Wie funktioniert autonomes Fahren?

Autonomes Fahren gleicht dem Erlernen einer neuen Sprache durch ein Kind: zunächst holprig und unsicher, doch mit Zeit und Erfahrung wird es zur zweiten Natur. Auch ich, wie jeder Neugieriger der sich für E-Autos interessiert, hatte mir die Frage „wie funktioniert autonomes Fahren?“ gestellt. Als jemand, der selbst alle aktuellen Modelle von E-Fahrzeugen mit autonomen Funktionen getestet hat, konnte ich diesen Prozess hautnah miterleben.

Als Elektroauto-Fachmann – einst war ich bei BMW angestellt und half bei der Entwicklung des i3 – hatte ich Gelegenheit, mehr Erfahrung im Bereich „autonomes Fahren“ zu gewinnen. Ich fand schon damals die Fortschritte äußerst atemberaubend.

Heute, bald haben wir 2024, stehe ich staunend vor der Komplexität und Präzision der Systeme, welche die Elektromobilität revolutionieren. Von spürbarer Unsicherheit hin zu beeindruckender Selbstständigkeit – das autonome Fahren entwickelt sich in rasanter Geschwindigkeit weiter.

Auf der Basis von Sensortechnologie, wie Kameras, Radarsystemen und Lidar, sowie einem fortgeschrittenen Algorithmus zur Umgebungserkennung, kann ein Fahrzeug seine Umgebung wahrnehmen und interpretieren. Die hierbei generierte enorme Datenmenge wird in Echtzeit verarbeitet, um das Verhalten des Fahrzeugs an die Gegebenheiten des Straßenverkehrs anzupassen.

Künstliche Intelligenz spielt dabei eine wesentliche Rolle und ermöglicht es dem Fahrzeug, aus Erfahrungen zu lernen und Entscheidungen autonom zu treffen. Das vernetzte Zusammenspiel der verschiedenen Technologien macht autonomes Fahren zu einer beeindruckenden Demonstration technischer Innovation.

Autonomes Fahren bezeichnet das selbstständige Fahren eines Fahrzeugs ohne menschliches Eingreifen. Verschiedene Autonomiestufen klassifizieren dabei die Fähigkeiten des Fahrzeugs. Dabei geht es um die 5 Stufen des autonomen Fahrens.

Autonome Fahrzeuge könnten jährlich hunderttausende von Leben retten, indem menschliche Fehler vermieden werden.

Die Klassifikation reicht von Level 0 (keine Automation) bis Level 5 (vollständige Autonomie). Dabei spielen Faktoren wie Lenkintervention, Überwachung der Fahrzeugumgebung und das Bedienen der Kontrollsysteme eine Rolle.

Level 5, die höchste Stufe, entspricht einem komplett selbstfahrenden System, das keine menschliche Aufmerksamkeit benötigt und unter allen Verkehrsbedingungen funktioniert.

Ohne Sensoren wäre autonomes Fahren undenkbar, da sie die Augen und Ohren des Fahrzeugs darstellen. Sie erfassen kontinuierlich Umgebungsdaten, die für die sichere Navigation nötig sind.

Hochentwickelte Kameras, Radarsysteme, Ultraschallsensoren und Lidar-Technologie bilden das Kernelement eines jeden autonomen Fahrzeugs. Sie liefern umfassende Informationen über die Umgebung wie Abstand, Geschwindigkeit und Form von Objekten.

Diese Daten werden dann mit einer hochgradig zuverlässigen Präzision analysiert, um Fußgänger, Radfahrer und andere Fahrzeuge zu identifizieren. Auch Verkehrszeichen, Straßenmarkierungen und Hindernisse wird so eindeutig erkannt.

Zusätzlich zu diesen Sensoren nutzen autonome Fahrzeuge GPS und digitale Karten für die Navigation. In Kombination ermöglicht dies eine lückenlose Wahrnehmung der Straße und eine Fortbewegung ohne menschliche Eingriffe.

Letztlich ist die Fähigkeit, Milliarden von Sensordaten in Echtzeit zu verarbeiten, entscheidend für die Leistungsfähigkeit autonomer Fahrzeuge. Ohne diese Schnelligkeit und Genauigkeit wäre autonomes Fahren nicht möglich.

Konnektivität ist das Rückgrat autonomer Systeme.

Die Vernetzung von autonomen Fahrzeugen basiert auf dem Austausch einer Vielzahl von Daten. Sensordaten, Informationen über Verkehrsflüsse oder Wetterbedingungen werden in Echtzeit gesammelt und weitergeleitet. Diese werden dann für die genaue und dynamische Anpassung der Fahrstrategie genutzt, welche eine zentrale Rolle für die autonome Navigation einnimmt. Dabei geht es nicht nur um die interne Vernetzung innerhalb des Fahrzeugsystems, sondern auch um die Kommunikation mit der Verkehrsinfrastruktur und anderen Verkehrsteilnehmern.

