Wenn es die Situation zulässt, kann das System dem Fahrer unterschiedliche Nebenaufgaben zur Verfügung stellen. (Bild: Bosch)
Im Projekt „Technologie für automatisiertes Fahren nutzergerecht optimiert“ (Tango) lag der Fokus in den vergangenen dreieinhalb Jahren auf dem teil- und bedingt automatisierten Fahren (SAE Level-2 und SAE Level-3). Entstanden ist der Prototyp für einen „Aufmerksamkeits- und Aktivitätenassistenten“ – ein virtueller Beifahrer, um die Aufmerksamkeit des Fahrers zu erhalten, Müdigkeit entgegenzuwirken und das Fahren so angenehm wie möglich zu gestalten. Neben Bosch als Konsortialführer waren Volkswagen, MAN, die Universität Stuttgart, die Hochschule der Medien, das Spiegel Institut und CanControls an dem Projekt beteiligt.
„Manuelle und automatisierte Fahrphasen lösen sich künftig ab, Fahrzeug und Fahrer übergeben sich das Lenkrad sozusagen wie bei einem Staffellauf“, erläutert Bosch-Projektleiter Michael Schulz. „Beim teilautomatisierten Fahren nach SAE Level 2 muss der Fahrer jederzeit, beim bedingt automatisierten Fahren nach SAE Level 3 nach Aufforderung übernehmen können. Das Ziel ist, den Fahrer immer in einem Zustand der optimalen Beanspruchung zu halten, damit er dazu in der Lage ist.“
An dieser Stelle kommt der Aufmerksamkeits- und Aktivitätenassistent ins Spiel. Abhängig vom Assistenzlevel, dem Zustand des Fahrers und davon, was die aktuelle Fahrsituation zulässt, kann er dem Fahrer unterschiedliche Nebenaufgaben bieten: Unter anderem können Musik- und Hörbücher abgespielt, Mails gelesen, Nachrichten geschrieben und Filme geschaut werden. Darüber hinaus bietet das System Möglichkeiten, die Tages- und Routenplanung vorzunehmen und sogar Fitnessübungen durchzuführen.
Dazu wurden im Forschungsprojekt Sensoren zur Innenraumbeobachtung eingesetzt und mit KI-Methoden kombiniert. Kameras erkennen, ob dem Fahrer die Augen zufallen, er sehr häufig blinzelt, die Fahrbahn aus dem Blick verliert oder sein Kopf vielleicht sogar vor Müdigkeit zur Seite kippt. Intelligente Algorithmen bewerten und interpretieren die Bilder und leiten bei Bedarf Gegenmaßnahmen ein: von einer Warnung über ein Angebot zur Nebenbeschäftigung bis hin zu aktiven Eingriffen in die Steuerung des Fahrzeugs, um es abzubremsen.
Um den Ursachen für Übermüdung und Ablenkung auf den Grund zu gehen und Anforderungen an den neuen Assistenten genau zu erfassen, haben die Forscher Lkw-Fahrer bei ihren Touren begleitet, Interviews zu ihren Erfahrungen geführt, Online-Tagebücher ausgewertet und die Zwischenstufen der Entwicklung immer wieder mit Probanden abgeglichen und überarbeitet. Dabei kamen Fahrsimulatoren ebenso zum Einsatz wie Testfahrten im Versuchsfahrzeug.