DIE KARLI-tEILPROJEKTE
Das KARLI-Projekt besteht aus 8 Teilprojekten
Eine weitreichende Vernetzung innerhalb der Teilprojekte sorgt für die enge Verzahnung der Aktivitäten, eine iterative Entwicklung sowie für den Austausch von Informationen zwischen den Teilprojekten.
Teilprojekte
Aufteilung des Forschungsvorhabens
Die Arbeitsinhalte sind wie folgt in den Arbeitspaketen und Unterarbeitspaketen beschrieben.
100: Theoriebildung
Im Rahmen der Theoriebildung sollen die grundlegenden Aspekte der geeigneten Theorien zu Fahrer-Fahrzeug-Modellen sowie die Auswahl passender Szenarien und Use Cases für die Datenerhebung erarbeitet werden.
200: Datenbasis KI-Algorithmen
Mithilfe der Erstellung eines KI-Datenerhebungskonzepts und Versuchsdesigns, Erhebungen in Realfahrzeugen sowie der kontinuierlichen Datenqualitätssicherung und -aufbereitung, sollen KI-Funktionen für zukünftig verbaute Sensoren entwickelt werden.
300: Levelkonformes Verhalten
Sicherheitskritische Situationen zu erkennen und zu überwachen bergen Herausforderungen. Durch die Entwicklung eines levelkonformen Verhaltens sollen Fahrerinnen und Fahrer in monotonen Fahr-Phasen unterstützt werden.
400: KI-Interaktion
Das intelligente Fahren der Zukunft erfordert die Entwicklung von KI-Systemen, die in der Lage sind, Interaktionen im Fahrzeug personen- und kontextsensitiv auszulösen. Diese KI-gesteuerte Interaktion trägt einen hohen Teil zur Verkehrssicherheit, Übernahmequalität und User Experience im Fahrzeug bei.
500: Motion Sickness
Motion Sickness ist ein Problem, das vorwiegend bei Mitfahrerinnen und Mitfahrern entsteht. Eine große Menge Einflussfaktoren können Fahrerinnen und Fahrer auch in Phasen der Mitfahrt in einem automatisierten Fahrzeug individuell betreffen. Ziel ist es daher, KI (künstliche Intelligenz)-Algorithmen und MMI (Mensch-Maschine-Interface) zu entwickeln, die in der Lage sind, Motion Sickness situationsspezifisch zu erkennen und dessen Auftreten zu reduzieren.
600: KI-Gesamtsystem
Um eine agile Entwicklung zu ermöglichen, werden System- und Software-Architerkturen für vier Versuchsfahrzeuge entwickelt und eine zentrale Datenverarbeitungsarchitektur auf Cloudbasis erstellt.
700: Evaluation & Demonstration
Innerhalb des Projektes spielen sowohl die Leistungsfähigkeit der KI-Algorithmen als auch der Effekt auf die die User Experience eine Rolle. Die abschließende Evaluation und Demonstration ermittelt, inwiefern die festgelegten Ziele der entwickelten Applikationen erreicht wurden.
800: Projektmanagement
Die Ergebnisverbreitung dient dazu, das Projekt sichtbar zu machen und zu einem Austausch sowohl mit der Fachcommunity als auch der Gesellschaft zu führen. Hierfür werden die Ergebnisse wissenschaftlich aufbereitet veröffentlicht und medial verbreitet.