Datenteilung ermöglicht kollektive Intelligenz.

Um die Sicherheit zu maximieren und den Verkehrsfluss zu optimieren, müssen autonome Fahrzeuge untereinander vernetzt sein – das Konzept der Schwarmintelligenz. Auf Basis der massenhaft gesammelten Daten können Risikobereiche frühzeitig identifiziert und Unfällen präventiv entgegengewirkt werden. So entsteht ein komplexes, adaptives System, welches weit über die Fähigkeiten einzelner Fahrzeuge hinausgeht.

Echtzeitdaten sind von immenser Bedeutung.

Voraussetzung für diesen intelligenten Datenfluss sind fortschrittliche Telekommunikationstechnologien. Mit der fortschreitenden Einführung von 5G-Netzen kann eine noch nie dagewesene Menge an Daten mit minimaler Verzögerung übertragen werden, was für die Effizienz von autonomen Fahrfunktionen essentiell ist. Durch die Kombination aus Edge Computing und Cloud-Lösungen wird zudem eine effektive Datenverarbeitung gewährleistet, die den Ansprüchen der Echtzeit-Navigation gerecht wird.

Das Fundament für autonomes Fahren bildet eine Kombination aus Sensorik, maschinellem Lernen und Konnektivität. Radarsysteme, LiDAR (Light Detection and Ranging) und Kameras liefern präzise Umgebungsdaten, die es dem Fahrzeug ermöglichen, seine Umwelt detailreich zu erfassen. Leistungsfähige Rechner verarbeiten diese Datenströme mittels Algorithmen des maschinellen Lernens, wodurch das System kontinuierlich dazulernen und Entscheidungen in Bruchteilen von Sekunden treffen kann. Fahrzeug-zu-Fahrzeug-(V2V) und Fahrzeug-zu-Infrastruktur-(V2I) Kommunikation bilden zusätzlich das Rückgrat für die Echtzeitvernetzung und ermöglichen es den Fahrzeugen, Informationen über den Verkehrsfluss oder Gefahrensituationen auszutauschen.

Die KI ist der Dirigent im Orchester der Sensorik.

Beim autonomen Fahren spielt Künstliche Intelligenz (KI) eine zentrale Rolle. Sie ist die intellektuelle Kraft, die Daten interpretiert und Entscheidungen trifft. Ständig lernende Algorithmen ermöglichen es dem Fahrzeug, auf Basis von Erfahrungen Entscheidungen zu optimieren. Je mehr es fährt, desto besser wird es. Dabei stützt sich die KI auf riesige Mengen gesammelter Daten, um Verhaltensmuster zu erkennen und adäquat zu reagieren.

Maschinelles Lernen ist der Schlüssel zur Verbesserung.

Die Leistungsfähigkeit der KI beruht auf maschinellem Lernen – ein selbstoptimierender Prozess. Dieser ermöglicht dem System, aus jeder Fahrt, jedem Ereignis zu lernen und seine Verhaltensweisen kontinuierlich zu verfeinern. Komplexe Algorithmen analysieren, wie ein menschlicher Fahrer reagieren würde, und passen das Fahrverhalten entsprechend an.

Präzision verbessert sich mit jeder gefahrenen Meile.

Das Fahrzeug sammelt Erfahrungen wie ein Mensch. Durch maschinelles Lernen wird jede Fahrsituation zum Lehrmeister. Mit jedem weiteren Kilometer schärft das Fahrzeug sein Verständnis für komplexe Szenarien. Es lernt, sich sicher im Verkehr zu bewegen und kritische Situationen zu meistern.

Bis 2023 reift die Technologie zur Vollendung.

Aktuelle Prognosen gehen davon aus, dass KI-Systeme im Bereich des autonomen Fahrens bis zum Jahr 2023 ein Niveau erreicht haben, das eine weitgehend selbstständige Navigation erlaubt. Dank fortlaufender Datenakquisition und -analyse wird die technologische Reife dieser intelligenten Systeme weiter voranschreiten und Lösungen für immer komplexere Aufgaben im Straßenverkehr bereitstellen.

Die Basis für autonomes Fahren bildet ein hochpräzises GPS-System gepaart mit detaillierten Kartenmaterialien.

