Autonomes Fahren ist sowohl eine sich rasch entwickelnde Technologie als auch ein kontroverses Thema. Auf der einen Seite glauben die Menschen, dass autonome Autos eine bessere Zukunft mit mehr Sicherheit auf den Straßen, geringeren Infrastrukturkosten und besserer Mobilität für Kinder, ältere Menschen und Behinderte gewährleisten werden. Auf der anderen Seite haben viele Menschen Angst vor Hackerangriffen auf Autos, tödlichen Unfällen und dem Verlust von Arbeitsplätzen, die mit dem Autofahren verbunden sind. Die Umfrage der American Automobile Association über die Einstellung der Verbraucher zum autonomen Fahren aus dem Jahr 2019 ergab, dass 3 von 4 Erwachsenen in den USA Angst vor der Fahrt in einem selbstfahrenden Fahrzeug haben.
Das autonome Fahren ist zweifelsohne eine komplexe und umstrittene Technologie für viele Menschen. Um besser zu verstehen, wie sicher selbstfahrende Autos sind, ist es wichtig, herauszufinden, wie sie genau funktionieren und welche Arten von Sensoren in autonomen Fahrzeugen ihnen helfen, zu wissen, wohin sie fahren müssen, und Objekte auf der Straße zu erkennen, um Autounfälle zu vermeiden. Doch zunächst wollen wir einen Blick auf die verschiedenen Stufen des autonomen Fahrens und ihren Stellenwert in der Automobilindustrie-Softwareentwicklung werfen.
5 Stufen der Automatisierung des Fahrens
Es gibt fünf allgemein anerkannte Stufen für selbstfahrende Fahrzeuge, die von der Fahrerassistenz bis zum vollständig autonomen Fahrzeug reichen. Diese Stufen wurden von der Society of Automotive Engineers (SAE) entwickelt und variieren je nach dem Grad der menschlichen Beteiligung am Fahrvorgang. Tatsächlich gibt es sechs Stufen in ihrer Klassifizierung, wobei Stufe Null bedeutet, dass das Fahrzeug nicht automatisiert ist und stattdessen vollständig vom Menschen gesteuert wird.
L1: Fahrerassistenz
Ein menschlicher Fahrer ist für alle Aufgaben verantwortlich, die mit dem Betrieb des Fahrzeugs verbunden sind, einschließlich Beschleunigen, Lenken, Bremsen und Überwachung der Umgebung. Es gibt ein automatisiertes Fahrsystem im Auto, das entweder beim Lenken oder beim Beschleunigen hilft, aber nicht bei beidem.
L2: Teilweise Automatisierung
Auf dieser Stufe kann das Automatisierungssystem im Auto sowohl bei der Lenkung als auch bei der Beschleunigung helfen, während der Fahrer weiterhin für die meisten sicherheitskritischen Funktionen und die Überwachung der Umgebung verantwortlich ist. Derzeit sind die autonomen Fahrzeuge der Stufe 2 mit Abstand am häufigsten auf den Straßen unterwegs.
L3: Bedingte Automatisierung
Ab Stufe 3 überwacht das Auto selbst die Umgebung mit Hilfe von autonomen Fahrzeugsensoren und übernimmt weitere dynamische Fahraufgaben, wie zum Beispiel das Bremsen. Der menschliche Fahrer muss darauf vorbereitet sein, einzugreifen, wenn ein Systemfehler auftritt oder andere unerwartete Bedingungen während der Fahrt auftreten.
L4: Hohe Automatisierung
Stufe 4 entspricht einem hohen Automatisierungsgrad, bei dem das Fahrzeug in der Lage ist, eine gesamte Fahrt ohne Eingreifen des Fahrers zu absolvieren, selbst in extremen Fällen. Allerdings gibt es einige Einschränkungen: Der Fahrer kann das Fahrzeug nur dann in diesen Modus schalten, wenn das System feststellt, dass die Verkehrsbedingungen sicher sind und keine Staus vorliegen.
L5: Vollautomatisierung
Voll automatisierte Autos gibt es noch nicht, aber die Automobilhersteller streben Stufe 5 des autonomen Fahrens an, bei der der Fahrer lediglich sein Ziel angibt und das Fahrzeug die vollständige Kontrolle und Verantwortung für alle Fahrmodi übernimmt. Daher werden Fahrzeuge der Stufe 5 keine menschlichen Bedienelemente wie Lenkräder oder Pedale mehr haben.
