Downloads - KARLI Projekt

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Öffentliche Informationen

Auf dieser Seite stellen wir Ihnen im Verlauf des Projektes folgende Informationen öffentlich zur Verfügung:

Veröffentlichungen

Präsentationen

Informationsmaterial

Veröffentlichungen

KARLI Poster (pdf) und KARLI Paper (externer Link) (beides erstellt im Zuge der Human-Computer Interaction „HCI“ International Conference 2022)
Technical paper: Gaussian-based runtime detection of out-of-distribution inputs for neural networks von Vahid Hashemi et al.
Abstract: Modified Multiple Resource Model for multi-modal HMIs in automated driving (von Anne Pagenkopf, Miriam Schweiker, Marlis Fleischmann und Prof. Dr. Arnd Engeln)
Technical paper: Backdoor Mitigation in Deep Neural Networks via Strategic Retraining (von Akshay Dhonthi, Ernst Moritz Hahn und Vahid Hashemi)
Report: Darstellung von künstlicher Intelligenz im Fahrzeug MMI (von Dr.-Ing. Peter Rössger)
Report: MMI-Adaption durch künstliche Intelligenz (von Dr.-Ing. Peter Rössger)
Whitepaper: Ereignisgesteuerte Cloud-basierte Architektur für datenzentrierte KI-Entwicklung (von Dr. Marc Großerüschkamp und Mina Khosravifard)
Technical paper: AGNES: Abstraction-guided Framework for Deep Neural Networks Security (von Akshay Dhonthi, Marcello Eiermann, Ernst Moritz Hahn und Vahid Hashemi)
Fachartikel: What Will Visual Assistant of AV Look Like?, AEM Magazin, Südkorea (u.a. mit Dr.-Ing. Peter Rössger und studiokurbos)
Blog-Beitrag: Anwendungsfälle für die Fahrzeuginnenraumerfassung: Sicherheit, Komfort und gesetzliche Anforderungen im Blick, Fraunhofer IOSB Blog (Beitrag von: Dr.-Ing. Michael Voit)
Technical paper (nur in Englisch verfügbar): Development and qualitative evaluation of new concepts to promote level-compliant driver behavior in automated driving (von Nuria Brüggemann, Sebastian Preis, Anne Pagenkopf und Prof. Dr. Arnd Engeln)
Studie: Ergebnisse Nutzerstudie 02 – Iconverständlichkeit und Übergaben (von Dr.-Ing. Peter Rössger)
Technical paper (nur in Englisch verfügbar): Generating Proactive Suggestions based on the Context: User Evaluation of Large Language Model Outputs for In-Vehicle Voice Assistants (von Lesley-Ann Mathis, Can Günes, David Lerch, Kathleen Entz, Dr. Frederik Diederichs und Harald Widlroither)
Pressemitteilung: Interaktion beim automatisierten Fahren: Wie Fahrer und Auto sich besser verstehen (Fraunhofer IOSB); aufgegriffen in:
Technical Paper (nur in Englisch verfügbar): How to Support Level-Compliant Driver Behaviour in Automated Driving with Optimized User Experience? (von Nuria Brüggemann, Sebastian Preis, Anne Pagenkopf, Prof. Dr. Arnd Engeln)

Präsentationen

Offizielle KARLI Projektpräsentation
Computer Vision im Projekt KARLI (Vortrag von Dr. Frederik Diederichs auf der European Conference for Computer Vision 2022)

Informationsmaterial

Infografik: KARLI Personas (pdf)
KARLI Nutzerrollen (im Kontext des automatisierten Fahrens)

YouTube

Benutzerreise: „Lisas Weg zur Arbeit Tag 2“ (pdf)

YouTube

Benutzerreise: „Anke holt ihren Sohn vom Fußball ab“ (pdf)

YouTube

Benutzerreise: „Matthias‘ längere Fahrt zum Kundentermin nach Magdeburg“ (pdf)

Sie benötigen weitere Informationen?

