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Fahrer benötigen zur sicheren Steuerung ihres Fahrzeugs im Straßenverkehr eine Reihe von Anzeigen. Viele Funktionen zur Fahrerassistenz benötigen Eingaben des Fahrers. Wie auch in den vergangenen Jahren die Funktionsvielfalt gewachsen ist, sind auch Anzeige und Bedienelemente gestiegen. Im vorangegangen Kapitel wurde bereits die Begrenztheit der menschlichen Leistungsfähigkeit bei der gleichzeitigen Aufnahme und Interpretation von Informationen dargelegt. Die Herausforderung an das HMI im Fahrzeug ist durch die gewachsene Anzahl und auch Komplexität der Systeme enorm gestiegen. In diesem Kapitel sollen zu ausgewählten Funktionen die Anzeige und Bedienkonzepte vorgestellt werden, von einfachen Anzeigen bis zu Strategien für das autonom fahrende Fahrzeug. Dabei wird ein besonderes Augenmerk auf die sicherheitsrelevanten Aspekte gelegt.
Sicherheitskritische Mensch-Computer-Interaktion ist nicht nur derzeit, sondern auch zukünftig ein äußerst relevantes Thema. Hierbei kann ein Lehr- und Fachbuch, wie dieses, immer nur einen punktuellen Stand abdecken. Dennoch kann der Versuch unternommen werden, aktuelle Trends zu identifizieren und einen Ausblick in die Zukunft zu wagen. Genau das möchte dieses Kapitel erreichen: Es sollen zukünftige Entwicklungen vorausgesagt und versucht werden, diese korrekt einzuordnen. Das ist an dieser Stelle nicht nur durch den Herausgeber, sondern durch Abfrage bei zahlreichen am Lehrbuch beteiligten Autoren geschehen. Neben einem Ausblick auf Grundlagen und Methoden werden dementsprechend auch sicherheitskritische interaktive Systeme und sicherheitskritische kooperative Systeme abgedeckt.
Kaum ein sicherheitskritisches System hat eine so große Verbreitung bei Privatpersonen gefunden wie das Automobil. Seit seiner Erfindung hat es eine rasante Weiterentwicklung erfahren, von einer rein mechanischen Maschine zu einem System, bei dem heute die meisten Innovationen auf elektronischen Komponenten basieren. Dazu zählen insbesondere Fahrerassistenzsysteme, die helfen sollen, komfortabler und sicherer am Ziel der Fahrt anzukommen. Wo einst z. B. der Tempomat einfach über die Einstellung einer festen Geschwindigkeit gesteuert wurde, sind heute bereits einzelne Systeme deutlich umfangreicher und das Zusammenspiel longitudinaler und lateraler Automatisierung führt zu einem Anstieg der Komplexität. Die sichere Bedienung des Fahrzeugs muss jedoch im Vordergrund stehen, kann ein Fehler doch schnell bis hin zu tödliche Folgen haben. In diesem Kapitel werden psychologische Grundlagen vorgestellt und auf die Herausforderungen für die Entwicklung von HMIs im Fahrzeug angewandt. Konkrete Umsetzungen von aktuellen Fahrzeugen bis hin zu Forschungsarbeiten werden betrachtet, ebenso wird auf den Entwicklungsprozess und Nutzerstudien eingegangen.
Multimodaler Sensor zur Fahrzeugführung: Teilprojekt: Architektur, Rundumsicht und Objekterkennung
(1997)
Im vorliegenden Beitrag wird ein hochsprachenprogrammierbares System zur schritthaltenden Vollbild-Interpretation natürlich beleuchteter Szenenfolgen im Videotakt vorgestellt. Im einzelnen werden folgende Teilmodule und Subsysteme beschrieben: eine hochdynamische, pixellokal autoadaptive CMOS-Kamera mit ca. 120 dB Helligkeitsdynamik (20Bits/Pixel) ein hochsprachenprogrammierbarer Systolic Array Prozessor (für die pixelbezogenen Verarbeitungsmodule) im PCI-Kartenformat, samt optimierendem Compiler, Simulator und Emulator Systemprozeßgerüste unter Linux auf den für die Echtzeit-Anwendungen eingesetzten Hostrechnern (z.B. DEC/Alpha oder Intel/ Pentium)eine prototypische Anwendung zur bildverarbeitungsbasierten Eigenbewegungsbeobachtung (Translationsrichtung, Eotationsraten)eine prototypische, automotive Anwendung zur schritthalt enden Detektion und Kartierung des Straßen- und Spurverlaufs unter partieller monokularer 3D-Rekonstruktion, sowie prototypische Anwendungen zur Klassifikation verkehrsrelevanter Hindernisse (Verkehrsteilnehmer)
Derzeitige Projekte am Institut für Neuroinformatik in Bochum beschäftigen sich mit der Analyse von Straßenverkehrsszenen mittels Computer Vision [12]. Dies impliziert, wegen der durch die natürliche Umwelt aufgestellten Randbedingungen, hohe Anforderungen an die zu entwickelnden Algorithmen. Im speziellen wird versucht, Verkehrsteilnehmer aus Videobildern zu extrahieren und die so gewonnenen Objekthypothesen weiter zu attributieren (z.B. Objektklasse, Abstand, Geschwindigkeit, Gefahrenpotential hinsichtlich der beabsichtigten Eigentrajektorie etc.), um im Hinblick auf den Einsatz in Assistenzsystemen in Fahrzeugen eine möglichst genaue Beschreibung der Umwelt zu erreichen. Nicht nur die große Vielfalt der unterschiedlichen Umweltszenarien, sondern auch das hohe Maß an Sicherheit, das die gestellte Aufgabe erfordert, bedingen ein breitbandiges und flexibles Gesamtsystem [6]. Ein Lösungsvorschlag wird im folgenden behandelt.
Ziel des Verbundprojektes APFel (Projektlaufzeit: 01.01.2010 ‐ 31.03.2014)war eine zeitlich vorwärts‐ und rückwärtsgerichtete Lokalisation von Personen innerhalb eines Kameranetzwerkes aus sich nicht überlappenden Kameras in Hyperechtzeit zu ermöglichen. Einsatzbereiche dieses Szenarios sind kritische Infrastrukturen wie Flughäfen und Flugplätze. Zunächst fokussierte das Projekt APFel auf die Lokalisation einer einzelnen Zielperson. Weiterführend wurden die entwickelten Verfahren auf die Analyse von Gruppen erweitert, um Personen als Teil einer Gruppe lokalisieren zu können.