Ziel des Projekts ATTENTION ist es, eine Methode zur Echtzeit-Verletzungsprognose von ungeschützten Verkehrsteilnehmern (VRU) wie Fußgänger oder Radfahrer zu entwickeln. Hierzu werden datengetriebene Verfahren genutzt, um aus fahrzeuggebundenen Videodaten und virtuellen Tests mithilfe digitaler Menschmodelle ein situationsspezifisches Verletzungsrisiko zu bestimmen. Prospektiv ermöglicht die Verletzungsprognose durch Strategien der Risikominimierung des automatisierten Fahrzeugs einen sowohl sicheren als auch effizienten Verkehr.

Wesentliche Ergebnisse des Projekts sind unter anderem der Aufbau einer Positions- und Bewegungsdatenbank für Fußgänger und Radfahrer. Dabei werden Daten der Bosch Unfallforschung analysiert und als Grundlage für eine biomechanische und KI-basierte Bewegungsprädiktion eingesetzt. Finite-Elemente-Crashsimulationen liefern im Anschluss potenzielle Verletzungsmuster, die mit Realunfalldaten verglichen werden und in einer weiteren Kollisions- und Verletzungsdatenbank abgelegt werden. Die Ergebnisse der Crashsimulationen dienen als Trainingsdaten und bilden die Grundlage zur KI-basierten Prognose von situationsspezifischen Verletzungswerten, aus denen ein Verletzungsrisikoindex abgeleitet wird. Auf Basis des Verletzungsrisikoindex werden weitere Maßnahmen, wie eine Veränderung des Fahrverhaltens, abgeleitet. Die Umsetzung findet in einem virtuellen Demonstrator statt.

Fraunhofer EMI mit Fokus auf VRU-Pkw-Impaktsimulationen

Das Fraunhofer EMI wird im Rahmen des Projekts ATTENTION zum Aufbau der Kollisions- und Verletzungsdatenbank beitragen und ist vertreten durch die Gruppen Human Body Dynamics  und Digital Engineering. Die Expertise des EMI in den Bereichen Finite-Elemente-Analyse, Fahrzeugcrashsimulation, Anwendung von Menschmodellen, Verletzungsbiomechanik sowie Datenanalyse wird genutzt, um in enger Kooperation mit dem Partner QualityMinds vielfältige Herausforderungen an der Schnittstelle zwischen simulationsbasierter Trainingsdatengenerierung und -optimierung und dem Einsatz von KI-Verfahren zu adressieren.