Autonomes Fahren: Was sind die technischen Herausforderungen?

Der aktuelle Audi A8 besitzt allein für seinen Staupiloten, der bis 60 Stundenkilometer schnell nach Autonomielevel 3 fahren kann, 24 verschiedene Sensorsysteme, darunter fünf Radarsensoren und sechs Kameras.

Damit die Daten schnell verarbeitet werden können, besitzen die Fahrzeuge Hochleistungsrechner. Außerdem müssen die zur Fahrt nötigen Bauteile elektronisch angesteuert werden können. Dazu zählen unter anderem Motor, Getriebe, Bremse und Lenkung sowie die Verknüpfung aller Sicherheitssysteme. Trotz der Ausstattung kann der Audi A8 keine komplexen Fahrmanöver durchführen – er folgt im Stau nur seiner Spur. Und selbst das ist momentan rechtlich in der EU noch nicht erlaubt: Deshalb ist der Assistent ab Werk deaktiviert.

Ein weiteres Problem beim autonomen Fahren ist das Wetter und der oftmals unkoordinierte Straßenverkehr. Autonome Fahrzeuge müssen nicht nur bei Sonne einwandfrei funktionieren, sondern auch bei Starkregen, Nebel und Schnee. Ebenso auf asphaltierten Straßen mit und ohne Markierung.

Nach Angaben des Department of Motor Vehicles des Staates Kalifornien, mussten Kontrollfahrer:innen in autonomen Testautos auf Landstraßen dennoch deutlich seltener bei Notsituationen ins Lenkrad greifen als in der Stadt: Während es in der Stadt 90 Prozent der Fälle waren, mussten die Fahrer:innen auf der Autobahn nur in 10 Prozent der Fälle eingreifen.

Neben Sensoren für den Nahbereich der Umgebung arbeiten Kameras und Lidar-Sensoren zur optischen Abstands- und Geschwindigkeitsmessung. Das Radar berechnet Abstände und Geschwindigkeiten schnell und zuverlässig. Lidar-Sensoren "sehen“ bis zu 200 Meter weit – tagsüber, aber auch nachts. Das ist bei hohen Geschwindigkeiten nötig. Nachteil: Die Sensoren sind noch sehr teuer. Und bei Starkregen, Nebel oder Schneefall werden die Systeme blind und der/die Fahrer:in muss übernehmen.

Im fließenden Straßenverkehr sieht es anders aus. Kein Gebiet ist für Roboterfahrzeuge komplexer zu bewerkstelligen als der öffentliche Stadtverkehr. Neben Autos, Lkws, Transportern und Motorrädern teilen sie sich die Fahrbahn oft mit Fahrrädern und Rollern. Ab und zu springen auch Kinder unerwartet auf die Fahrbahn. Ein autonomes Fahrzeug muss all diese Situationen bewältigen. Neben dem Einsatz von Radar- und Ultraschallsensoren für ein breites, aber nahes Umfeld, sind deshalb eine sehr schnelle Steuerung und eine niedrige Geschwindigkeit nötig. Derzeit eingesetzte autonome Fahrzeuge fahren deshalb nur rund 30 Stundenkilometer.

Quer- und Kreuzungsverkehr sowie Fußgänger:innen und Kleintiere auf der Fahrbahn erkennen aktuelle Systeme zwar – oftmals aber noch zu spät. Damit autonome Fahrzeuge in der Stadt sicher unterwegs sein können, müssen sich die Verkehrsteilnehmer:innen untereinander vernetzen und miteinander kommunizieren. Dazu müssten allerdings alle Fahrzeuge und Verkehrsteilnehmer:innen kommunizieren können. Das passiert aber erst, wenn alle Autos diese Technik an Bord haben, was noch Jahrzehnte dauern wird.

Computer berechnet anhand von Bewegung und Geschwindigkeit Wahrscheinlichkeiten dafür, was passieren könnte

Um die Umgebung besser zu verstehen, ordnen die Systeme von autonomen Fahrzeugen ihre Umwelt in Gruppen ein, zum Beispiel Autos, Häuser, Verkehrszeichen und Menschen. Das ist deshalb entscheidend, weil von den einzelnen Gruppen verschiedene Bewegungsabläufe zu erwarten sind: Ein Haus springt eher selten auf die Fahrbahn, bei einem Menschen kann das durchaus passieren.

Der Computer berechnet anhand von Bewegung und Geschwindigkeit eines gescannten Objekts Wahrscheinlichkeiten dafür, was als Nächstes passieren könnte. Das verlangt eine schnelle und intelligente Datenverarbeitung. Mittels Deep Learning, oder auch Künstlicher Intelligenz (KI), sollen die Systeme künftig immer mehr Situationen erleben, erlernen und die richtige Handlung daraus abspeichern. Beim Erkennen eines Gesichtsausdrucks des Menschen kommt der Computer aber nach wie vor an seine Grenzen. Ein freundliches Zunicken der Autofahrer:innen, das den Fußgänger:innen nonverbal erklärt, dass sie über die Straße gehen können, versteht der Computer noch nicht.

Würden in Zukunft alle Verkehrsteilnehmer:innen und -systeme komplett vernetzt, könnten sich die Systeme untereinander abstimmen und warnen. Bei der Car-to-X-Kommunikation über Funk oder WLAN weiß das Auto schon vor der nächsten Kreuzung, dass jemand auf dem Fahrrad um die Ecke kommt. Bis das auch in der Praxis funktioniert, vergehen jedoch noch ein paar Jahre. Fachleute rechnen mit einer Marktdurchdringung von über 70 Prozent nicht vor 2050.