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Fahrassistenz Mensch versagt, Maschine fährt

| Redakteur: Jürgen Goroncy / Hartmut Hammer

Fahrerassistenzsysteme passen sich automatisch an den Fahrer und seinen Zustand an. Wunschdenken? Durch die Analyse der Gehirnaktivitäten scheint es möglich zu sein, den Fahrer in den digitalen Regelkreis Fahrer-Fahrzeug-Umfeld einzubinden.

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Fahrerassistenzsysteme hin, aktive Sicherheitssysteme her – der Risikofaktor Mensch lässt sich technisch nicht beherrschen. Zwar bringen zahlreiche elektronische Helfer wie ESP oder Spurhalteassistent zusätzliche Sicherheit. Dennoch sind über 80 Prozent aller Verkehrsunfälle auf Faktoren wie Unachtsamkeit, Sekundenschlaf, Alkohol oder Fehleinschätzungen zurückzuführen. Weit abgeschlagen folgen Wettereinflüsse und technische Defekte. Allein müdigkeitsbedingte Unfälle verursachen in Deutschland nach Berechnungen des Deutschen Zentrums für Luft und Raumfahrt jährlich Sachschäden in Höhe von vier Milliarden Euro.

Menschliches Versagen gänzlich zu kompensieren, hieße, den Menschen die Gewalt über das Fahrzeug zu nehmen. Das will aber kein Automobilhersteller: „Wie weit sich die Technik im Auto einschalten darf, bestimmt für Daimler insbesondere der Wunsch des Fahrers“, heißt es beispielsweise aus der Stuttgarter Zentrale. Im Mittelpunkt stünde vielmehr das Bestreben, den Fahrer mit Überwachungssystemen vor sich selbst zu schützen.

Systeme noch mit teils gravierenden Unzulänglichkeiten

Relativ weit in der Entwicklung sind Systeme, welche die Lidschlagfrequenz und den Gesichtsausdruck aufzeichen und auswerten. Eine weitere Möglichkeit ist es, die Spurführung zu überwachen, um daraus indirekt auf den Zustand des Fahrers zu schließen. Erkennen diese Techniken anhand von vorher definierten Verhaltensmustern ein drohendes oder tatsächliches Fehlverhalten, erinnern sie den Fahrer entweder optisch, haptisch oder akustisch an seine Pflichten. Allerdings kämpfen die Systeme noch mit teils gravierenden Unzulänglichkeiten. Trägt der Fahrer z. B. eine Sonnenbrille, versagt die Kontrolle.

Das will das Bundesministerium für Bildung und Forschung jetzt ändern und finanziert ein Verbundprojekt, in dem sechs Kooperationspartner – unter anderem Daimler, die Charité, die TU Berlin und das Fraunhofer Institut für Rechnerarchitektur und Softwaretechnik – den Fahrer in den Regelkreis Fahrer-Fahrzeug-Umfeld besser integrieren wollen. „Auf der Grundlage neurophysiologischer Fahrerdaten und der vorhandenen Fahrzeugsensorik soll der Zustand des Fahrers mit hoher Auflösung bestimmt werden“, erläutert Dr. Wilhelm Kincses, Projektleiter Abteilung Environment Perception bei Daimler und dort auch der Verantwortliche für das Verbundprojekt. Diese Daten werden dann in das CAN-Datennetzwerk eingespeist und an die verschiedenen Fahrerassistenzsysteme weitergeleitet.

Vorstellbar wäre, dass bei Anzeichen von Stress ein abgestuftes Konzept die Störfaktoren minimiert. Beispielsweise könnte man bei Gefahr die Anzeige im Display automatisch auf das Minimum beschränken. Gleichzeitig könnten Assistenzsysteme aktiviert werden, die ihn in dieser Situation unterstützen.

Ein Schwerpunkt ist die Signalerfassung am Fahrer

Die wahrscheinlichere Option aber ist, mit den neurophysiologischen Fahrerdaten zunächst andere Daten aus den oben angesprochenen Fahrer-Überwachungssystemen zu validieren. Beispielsweise hat Volvo eine Assistenzfunktion entwickelt, die aus charakteristischen Fahrdatenmustern (etwa die Abstände zu den Fahrbahnbegrenzungen oder häufiges Verlassen der Fahrspur) auf eine drohende Fahruntüchtigkeit schließt. Würde man diese Daten mit den neurophysiologischen Fahrerdaten korrelieren, könnte man vielleicht noch frühzeitiger bestimmte Muster erkennen und warnen.

Ein Schwerpunkt des Verbundprojekts ist die Signalerfassung am Fahrer und die Verarbeitung der Daten mit geeigneten Analyseverfahren. Da direkt im Auto gemessen wird, scheiden Kernspintomograph oder die Magnetoenzephalographie aus. Die Forscher haben deshalb mit folgenden physiologischen Verfahren gearbeitet:

¢ Elektroenzephalographie (EEG, Messung der elektrischen Gehirnaktivitäten)

¢ Elektrokardiogramm (EKG, Messung der elektrischen Herzmuskelfaseraktivitäten)

¢ Elektrookulografie (EOG, Augenbewegung)

¢ Elektromyographie (EMG, elektrische Muskelaktivität)

Berührungslose Messung der Gehirnaktivitäten

Besonders die EEG entspricht in hohem Maße den Systemanforderungen. Früher waren für ein EEG noch Badekappen-ähnliche Hauben mit vielen Elektroden erforderlich, heute sind es nur noch wenige Elektroden. Inzwischen ist es deutschen Wissenschaftlern sogar gelungen, mit einem einzigen EEG-Sensor in Größe einer Zwei-Euro-Münze die Gehirnaktivitäten berührungslos zu messen. Der Messfühler ist in einem Helm integriert und sofort einsatzbereit.

Um die EEG-Daten sauber zu diagnostizieren, sind aufwendige maschinelle Lernverfahren und viel Statistik erforderlich. Diese Algorithmen extrahieren aus den Messdaten relevante Merkmale, die denjenigen Anteil der Gehirnaktivität widerspiegeln, der für den Aufmerksamkeitsprozess entscheidend ist. Der Ansatz liefert inzwischen nach kurzer Zeit und ohne langwierige Anpassung präzise Ergebnisse.

Daimler hat mit den Probanden (20 Berufsfahrer auf Lkw) ausgedehnte Autobahnfahrten bei Tag und bei Nacht unternommen. Die Forschungsergebnisse zeigen, dass die EEG-Aufzeichnungen im Fahrzeug eine sehr gute Datenqualität liefern. So hat sich beispielsweise ein Indikator für die Müdigkeit herauskristallisiert: „Wir konnten nachweisen, dass sich ein Aufmerksamkeitsdefizit durch das gehäufte Auftreten von so genannten Alpha-Spindeln ankündigt“, berichtet Daimler-Forscher Kincses. Diese charakteristischen Gehirnwellen sind Signale im Frequenzbereich zwischen 8 und 13 Hertz. Ein verstärkter Anteil von Alpha-Spindeln deutet auf leichte Entspannung und entspannte Wachheit hin. Bemerkenswert ist, dass die Fahrer ihren Grad der Wachheit zeitweise deutlich optimistischer einschätzen, als es die Verhaltensdaten belegen.

Sollte sich der Mensch als Sensor wirklich in den Regelkreis integrieren lassen, könnten Assistenzsysteme künftig adäquater und für den Fahrer leichter nachvollziehbar eingreifen. Das würde die Akzeptanz dieser Systeme erhöhen und zu einer besseren Marktdurchdringung führen.

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