysteme genutzt.
Mit steigendem Automatisierungsgrad muss die Interaktion mit dem Menschen neu gedacht werden. Dieser Aufgabe widmet sich das Konsortium im Projekt KARLI (Künstliche Intelligenz für adaptive, responsive und levelkonforme Interaktion).
Von den Automatisierungsgraden
- nicht automatisiert (0)
- assistiert (1)
- teil-automatisiert (2)
- hoch-automatisiert (3)
- voll-automatisiert (4)
- autonom (5)
werden in KARLI KI-Funktionen für die Level zwei bis vier bearbeitet. Zustände von Fahrern werden erfasst und daraus für die jeweiligen Level typische Interaktionen abgeleitet.
Komplexe Aufgabe der passenden Interaktionen
Abhängig vom aktuellen Automatisierungslevel müssen sich Fahrer auf die Straße konzentrieren oder können sich mit anderen Tätigkeiten befassen. Die Möglichkeit, situationsbezogen zwischen verschiedenen Leveln zu wechseln, macht es zur komplexen Aufgabe, jeweils passende Interaktionen zu wählen. Diese können visuell, akustisch und/oder haptisch sein. Außerdem soll das Risiko von Reiseübelkeit – ein großes Problem beim passiven Fahren – vorhergesehen und minimiert werden. Ein Abgleich von Aktivitäten der Insassen mit erwartbaren Beschleunigungen auf kurvenreichen Strecken wird eine KI befähigen, den Insassen zum richtigen Zeitpunkt Tipps zur Vermeidung der Motion-Sickness zu geben. Diese können kurz und rein sprachlich sein, wenn der Fahrende sich auf die Straße konzentriert oder ausführlich und über visuelle Kanäle, wenn das Fahrzeug gerade die Fahraufgabe ausführt. Entscheidend für die Akzeptanz solcher Systeme sind Vertrauen in den Dienstanbieter, die Datensicherheit und ein direkter Nutzen für die Fahrenden. Es muss transparent sein, welche Informationen ein Sensor erfasst und wofür sie genutzt werden.
