Kommt es im Straßenverkehr einmal zu einer gefährlichen Situation, können zur Verständigung unter den beteiligten Verkehrsteilnehmern mitunter auch nonverbale Zeichen helfen, etwa Gesten oder Blickkontakt. Diese Möglichkeiten der Kommunikation stellt automatisierte Fahrzeuge vor große Herausforderungen. Wie könnte die zukünftige Kommunikation zwischen (teil-)automatisierten Verkehrsteilnehmern mit schwächeren Verkehrsteilnehmern wie Fußgängern, Radfahrern und nicht-automatisierten Fahrzeugen aussehen?

Ziele und Vorgehen

INITIATIVE steht für INtellIgenTe Mensch-Technik KommunIkATIon im gemischten VErkehr. Das Projekt verfolgt das Ziel, eine KI-gestützte adaptive Kommunikation für die Integration automatisierter Fahrzeuge in gemischten Verkehrsszenarien zu erarbeiten und umzusetzen. Zur Realisierung des Vorhabens soll das automatisierte Fahrzeug entsprechende Kommunikationsschnittstellen für außenstehende Verkehrsteilnehmer (externes HMI) und für Insassen des Fahrzeuges (internes HMI) bereitstellen.

Kommunikation durch KI

Das Gelingen des Kommunikationsprozesses setzt dabei sowohl die Interpretation als auch eine Synchronisation der Botschaften für alle Teilnehmer voraus. Für die Synchronisation ist es dabei erforderlich, relevante Verkehrsteilnehmer zu identifizieren und deren Intention zu erkennen, um im Kontext des Gesamtverkehrsszenarios angepasste Botschaften übermitteln zu können.

Das Verhalten der Verkehrsteilnehmer sollte dabei iterativ überwacht und Botschaften entsprechend adaptiert werden. Für die Identifikation relevanter Teilnehmer innerhalb einer Kommunikation empfiehlt es sich, auf Metadaten aus einer vernetzten Infrastruktur zuzugreifen. Dabei eignen sich Methoden der KI für die Synchronisation der Botschaften, die Intentionserkennung der Kommunikationsteilnehmer und die Vorauswahl relevanter Verkehrsteilnehmer.

Datenschutz im Datenfluss?

Welche Informationen kann die Infrastruktur dem Fahrzeug zur Verfügung stellen? Wie müssen die Informationen, beispielsweise von Kameras erfasste Daten, datenschutzkonform verarbeitet werden? Welche Informationen werden benötigt? Das sind Kernfragen, um die sich das Institut für Rechtsinformatik kümmert. Es untersucht im Projekt, ob bisherige Regeln ausreichen, um den Schutz der transferierten Daten zu gewährleisten und an welcher Stelle Weiterentwicklungsbedarf rechtlicher Rahmenbedingungen besteht. Weiter wird eruiert, wer haftet, wenn es durch fehlerhafte Daten(-verarbeitung) zu einem Unfall kommt.

Ausführende Stelle

Lehrstuhl für Bürgerliches Recht, Rechtsinformatik, deutsches und internationales Wirtschaftsrecht sowie Rechtstheorie – Prof. Dr. Georg Borges

Kontakt

Elisabeth Friedel (Mail)

Wiss. Mitarbeiter

Puria Sheikhipour (Mail)

Projektpartner

Projektpartner Deutschland

Electric Special Photronicsysteme GmbH, Oldenburg
Embeteco GmbH, Oldenburg (im Unterauftrag)
Fraunhofer Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB), Karlsruhe
HELLA GmbH & Co. KGaA, Lippstadt
Karlsruher Institut für Technologie: Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (KIT-IRS)
KIT Lichttechnisches Institut (LTI), Karlsruhe
Version1 GmbH, Karlsruhe
Würzburger Institut für Verkehrswissenschaften (WIVW) GmbH, Veitshöchheim
        
Daimler AG, Stuttgart (Assoziiert)

Projektlaufzeit

April 2021 – März 2024

ExamAI – KI Testing & Auditing

Im BMAS Projekt "ExamAI" entwickelt der Lehrstuhl von Professor Borges Konzepte für das Auditing und die Zertifizierung von KI-Anwendungen. Weitere Informationen: ExamAI

 

BMWi Projekt: Designetz

Der Lehrstuhl von Professor Sorge forscht im Projekt „Designetz“ an umsetzbaren Lösungen für einen datenschutzgerechten Umgang mit Smart-Meter-Daten. Infos unter Designetz

Recht-Testbed

Der Lehrstuhl von Prof. Borges erarbeitet im Rahmen des vom BMWi geförderten Projekts »Recht-Testbed Industrie 4.0« Lösungsansätze für Industrie 4.0. Mehr...

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