Autonomes Fahren: So steht es um die Technik

Autonomes Fahren: So steht es um die Technik

In Deutschland könnten autonome Fahrzeuge in der Theorie schon bald das Straßenbild prägen. Doch wie weit ist die Technik tatsächlich?

Ende letzten Jahres brachte das Bundesverkehrsministerium (BMVI) einen ambitionierten Gesetzesentwurf auf den Weg: Deutschland soll weltweit die Nummer eins beim autonomen Fahren werden. Mit dem geplanten Gesetz sollen die rechtlichen Rahmenbedingungen für selbstfahrende Vehikel im Regelverkehr gestellt werden. Zwar wurde der Entwurf von Bundesverkehrsminister Scheuer und seinem Team von vielen Seiten kritisiert – das Bundesjustizministerium lehnte ihn sogar ab – letztlich billigte das Bundeskabinett ihn schließlich doch.

Bevor der Entwurf geltendes Recht wird, muss er noch verschiedenen Prüfungen unterzogen werden. Aktuell liegt der Ball bei Bundesrat und Bundestag. Mitte April äußerte sich der Bundesrat zum Gesetzesentwurf, kritisierte, schlug Änderungen vor, bat um Erklärungen.

Das BMVI reagierte: In einem gemeinsam aufgesetzten Schreiben wurde die Diskussion veröffentlicht. Sie zeigt, dass sich die Länderkammer und das Ministerium noch in vielen Punkten uneinig sind. Am 3. Mai will der Bundestag den Wirtschafts- und Energieausschuss anhören. Verschiedene Experten sollen offene Fragen klären.

Das Science Media Center Germany nahm dies zum Anlass und befragte vorab unabhängige Wissenschaftler, die auf dem Gebiet des autonomen Fahrens tätig sind. Im Fokus standen dabei die technischen Herausforderungen bei der Entwicklung der Fahrsysteme, der internationale Stand der Forschung und wie autonomes Fahren künftig eingesetzt werden könnte. In einer Sache sind sich die Experten einig: Autonomes Fahren wird kommen.

Die fünf Stufen des autonomen Fahrens

Um die Einschätzungen der Wissenschaftler zum aktuellen Stand der Technik einordnen zu können, gilt es vorher, die verschiedenen Stufen des autonomen Fahrens zu betrachten. Die Society of Automotive Engineers (heute SAE International) führte 2016 mit der Norm SAE J3016 eine Klassifizierung und Definition von Begriffen für straßengebundene Kraftfahrzeuge mit Systemen zum automatisierten Fahren ein.

Auch, wenn häufig die Rede von fünf Stufen ist, besteht die Klassifizierung eigentlich aus sechs: Fahrzeuge der Stufe 0 verfügen allerdings über keinerlei Automation.

Die Stufen des autonomen Fahrens nach dem SAE.

Die sechs Stufen des autonomen Fahrens nach dem SAE. | Bild: SAE

Trotz der schon recht klaren Klassifizierungen kommt es noch immer zu Überschneidungen oder Missverständnissen. Der ADAC setzt sich beispielsweise seit Jahren dafür ein, das System auf drei Stufen herunterzubrechen. Dann gäbe es nur noch unterstütztes Fahren, automatisiertes Fahren und autonomes Fahren.

Die Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) hat kürzlich eine vereinfachte “Nutzerkommunikation” entworfen. Die definiert die verschiedenen Fahrerrollen und soll Fahrern und Passagieren dabei helfen, die eigenen Aufgaben in den verschieden eingestuften autonomen Fahrzeugen zu erkennen. Die folgende Tabelle zeigt die Stufen 1 bis 5 nach SAE mit der Nutzereinordnung nach BASt.

Die Stufen des autonomen Fahrens nach SAE mit der Nutzereinordnung des BASt.

Die Stufen des autonomen Fahrens nach SAE mit der Nutzereinordnung des BASt. | Bild: SMC

Das dazugehörige Factsheet des SMC und das ausführliche Papier der SAE zum Einstufungsmodell findet ihr zum Download in den jeweiligen Verlinkungen.

Einordnungsbeispiele in die fünf Stufen des autonomen Fahrens

Die Gliederung der SAE hat sich in Forschung und Entwicklung durchgesetzt und bildet den Rahmen für die verschiedenen technischen Möglichkeiten für teil- und vollautomatisiert fahrende Vehikel. So lassen sich viele der aktuellen Entwicklungen auch für Konsumenten besser einordnen.

Ein Lkw und ein Pkw fahren nebeneinander autonom.

Waymo erreicht mit seinem KI-System Waymo Driver 5 in bestimmten Anwendungen bereits Stufe 4 des autonomen Fahrens. | Bild: Waymo

Die neue Mercedes S-Klasse parkt beispielsweise selbstständig in Parkhäuser ein, die „Automated Valet Parking“ unterstützen und fährt in bestimmten Verkehrsszenarien bis zu einer Geschwindigkeit von 60 km/h automatisch. Fahrer dürfen die Hände vom Lenkrad nehmen, müssen aber jederzeit eingreifen können. Somit erreicht Mercedes hier Stufe 3 des autonomen Fahrens.