Das KARLI-Projektbüro steht Ihnen gerne zur Verfügung.

karli_projekt

#Künstliche #Intelligenz für #Adaptive, #Responsive und #Leveladaptive Intelligenz im #Fahrzeug der #Zukunft

⌛ Genau zwei Wochen sind vergangen – ausreiche

⌛ Genau zwei Wochen sind vergangen – ausreichend Zeit, um all die überwältigenden Eindrücke der KARLI-Abschlusspräsentation zu verarbeiten. 💭 Wir bedanken uns bei allen, die den Weg zu uns nach Stuttgart in die @arena2036 gefunden haben. 🎊 Es war eine große Freude, die Ergebnisse von über drei Jahren Projektarbeit zu präsentieren und dazu in den Austausch zu gehen.

➡️ Auf unserer Website ist nun die Dokumentation der Veranstaltung verfügbar – für alle, die sich den Tag nochmal in Erinnerung rufen möchten und diejenigen, die es leider nicht geschafft haben, vor Ort zu sein (der Link dorthin ist in der Bio zu finden). Zusätzlich zu einer umfassenden 📷-gallerie haben wir die 📹 der Präsentationen auf der Hauptbühne zum Nachschauen verfügbar gemacht genauso wie die Plakate unseres Konsortiums, die in der Ausstellung gezeigt wurden. ⌨️ Im Newsblog findet sich zudem die Pressemeldung zum Gesamtprojekt und dem Event.

🙏 An dieser Stelle richten wir nochmals ein großes Dankeschön an alle Beteiligten: unseren Förderer, das @bmwk_bund (ein besonderer Dank an Nina Stock, Referentin im Referat IV A 3 Digitalisierung, Industrie 4.0, für die Teilnahme und die Begrüßungsrede vor Ort), unseren Projektträger, die @tuv.rheinland Consulting (vielen Dank an Philipp Wolf für die intensive Begleitung über die gesamten drei Jahre hinweg), die wunderbare Location @arena2036 und ihr Eventmanagement-Team um Elisa Santagati und Michael Dick und unsere 12 Partnerfirmen, die sich im Konsortium zusammengefunden und gemeinsam Großartiges erreicht haben.

@hdm.stuttgart Fraunhofer IOSB @semvox_gmbh @studiokurbos @twt_gmbh @allroundteamgmbh @unistuttgart IAT @fraunhofer.iao @invensity Continental Automotive Technologies @audi_de @forddeutschland

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🤩 Weitere KARLI-Nutzungsstudie ausgewertet! Di

🤩 Weitere KARLI-Nutzungsstudie ausgewertet!

Die beiden KARLI-Konsortialpartner Continental Automotive Technologies und die @hdm.stuttgart hatten im Mai 2024 eine großangelegte Abschlussevaluation im Versuchsträger von Continental durchgeführt. Jetzt, rechtzeitig vor dem KARLI-Abschlussevent, sind die Daten ausgewertet. Mit 60 externen Versuchspersonen, mehr als 32 Stunden Fahrtdauer und mehr als 1850 gefahrenen Kilometern auf öffentlichen Straßen, handelt es sich um eine der größeren Nutzungsstudien im Projekt. Ziel war es, die Wirksamkeit des multimodalen KARLI-HMI (Human Machine Interface) in Bezug auf die Förderung levelkonformen Verhaltens im Fahrzeug zu erheben.

🔎 Ein besonderes Augenmerk wurde dabei auf die Akzeptanz des eigens für KARLI entwickelten Mode Match Creators gelegt: Sobald das Fahrzeug ein Verhalten detektiert, das auf dem entsprechenden Automatisierungs-Level nicht erlaubt ist, interagiert das multimodale HMI im Fahrzeug mit den Nutzenden – über visuelle, haptische oder akustische Signale. Der Mode Match Creator wählt das Signal passend zum Fahrendenzustand aus, um eine bestmögliche Interaktion zu gewährleisten.