1. Satellitennavigation – Das Fahrzeug bestimmt seine exakte Position mit Hilfe von Satelliten.
2. HD-Karten – Hochauflösende Karten bieten umfassende Straßeninformationen und Umgebungsmerkmale.
3. Sensorüberlagerung – Die im Fahrzeug integrierten Sensoren überprüfen und ergänzen die Kartendaten laufend.
4. Kartenaktualität – Für eine zuverlässige Navigation werden die Karten regelmäßig automatisch aktualisiert.
5. Vernetzung – Durch Kommunikation mit anderen Fahrzeugen und Infrastrukturelementen wird die Positionsgenauigkeit weiter verbessert.

Diese Komponenten ermöglichen eine millimetergenaue Lokalisierung und Wegfindung.

Kombiniert ermöglichen GPS und Kartierung es dem Fahrzeug, seine Umgebung zu „verstehen“ und entsprechend zu reagieren.

Ein zentraler Knackpunkt des autonomen Fahrens ist die zuverlässige Wahrnehmung und Interpretation komplexer Verkehrssituationen. Diese erfordern leistungsfähige Algorithmen für maschinelles Lernen, die imstande sein müssen, aus der Fülle an Daten die richtigen Schlüsse zu ziehen. Dabei gilt es, Unsicherheiten wie plötzlich auftauchende Hindernisse oder unvorhergesehenes Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer zu meistern. Technologien wie Lidar und hochentwickelte Kamerasysteme bilden das Fundament für präzise Umgebungserfassung, während fortgeschrittene neuronale Netze zur Datenverarbeitung beitragen.

Die Balance zwischen Autonomie und Sicherheit ist eine weitere Hürde, wobei gerade die Sicherheit nie kompromittiert werden darf. Herausforderungen wie Sensorfehler, Softwarebugs oder Cyberangriffe bedürfen robuster Sicherheitskonzepte. Redundante Systeme und kontinuierliche Überwachungsmechanismen stellen sicher, dass auch beim Ausfall einzelner Komponenten die Funktionsfähigkeit und insbesondere die Sicherheit gewährleistet bleibt.

Ein Kernelement des autonomen Fahrens ist das redundante Design der Systemarchitektur. Jede kritische Komponente wird doppelt ausgeführt, um Ausfälle zu kompensieren.

Fail-Operational-Systeme ermöglichen eine Weiterfahrt trotz eines Teilausfalls. So bleibt die Kontrolle erhalten.

Insbesondere die Hinderniserkennung und -vermeidung profitiert von Multi-Sensor-Fusion. Verschiedene Sensoren wie Radar, Lidar und Kameras ergänzen sich, um eine 360-Grad-Umwelterfassung und situative Awareness zu gewährleisten, was ein Höchstmaß an Sicherheit schafft.

Notwendig ist auch ein ständiges Monitoring der internen Systeme. Überwachungsalgorithmen prüfen fortlaufend die Integrität der Hard- und Softwarekomponenten und leiten bei Abweichungen sofort geeignete Gegenmaßnahmen ein. In dem Kontext sind auch Over-the-Air-Updates von Bedeutung, um die Systeme aktuell zu halten und Softwarefehler zeitnah zu beheben. Sicherheitskritische Prozesse werden in „Safety-Islands“ verlagert, um bei Systemstörungen die Gefahren zu minimieren.

Autonomes Fahren bewegt sich in einem komplexen rechtlichen Gefüge, das nationale und internationale Regularien umfasst. Es stellt sich die Frage, wer bei Versagen der autonomen Technologien die Haftung übernimmt – der Hersteller, der Fahrzeugbesitzer oder die Softwareentwickler.

Die Haftungsfrage wird in Deutschland durch das Straßenverkehrsgesetz (StVG) sowie das Produkthaftungsgesetz geregelt. Während das StVG die Haftung des Halters adressiert, stellt das Produkthaftungsgesetz den Hersteller in die Verantwortung, wenn Schäden durch einen Produktfehler entstehen. Aktuell liegt die Verantwortung hauptsächlich noch beim Fahrer, doch mit fortschreitendem autonomem Fahren könnte sich dies ändern.

Bei der Zulassung autonomer Fahrzeuge spielt die UN-ECE-Regelung R157 eine wesentliche Rolle. Sie definiert technische Anforderungen und reguliert den Betrieb von Fahrzeugen mit autonomen Fahrfunktionen bis Level 3. Diese Regelung ebnet den Weg für internationale Standards, die den grenzüberschreitenden Betrieb der Fahrzeuge vereinfachen sollen.