Teslas Autopilot und das Full Self-Driving-Feature erreichen derzeit nur Level 2 in dieser Skala. Fahrer müssen die Hände stets am Lenkrad haben. Das Fahrzeug kombiniert zwar verschiedene adaptive Fahrassistenzsysteme – es beschleunigt, bremst und hält die Spur unter bestimmten Voraussetzungen – es kann allerdings komplexe Verkehrssituationen nicht sicher bewältigen.

Waymos fahrerlose Robotaxis hingegen können dies in einem bestimmten geografischen Gebiet schon sehr gut und sind somit in Stufe 4 einzuordnen. Im MIXED.de Podcast Folge #242 sprechen wir über die Stufen des autonomen Fahrens und wagen eine Einschätzung zu kommenden Entwicklungen.

Technische Herausforderungen für autonomes Fahren

Professor Dr. Philipp Slusallek sieht die Forschung derzeit nicht in der Lage, Garantien für korrektes Verhalten der eingesetzten KI-Systeme abzugeben. Firmen würden große Risiken eingehen. Passierten Unfälle mit autonomen Fahrzeugen, könne schnell die ganze Branche darunter leiden. Eine weitere große Herausforderung ist laut Professor Dr. Lienkamp der Umgang mit unterschiedlichen Wetterbedingungen.

Die grafische Darstellung der Funktionsweise eines Bodenradars im autonomen Fahren.

WaveSense nutzt einen Bodenradar, um autonomes Fahren auch bei schlechten Wetterverhältnissen sicherer zu machen. | Bild: MIT Lincoln Labratory

Problematisch sei unter anderem die Wahrnehmung der Umgebung bei Schnee, Regen oder Nebel und den damit oft einhergehenden schwierigen Lichtverhältnissen. Hier müsse die richtige Kombination verschiedener Sensortypen gefunden werden. Die meisten autonomen Fahrsysteme setzen derzeit auf einen Mix aus Kameras, Radar- und Lidar-Sensoren.

Besonders Lidar-Sensoren könnten einen Durchbruch in der Wahrnehmungsreichweite bringen. Das Start-up AEye stellte kürzlich einen Lidar mit enormer Reichweite vor. Damit sollen autonome Fahrsysteme über 1.000 Meter weit “sehen” können.

Mit diesen Sensorkombinationen können die Systeme laut Professor Dr. Christoph Stiller alle relevanten Objekte wie Fahrbahn, Bordsteine oder Ampeln sowie Fußgänger, Radfahrer und andere Verkehrsteilnehmer mit hoher Zuverlässigkeit wahrnehmen. Aufgrund dieser Informationen plane die KI sinnvolle und sichere Bewegungsverläufe und steuere Motor, Bremse und Lenkung.

Laut Stiller bedarf es allerdings noch einer weiteren Steigerung der Zuverlässigkeit in der Wahrnehmung: Die Systeme müssten über die bloße Vermessung von Objekten hinaus wesentliche Verkehrssituationen verstehen. Autonome Fahrzeuge sollten sich anderen Verkehrsteilnehmern gegenüber kooperativ verhalten. Hinsichtlich Verkehrsfluss und -sicherheit müsse deshalb die Abstimmung von Fahrmanövern durch Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation sichergestellt werden.

Der internationale Vergleich: Waymo, Tesla oder doch europäische Autobauer?

Gerade das offensive Marketing bei Tesla sehen die Wissenschaftler kritisch. Mit Namen wie “Autopilot” oder “Full Self-Driving“ werde eine Automatisierung des Fahrzeugs suggeriert, die das System nicht ansatzweise erreiche. Das derzeit von Tesla verwendete Sensor-Set-up eignet sich nach Einschätzung der Fachwelt nur für Level 2.

Tesla vermarktet sein teilautomatisiertes Fahrsystem als "Autopilot".

Tesla vermarktet sein teilautomatisiertes Fahrsystem als „Autopilot“. | Bild: Tesla

Erst kürzlich kamen zwei Männer im US-Bundesstaat Texas ums Leben, als ein Tesla gegen einen Baum fuhr. Medienberichten zufolge saß keiner der beiden Insassen hinter dem Steuer. Tesla-Chef Elon Musk äußerte sich per Twitter zu dem Vorfall und gab an, erste Auswertungen hätten ergeben, dass der Autopilot nicht aktiviert gewesen sei. Die zuständigen Behörden untersuchen derzeit mehr als zwanzig Unfälle in den USA, bei denen Teslas Autopilot in irgendeiner Form involviert gewesen sein soll.

