15. August 2018 
 
11. Juni 2018

CEBIT: Noch komfortabler und sicherer fahren

Gestresst, müde oder gar bewusstlos? Eine neuer Prototyp kann während der Autofahrt fortlaufend erkennen, wie es um das Wohlbefinden des Fahrers steht. Welche Faktoren das innovative System mittels intelligenter Bild- und Signalverarbeitung erfasst, erläutert FZI-Wissenschaftler Timon Marius Blöcher im Gespräch mit DIE MESSE.

Foto: FZI Forschungszentrum InformatikFoto: FZI Forschungszentrum Informatik
Fahrer eingeschlafen? Das kamera-basierte System erkennt dies und setzt eine Warnung ab.
Herr Blöcher, das FZI stellt auf der CEBIT einen Prototypen zur kamera-basierten Messung von Vitalparametern während der Autofahrt vor. Woraus besteht das System?
Der aktuelle Prototyp besteht hardwaretechnisch lediglich aus einer handelsüblichen Webcam und einem Prozessor zur Verarbeitung und Analyse der erfassten Videodaten.

Welche Daten werden damit erfasst?
Ziel ist es, das Zusammenspiel von Fahrer und Fahrzeug zu verbessern.

Wie könnte ein konkretes Szenario aussehen? Welche Vorteile kann das Projekt „Camera-based Driver State Monitoring“ in Kombination mit modernen Fahrerassistenzsystemen bringen?
Neben gängigen Parametern wie der Kopfpose oder dem Lidschlag erlaubt das System darüber hinaus die Erfassung von Mimik oder Vitalparametern, wie zum Beispiel der Herzfrequenz des Fahrers, allein über eine Kamera. Dieses umfassende Parameterset soll deutlich präzisere Aussagen über die Leistungsfähigkeit oder das Müdigkeitslevel ermöglichen als bisherige Systeme und zusätzlich Informationen über die Emotion oder das Stress- und Fitnesslevel des Fahrers liefern. Im Bedarfsfall soll die Herzfrequenzerfassung auch die Erkennung medizinischer Notfallsituationen ermöglichen, beispielsweise den Bewusstseinsverlust bei Berufskraftfahrern oder Busfahrern, welche ein hohes Gefahrenpotential darstellen. Auf Basis dieser neuen Informationen könnte das Fahrzeug deutlich gezielter warnen und eine genauere Anpassung adaptiver Fahrerassistenzsysteme ermöglichen. Auf diese Weise könnte solch ein System das Fahren komfortabler und sicherer gestalten. Besonders interessant wird das System für das hochautomatisierte Fahren (SAE Level 3 und 4), bei welchem der Fahrer als Rückfallebene für das autonome Fahrzeug dient. Dabei kann der Fahrer im Bedarfsfall vom System aufgefordert werden, die Fahrzeugführung innerhalb einer Vorwarnzeit zu übernehmen. Die kamerabasierte Fahrerzustandserkennung ist Voraussetzung, die Fahrbereitschaft des Fahrers festzustellen und den Übergabeprozess sicherer zu gestalten.

Interessant ist das System auch für das vollautonome Fahren (SAE Level 5), wenn das Fahrerlebnis im Innenraum in den Mittelpunkt rückt und Komfortsysteme die Aufgabe haben werden, einen möglichst hohen Wohlfühlfaktor bei den Insassen zu erzeugen. Durch die Fusion von Vital- und Mimikparametern soll das System zukünftig Aussagen über die Emotionen und das Wohlbefinden der Insassen treffen. So kann der Innenraum kontinuierlich und automatisiert an die Bedarfe der Insassen angepasst werden.

Welche Rolle spielen dabei Bild- und Signalverarbeitungsalgorithmen?
Das aktuelle System ist in der Lage, über entsprechend angelernte Modelle das Gesicht einer Person und dessen Merkmale in Bildsequenzen zu detektieren, zu verfolgen und zu analysieren. Mittels speziell trainierter Klassifikatoren kann es daraus die Parameter Kopfpose, Lidschlagfrequenz, Mimik und Herzfrequenz über herkömmliche Kameras erfassen. Insbesondere hinsichtlich der kamerabasierten Herzratenerfassung spielen Bild- und Signalverarbeitungsalgorithmen eine wichtige Rolle, da es eine gewisse Herausforderung darstellt, den Effekt, auf dem die Erkennung beruht, von Rausch- und Störkomponenten im Signal zu unterscheiden.
Auf dieser Basis werden mit Hilfe geeigneter Analyse-Modelle Aussagen über das Aufmerksamkeits-, Müdigkeits-, Fitness-, und Aufregungs-Level der Person getroffen. Dank spezieller Algorithmen zur Artefaktkompensation ist es weitgehend robust gegenüber Einflussfaktoren wie Fahrerbewegungen, Fahrzeug-Schwingungen und Lichtänderungen, welche zu Störungen im Signal führen können.

Das FZI stellt das System auf der CEBIT in Halle 27 vor. Welche Erwartungen verbinden Sie damit?
Besonders gespannt bin ich auf das neue Konzept der Cebit als Business-Festival und wie sich dies auf den Charakter der Veranstaltung auswirkt. Natürlich interessiere ich mich auch für Ausstellungen, die sich ebenfalls mit Bild-und Signalverarbeitung oder der Fahrerbeobachtung beschäftigen. Darüber hinaus bin auch auf neue Anwendungsgebiete von KI-basierten Systemen gespannt.

Ein Ausblick: Wie sieht Ihre weitere Roadmap für das Projekt aus?
Aktuelle Arbeiten umfassen insbesondere Auswahl, Integration und Test geeigneter Kamera-Hardware und Beleuchtungsmodule für robuste Messungen bei Tag und Nacht. Bei Dunkelheit muss das System im Infrarotbereich arbeiten, was vor allem für die kamerabasierte Herzratenerfassung eine Herausforderung darstellt, da der zu Grunde liegende Effekt in diesem Wellenlängenbereich deutlich weniger stark ausgeprägt ist. Außerdem beschäftigen wir uns mit der Ableitung weiterer Vitalparameter wie dem relativen Blutdruck und der Überführung erfasster Parameter in ein geeignetes Fahrermodell. Um das System für den Serieneinsatz tauglich zu machen, sind wir derzeit auf der Suche nach geeigneten Partnern aus der Industrie. Unter der Voraussetzung, geeignete Kooperation eingehen zu können, könnte das System, oder zumindest Teile davon, in ein bis zwei Jahren in Serie gehen.

https://www.fzi.de/
https://www.cebit.de/

 

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