Wichtige Ergebnisse und Erkenntnisse der Studie:

💡 Der Einbezug von Fahrkontext, Nutzerzustand und -Aktivität in den Mode Match Creator ist Grundlage für eine gelungene Interaktion zur Förderung levelkonformen Verhaltens.
💡Die multimodale Interaktionsmöglichkeiten des HMIs sind wiederum Basis einer adaptiven Gestaltung dieser Förderung – auch in Hinblick auf Inklusivität des Designs.
💡Trotz unterschiedlicher Modalitäten für ein- und denselben Hinweis, wird ein solch adaptives HMI als sehr verständlich und äußerst benutzerfreundlich bewertet.
💡Die in KARLI verwendete nutzerzentrierte Formulierung der Rollen, die ein Insasse während der automatisierten Fahrt einnehmen kann, wird sehr gut verstanden und aufgenommen.

📅 In KARLI arbeiten 12 Konsortialpartner aus Forschung und Industrie an der Entwicklung kundenrelevanter KI-Applikationen für das automatisierte Fahren. Die Gesamtergebnisse werden am 18. September 2024 im Rahmen des KARLI-Abschlussevents in der @arena2036 in Stuttgart-Vaihingen vorgestellt.

☀️ Arbeiten, wo andere Urlaub machen – KARLI

☀️ Arbeiten, wo andere Urlaub machen – KARLI macht diesmal in Nizza auf sich aufmerksam!

🤩 Die AHFE 2024, the 15th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics, öffnete vom 24.-27. Juli 2024 ihre Pforten im französischen Nizza an der @univ_cotedazur . Mitten unter den zahlreichen UX-Expertinnen und Experten fand sich auch eine Vertreterin des KARLI-Konsortiums: Nuria Brüggemann von Konsortialpartner @hdm.stuttgart war geladen, sowohl ein Paper einzureichen als auch einen Vortrag zu halten.

👩‍🏫 Im Zentrum ihrer Ausführungen standen die Erkenntnisse einer qualitativen Studie zur Nutzerakzeptanz von Interaktionskonzepten für das levelkonforme Verhalten beim (teil-)automatisierten Fahren. Insgesamt 40 innovative Ideen wurden im Hinblick auf die jeweilige Nutzererfahrung untersucht. Ziel war es, herauszufinden, wie eine User Experience gestaltet sein muss, um eine effektive Interaktion zwischen dem Fahrzeug und dem Fahrenden zu ermöglichen.

🚗 Im vom @bmwk_bund geförderten und in Trägerschaft der @tuv.rheinland befindlichen KARLI-Projekt arbeiten 12 Konsortialpartner aus Wissenschaft und Industrie an der Entwicklung kundenrelvanter KI-Applikationen für das automatisierte Fahren. Dabei lautet eine der zentralen Forschungsfragen: Wie gestaltet sich, in Abhängigkeit zum jeweiligen Automatisierungslevel, eine effektive, sicherheits- und komfortsteigernde Interaktion zwischen Fahrzeug und Fahrenden?

➡️ Wenn Sie das in Nizza vorgestellte Paper lesen oder generell mehr über KARLI, die Projektpartner sowie Ergebnisse und Veröffentlichungen erfahren möchten, schauen Sie doch mal auf unserer Website vorbei (Link in der Bio).

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🔎 In Forschungsprojekten wie KARLI wird an wegw

🔎 In Forschungsprojekten wie KARLI wird an wegweisenden Innovationen gearbeitet. Gerade bei einer längeren Projektlaufzeit, in diesem Fall von drei Jahren, können sich äußere Rahmenbedingungen ungeplant verändern. Diesen möchte das Konsortium zu Gunsten einer größtmöglichen Relevanz der eigenen Arbeitsergebnisse selbstverständlich Rechnung tragen. Dies betrifft zum Beispiel die Inkraftsetzung neuer Regularien und Normen, in diesem Fall der Ende 2023 verabschiedete EU Data Act sowie der im Mai 2024 verabschiedete EU AI Act.

