Problemstellung

Heutzutage werden Fahrzeuginnenräume und ihre Funktionen primär für durchschnittliche Körpermaße konzipiert, was vor allem komfort- und sicherheitsrelevante Einstellungen (wie Airbags, Kopfstützen, etc.) beeinflusst. Zwar können diese zum Teil manuell anpasst werden, aber gerade das gestaltet sich in geteilten Fahrzeugen wie z.B. bei Carsharing oder Flotten besonders kritisch. Insassenschutzsysteme, dRAS/TUCie solche Einstellungen automatisch personalisieren, sind daher für eine inklusive Fahrzeugkabine erforderlich, jedoch mit technischen Hürden und hohen Kosten verbunden.

Projektziel

Zwecks der o.g. Insassenschutzsysteme bietet sich WiFi-Sensing als vielsprechende und privatsphärenschützende Alternative zu gängigen Technologien an. Grundsätzlich werden WiFi-Signale durch den menschlichen Körper gedämpft und reflektiert, was sich in den darin enthaltenen CSI-Daten (Channel State Information) widerspiegelt und von KI-Methoden klassifiziert werden kann. Im Gegensatz zu kamerabasierten Lösungen ist diese Technologie unabhängig von Lichtverhältnissen und Verdeckungen und wahrt die Privatsphäre der Insassen. Derzeit bestehen keine öffentlichen CSI-Datensätze für Mobilitätsanwendungen, was Ziel dieses Projekts ist. Dabei wird die Einschätzung von Körpergröße und -gewicht der fahrenden Person untersucht.

Durchführung

Das Projekt „WiSe4Car“ umfasst den Aufbau eines Demonstrators für WiFi-Sensing im Fahrzeuginnenraum, die Sammlung und die darauffolgende Annotation von CSI-Daten in repräsentativen Szenarien (verschiedene Fahrzeugkabinen, Anzahl der Insassen, etc.). Zudem wird eine Machbarkeitsstudie zur Einschätzung von Körpergröße und -gewicht der fahrenden Person durchgeführt. Mit diesem Ziel sollen KI-Modelle mit Hilfe von den gesammelten und annotierten CSI-Daten entwickelt und optimiert werden.