Zukunftsszenario: Das Steuer lenkt der Roboter, die Geschwindigkeit des Fahrzeugs regelt eine Maschine und der sichere Verkehrsfluss liegt in der Hand einer künstlichen Intelligenz. Wie und ob das Fahrzeug reagiert, entscheidet nicht mehr der Mensch, sondern die Bordautomatik des Fahrzeugs. Autonomes Fahren ist einer der technischen Fortschritte der Gegenwart. Wir werfen einen Blick in das Handbuch.
Wie bei all den großen technischen Innovationen gibt es filigrane Unterschiede in ihrer Beschreibung. Das gilt auch für autonomes Fahren, dass sich aus technischer Sicht in drei Stufen einteilen lässt: Autonom, automatisiert oder selbstfahrend. Zwar handelt es sich jeweils um Roboterfahrzeuge. Inwieweit der Mensch noch während der Fahrt eingreifen kann, unterscheidet sich hierbei jedoch stark. Die Industrie hat sich deshalb auf fünf Stufen geeinigt.
Unterschiedliche Automatisierungsstufen
- Bei Autonomielevel 0-2 steuert der Fahrer das Auto noch selbst und nutzt lediglich unterstützende Assistenzsysteme.
- Autonomielevel 3-4: Der Fahrer greift nur gelegentlich ein.
- Autonomielevel 5: Das Auto besitzt weder ein Lenkrad noch eine Pedale – autonomer geht es nicht. In diesen voll automatisierten Roboterfahrzeugen gibt es keinen Fahrer, alle Insassen sind Passagiere.
In der Theorie fährt ein selbstfahrendes Auto schon längst auf der Straße. Allerdings gibt es einige Hürden zu nehmen. Eine der größten für autonomes Fahren ist, in allen Situationen richtig zu reagieren. Dazu müssen die Roboterfahrzeuge ihre Umgebung genau erkennen und die Daten schnell verarbeiten. Das Problem zeigt sich aber schon in der Umgebung: Je nachdem, ob das Auto auf der Autobahn, der Landstraße oder in der Stadt zum Einsatz kommt, unterscheiden sich die Anforderungen. Gerade, wenn das Auto fahrerlos betrieben wird, zeigen sich noch gefährliche Lücken im System. Erst jüngst kam es in den USA mit einem vermutlich fahrerlosen Wagen der Marke Tesla zu einem tödlichen Unfall. In einer Kurve steuerte das Fahrzeug gegen einen Baum.
Technische Anforderungen an autonomes Fahren
Damit es zu solchen Bilder nicht mehr kommt, muss das System die Daten, die es von seiner Umwelt aufnimmt, schnell verarbeiten können. Dafür besitzen die Fahrzeuge Hochleistungs-Rechner. Ebenso müssen die zur Fahrt nötigen Bauteile elektronisch angesteuert werden können. Dazu zählen unter anderem Motor, Getriebe, Bremse und Lenkung sowie die Verknüpfung aller Sicherheitssysteme.
Endgegner sind unkontrollierte Störungen im Verkehr
Da nicht an jedem Tag die Sonne strahlt, sondern es auch zu Unwettern kommt, zeigt sich in den unkontrollierbaren Witterungen eine weitere Schwachstelle: Autonome Fahrzeuge müssen auch bei Starkregen, Nebel und Schnee funktionieren. Genauso sicher muss ihr Fahrverhalten auf asphaltierten Straßen mit und ohne Markierung sein. Hinzu kommt der unkoordinierte Straßenverkehr bei schlechten Witterungen, der eine weitere Herausforderung für die Entwickler darstellt. An diesem Punkt stoßen die Messwerkzeuge an ihre Grenzen: regnet, schneit es oder ist es neblig, können sie die Umwelt nicht mehr abscannen.
Unterschiedliche Messsysteme
Stellt sich die Frage, wie Autos überhaupt ihre Umwelt erkennen und diese auswerten. Mehrere Möglichkeiten stehen hierbei offen:
- Videokameras: Sie liefern reale Bilder der Umgebung mit Straße, Verkehrszeichen und anderen Verkehrsteilnehmern. Zudem helfen sie dem autonomen System, die Entfernung zu Objekten richtig einzuschätzen. Oft sind autonome Fahrzeuge mit fünf Kameras ausgestattet. Je eine vorne, hinten, an jeder Seite und eine Videokamera zur Überwachung des Fahrers. Je nach Autonomielevel muss er während der Fahrt wach bleiben.
- Radarsensoren: Am Auto messen sie den Abstand zu den anderen Verkehrsteilnehmern und Objekten. Zusätzliche Low- und Highrange-Sensoren berechnen unterschiedliche Entfernungen. Das ist der Grund, weshalb Autos auch mehrere davon benötigen und diese an unterschiedlichen Stellen befestigt sind. Diese Technik gibt es schon heute in Form von piepsenden Ultraschallsensoren als Einparkhilfe.
