Adaptive Cruise Control: Regulierung per Driver Model

Adaptive Cruise Control: Regulierung per Driver Model
© Fraunhofer IAO

In diesem Projekt prüfen Fraunhofer IAO und INVENSITY GmbH, ob sich mittels Adaptive Cruise Control (ACC) die Geschwindigkeit des Fahrzeugs und der Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug auch (als zusätzliche Stellgröße) an den Fahrerzustand anpassen lassen.

KI reguliert Fahrerzustand und Geschwindigkeit

In einem KI-Ansatz sollen Daten aus dem Innenraum genutzt werden, um Zustände des Fahrenden zu erkennen und in Modellen abzubilden. Dies bezieht sich beispielsweise auf Stress, Workload, Flow, Aufmerksamkeit, Intentionen, Emotionen. Die Künstliche Intelligenz (KI) erkennt Muster in den verfügbaren Innenraumdaten sowie anderen multidimensionalen Daten und klassifiziert diese zu Modellen des Fahrenden. Adaptive Cruise Control (ACC), ein Abstandsregeltempomat, passt dabei die Geschwindigkeit oder den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug in vorgegebenen Grenzen an die Zustände des Fahrenden an. Dadurch entsteht ein Regelkreis in dem eine KI lernt, welche Geschwindigkeit, welcher Abstand, ggf. auch welche Musik, Lichtszenarien und Fahrdynamiken, die Zustände des Fahrenden in den optimalen Zielgrößen einregeln. Über Reinforcement Learning regelt die KI die zustandsadaptive Geschwindigkeit.

Projektablauf

Genutzt werden folgende Verfahren:

  • Erkennungstechnologien des Affective Computing
  • Signalverarbeitung und Machine Learning (supervised und ggf. unsupervised) zur Erkennung und Monitoring von Arousal z.B. mit Support Vector Machines, Logistic Regression und Random-Forest Classification
  • Reinforcement Learning für die Kalibrierung des zustandsadaptiven KI ACC

Projektnutzen

  • Eine zustandsadaptive Geschwindigkeitsregelung erhöht den Komfort und die Sicherheit im manuellen Fahren, da sowohl Stress also auch Hypovigilanz (verminderte Aufmerksamkeit durch mangelnde Stimulation) vermindert werden.
  • Die Entwicklung ist zudem übertragbar auf das automatisierte Fahren und die Anpassung der Fahrparameter auf die Insassenmodelle.
  • Eine erfolgreiche Erkennung der Zustände des Fahrenden und deren Abbildung in Modellen ist weiterhin übertragbar auf viele weitere Anwendungsfälle z.B. Lernen, Arbeiten, Sport etc.

Beteiligte Industriepartner

  • Invensity GmbH
  • Kooperationspartner: Cyber Valley

Gefördert durch

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