PADERBORN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Fähigkeit, menschliches Verhalten vorherzusehen, ist für autonome Fahrzeuge von entscheidender Bedeutung, um die Sicherheit im Straßenverkehr zu erhöhen. Wissenschaftler der Universität Paderborn arbeiten an einer innovativen Lösung, die Künstliche Intelligenz (KI) mit Bewegungsanalyse kombiniert, um das Verhalten von Fußgängern präzise vorherzusagen.

KI-gestützte Vorhersage des Fußgängerverhaltens für autonome Fahrzeuge
KI-gestützte Vorhersage des Fußgängerverhaltens für autonome Fahrzeuge (Foto: IT BOLTWISE)
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Die Entwicklung autonomer Fahrzeuge hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht, doch die Fähigkeit, menschliches Verhalten vorherzusehen, bleibt eine Herausforderung. Wissenschaftler der Universität Paderborn haben ein Forschungsprojekt gestartet, das diese Lücke schließen soll. Durch die Kombination von KI-Methoden und Bewegungsanalyse wollen sie autonome Fahrzeuge in die Lage versetzen, die Absichten von Fußgängern zu erkennen, bevor diese handeln.

Dr.-Ing. Sandra Gausemeier und Dr. rer. medic. Tim Lehmann leiten das Projekt, das darauf abzielt, die Interaktion zwischen autonomen Fahrzeugen und Fußgängern sicherer und effizienter zu gestalten. Ihre Methode basiert auf der Analyse menschlicher Motorik und der zugrunde liegenden neurokognitiven Prozesse. Diese Erkenntnisse sollen in prädiktive Algorithmen für autonome Fahrzeuge einfließen.

Ein zentraler Aspekt des Projekts ist die experimentelle Untersuchung des Entscheidungsverhaltens von Menschen in realen urbanen Szenarien. Diese Studien gehen über simulations- oder laborbasierte Ansätze hinaus und adressieren die komplexen Interaktionen zwischen Mensch und Maschine. Ziel ist es, autonome Systeme zu entwickeln, die nicht nur auf klassische Kollisionsberechnungen zurückgreifen, sondern auch die situative Aufmerksamkeit und Ablenkung von Fußgängern in die Manöverplanung einbeziehen.

Für die Datenerhebung setzen die Forscher auf ein mehrstufiges Messverfahren, das Eye Tracking, mobile Elektroenzephalographie und Motion Capturing umfasst. Diese Technologien ermöglichen es, die Auswirkungen situativer Parameter und kognitiver Entscheidungsprozesse auf die Bewegungsabläufe von Fußgängern zu klassifizieren. Nach dem Training sollen die autonomen Systeme in der Lage sein, Absichten allein anhand von Onboard-Kamerabildern zu erkennen.

Das Projekt hat bereits Anerkennung gefunden: Die Wissenschaftler wurden mit dem Forschungspreis der Universität Paderborn ausgezeichnet, der mit 150.000 Euro dotiert ist. Diese Auszeichnung fördert außergewöhnliche Forschungsprojekte abseits des Mainstreams und unterstützt kühne Ideen in der Wissenschaft. Mit ersten Ergebnissen rechnet das Team Anfang 2027, was einen bedeutenden Schritt in Richtung sicherer und effizienter autonomer Mobilität darstellt.


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