Kontexterkennung im Automobil

Seit den späten achtziger Jahren sind elektronische Komponenten und Steuergeräte im Automobil durch den sogenannten CAN-Bus (Controller Area Network) vernetzt. Aktuell sind mehr als 60, in manchen Fällen sogar deutlich mehr als 100 verschieden Komponenten vernetzt. Das schließt Sensoren für Ist-Werte (Heizung, Lüftung, …), insassenspezifische Informationen (besetzte Plätze, Gas- und Bremspedalposition, gewählter Gang,…) und umgebungsspezifische Informationen (Abstand zum Vordermann, Temperaturen, gefahrene Geschwindigkeit, …) ein. 

Die auf diesem Bus ausgetauschten Information beschreiben explizit und implizit das Verhalten des Fahrers, seinen Gemütszustand, die aktuelle Umgebung des Automobils und die Situation, in der sich der Fahrer befindet. Diese Daten bilden ein monetär nicht mess- und abschätzbares Potenzial für neue Services und Business Cases in der Automobilindustrie. 

Unsere Lösung

Das Fraunhofer IAIS unterstützt die deutsche Automobilindustrie maßgeblich dabei, diesen Schatz für sich zu nutzen. Dabei helfen verschiedene freie und von Fraunhofer selbst entwickelte Data-Mining-Algorithmen, die oftmals komplexen und zeitlich veränderlichen Zusammenhänge zu erkennen und versteckte Kontextinformationen zu extrahieren. Das Fraunhofer IAIS verfügt dabei über eine langjährige Expertise, speziell in der Analyse dynamischer Systeme und allgemein im Bereich Data Mining.