KI-gestützte, kontinuierliche Fahrbewertung für ältere Menschen

Die Welt erlebt einen tiefgreifenden demografischen Wandel: Immer mehr Menschen im höheren Alter stellen einen bedeutenden Teil der Bevölkerung dar. In autofreundlichen Regionen wie den USA bleibt das Fahren jedoch ein entscheidender Faktor für Unabhängigkeit, Zugang zu Dienstleistungen und soziale Teilhabe. Gleichzeitig führen altersbedingte Veränderungen in Sehkraft, Aufmerksamkeit, Reaktionszeit und Fahrkontrolle zu einer stillen Gefahrensteigerung auf der Straße.

Aktuelle Bewertungsmethoden beruhen meist auf seltenen Klinikbesuchen oder einfachen Screening-Tools, die nur ein flüchtiges Bild liefern und nicht widerspiegeln, wie ältere Fahrer tatsächlich unterwegs sind. Unser Ansatz nutzt die Tatsache, dass das tägliche Fahren ein kontinuierliches Aufzeichnungsmaterial funktioneller Fähigkeiten bietet und zeigt, wie Fahrer auf Verkehr, komplexe Straßen und routinemäßiges Verhalten reagieren.

Wir stellen AURA vor – ein AIoT-Framework, das kontinuierliche, reale Fahrbewertungen für ältere Menschen ermöglicht. AURA kombiniert erweiterte Fahrzeugsensorik, mehrstufige Verhaltensmodellierung und kontextbewusste Analyse, um detaillierte Leistungsindikatoren aus Alltagsfahrten zu extrahieren. Dabei werden feine Aktionen in längere Verhaltenspfade gegliedert und altersbedingte Leistungsänderungen von situativen Faktoren wie Verkehr, Straßenbau oder Wetter getrennt.

Durch die Integration von Sensorik, Modellierung und Interpretation in einer datenschutzfreundlichen Edge-Architektur schafft AURA die Grundlage für proaktive, individuelle Unterstützung. So können potenzielle Gefahren frühzeitig erkannt und gezielt Maßnahmen zur Erhaltung der Fahrkompetenz ergriffen werden.