Des Weiteren sind Updates der Wiener Straßenverkehrskonvention relevant, welche die Grundlage für den Straßenverkehr in vielen Ländern bildet. Im Zuge dieser Anpassungen werden rechtliche Rahmenbedingungen geschaffen, die teilautonomes und autonomes Fahren global koordinieren und vereinheitlichen sollen. Damit wird eine konsistente Auslegung angestrebt, die sowohl technische Innovationen als auch die Sicherheit aller Verkehrsteilnehmer im Blick behält.

Autonome Fahrzeuge sind eine Vision, die uns näher rückt, wie nie zuvor. Durch sie öffnet sich ein Tor zu neuen Mobilitätskonzepten, die unsere Art zu reisen revolutionieren werden. Diese Vision, bzw. das Erlebnis und die Erfahrung dabei hat bei mir mit meinem vorherigen Farzeug das Model 3 von Tesla begonnen und wächst in mir jeden Tag weiter.

Mit der Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens werden Fahrzeuge zunehmend in der Lage sein, komplexe Verkehrssituationen eigenständig zu bewältigen und Entscheidungen zu treffen. Dabei werden sie von einer stetig wachsenden Datenmenge, generiert durch Sensoren und Vernetzung, profitieren.

Die vollständige Integration des autonomen Fahrens wird das Gesicht unserer Städte verändern – mit intelligenteren, effizienteren und sichereren Verkehrssystemen als jemals zuvor.

Autonomes Fahren ist nicht bloß eine technologische Neuerung, es ist ein Paradigmenwechsel in der Mobilitätswelt. Es verspricht, die Art und Weise, wie wir uns bewegen, grundlegend zu verändern und zu einer neuen Form von Mobilität zu führen, die effizienter und nachhaltiger ist.

In Städten könnten autonom fahrende Taxis und Busse entstehen, die rund um die Uhr verfügbar sind, ohne dass ein menschlicher Fahrer benötigt wird. Dies könnte den öffentlichen Nahverkehr revolutionieren und zu weniger Verkehr, gesenkten Betriebskosten und reduzierten Emissionen führen. Mit einer Reduktion der Fahrzeuganzahl hätte diese Entwicklung zudem das Potenzial, die urbane Landschaft zu verändern, indem weniger Parkraum benötigt wird und dieser für andere Zwecke nutzbar gemacht werden kann.

Auch auf gesellschaftlicher Ebene könnten sich durch die Etablierung des autonomen Fahrens bedeutende Veränderungen ergeben. Diese Technik würde Mobilität für Menschen gewährleisten, die bislang aus verschiedenen Gründen wie Alter, Behinderung oder ökonomischen Barrieren eingeschränkt sind. Eine inklusivere Mobilität würde somit die Lebensqualität vieler verbessern und Teilhabe ermöglichen, die bisher nicht gegeben war.

Gleichzeitig stellt autonomes Fahren uns vor neue Herausforderungen. Es werden fundamentale Fragen bezüglich der Verantwortlichkeit bei Unfällen, des Datenschutzes und der Cybersicherheit aufgeworfen. Es gilt, die rechtlichen Rahmenbedingungen zu schaffen und ethische Grundsätze zu definieren, die mit der rasanten technologischen Entwicklung Schritt halten. Diese Aspekte müssen sorgfältig bedacht werden, um die Vorteile dieser Technologie voll ausschöpfen und zugleich die Integrität und Sicherheit des Einzelnen garantieren zu können.

Das autonome Fahren öffnet ein Tor zu zahlreichen Forschungsbereichen, die die Verkehrswelt revolutionieren könnten.

• Sensorik und Wahrnehmung: Fortschritte bei Lidar-, Radar- und Kamerasystemen zur präzisen Umgebungserfassung.
• Vernetzung: Kommunikation der Fahrzeuge untereinander (V2V) und mit der Infrastruktur (V2X) für verbesserte Sicherheit und Effizienz.
• Künstliche Intelligenz: Entwicklung von Algorithmen für die Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung in Echtzeit.
• Maschinelles Lernen: Optimierung der autonomen Systeme durch Erfahrungen aus dem realen Verkehrsgeschehen.
• Cybersecurity: Gewährleistung der Sicherheit der Systeme gegenüber externen Bedrohungen.
• Rechtliche Rahmenbedingungen: Schaffung klarer Vorschriften für den Einsatz autonomer Fahrzeuge im Straßenverkehr.

Mit jedem Durchbruch in diesen Disziplinen rücken wir dem Ziel eines vollautonomen Fahrens ein Stück näher.

Auf Basis meiner jahrelangen Erfahrung (sowohl beruflich als auch privat) kann ich Ihnen sagen: Beim autonomen Fahren kommt nicht viel – schnallen Sie sich an! Auch wenn vieles noch wie eine ferne Vision erscheint, werden die Grundlagen dafür schon heute gelegt.