{"id":17941,"date":"2021-09-09T15:13:47","date_gmt":"2021-09-09T13:13:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bustreff.de\/busmagazin\/?p=17941"},"modified":"2021-09-09T15:13:52","modified_gmt":"2021-09-09T13:13:52","slug":"automatisiertes-fahren-kameras-ueberwachen-den-fahrer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bustreff.de\/busmagazin\/automatisiertes-fahren-kameras-ueberwachen-den-fahrer\/","title":{"rendered":"Automatisiertes Fahren: Kameras \u00fcberwachen den Fahrer"},"content":{"rendered":"
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Beim vollautomatisierten Fahren entscheidet das Fahrzeug, was es tun muss \u2013 es lenkt, bremst und beschleunigt selbstt\u00e4tig. Bis es jedoch so weit ist, dass Fahrzeuge g\u00e4nzlich auf einen Fahrer verzichten k\u00f6nnen, werden teilautomatisierte Fahrzeuge den Wagenlenker unterst\u00fctzen und ihm zunehmend mehr Freiheiten verleihen. Naturgem\u00e4\u00df sind bei teilautomatisierten Fahrzeugen \u00dcbergaben zwischen Auto und Fahrer n\u00f6tig, etwa bei einer Baustelle auf der Autobahn oder beim \u00dcbergang in den Stadtverkehr nach einer Autobahnfahrt. Das Fahrzeug muss also nicht nur intelligent werden, um den Verkehr zu interpretieren, sondern auch nach innen schauen und mit dem Fahrer in den Dialog treten. Was macht der Fahrer gerade? Wie schnell k\u00f6nnte er die Steuerung des Fahrzeugs \u00fcbernehmen? Zwar gibt es bereits Fahrerbeobachtungssysteme, diese nutzen jedoch bisher kaum Kamerabilddaten und beschr\u00e4nken sich vorwiegend auf die Erkennung von M\u00fcdigkeit.<\/p>\n

Daher widmen sich die Forscher am Fraunhofer IOSB dem Dialog zwischen Fahrer und Auto \u2013 und f\u00fcllen damit diese L\u00fccke. \u201eMit unserer Technologie erkennen wir nicht nur das Gesicht, sondern vielmehr die aktuellen Posen des Fahrers und der Mitfahrer\u201c, sagt Michael Voit, Gruppenleiter am Fraunhofer IOSB. \u201eAus diesen Posen wiederum k\u00f6nnen wir zuverl\u00e4ssig bestimmen, womit sich Fahrer und Insassen gerade besch\u00e4ftigen\u201c.<\/p>\n

Der Kern der Entwicklung liegt in Algorithmen und Verfahren des maschinellen Lernens, also der K\u00fcnstlichen Intelligenz. Die Algorithmen analysieren die Kameradaten in Echtzeit und finden heraus, ob der Fahrer telefoniert, mit den Kindern spielt oder auf das Handy des Mitfahrers schaut. Die Technologie des Fraunhofer IOSB geht damit \u00fcber die reine Bilderkennung hinaus und interpretiert Aktivit\u00e4ten im Kontext.<\/p>\n

Die Forscherinnen und Forscher haben das System zun\u00e4chst angelernt, indem sie zahlreiche Kameraaufnahmen per Hand annotierten: Wo befinden sich H\u00e4nde, F\u00fc\u00dfe, Schultern der Personen, wo sind Objekte wie Smartphones, B\u00fccher und Co. zu erkennen? Anschlie\u00dfend evaluierten sie die Algorithmen mit neuen Bildern und korrigierten oder verifizierten deren Ergebnisse.<\/p>\n

Aufnahmen des Fahrers oder der Insassen abstrahiert das System zu einem digitalen Skelett \u2013 einer Art Strichm\u00e4nnchen, das die K\u00f6rperpose der Person nachbildet. Aus der Skelettbewegung und einer erg\u00e4nzenden Objekterkennung wiederum schlie\u00dft es auf die Aktivit\u00e4t. \u201eDie Algorithmen wissen also, ob jemand schl\u00e4ft oder auf die Stra\u00dfe blickt, wie abgelenkt die Person ist und wie lange es dauert, bis die volle Aufmerksamkeit wieder auf den Verkehr gerichtet werden kann\u201c, erl\u00e4utert Voit. Hierf\u00fcr werden sowohl klassische Videokameras als auch Infrarotkameras eingesetzt, die im Dunkeln sehen k\u00f6nnen, sowie 3D-Kameras, die die Entfernung der Objekte zur Kamera messen. Auch bei der Platzierung der Kameras l\u00e4sst das System den Innenraumdesignern Freiheit.<\/p>\n

Fragen rund um die Aktivit\u00e4tserkennung im Fahrzeuginnenraum bearbeiten die Forscherinnen und Forscher in zahlreichen Verbundprojekten mit namhaften Autoherstellern wie Audi und Volkswagen, aber auch Zulieferern wie Bosch und Continental.<\/p>\n

Wie wichtig Aktivit\u00e4tserkennungen sind, zeigt eine Verordnung der EU: Das \u201eDriver Monitoring\u201c soll bei der Automatisierung des Autos verpflichtend werden. Mit der Technologie aus dem Fraunhofer IOSB k\u00f6nnen Fahrzeughersteller nicht nur diese Richtlinie erf\u00fcllen, sondern zudem zahlreiche Visionen in puncto autonomes Fahren Realit\u00e4t werden lassen. Ein Beispiel: Spracherkennung st\u00f6\u00dft bei der Kommunikation von Mensch und Fahrzeug schnell an ihre Grenzen. So ist der Befehl \u201ePark dort ein\u201c f\u00fcr sich genommen nicht aussagekr\u00e4ftig. \u00dcber die K\u00f6rperposen- und Aktivit\u00e4tserkennung wei\u00df das System jedoch, auf welche Parkl\u00fccke der Nutzer in dem Moment zeigt. Auch bei Sicherheitsaspekten von fahrerlosen Fahrzeugen kann das System helfen: W\u00e4hrend derzeit die Fahrenden noch darauf achten, dass alle Mitfahrer die Sicherheitsregeln einhalten und sich beispielsweise anschnallen, wird dies k\u00fcnftig das fahrerlose Fahrzeug \u00fcbernehmen m\u00fcssen \u2013 etwa bei autonom fahrenden Taxis oder Bussen. Auch hier ist eine zuverl\u00e4ssige Innenraum\u00fcberwachung unverzichtbar.<\/p>\n

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Bild: Das Occupant-Monitoring-System des Fraunhofer IOSB erkennt neben der K\u00f6rperpose aller Insassen auch Aktivit\u00e4ten und damit zusammenh\u00e4ngende Objekte.<\/p>\n

Bildquelle: M. Zentsch\/Fraunhofer IOSB<\/p>\n<\/div>\n<\/div><\/div><\/div>

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