- Lidar-Sensoren: Die Light Detection and Ranging-Sensoren befinden sich auf dem Dach und tasten die vorausliegende Strecke ab. Das optische Messsystem sendet für den Menschen unsichtbare Laserstrahlen ab und berechnet somit den Weg der von einem Objekt reflektierten Laserstrahlen. Diese Art von Sensoren verwenden zur Messung Laserstrahlen anstatt Radiowellen, wie sie beim Radar üblich sind. Dadurch haben sie einen Vorteil: die Reichweite. Bis zu 200 Meter weit reichen Lidar-Sensoren, auch nachts funktionieren sie ebenso. Diese Technologie gilt als Ergänzung zu Radar-Sensoren.
- GPS-System: Damit wird das Auto genau geortet, sodass das System immer weiß, wo es sich befindet. Also nicht nur, auf welcher Straße es gerade fährt, sondern auch auf welcher Spur. Besonders für abbiegende Fahrzeuge ist es entscheidend. Für die optimale Streckenführung sind zudem bis auf zwei Zentimeter genau Straßenkarten und ein schnelles Navigationssystem notwendig.
Die einzelnen Systeme müssen allerdings nicht nur einzeln zuverlässig arbeiten, sondern auch im Zusammenspiel. Wie beim Flugzeug müssen sich die Systeme zusätzlich durch einen redundanten Aufbau vor einem Totalausfall schützen. Die meisten Versuchsfahrzeuge haben deshalb zwei Kabelsätze integriert. Das verhindert einen Ausfall des Systems, wenn ein Kabel beschädigt ist.
Autobahn als Vorteil für Autonomes Fahren
Auch wenn die Geschwindigkeit auf Autobahnen höher als auf Landstraßen oder im Stadtverkehr ist, zeigen sich für autonomes Fahren Vorteile: In der Regel fließt hier der Verkehr nur in eine Richtung. Hinzu kommt, dass es weder Ampeln, Kreuzungen noch Fußgänger sowie überquerende Tiere gibt. Im Stadtverkehr mussten Fahrer während Testfahrten deutlich häufiger eingreifen als auf der Autobahn.
Gibt es aber die Möglichkeit, zu überholen und in den Gegenverkehr auszuscheren, stellt es eine große Herausforderung für den Bordcomputer da. Schließlich muss er einschätzen, ob das Überholmaneuver gelingt oder das Hindernis zu nah ist. Wichtiger als die Sensorik ist daher die intelligente Steuerung, um individuell die Situation richtig einzuschätzen.
Stadtverkehr stellt größte Hürde für Autonomes Fahren dar
Noch komplizierter gestaltet sich der Stadtverkehr für autonome Fahrzeuge. Neben Autos, Lkws, Motorrädern und Transportern kommen zudem Fahrradfahrer und Fußgänger hinzu. Schnell kann es passieren, dass auch jemand unerwartet auf die Fahrbahn springt. Eine Stresssituation, die nicht nur für menschliche Fahrer schwierig zu bewältigen ist. Ein Roboterfahrzeug braucht deshalb neben dem Einsatz von Radar- und Ultraschallsensoren auch eine schnelle Steuerung – und niedrige Geschwindigkeiten um die 30 Stundenkilometer.
Sozusagen die größte Hürde für Roboter ist und bleibt wohl noch lange der Mensch: Anders als in der zwischenmenschlichen Kommunikation können Maschinen Mimik und Gestik bislang nicht richtig lesen. Das freundliche Zunicken des Fußgängers als Zeichen, die Fahrbahn zu überqueren, kann die Messtechnik zum Beispiel noch nicht identifizieren. Durch Deep Learning, oder auch Künstlicher Intelligenz (KI), sollen die Systeme immer mehr Situationen erleben, erlernen und die richtige Reaktion daraus ableiten.
Der Knackpunkt in der aktuellen Forschung
Erst wenn alle Fahrzeuge mit der Technik ausgestattet sind, können die Fahrzeuge untereinander kommunizieren und den Straßenverkehr sicher gestalten. Das wird aber vermutlich noch Jahrzehnte dauern. Bisher gibt es zwar viele miteinander vernetzte Teile, allerdings befinden sich alle noch in einem anderen Entwicklungsstadium. Forscher vermuten, dass im Autonomielevel 3-4 der Fahrer weiterhin eingreifen muss.
Autonomes Fahren bei der R+V
Als einer der führenden Autoversicherer Deutschlands sammelt R+V bereits heute Erfahrungen für die Risikobeurteilung von morgen – mit zwei eigenen selbstfahrenden Kleinbussen und auf Basis eigener Daten. Ihr von der französischen Firma Navya entwickelte Elektrofahrzeug „Arma“ befindet sich in der Testphase und fährt mit 20 Stundenkilometern durch die Städte. Für die Sicherheit während der Fahrt sind mehrere Sensorsysteme im Einsatz. Antennen auf dem Shuttle orten das Fahrzeug bis auf zwei Zentimeter genau. Diverse Lidar-Sensoren und Stereo-Kameras erfassen Objekte und Personen sowie deren Abstand zum Bus. 2019 verkaufte R+V ihre beiden Busse an den Rhein-Main-Verkehrsverbund.