In Anbetracht der jüngsten Verbreitung von KI-Anwendungen in der Automobilindustrie sieht es zwar nach einer fantastischen Zukunft aus, aber vollautomatisierte Fahrzeuge werden nach öffentlichen Aussagen von Automobilherstellern wie Ford, Honda, Toyota, Volvo und anderen voraussichtlich 2020-2021 auf den Markt kommen. Derzeit wird der Markt noch von teilautonomen Fahrzeugen der Stufe 2 beherrscht, wobei der Anteil autonomer Fahrzeuge an den Gesamtzulassungen bis 2030 weltweit 12 % erreichen soll.
3 Arten von Sensoren in autonomen Fahrzeugen
Autonome Fahrzeuge wären ohne Sensoren nicht denkbar: Sie ermöglichen es dem Fahrzeug, alles auf der Straße zu sehen und wahrzunehmen sowie die Informationen zu sammeln, die für ein sicheres Fahren erforderlich sind. Darüber hinaus werden diese Informationen verarbeitet und analysiert, um einen Weg von Punkt A nach Punkt B zu finden und die entsprechenden Anweisungen an die Steuerung des Fahrzeugs zu senden, z. B. zum Lenken, Beschleunigen und Bremsen.
Darüber hinaus können die mit den Sensoren in autonomen Fahrzeugen gesammelten Informationen, einschließlich des tatsächlichen Weges, der Staus und der Hindernisse auf der Straße, auch zwischen Autos ausgetauscht werden, die über die M2M-Technologie verbunden sind. Dies wird als Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation bezeichnet und kann eine unglaublich hilfreiche Ressource für die Automatisierung des Fahrens sein.
Die meisten Automobilhersteller verwenden heute in autonomen Fahrzeugen die folgenden drei Arten von Sensoren: Kameras, Radare und Lidare.
Kamerasensoren
Wie sie funktionieren
Autonome Autos sind oft mit Videokameras und Sensoren ausgestattet, um die Objekte auf der Straße zu sehen und zu interpretieren, so wie es menschliche Fahrer mit ihren Augen tun. Durch die Ausstattung mit diesen Kameras in jedem Winkel sind die Fahrzeuge in der Lage, einen 360°-Blick auf ihre äußere Umgebung zu werfen und so ein umfassenderes Bild der Verkehrsbedingungen um sie herum zu vermitteln.
Heutzutage sind 3D-Kameras verfügbar und werden für die Darstellung hochdetaillierter und realistischer Bilder eingesetzt. Diese Bildsensoren erkennen automatisch Objekte, klassifizieren sie und bestimmen die Abstände zwischen ihnen und dem Fahrzeug. So können die Kameras beispielsweise andere Autos, Fußgänger, Radfahrer, Verkehrsschilder und -signale, Fahrbahnmarkierungen, Brücken und Leitplanken leicht erkennen.
Bereiche mit Verbesserungsbedarf
Doch leider sind die Kamerasensoren noch lange nicht perfekt. Schlechte Witterungsbedingungen wie Regen, Nebel oder Schnee können dazu führen, dass die Kameras die Hindernisse auf der Fahrbahn nicht klar erkennen, was die Wahrscheinlichkeit von Unfällen erhöhen kann. Außerdem gibt es oft Situationen, in denen die Kamerabilder einfach nicht gut genug sind, damit ein Computer eine gute Entscheidung darüber treffen kann, was das Auto tun soll. In Situationen, in denen beispielsweise die Farben von Objekten dem Hintergrund sehr ähnlich sind oder der Kontrast zwischen ihnen gering ist, können die Fahralgorithmen versagen.
Radarsensoren
Wie sie funktionieren
Radarsensoren (Radio Detection and Ranging) leisten einen entscheidenden Beitrag zur Gesamtfunktion des autonomen Fahrens: Sie senden Radiowellen aus, die Objekte erkennen und deren Entfernung und Geschwindigkeit in Bezug auf das Fahrzeug in Echtzeit messen.
Sowohl Kurz- als auch Langstrecken-Radarsensoren werden in der Regel rund um das Auto eingesetzt und haben jeweils unterschiedliche Funktionen. Während Radaranwendungen mit kurzer Reichweite (24 GHz) die Überwachung des toten Winkels, die ideale Spurhaltehilfe und Einparkhilfe ermöglichen, gehören zu den Aufgaben der Radarsensoren mit langer Reichweite (77 GHz) die automatische Abstandsregelung und die Bremshilfe. Im Gegensatz zu Kamerasensoren haben Radarsysteme in der Regel keinerlei Probleme bei der Erkennung von Objekten bei Nebel oder Regen.
