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Bisher war die Situation vergleichsweise einfach: Der Fahrer oder die Fahrerin eines Autos musste vor allem mit anderen Verkehrsteilnehmern interagieren. Kommen zunehmend autonome Fahrzeuge zum Einsatz, wird die Sache komplizierter. Der Nutzer interagiert mit den Verkehrsteilnehmern und dem Fahrzeug, das seinerseits mit dem Nutzer, der Infrastruktur und anderen Verkehrsteilnehmern interagiert. Zusätzlich erschwert wird das Ganze durch kulturelle Unterschiede. Damit autonome Fahrzeuge (AVs) sicher und effizient mit anderen Verkehrsteilnehmern kommunizieren und interagieren lernen, arbeitet das interACT-Projekt auf die Integration von AVs in gemischte Verkehrsumgebungen hin. Um Lösungen für sichere, kooperative und intuitive Interaktionen zwischen AVs und ihrem Bordfahrer sowie anderen Verkehrsteilnehmern entwickeln zu können, werden Mensch-Mensch-Interaktionsstrategien analysiert. In drei europäischen Ländern (Deutschland, Griechenland und Großbritannien) werden Daten darüber gesammelt, wie menschliche Verkehrsteilnehmer unter realen Verkehrsbedingungen interagieren und spezifische Situationen mit Blick auf zukünftige Verkehrsszenarien mit AVs identifiziert. Solche Interaktionsmodelle werden dann verwendet, um Softwarealgorithmen und Sensorfunktionen dahingehend zu verbessern, die Absichten der umgebenden Verkehrsteilnehmer zu erkennen und deren Verhalten vorherzusagen. Nach mehr als dreijähriger Arbeit eines Konsortiums, an dem das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), BMW, Bosch, Hella, die TU München sowie Institute in Griechenland, Großbritannien und Spanien beteiligt waren, wurden nun die Ergebnisse der bisherigen Forschungenvorgestellt.