Forschungspreis der Universit?t Paderborn vergeben
Ein Ball rollt auf die Stra?e, auf dem Bürgersteig steht ein Kind – bei Autofahrer*innen l?uten sofort die Alarmglocken. Die Folge: 雷速体育_中国竞彩网￥官网比分直播 bremsen, weil sie davon ausgehen, dass das Kind auf die Stra?e rennt. Auch in anderen potenziell gef?hrlichen Situationen sind Autofahrer*innen in der Lage, das Verhalten von Fu?g?nger*innen zu erahnen. Autonome Fahrzeuge, die das Stra?enbild zunehmend pr?gen werden, k?nnen das nicht. Aktuelle Technologien reagieren zwar auf kritische Situationen, aber es fehlt an der F?higkeit, Handlungen vorherzusehen. An der Universit?t Paderborn startet jetzt ein neues Forschungsprojekt, das diese Lücke schlie?en und autonome Fahrzeuge dazu bef?higen will, die Absichten von Fu?g?nger*innen zu erkennen, noch bevor sie handeln.
Experimentelle Untersuchungen zum Entscheidungsverhalten von Fu?g?nger*innen
Die Zukunft des Verkehrs steht vor einer gro?en Herausforderung: Wie kann das Zusammenspiel von autonomen Fahrzeugen und Fu?g?nger*innen gelingen – effizient und sicher? Diese Frage treibt Dr.-Ing. Sandra Gausemeier und Dr. rer. medic. Tim Lehmann um. Ihre Idee: Autonome Fahrzeuge sollen Handlungsabsichten erkennen, indem sie eine Kombination aus KI-Methoden (KI, künstliche Intelligenz) und Bewegungsanalyse verwenden. Der Ansatz ist neu und vielversprechend. Dr. Gausemeier ist Expertin für Fahrerassistenzsysteme in der Fachgruppe ?Regelungstechnik und Mechatronik“ am Heinz Nixdorf Institut. Die Forschung im Bereich der modellbasierten Entwicklung mechatronischer Systeme geh?rt also zum Alltag der Wissenschaftlerin. Dr. Lehmann ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Arbeitsbereich Trainings- und Neurowissenschaften des Departments Sport & Gesundheit. Sein Spezialgebiet: Die Erforschung menschlicher motorischer Verhaltensweisen und der zugrundeliegenden neurokognitiven Prozesse. Die beiden Wissenschaftler*innen haben sich zusammengetan und führen für ihr Vorhaben u. a. experimentelle Untersuchungen zum Entscheidungsverhalten von Menschen durch. Diese dienen sp?ter als Grundlage für pr?diktive, also voraussagende, Algorithmen in autonomen Fahrzeugen.
Kühne Ideen für die Wissenschaft
Für ihr Vorhaben sind die Wissenschaftler*innen mit dem Forschungspreis der Universit?t Paderborn ausgezeichnet worden. Die Hochschulleitung vergibt die mit 150.000 Euro dotierte Auszeichnung als Anerkennung au?ergew?hnlicher Forschungsprojekte abseits des Mainstreams und f?rdert damit kühne Ideen für die Wissenschaft. ?Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz und neurokognitiver Analyse will das Projekt einen Paradigmenwechsel in der Interaktion zwischen Menschen und autonomen Systemen herbeiführen. Das ist nicht nur von gro?er Relevanz für die Gesellschaft, sondern im besten Sinne vision?r“, sagt Prof. Dr. Thomas Tr?ster, Vizepr?sident für Forschung und akademische Karrierewege der Universit?t Paderborn.
Mehr als Kollisionsberechnungen
?Unser Ziel ist es, ein KI-basiertes System zu entwickeln, das künftige Handlungsabsichten von Fu?g?nger*innen anhand ihrer Motorik einsch?tzen, ihr Verhalten vorhersagen, Risikoprofile erstellen und somit kritische Situationen proaktiv vermeiden kann“, erkl?rt Dr. Gausemeier. Dazu sollen erstmalig experimentelle Untersuchungen zum Entscheidungsverhalten von Menschen in realen urbanen Szenarien durchgeführt werden. ?Das geht weit über simulations- oder laborbasierte Studien hinaus und adressiert die komplexen und hochdynamischen Interaktionen zwischen Mensch und Maschine. Autonome Systeme sollen dann in der Lage sein, nicht mehr nur klassische Kollisionsberechnungen, sondern auch die situative Aufmerksamkeit und Ablenkung von Fu?g?nger*innen in die Man?verplanung einzubeziehen“, erg?nzt Dr. Lehmann.
Mustererkennung zur Erfassung menschlicher Bewegungsabl?ufe
Die Verhaltensbestimmung anderer Fahrzeuge erfolgt u. a. anhand der Verkehrsregeln. Die Zahl der Handlungsm?glichkeiten ist damit auf wenige Optionen beschr?nkt. Fu?g?nger*innen haben solche starken Einschr?nkungen nicht, sowohl die Bewegungs- als auch Entscheidungsm?glichkeiten sind deutlich flexibler: ?An dieser Stelle sollen Methoden des maschinellen Lernens (KI) eingesetzt werden, um mittels Mustererkennung die Komplexit?t der menschlichen Bewegungsabl?ufe über mehrere Sekunden zu verstehen und Handlungsabsichten mit hoher Verl?sslichkeit vorherzusagen“, führt Dr. Lehmann aus.
Sicherheit aller Verkehrsteilnehmenden erh?hen
Für die Mustererkennung durch KI ist die Qualit?t der Trainingsdaten entscheidend. Dafür wollen die Wissenschaftler*innen ein mehrstufiges Verfahren mit unterschiedlichen Daten entwickeln. Dazu Dr. Gausemeier: ?Für die Datenerhebung sollen Testpersonen mit ,Eye Tracking‘, mobiler Elektroenzephalographie, also der Messung der Gehirnaktivit?ten, multisensorischen mobilen Messsystemen und ,Motion Capturing‘ ausgestattet werden. Das erlaubt es uns, die Auswirkungen situativer Parameter und des kognitiven zerebralen Entscheidungsverhaltens hinsichtlich der daraus entstehenden Bewegungsabl?ufe zu klassifizieren.“ Nach dem Training sollen die autonomen Systeme ausschlie?lich anhand der Onboard-Kamerabilder Absichten erkennen und daraus auf künftige Bewegungsabl?ufe schlie?en. ?Mit diesem L?sungsansatz kann die Sicherheit aller Verkehrsteilnehmer*innen substanziell erh?ht werden“, h?lt Prof. Tr?ster fest. Mit ersten Ergebnissen rechnet das Team Anfang 2027.