Bereiche für Verbesserungen
Der Algorithmus zur Fußgängererkennung ist definitiv verbesserungsbedürftig, da die in heutigen Fahrzeugen eingesetzten Radarsensoren nur zwischen 90 und 95 % der Fußgänger richtig erkennen, was kaum ausreicht, um die Sicherheit im Straßenverkehr zu gewährleisten. Außerdem sind die immer noch weit verbreiteten 2D-Radare nicht in der Lage, die Höhe eines Objekts genau zu bestimmen, da die Sensoren nur horizontal scannen, was beim Unterfahren von Brücken oder Verkehrsschildern zu einer Reihe von Problemen führen kann. Um diese Probleme zu lösen, wird derzeit eine breitere Palette von 3D-Radarsensoren entwickelt.
Lidar-Sensoren
Wie sie funktionieren
Lidar-Sensoren (Light Detection and Ranging) funktionieren ähnlich wie Radarsysteme, mit dem einzigen Unterschied, dass sie Laser anstelle von Radiowellen verwenden. Lidar misst nicht nur die Entfernungen zu verschiedenen Objekten auf der Straße, sondern ermöglicht auch die Erstellung von 3D-Bildern der erfassten Objekte und die Kartierung der Umgebung. Außerdem kann Lidar so konfiguriert werden, dass es eine vollständige 360-Grad-Karte um das Fahrzeug herum erstellt, anstatt sich auf ein enges Sichtfeld zu verlassen. Diese beiden Vorteile veranlassen Hersteller von autonomen Fahrzeugen wie Google, Uber und Toyota, sich für Lidar-Systeme zu entscheiden.
Außerdem kann Lidar so konfiguriert werden, dass es eine vollständige 360-Grad-Karte um das Fahrzeug herum erstellt, anstatt sich nur auf ein enges Sichtfeld zu verlassen. Diese beiden Vorteile haben Hersteller autonomer Fahrzeuge wie Google, Uber und Toyota dazu veranlasst, Lidar-Systeme für ihre Fahrzeuge zu wählen.
Bereiche für Verbesserungen
Da für die Herstellung geeigneter Lidar-Sensoren Metalle der seltenen Erden benötigt werden, sind diese Sensoren wesentlich teurer als die in autonomen Fahrzeugen verwendeten Radarsensoren. Die für das autonome Fahren erforderlichen Systeme können weit über 10.000 Dollar kosten, während der Spitzensensor, der von Google und Uber verwendet wird, bis zu 80.000 Dollar kostet. Ein weiteres Problem ist, dass Schnee oder Nebel die Lidar-Sensoren manchmal blockieren und ihre Fähigkeit, Objekte auf der Straße zu erkennen, negativ beeinflussen können.
Die Zukunft der autonomen Fahrzeugsensoren und Autos
Autonome Sensoren spielen eine wesentliche Rolle beim automatisierten Fahren: Sie ermöglichen es den Autos, ihre Umgebung zu überwachen, entgegenkommende Hindernisse zu erkennen und ihren Weg sicher zu planen. In Verbindung mit Software und Computern im Auto werden sie es dem Automatisierungssystem schon bald ermöglichen, die volle Kontrolle über das Fahrzeug zu übernehmen und so dem Fahrer viel Zeit zu ersparen, da er seine Aufgaben viel effizienter und sicherer erledigen kann. Wenn man bedenkt, dass der durchschnittliche Fahrer täglich etwa 50 Minuten im Auto verbringt, kann man sich vorstellen, wie wertvoll autonome Fahrzeuge für die schnelllebige Welt, in der wir leben, sein könnten.
Während sich die Technologie für autonome Fahrzeuge ständig weiterzuentwickeln scheint, hat noch kein kommerziell erhältliches Fahrzeug die erforderliche Stufe 4 für verkehrssichere autonome Fahrzeuge erreicht. In Anbetracht des zunehmenden Einsatzes von KI im Transportwesen sowie des jüngsten Aufkommens von 5G, das die Verschmelzung von IoT und Telekommunikation für eine schnellere und weitreichendere Übertragung ermöglicht, dürften die Hersteller jedoch eher früher als später endlich die Sicherheit autonomer Fahrzeuge auf den Straßen gewährleisten.