⚖️ Im Rahmen des dritten ELSI-Workshops (Ethical Legal and Social Implications), der im Juli bei Konsortialpartner @hdm.stuttgart durchgeführt wurde, beleuchtete Felix Flick, der in KARLI die Rechtsgrundlage für das Projekt im Auge behält, mit der fachkundingen Unterstützung der IT- und Datenschutzexpertin Prof. Dr. Judith Klink-Straub von der Hochschule für öffentliche Verwaltung und Finanzen Ludwigsburg die beiden neuen Gesetze und deren Bedeutung für das Projekt.

📹 So ist beispielsweise für die Entwicklung relevanter KI-Anwendungen für das automatisierte Fahren gerade der Umgang mit personenbezogenen Daten kritisch. Durch im Fahrzeug installierte Sensoren und Kameras werden notwendigerweise laufend Informationen über die Fahrenden abgerufen und durch KI weiterverarbeitet.

👓 Und auch der Frage, wie die in KARLI entwickelten KI-Anwendungen den Anforderungen des EU AI Acts gerecht werden können, stellt sich das Konsortium.

💬 Wenn Sie mehr über die Ergebnisse des Workshops erfahren möchten, treten Sie direkt in Kontakt mit Firmenprojektleiter Prof. Dr. Arnd Engeln oder besuchen Sie den ELSI-Ausstellungsstand auf der KARLI-Abschlusspräsentation am 18. September in der @arena2036 in Stuttgart-Vaihingen.

➡️ Mehr zum KARLI-Projekt finden Sie auf unserer Website (Link in der Bio).

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🗣️ Wie muss ein HMI (Human Machine Interface)

🗣️ Wie muss ein HMI (Human Machine Interface) ausgestaltet sein, das levekonformes Verhalten bei Nutzenden (teil-)automatisiert fahrender Fahrzeuge fördert?

💡 Unter anderem dieser Fragestellung widmet sich das vom @bmwk_bund geförderte und in Trägerschaft der @tuv.rheinland Consulting befindliche KARLI-Projekt. Eine Antwort darauf liefern die Arbeitsergebnisse aus der KARLI-KI-Applikation „Levelkonformes Verhalten“.

🏢 Markus B., Rudra Narayan Hota und Sebastian Weiß um Applikationsleiter Fabian Faller und Konsortialleiter Heiko Schnieders vom Konsortialführer Continental nutzten den hausinternen Innovation Day am 4. Juli 2024 in Frankfurt, um die Ergebnisse aus drei Jahren Projektlaufzeit der Continental-Belegschaft zu präsentieren. Dabei konnte das Publikum das KARLI-Fahrzeug bestaunen, das den Mode Match Creator für levelkonformes Verhalten demonstrierte.

🚗 Driver Monitoring und Activation für levelkonformes Verhalten sind entscheidende Bausteine für das zukünftige automatisierte Fahren auf SAE Level 2 und 3. Im Fahrzeug in Frankfurt nun konnten die Besucherinnen und Besucher unterschiedliche Szenarien ausprobieren, z.B. die Augen zu schließen, auf das Smartphone zu schauen, zu essen und zu trinken. Sobald das Fahrzeug ein Verhalten detektiert, das auf dem entsprechenden Automatisierungs-Level nicht erlaubt ist, interagiert das multimodale HMI im Fahrzeug mit den Nutzenden – über visuelle, haptische oder akustische Signale. Der Mode Match Creator wählt dieses Signal passend zum Fahrendenzustand aus, um eine bestmögliche Interaktion zu gewährleisten. Passt der Fahrende sein Verhalten jedoch nicht an, werden weitere Eskalationsstufen der Signale und beispielsweise eine stärkere Vibration oder ein lauteres auditives Signal ausgelöst. Durch diese Funktionen schließt der Mode Match Creator eine entscheidende Lücke im Driver Monitoring und Activation auf SAE Level 2 und 3.

