Projekt
KARLI
FORSCHUNGS-
PROJEKT
KARLI | Forschungsprojekt für levelkonformes Fahrerverhalten
Projektbeschreibung
Intelligente
Mobilität
formen
Das Projekt KARLI von studiokurbos erforschte gemeinsam mit Ford, Audi, Continental und den Fraunhofer-Instituten die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion im Auto. Eine spannende UX-Studie prüfte, wie verständlich Icons sind und wie nahtlos die Übergabe der Fahraufgabe an künstliche Intelligenz (KI) gelingt. Gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz, zielt KARLI darauf ab, die Mobilität von morgen durch vertrauenswürdige, benutzerfreundliche KI erlebbar zu machen.
Vision
Adaptive
Fahrassistenz
Das KARLI-Projekt optimiert die Interaktion im Fahrzeug der Zukunft, indem es fortschrittliche KI-Funktionen entwickelt. Diese Funktionen erfassen Fahrerzustände präzise und passen sie an das jeweilige Automatisierungslevel an. Die KI-Modelle nutzen sowohl reale als auch synthetische Daten und sind für die großen Datenmengen zukünftiger Serienfahrzeuge skalierbar. KARLI ebnet somit den Weg für eine neue Dimension intelligenter und sicherer Fahrzeugtechnologie.
Personas
Mensch-
Maschinen-
Interaktion
Gemeinsam analysieren 12 Konsortialpartner, wie automatisierte Fahrzeuge optimal auf Nutzerbedürfnisse eingehen können und wo Mensch-Maschine-Interaktionen verbessert werden sollten. Dazu wurden Personas erstellt und deren detaillierte Nutzerreisen untersucht. Ein Beispiel: Wie kann Lisas kurvenreiche Fahrt ins Büro angenehmer gestaltet und Reiseübelkeit vermieden werden? Das Ziel: Auf Basis dieser Erkenntnisse zukunftsweisende, benutzerfreundliche Fahrzeuglösungen zu entwickeln.
NUTZERSTUDIE 1.0
Forschung
IMMERSIVE
Virtual-
Reality
Die Nutzerstudie fand in einer immersiven Virtual-Reality-(VR)-Umgebung statt, ausgestattet mit einem speziellen Stuhl, Lenkrad, Pedalen und der Unity-Engine. 20 Teilnehmer unterschiedlicher Geschlechter und Altersgruppen erlebten eine realitätsnahe Fahrsimulation. Über VR-Headsets wurden Videodaten übertragen, um verschiedene Fahrszenarien – von entspannten Alltagsfahrten bis hin zu Notfallsituationen – zu simulieren. Die während dieser Szenarien gestellten Fragen waren entscheidend für die Optimierung des Fahrerlebnisses.
ERGEBNISSE
Präferenzen
und
Verständlichkeit
Die Studie zeigte, dass ein robotisches Design die meisten Nutzer überzeugte, insbesondere jüngere und KI-affine Personen. Ältere Teilnehmer bevorzugten das humanoide Design. Das robotische Design zeichnete sich durch hohe Verständlichkeit, 45%, und ansprechende Ästhetik aus, während das humanoide Design oft als unheimlich empfunden wurde. Abstrakte Designs boten eine gelungene Mischung aus Klarheit und Nutzen.
NUTZERSTUDIE 2.0
Übergabe
Design
Evaluation
In der Nutzerstudie 2.0 stand der Wechsel zwischen manuellem und autonomem Fahren im Fokus. Die Studie gliederte sich in drei Phasen: die Verständlichkeit von acht Icons, die Bewertung von vier Designvarianten für die Übergabeprozedur in Videosequenzen und ausführliche Interviews dazu. Die gewonnenen Daten sind entscheidend für die Optimierung des Avatars und der VR-Anwendung und tragen zur verbesserten Benutzerfreundlichkeit im autonomen Fahren bei.
FAZIT
Zukunftsweisende
Durchbrüche
Zum Abschluss flossen die Erkenntnisse aus den Nutzerstudien erfolgreich in die Optimierung des Levelwechsels und des User Interfaces ein, um eine neue Qualitätsstufe zu erreichen. Unser Engagement bleibt darauf ausgerichtet, eine komfortable und sichere Fahrerfahrung für alle Passagiere zu gewährleisten. Bei einem Abschlussevent an der Universität Stuttgart präsentieren die Konsortialpartner alle zukunftsweisenden Ergebnisse der KARLI-Nutzerstudie. Ein herzlicher Dank gilt dem Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz sowie allen Konsortialpartnern für ihre wertvolle Unterstützung in diesem zukunftsweisenden Forschungsprojekt.
Prozess
Szenarien
Konzepte
Optimierung
Um den Anforderungen verschiedener Automatisierungsstufen gerecht zu werden, analysierten die Teams gezielt Nutzungsszenarien, die sowohl regelkonformes als auch nonkonformes Fahrverhalten abdecken. In einem internen Workshop bei studiokurbos entstanden erste Konzeptideen basierend auf der Funktionsskizze des Mode Match Creators von Dr. Peter Rössger. Dabei formulierte man „How might we…“-Fragen, um in relevanten Situationen optimale Unterstützung zu bieten und die spezifischen Herausforderungen jeder Automatisierungsstufe zu meistern.
Mehr Information über das Forschungsprojekt KARLI gibt es hier.
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