Teilprojekt
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.
Problemstellung
Um eine gezielte Datenerhebung für die KI-basierte Modellbildung und Konzepte für KI-Interaktionen ermöglichen zu können, werden geeignete Theorien, repräsentative Szenarien und Use Cases benötigt.
Lösungsansatz
Um hinsichtlich der verschiedenen Projektaspekte auf dem aktuellen Stand zu bleiben, beschäftigt sich das Arbeitspaket mit der Recherche.
Für das Projekt ist es von hoher Wichtigkeit, das Konstrukt aus Theorie, Daten, etablierten sowie zu erstellenden KI-Modellen und technischen, rechtlichen und organisatorischen Enablern auf aktuellem Stand zu begegnen.
Daher soll eine weitreichende Recherche betrieben werden, um die aufbereiteten Ergebnisse dieser für die weitere Nutzung innerhalb der einzelnen Arbeitspakete zur Verfügung zu stellen und bestmöglich nutzbar zu machen.
Ziel
Ziel des Arbeitspaketes ist die Bildung geeigneter Theorien zu den Fahrer-Fahrzeug-Modellen sowie die Auswahl passender Szenarien und Use Cases für die Datenerhebung und Nutzereinbindung sowie auch die Demonstrationen.
Die Use Cases werden entsprechend dem übergeordneten Projektziel, die Grundlagen für das sichere und komfortable automatisierte Fahren auf Landstraßen zu erarbeiten, vorwiegend für den Landstraßenverkehr entwickelt.
Dabei sollen bei den Use Cases neben dem Landstraßenverkehr als Schwerpunkt vor allem auch die situationsangepasste Informationsvermittlung sowie die Berücksichtigung der Nutzerhistorie untersucht werden.
So könnten zu prüfende Use Cases zum Beispiel sein, Fahrer über die Sensorik zu informieren oder an die Nutzung eines höheren Levels zu erinnern.
