Das automatisierte bzw. autonome Fahren wird von den großen Automobilherstellern mit Eifer vorangetrieben – es handelt sich um nichts anderes als ein gigantisches Jahrhundertprojekt, das unser Verhältnis zum Auto und dessen Nutzung nachhaltig verändern wird. Aktuell befindet sich die Entwicklung des autonomen Fahrens am Übergang von Stufe 2 zu Stufe 3. Die fundamentale Veränderung besteht darin, dass ab der Automatisierungsstufe 3 das Führen des Wagens unter geeigneten Bedingungen vollständig vom Fahrzeug übernommen wird und der Fahrer das System nicht mehr ununterbrochen überwachen muss. Da das Auto mit einer hohen Zuverlässigkeit selbstständig alle Fahraufgaben übernehmen und vollautomatisch und angemessen auf das umgebende Verkehrsgeschehen reagieren kann, ist es dem Fahrer möglich, sich von der unmittelbaren Fahraufgabe sowie der Beobachtung des Umfeldes abzuwenden. Eine konkrete, ambitionierte Funktion ist insbesondere ein Autobahnpilot bis zu einer Maximalgeschwindigkeit von 130 km/h, der sich heute bei zahlreichen Automobilherstellern und Zulieferern in der Entwicklung befindet.

Ebenfalls in der Entwicklung sind Systeme der Stufe 4; dabei handelt es sich in der Regel um innovative Mobilitätskonzepte, die, unter zunächst starken Einschränkungen von Randbedingungen wie beispielsweise geringer Geschwindigkeit, komplett fahrerlose Mobilität auf öffentlichen Straßen ermöglichen. Hier stehen die „Stadtpiloten“ derzeit im Fokus der Entwicklungsanstrengungen.

Von einem vollständig autonomen Fahrzeug der Stufe 5 spricht man erst dann, wenn sich dieses ohne Einschränkungen auf allen Straßen, in jeder Verkehrssituation, bei allen Licht- und Wetterverhältnissen und über den gesamten Geschwindigkeitsbereich bewegen kann; und das mindestens so gut, aber voraussichtlich erheblich besser als ein menschlicher Fahrer.

Wo die Schwelle der gesellschaftlichen Akzeptanz liegt, und in wie vielen Jahren solche Fahrzeuge zu kaufen sein werden, ist derzeit noch nicht abzusehen.

 

Enorme Datenmengen müssen verarbeitet und wieder zur Verfügung gestellt werden

Die größte Herausforderung beim Überschreiten der Level-3-Grenze – neben den rechtlichen und ethischen Problemen – ist der Nachweis eines sicheren und angemessenen Verhaltens des Systems in allen erdenklichen Situationen innerhalb der vorgegebenen Randbedingungen (ODD – Operational Design Domain). Dies erfordert die Bewältigung von enormen Datenmengen, die in verschiedenen Phasen der Funktions-, System- und Softwareentwicklung gesammelt, verarbeitet, gespeichert und wieder abgerufen werden müssen. Allein 100–200 Terrabytes an Daten fallen täglich bei einem Fahrzeug an, das mit Referenzsensoren Testkilometer abspult.

Um die Qualität und Zuverlässigkeit, die einem routinierten menschlichen Fahrer entspricht, bei einem autonomen Level-5-Fahrzeug belegen zu können, müssten schätzungsweise 10 Milliarden Meilen an Testfahrten durchgeführt werden. Mit vertretbarem Aufwand ist es jedoch lediglich möglich, ein paar Millionen Meilen auf realen Straßen zurückzulegen. Wird dies mit Fahrzeugen durchgeführt, die mit einer Referenz-Sensorik (Kamera, Radar, Laser-Scanner/LIDAR) ausgestattet sind, lassen sich daraus ungefähr 100 Millionen Meilen sinnvoller Szenarien mittels der so genannten Open-Loop-Simulation (Re-Simulation) generieren. Bei dieser Methode werden einfache Parameter der real erfassten Verkehrssituation variiert.

Das Problem ist allerdings, dass wir selbst bei 100 Millionen Meilen erst ein Prozent der benötigten Datenmengen eingefahren hätten, um ein Level-5-System absichern zu können – dabei würden allerdings seltene und komplexe Verkehrssituationen kaum erfasst werden.

 

Grafik disruptive Challenge

 

Die Virtualisierungs-Challenge

Diese Aufgabe ist nur mit Hilfe einer sogenannten Closed-Loop-Simulation zu schaffen. Im Gegensatz zur zuvor erwähnten Open-Loop-Simulation, in der mit einem Sensorreck Daten auf realen Straßen gesammelt werden, spielt sich alles in der virtuellen Welt ab. Hierzu müssen zunächst das Fahrzeug, die Sensoren, das Fahrverhalten und die ganze Umgebung gut genug virtualisiert werden, damit im Anschluss die restlichen 99 Prozent der Testfahrten einschließlich der seltenen, komplexen und gefährlichen Verkehrssituationen virtuell simuliert werden können.

Das ist die aktuelle Herausforderung, die es zu bewältigen gilt. Mit einer autonomen Fahrplattform können die riesigen Datenmengen effizient verarbeitet und die Fahralgorithmen trainiert und getestet werden. Zudem stehen alle Daten durchgängig den neuen Entwicklungsprozessen des autonomen Fahrens zur Verfügung. Diese autonome Fahrentwicklungsplattform wird bereits für die Serienentwicklung bei mehreren Automobilherstellern eingesetzt. In der gegenwärtigen Ausbaustufe liegt der Fokus auf dem hocheffizienten Management und der Analyse der anfallenden Datenmengen sowie dem Training, das erst durch diese Daten ermöglicht wird. Kürzlich wurde diese Plattform um zwei wichtige Services ergänzt, dem „Semi-Automatic Video Labeling“ und dem Simulations- und Virtualisierungsprogramm. Allein mit diesen Lösungen kommen wir dem nächsten Level im autonomen Fahren einige Schritte näher – und weitere werden folgen.