F-RELACS

KI-System erkennt und senkt Frustration von Autofahrern

Frau bedient Fahrsimulator
In Fahrsimulatorstudien soll eine automatische Frustrationserkennung entwickelt werden. © TWT GmbH Science & Innovation

Motivation

Frustration entsteht im Straßenverkehr z.B. durch Staus oder eine umständliche oder fehlerhafte Bedienung und Auslösung ungewollter Funktionen im Auto. Frustration wirkt sich dabei negativ auf das Wohlbefinden der Fahrzeuginsassen aus und kann auch zum Sicherheitsrisiko werden, da frustrierte Fahrer/innen zu aggressivem Verhalten neigen.

Ziele und Vorgehen

In F-RELACS soll ein System entwickelt werden, das in Echtzeit anhand von Videoaufnahmen des Gesichts und der Erfassung von Biosignalen (z.B. Herzrate, Pupillenweite) das Frustrationsniveau des Fahrers erkennt. Dazu werden zunächst Fahrsimulatorstudien durchgeführt und auf deren Datenbasis Algorithmen zur Frustrationserkennung entwickelt. Darüber hinaus wird die wahrscheinliche Ursache der Frustration des Fahrers mit Hilfe künstlicher Intelligenz auf Basis vorheriger Eingaben in die Benutzerschnittstelle oder Fahrzeugparameter eingegrenzt. Wurden Frustration und deren Quelle erkannt, ergreift das System angemessene deeskalierende Maßnahmen. Mögliche Interaktionsstrategien können beispielsweise „Aktives Zuhören“ oder Veränderungen im Fahrzeuginneren (z. B. Düfte, Lichtfarben) sein.

Innovationen und Perspektiven

Im Projekt F-RELACS wird erstmalig ein geschlossenes System entwickelt, das das Frustrationsniveau eines Fahrers erkennt, bewertet und adäquat darauf reagiert. Damit können zukünftig aggressionsbedingte Unfälle verhindert und das Autofahren angenehmer gemacht werden.