Kognitive Belastung im Straßenverkehr: Innovative Ansätze zur Entlastung von Autofahrenden

Die tägliche Fahrt im Straßenverkehr stellt für viele eine Selbstverständlichkeit dar, birgt jedoch ein erhebliches Potenzial für Stress und kognitive Belastung. Insbesondere in anspruchsvollen Verkehrssituationen kann das Erreichen der individuellen Belastungsgrenze zu Fehlentscheidungen führen, die weitreichende Konsequenzen haben können. Vor diesem Hintergrund arbeiten Forschende verstärkt an innovativen Lösungen, um die Sicherheit und das Wohlbefinden im Straßenverkehr zu verbessern. Eine vielversprechende Entwicklung in diesem Bereich ist ein neues System, das sensorbasierte Messungen mit Künstlicher Intelligenz kombiniert, um die kognitive Beanspruchung von Fahrenden in Echtzeit zu erfassen und präventiv zu reagieren.

Belastung im Straßenverkehr: Eine Herausforderung für die Sicherheit

Die Komplexität des Autofahrens wird oft unterschätzt. Fahrende müssen kontinuierlich eine Vielzahl von Informationen verarbeiten: Geschwindigkeitsanzeigen, Navigationsanweisungen, Verkehrsschilder, das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmender sowie mögliche Ablenkungen durch Gespräche oder Medien. Diese Informationsflut kann zur kognitiven Überlastung führen, was nicht nur das Unfallrisiko erhöht, sondern auch zu Stress und Frustration beitragen kann. Das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS hebt die potenzielle Gefahr hervor, die entsteht, wenn Fahrende in kritischen Momenten aufgrund einer überschrittenen Belastungsgrenze nicht mehr adäquat reagieren können.

Das "maphera"-System: Sensorik trifft Künstliche Intelligenz

Um dieser Problematik entgegenzuwirken, hat das Fraunhofer-Institut das Sensornetzwerk "maphera" entwickelt. Der Name leitet sich aus dem Altgriechischen ab und bedeutet "gleichzeitig übertragen", was die zentrale technische Herausforderung und deren Lösung widerspiegelt. Das System besteht aus einer Vielzahl miniaturisierter Sensoren, die flexibel in Armbänder oder Textilien integriert werden können. Diese Sensoren erfassen kontinuierlich diverse Biosignale der Fahrenden, darunter Puls, Atemfrequenz und Bewegungsmuster.

Technische Präzision und Datensynchronisation

Die Integration und Synchronisation verschiedener Sensoren, von denen jeder über eigene Mikrocontroller verfügt, stellt eine technische Herausforderung dar. Insbesondere bei Langzeitmessungen, wie sie während längerer Autofahrten anfallen, können sich zeitliche Abweichungen (Drifts) akkumulieren, was die Synchronität der Biosignale beeinträchtigen würde. Den Forschenden des Fraunhofer IIS ist es gelungen, diese Drifts zu kompensieren, sodass die Daten mit einer Toleranz von lediglich 30 Mikrosekunden synchron bleiben. Diese hohe Präzision ist essenziell für die zuverlässige Analyse der erfassten Biosignale.

KI-gestützte Analyse zur Erkennung von Belastung

Die von "maphera" gesammelten Biodaten werden anschließend mithilfe speziell entwickelter KI-Algorithmen analysiert. Um diese Algorithmen zu trainieren und den Zusammenhang zwischen Biosignalen und kognitiver Belastung zu verstehen, wurden umfangreiche Studien mit Probanden durchgeführt. In einer kontrollierten Umgebung, einer sogenannten Expositionskabine, wurden die Testpersonen von äußeren Einflüssen isoliert und mussten Computerspiele absolvieren, deren Schwierigkeitsgrad kontinuierlich anstieg. Während dieser Aufgaben wurden ihre Biosignale erfasst. Die Kombination dieser Daten mit kognitiven Tests und individuellen Interviews ermöglichte die Erstellung individueller Belastungsprofile. Dr. Nadine Lang-Richter, Gruppenleiterin Medizinische Datenanalyse am Fraunhofer IIS, betont, dass die KI-Algorithmen dazu dienen, diese Informationen zu integrieren und ein umfassendes Belastungsprofil zu erstellen.

