Projekt ATTENTION – KI macht den Straßenverkehr sicherer
QualityMinds unterstützt das Forschungsprojekt ATTENTION, mit dem das Verletzungsrisiko im Straßenverkehr auf Grundlage von KI gesenkt werden soll.
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KI-Forschungsprojekt
ATTENTION
Das 3-jährige Projekt „ATTENTION“: Artificial Intelligence for real-time injury prediction“ wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert und zielt darauf ab, den automatisierten Straßenverkehr für besonders schutzbedürftige Verkehrsteilnehmende (VRU), wie Fußgänger und Radfahrer, sicherer zu machen.
Es soll eine Methode zur Echtzeit-Verletzungsprognose entwickelt werden, die lernende Algorithmen und KI-Verfahren nutzt, um aus fahrzeuggebundenen Videodaten und digitalen Menschmodellen das Verletzungsrisiko zu bestimmen. Diese Prognosen sollen durch Risikominimierungsstrategien des automatisierten Fahrzeugs zu sicherem und effizientem Verkehr beitragen. Das Ziel ist die Verbesserung der Sicherheit von Fußgängern und Radfahrern im automatisierten Verkehr.
QualityMinds GmbH unterstützte das 3-jährige Forschungsprojekt ATTENTION zusammen mit verschiedenen Partnern, u.a. der Robert Bosch GmbH, TÜV Rheinland, Fraunhofer-Institut für Kurzzeitdynamik (EMI), Universität Stuttgart und Mercedes-Benz AG.
Die Challenge:
Das Verletzungsrisiko besonders gefährdeter Verkehrsteilnehmer bei einer unvermeidbaren Kollision minimieren.
Diese Herausforderung tritt besonders im autonomen Fahren auf, wenn Last-Minute-Entscheidungen erforderlich sind.
Der urbane Verkehr, geprägt durch begrenzte Flächen und verschiedene Verkehrsteilnehmer, birgt trotz fortschreitender Automatisierung Risiken für ungeschützte Verkehrsteilnehmer wie Fußgänger und Radfahrer. Zur Verbesserung der Sicherheit im automatisierten Verkehr müssen die Verletzungen dieser gefährdeten Gruppen minimiert werden. Hierbei werden KI-gestützte datengetriebene Verfahren eingesetzt, die aus Videodaten, virtuellen Tests und digitalen Modellen das situationsspezifische Verletzungsrisiko ermitteln.
Die Lösung:
QualityMinds kombiniert Data Science & Machine Learning zur Verbesserung der Verkehrssicherheit
QualityMinds GmbH unterstützte das 3-jährige ATTENTION Projekt bei der Auswahl und Verbesserung von Test- und Trainingsdaten, dem Design und der Umsetzung von Machine Learning (ML)-Modellen sowie bei Softwarelösungen zur Demonstration der entwickelten Methoden und Erkenntnisse.
Die Auswahl geeigneter Daten und Features
Das Team von QualityMinds übernahm unter anderem die Auswahl geeigneter Daten und Features. Für die Datengenerierung analysierte das Team von QualityMinds zahlreiche Videos relevanter Unfallszenarien, z.B. aus Dashcam-Videodaten von Südkorea. Mithilfe von Data Science extrahierten sie aus den Videodaten typische Bewegungsabläufe und die geschätzte Körperhaltung von Menschen.
Die Daten stammten aus Posen, Skelett-Daten, Bewegungs-Klassen. Daraus resultierend wurden Bewegungsvektoren, Verletzungsrisiken und Handlungsempfehlungen für die Steuerung des Fahrzeugs abgeleitet.
Fakten auf einen Blick
Auswahl, Verbesserung und Erzeugung von Test- und Trainingsdaten
Analyse relevanter Features zur Vorhersage von Folge-Kinetik mithilfe von Data Science
Entwicklung einer Visualisierung für Verletzungsrisiken basierend auf Open-Source-Echtzeitsimulation für Straßenverkehr (z.B. CARLA)
Berechnung von Korrekturvorschlägen zur Verminderung von Verletzungswahrscheinlichkeiten
Verbesserung der Vorhersagequalität von Simulationsergebnissen durch ML-Modelle
Ergebnisse: Erstellung von Bewegungsvektoren, Kalkulation von Verletzungsrisiken, Erarbeiten von Handlungsempfehlungen für die Fahrzeugsteuerung
Projekt-ergebnisse ATTENTION
Aufbau einer Positions- und Bewegungsdatenbank für Fußgänger und Radfahrer (ungeschützte Verkehrsteilnehmer)
Nutzung von Crashsimulationen zur Identifikation potenzieller Verletzungsmuster
Vergleich der simulierten Verletzungsmuster mit Realunfalldaten und Speicherung in einer Datenbank
Erstellung eines Verletzungsrisikoindex mittels KI-Verfahren
Ableitung von Maßnahmen basierend auf dem Verletzungsrisikoindex
Umsetzung der Erkenntnisse in einem virtuellen Demonstrator
“Die Zusammenarbeit mit Partnern aus verschiedenen Bereichen wie Industrie und Forschung erlaubte uns vielfältige Einblicke. Toll war auch, dass wir in alle Schritte des Forschungsprozesses eingebunden waren, von der Datenanalyse über das Training der KI bis zur fertigen Software mit dem virtuellen Simulator.
Dank des Projekts verfügen wir nun über ein leistungsstarkes On-Premise-KI-Cluster im Nürnberger Büro, das uns ein effizientes KI-Training und eine agile Organisation unserer Arbeit ermöglicht, sodass wir immer unkompliziert neue Ideen ausprobieren können.”
Niels Heller, qualityminds
Projektleiter & Machine Learning Engineer