Googles Schwesterunternehmen Waymo habe hingegen große Fortschritte im autonomen Fahren gemacht. Das Ziel sei hier von Anfang an autonomes Fahren der Stufe 4 gewesen. Generell verstünden sich viele Hersteller aus den USA und Asien mehr als Softwareunternehmen, die autonome People-Mover und Robotaxis konzipieren.

Laut den Forschern würden europäische Konzerne eher als klassische Autobauer agieren. Hier liege der Fokus auf hochautomatisiertem Fahren (Level 3). Autonomes Fahren würde eher schrittweise durch Verbesserungen an den Fahrassistenzsystemen vorangetrieben.

Im Softwarebereich arbeiten gerade deutsche Autobauer vermehrt mit Tech-Unternehmen zusammen. Volkswagen verkündete erst kürzlich eine Kooperation mit Microsoft, um gemeinsam eine Cloud-Plattform zu entwickeln.

Bewegungsdaten: Der Schlüssel zur Sicherheit beim autonomen Fahren?

Die befragten Experten sind sich einig: Daten sind die Grundlage für das autonome Fahren. Vollautomatisierte Fahrsysteme (Level 5) müssten in jeder Verkehrssituation Sicherheit gewährleisten. Dazu sei es für die KI-Systeme nötig, möglichst viele Verkehrsszenarien und Konstellationen zu kennen. Die meisten davon kämen im alltäglichen Straßenverkehr allerdings fast nie vor. Zudem seien die vielen regionalen Unterschiede im Verkehrswesen und Fahrstil zu beachten.

Reichlich Daten und billige Arbeitskräfte könnte im globalen KI-Wettrüsten zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil Chinas werden.

Autonome Fahrsysteme nehmen ihre Umwelt über verschiedenen Kamera-, Radar- und Lidar-Systeme wahr. Wann diese Wahrnehmung dem Menschen überlegen und „gut genug“ ist für den praktischen Einsatz, ist eine große Debatte.

Hersteller würden enorm davon profitieren, wenn sie möglichst viele dieser Szenarien untereinander teilen würden. Da mehr Daten die Entwicklung robusterer Algorithmen und eine umfangreiche Validierung ermöglichen würden, könnte eine herstellerübergreifende Sammlung relevanter Fahrdaten auch zu sichereren Fahrzeugsystemen führen. Mit vielen qualitativ hochwertigen Datensätzen könnten akkurate Umgebungs- und Bewegungsmodelle für Simulationen erstellt werden. Die wiederum würden helfen, autonome Fahrfunktionen gezielt zu testen.

Im März dieses Jahres teilte Waymo einen Forschungsdatensatz zur freien Verwendung in Forschung und Entwicklung. Darin enthalten sind über 500 Stunden an unterschiedlichen Verkehrssituationen, die über den alltäglichen Verkehr hinausgehen und komplexe Szenarien zeigen sollen.

Level 5 autonomes Fahren: Science-Fiction oder tatsächlich realisierbar?

Laut Professor Dr. Lienkamp ist das Ziel beim autonomen Fahren der Stufe 5 die Erfüllung der Fahraufgabe ohne Regeln: “Ähnlich dem Menschen, muss ein solches System in der Lage sein, mit anderen Verkehrsteilnehmern zu interagieren und zu kooperieren sowie komplexe Situationen jederzeit sicher zu bewältigen”, sagt Lienkamp. Ein solches Fahrzeug müsse sich demnach auch in Verkehrssituationen ohne erkennbare Regeln und trotz Fehlern anderer Verkehrsteilnehmer immer sicher verhalten.

Das autonom fahrende Taxi Zoox.

Das Zoox wurde von Grund auf als autonomes Personenbeförderungsmittel konzipiert. Ein Fahrer ist nicht vorgesehen. | Bild: Zoox

Dr. Tobias Hesse sieht fahrerloses Fahren als “absolut erreichbar” an. Allerdings mehr in Industrie und Service als im Privatverkehr. Viele Unternehmen in den USA und China betreiben bereits große Flotten von Robo-Taxis. Erst kürzlich startete Suchmaschinenbetreiber Baidu einen Robo-Bus-Service in einer chinesischen Großstadt. Auch Volkswagen testet bereits die Möglichkeiten für eine Robo-Taxi-Flotte in Deutschland.

Die befragten Wissenschaftler sind sich grundsätzlich einig, dass es eine Einführung autonomer Fahrsysteme der Stufen 4 und 5 geben wird. Allerdings dürfe man dies nicht in naher Zukunft erwarten. Die Einführung werde stufenweise mit Einschränkungen erfolgen, die nach und nach aufgehoben würden.

Es werde dort begonnen, wo ein klarer Kostenvorteil oder Kundennutzen entstehe. Kommerziell eingesetzte Nutzfahrzeuge, die automatisch Logistikzentren abfahren, Robo-Taxis und andere People-Mover seien in fünf bis zehn Jahren auch hierzulande realistisch.

Titelbild: Telia, Quelle: SMC

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