Schwächere Verkehrsteilnehmer kommunizieren im Straßenverkehr überwiegend mittels Posen und Gesten. Dies geschieht zum einen zielgerichtet, indem Absichten bewusst durch Gesten signalisiert werden. Ein Radfahrer zeigt beispielsweise durch Handzeichen die Absicht an, den Fahrstreifen zu wechseln oder an einer Kreuzung abzubiegen. Andererseits senden schwächere Verkehrsteilnehmer auch unbewusst Signale aus, mit deren Hilfe andere Verkehrsteilnehmer in der Lage sind, auf deren zukünftiges Verhalten zu schließen. Das kann z.B. die Blickrichtung eines Fußgängers sein, die darauf hindeutet, dass dieser ein herannahendes Fahrzeug gesehen hat. Um das Verhalten von verletzlichen Verkehrsteilnehmern zu antizipieren, müssen automatisierte Fahrzeuge solche Handlungen und Gesten sicher erkennen und richtig interpretieren können.
Dies sind die Ziele des Teilprojektes „Interaktion mit schwächeren Verkehrsteilnehmern“.
Ausgangspunkt für eine weitergehende Verhaltensanalyse ist die sichere und robuste Erkennung von schwächeren Verkehrsteilnehmern im Straßenverkehr. Dafür kommen Stereo-Kameras sowie ggf. Laserscanner und hochauflösende Radarsensoren zum Einsatz. Durch eine Sensorfusion werden die Informationen der unterschiedlichen Sensorquellen dann zu einem konsistenten Bild zusammengefasst. Die Erkennung von schwächeren Verkehrsteilnehmern soll insbesondere auch mittels lernender Verfahren realisiert werden, wie beispielsweise tiefen neuronalen Netzen, und soll in der Lage sein, schwächere Verkehrsteilnehmer auch unter erschwerten Bedingungen, wie z.B. bei teilweiser Verdeckung, robust zu erkennen.
Ein Schwerpunkt des Teilprojekts liegt auf der Detailanalyse von schwächeren Verkehrsteilnehmern. Basierend auf einer Feldstudie werden zunächst relevante Interaktionsmerkmale sowie eine Menge an Elementargesten identifiziert und auf ihre Relevanz hin bewertet werden. Unter Nutzung verschiedener Sensormodalitäten werden dann relevante Merkmale zur Intentions- und Gestenerkennung aus den Sensordaten extrahiert. Diese Merkmale bilden die Grundlage für eine Erkennung von Posen (wie z.B. Kopf- und Körperpose, Blickrichtung oder Beinstellung) und Gesten (wie z.B. Handzeichen eines Radfahrers) von schwächeren Verkehrsteilnehmern.