Autonomes Fahren: Schutz
Autonomes Fahren soll in Zukunft das Autofahren bequemer und sicherer gestalten. Mithilfe technischer Mittel wie KI, Sensoren und Kameras sollen Fahrzeuge eigenständig durch den Verkehr navigiert werden. Fahrzeuge haben zu diesem Zweck verschiedene Sensoren verbaut, um sicher gesteuert werden zu können. Zudem nutzen die Fahrzeuge künstliche Intelligenz, um den Verkehr zu analysieren, zu bewerten und sich kooperativ zu verhalten.
Auf dieser Seite erhalten Sie klare Antworten und erfahren alles über die Sicherheitsaspekte des vollautomatisierten Fahrens.
Wie sicher ist autonomes Fahren?
Eine der großen Herausforderungen des autonomen Fahrens sind die Sicherheitsaspekte. Kann ein autonomes Fahrzeug die Umgebung wirklich verlässlich wahrnehmen und interpretieren, um sicher navigieren zu können?
Zumindest, was die funktionale Sicherheit für autonomes Fahren betrifft, ist die Lage recht übersichtlich: Über die technische Ausstattung – z.B. LiDAR- und Kamerasysteme, AI und Sensoren im Optik- und Mikrowellenbereich – werden Informationen an das Fahrzeug gesendet. Diese Vielzahl an Daten muss durch ausgeklügelte Fusion der Systeme gebündelt und ausgewertet werden. Doch wie verlässlich sind all diese Sensoren und Kameras?
Der Stand der Technik orientiert sich hauptsächlich an bildgebenden Verfahren und sieht bezüglich der Sicherheit beim autonomen Fahren folgendermaßen aus:
Radarsensorik
Radare registrieren reflektierende Objekte und helfen dem Fahrzeug, sich über relativ weite Entfernungen hin zu orientieren. Sie funktionieren problemlos auch bei Dunkelheit, Nebel, Schnee, Rauch oder Staub. Allerdings sind Tiefenwahrnehmung, Objektausdehnung und Winkelposition problematisch. Das bedeutet, dass diese nur einen Teil der Fahrbahn erfassen, was zu Unschlüssigkeiten in der Navigation führen kann.
Lösung: Radarsysteme werden in einem bestimmten Abstand auf der Motorhaube platziert, um ein sich überlappendes Sichtfeld zu kreieren. So entsteht ein hochauflösendes Bild, das mit hoher Wahrscheinlichkeit alle Hindernisse registriert.
LiDAR-Systeme
Scannende LiDAR-Systeme liefern hochauflösende 3D-Bilder der Umgebung, sind aber hochempfindlich gegenüber Schlechtwetter wie Nebel, Regen oder Schnee. Sie messen Abstand und Winkelpositionen auch bei mehreren Objekten präzise, allerdings ist die Detektions-Entfernung deutlich geringer als bei Radar. Zudem sind LiDAR-Systeme noch immer teuer.
Kamerabasierte Systeme
Kamerasysteme können in bis zu 80 Metern Entfernung aktuelle Geschwindigkeitsbegrenzungen, Überhol- oder Fahrverbote registrieren. Sie verfügen über verschiedene Funktionen, z.B.:
- Farb- und Graubildauswertung
- Filteroperationen
- Kanten- und Merkmalsextraktion,
Mit denen die eingehenden Daten ausgewertet werden können. Manche Systeme werten beispielsweise auch über Vergleiche oder Deep-Learning-Algorithmen aus. So erkennen sie Verkehrszeichen, Objekte im Straßenverkehr (z.B. Fahrräder, verlorene Ladungen auf Autobahnen, Tiere und Fußgänger) oder Fahrbahnberandung.
PMD-Technologie
PMD-Technologie (engl. Photonic Mixer Device) basiert auf optischen Sensoren, die durch Lichtlaufzeitverfahren die direkte Entfernung zu Objekten berechnen und ein 3D-Bild erzeugen können. PMD ist deshalb vielversprechend, da die Sensoren aktiv Fremdlicht unterdrücken und daher gegenüber nicht korrelierten Lichtsignalen unempfindlich sind. Nachteile: Eine eindeutige Entfernungsbestimmung ist nicht immer möglich. Zudem ist die Reichweite noch sehr begrenzt.
Ultraschall & Infrarot
Die kostengünstigen Ultraschall-Systeme sind bereits durch Parksensoren bekannt und gelten als ausgereift. Diese schätzen auch bei Schlechtwetter kurze Distanzen zuverlässig ein und gehören beispielsweise bei BMW zur Standardausstattung. Laut dem Automobilzulieferer Valeo ist Ultraschall wichtig für Adaptive Cruise Control, bei Stop&Go oder bei Blind Spot Detection. Ebenso wichtig bleiben Infrarot-Sensoren, um auch bei Nachtfahrten Objekte zuverlässig zu registrieren.
