Inhalte und Ziele

Im Rahmen des C2CBridge-Projekts wird an der frühzeitigen und kontaktlosen Erkennung von Kinetose (Reisekrankheit) in autonomen Fahrzeugen geforscht. 

Ziel ist es, biometrische Signale wie Puls, Atemfrequenz und Augenbewegungen zu erfassen und auszuwerten, um das Auftreten von Unwohlsein vorherzusagen.

Ein zentraler Aspekt der Arbeit ist dabei, dass alle Messungen kontaktlos erfolgen sollen, etwa durch kamerabasierte Systeme oder im Fahrzeug verbaute Sensorik. Die Erkennung soll möglichst unauffällig und nahtlos in das Infotainment-System integriert werden, um den Komfort der Fahrgäste zu maximieren und die Fahrt so wenig invasiv wie möglich zu gestalten.

Dafür wird ein prädiktives Modell entwickelt, das die erhobenen Daten in Echtzeit verarbeitet und Muster identifiziert, die mit dem Einsetzen von Kinetose korrelieren. Die so gewonnene Vorhersage ermöglicht es, automatisiert Gegenmaßnahmen einzuleiten – etwa Anpassungen der Sitzhaltung oder Klimatisierung, Änderungen in der Fahrweise oder visuelle Reize zur Stabilisierung des Gleichgewichtsgefühls.

Der aktuelle Forschungsschwerpunkt liegt auf der Sensorfusion und der Merkmalsextraktion aus videobasierten und physiologischen Daten sowie auf dem Aufbau eines flexiblen Machine-Learning-Frameworks.

Die Arbeit leistet damit einen Beitrag zur nutzerzentrierten Gestaltung automatisierter Mobilität und zur Förderung des individuellen Wohlbefindens während der Fahrt.