Der notorische Langsamfahrer im Wagen vorher nervt, der Stau nimmt keine Ende - die Frustration steigt und die Konzentration lässt nach. Wie kann ein kognitiv empathisches Fahrzeug dem Fahrer in dieser Situation helfen? Dieser Frage widmen sich die Forscher im Projekt Frustration Real-time Recognition for an Adaptive in-Car System, kurz: F-RELACS. Frustration begünstigt aggressive Verhaltensweisen während einer Autofahrt und stellt damit ein Sicherheitsrisiko für den Fahrer selbst und für andere Verkehrsteilnehmer dar. Auch die Nutzung automatisierter Fahrzeuge kann für Frustration sorgen. Etwa, wenn der Fahrer ein bestimmtes automatisiertes Fahrmanöver nicht nachvollziehen kann, die Menüführung im Cockpit nicht selbsterklärend ist oder sich nicht sicher ist, ob er das Fahrzeug tatsächlich für bestimmte Situationen ausgelegt ist. Diese subjektive Unsicherheit kann zu Frustration und damit zu einer verringerten Akzeptanz automatisierter Systeme führen. Akzeptanz ist allerdings die Voraussetzung für eine Verbreitung automatisierter Fahrzeuge und der damit verbundenen erhofften Steigerung von Effizienz und Sicherheit. Das Projekt F-RELACS widmet sich deshalb der Gestaltung sogenannter emotionssensitiver Systeme, die den aktuellen Grad der Frustration von Fahrzeuginsassen erkennen und darauf basierend eine nutzerzentrierte Assistenz anbieten. Im Rahmen von F-RELACS kooperiert das DLR Institut für Verkehrssystemtechnik mit der TWT Science & Innovation GmbH aus Stuttgart und SoundReply GmbH aus Köln.
Ziel von F-RELACS ist die Entwicklung und Demonstration eines solchen frustrationssensitiven Systems. Das DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik baut gemeinsam mit den Projektpartnern ein Frustrationserkennungs- und -reduktionssystem auf.
Hierzu entwickelt das DLR-Institut für Verkehrssystemtechnik mit TWT in Simulator- und Realfahrstudien ein Tool zur Bestimmung des aktuellen Frustrationslevels des Fahrers aus Videoaufnahmen des Gesichts und physiologischen Daten (Herzrate, Pupillenweite). 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 vornehmlich basierend auf Sprachinteraktion. Mögliche Interaktionsstrategien können beispielsweise „Aktives Zuhören“ oder Veränderungen im Fahrzeuginneren (z. B. Düfte, Lichtfarben) sein. An der Entwicklung der deeskalierenden Maßnahmen arbeiten alle drei Partner in F-RELACS gemeinsam.
Die Projektergebnisse bilden somit die Grundlage für die Entwicklung neuartiger, empathischer Assistenten, die in der Lage sind, Emotionen von Fahrern zu erkennen und darauf basierend maßgeschneidert Unterstützung anbieten.
Projektname
F-RELACS - Frustration Real-time Recognition for an Adaptive in-Car System
Laufzeit
01/2019 - 12/2020
Projektvolumen
1,22 Mio. €
Auftraggeber
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