In KARLI arbeiten 12 Konsortialpartner aus Forschung und Industrie an der Entwicklung kundenrelevanter KI-Applikationen für das automatisierte Fahren. Die Gesamtergebnisse werden am 18. September 2024 im Rahmen des KARLI-Abschlussevents in der @arena2036 in Stuttgart präsentiert (➡️ Bio).

📌 Das KARLI-Projekt macht Halt in Luxemburg. 🇪🇺

💯 Auf der Conversational User Interfaces (CUI2024) der Association for Computing Machinery präsentierte Lesley-Ann Mathis vom Konsortialpartner @fraunhofer.iao im European Convention Center einer interessierten Öffentlichkeit die Inhalte des wissenschaftlichen KARLI-Papers “Generating Proactive Suggestions based on the Context: User Evaluation of Large Language Model Outputs for In-Vehicle Voice Assistants".

🔍 In KARLI forscht ein Team bestehend aus Mitarbeitenden der Konsortialpartner @unistuttgart IAT und Fraunhofer IAO an proaktiven Sprachassistenten für ein optimales Nutzungserlebnis während der Fahrt im automatisiert fahrenden Fahrzeug der Zukunft. Auch Large Language Models (LLM) bieten hier neue Potenziale.

🗣️ Gemeinsam mit den Kolleginnen und Kollegen von Konsortialpartner Fraunhofer IOSB untersuchten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler die Nutzung von vier verschiedenen LLMs, um proaktive Vorschläge für einen Sprachassistenten im Fahrzeug basierend auf dem aktuell erkannten Kontext zu generieren. Die generierten Vorschläge wurden anschließend im Rahmen einer Online-Studie von Nutzerinnen und Nutzern bewertet.

💡 Die Ergebnisse dienen nun als Grundlage für die Entwicklung eines Prototypen, der proaktive Vorschläge mittels LLMs generiert. Dieser soll auf der Abschlusspräsentation von KARLI am 18. September 2024 in der @arena2036 in Stuttgart-Vaihingen präsentiert werden.

➡️ Das Paper sowie weitere Informationen rund um das Projekt und das Konsortium finden Sie auf der KARLI-Website (Link in der Bio).

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Neuigkeiten & Veröffentlichungen der Konsortialpartner

Abschlusspräsentation des Förderprojekts KARLI: KI verbessert Sicherheit und Interaktion beim automatisierten Fahren

Abschlusspräsentation des Förderprojekts KARLI: KI verbessert Sicherheit und Interaktion beim automatisierten Fahren

Nach rund drei Jahren Laufzeit hat das Förderprojekt KARLI mit der Ergebnispräsentation in der Arena2036 seinen Abschluss gefunden. Die zwölf im Projekt involvierten Konsortialpartner demonstrierten ihre Forschungsergebnisse zu Anwendungen im PKW, die ganz besonders durch einen neuen KI-Ansatz profitieren.

Report Abstract: Darstellung von Künstlicher Intelligenz im Fahrzeug-MMI

Report Abstract: Darstellung von Künstlicher Intelligenz im Fahrzeug-MMI

Im KARLI-Arbeitspaket KI-MMI (Künstliche Intelligenz der Mensch-Maschine-Interaktion) geht es um die Fragestellung, wie sich der Einsatz von KI auf das Erscheinungsbild einer MMI auswirken wird. Damit beschäftigt sich auch der Report „Darstellung von Künstlicher Intelligenz im Fahrzeug-MMI“ von Dr.-Ing Peter Rössger. Lesen Sie hier die Zusammenfassung.

Personelle Veränderung im KARLI Konsortialleitungsteam

Personelle Veränderung im KARLI Konsortialleitungsteam

Christoph Wannemacher wird seine Rolle als Mitglied der Konsortialleitung zum 01.09.2022 innerhalb der Continental Automotive Technologies GmbH an Heiko Schnieders übergeben. Komplettiert wird das Projektleitungsteam auch weiterhin durch Frederik Diederichs, Fraunhofer IOSB.

Teilprojekte

Datenbasis KI-Algorithmen

Levelkonformes Verhalten

Motion Sickness

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