Künstliche Intelligenz für Adaptive, Responsive und Levelkonforme Interaktion im Fahrzeug der Zukunft (KARLI)

Abstract

KARLIs Ziel ist die Entwicklung einer adaptiven, responsiven und levelkonformen Interaktion im Fahrzeug der Zukunft. Dafür werden in KARLI kundenrelevante KI-Funktionen entwickelt, die für unterschiedliche Automationslevel Fahrerzustände erfassen und Interaktionen gestalten. Diese KI-Funktionen werden in KARLI aus empirischen und synthetisch erzeugten Daten entwickelt. Die Daten werden in KARLI so erhoben und verwendet, dass die Projektergebnisse skalierbar auf zukünftig verfügbare Big Data aus Serienfahrzeugen sind. KARLI liefert die Spezifikationen und Anforderungen für die Fahrzeugarchitektur und Sensorik der Zukunft, so dass die kommenden Innenraumsensoren optimale Big Data für Fahrer-Fahrzeug-Modelle und KI-Interaktionen erheben. Forschungsleitende Hypothese ist, dass KI-basierte Fahrer-Fahrzeugzustandsmodelle die notwendige Güte und Robustheit erreichen, um multilevelfähige automatisierte Fahrzeuge durch situationsadaptive Mensch-Maschine-Interaktionen (MMI) zu ermöglichen.

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KARLI’s goal is to develop adaptive, responsive, and level-appropriate interactions for future vehicles. In KARLI, customer-centric AI functionalities are created to assess driver states and facilitate interactions across various levels of automation. These AI functions are developed from both empirical and synthetically generated data, ensuring scalability of project outcomes with the Big Data anticipated from future production vehicles. KARLI provides specifications and requirements for future vehicle architecture and sensor technology to ensure that next-generation in-cabin sensors can capture optimal Big Data for driver-vehicle models and AI-driven interactions. The central hypothesis guiding this research is that AI-based driver-vehicle state models can achieve the quality and robustness required to enable multi-level automated vehicles through situationally adaptive human-machine interactions (HMI).

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