Praktische Anwendungen und Zukunftsperspektiven

Das entwickelte System zielt darauf ab, die kognitive Belastung von Autofahrenden proaktiv zu erkennen und unterstützend einzugreifen. Mögliche Maßnahmen umfassen die Reduzierung der Komplexität von Fahraufgaben durch die Fahrzeugelektronik oder die Empfehlung einer Pause. Die Automobilindustrie zeigt bereits Interesse an dieser Technologie, insbesondere im Hinblick auf die ab 2026 in Neuwagen vorgeschriebenen kamerabasierten Driver-Monitoring-Systeme (DMS) gemäß EU-Verordnung 2019/2144 (General Safety Regulation). Diese Systeme sollen die Aufmerksamkeit der Fahrenden überwachen, auch in teilautonomen Fahrzeugen, wo die Bereitschaft zum Eingreifen wichtig bleibt.

Vielfältige Einsatzmöglichkeiten über den Straßenverkehr hinaus

Die Potenziale des "maphera"-Systems reichen über den Automobilsektor hinaus. Die Forschenden sehen Anwendungen auch in anderen Berufsfeldern, die hohe kognitive Anforderungen stellen: - Pilot:innen: Schon während der Ausbildung könnten individuelle Belastungsprofile erstellt werden, um die Arbeitsweise zu optimieren und die Sicherheit im Flugverkehr zu erhöhen. - Operationssäle: Bei langwierigen und hochkonzentrierten Operationen könnte das System medizinischem Personal assistieren, indem es bei Erreichen der Belastungsgrenze Alarm schlägt und so zur Patientensicherheit beiträgt.

Das Fraunhofer-Institut plant, die Technologie auf der Medica 2025, die vom 17. bis 20. November 2025 in Düsseldorf stattfindet, der Öffentlichkeit vorzustellen.

SmartCar: Gesundheitsüberwachung während der Fahrt

Ergänzend zu den Entwicklungen zur Stresserkennung gibt es auch Ansätze, die den Gesundheitszustand von Fahrenden kontinuierlich überwachen. Das Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik (PLRI) der TU Braunschweig und der Medizinischen Hochschule Hannover arbeitet am "SmartCar", einem intelligenten Fahrzeug, das darauf abzielt, Herz-Kreislauf-Erkrankungen frühzeitig zu erkennen. Integrierte Sensoren messen hierbei EKG, Herz- und Atemfrequenz. Lenkradsensoren erfassen das EKG über die Hände, der Sicherheitsgurt misst Herztöne, und eine Innenraumkamera analysiert Gesichtsdaten für Herzschlag- und Atemfrequenz. Ein Temperatursensor im Autositz ermittelt die Körpertemperatur. Diese Daten werden mittels neuronaler Netze analysiert, um individuelle Gesundheitsprofile zu erstellen und frühzeitig auf Auffälligkeiten hinzuweisen. Ziel ist es, das Auto zu einem integralen Bestandteil der Gesundheitsvorsorge zu machen, wobei die Auswertungen den Fahrenden diskret und zeitverzögert, beispielsweise per E-Mail, zur Verfügung gestellt werden, um Ablenkung während der Fahrt zu vermeiden.

Fazit

Die Integration von Sensornetzwerken und Künstlicher Intelligenz in Fahrzeuge und andere anspruchsvolle Arbeitsumgebungen markiert einen signifikanten Fortschritt in der Prävention von Überlastung und der Erhöhung der Sicherheit. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse physiologischer Daten können individuelle Belastungsgrenzen erkannt und adaptive Unterstützungssysteme aktiviert werden. Diese Entwicklungen versprechen nicht nur eine Entlastung für Fahrende, sondern eröffnen auch neue Möglichkeiten in der Prävention von Unfällen und der Optimierung menschlicher Leistung in kritischen Kontexten.

Bibliography: - t3n.de: "Mit Sensornetzwerk und KI: So sollen gestresste Autofahrer entlastet werden", Marvin Fuhrmann, 04.11.2025. - Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS: "Smartes Sensor-Netzwerk und KI-Algorithmen entlasten gestresste Autofahrer", Pressemitteilung, 31.10.2025. - Computerwoche.de: "KI am Steuer: Gestresste Fahrer vor Überlastung schützen", Jürgen Hill, 03.11.2025. - Medica.de: "SmartCar: Gesundheitsüberwachung während der Fahrt", 31.10.2025. - Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS (iis.fraunhofer.de) - Fraunhofer IAO: "Fahrerzustand und Künstliche Intelligenz", 12.08.2024. - Universität Bremen: "Projekt KARAT", 01.01.2025. - Fraunhofer HHI: "KI-Lösung zeigt Lkw-Fahrern den Parkplatz", Pressemitteilung, 30.07.2024.