Image: Autonome Fahrsysteme im TestFERCHAUFERCHAUAutonome Fahrsysteme müssen intensiv getestet werden. | 4X-image
TechnikWie sicher ist sicher genug?

Auto­nome Fahr­sys­teme im Test

Lesezeit ca.: 4 Minuten
Annette Link

Annette Link

Freie Journalistin

Roboterautos machen unsere Straßen sicherer. Das sagen Autohersteller. Den Nachweis haben sie allerdings noch nicht erbracht. Daran wird derzeit mit Hochdruck gearbeitet – mithilfe datengetrie­bener Ansätze.

07. Mai 2019

Die 100 hochauto­ma­ti­sierten Fahrzeuge stehen in den Startlöchern. Die L3Pilot-Flotte soll in den nächsten Monaten auf den Straßen zehn europäischer Länder, darunter auch Deutschland, wertvolle Testkilo­meter sammeln. Das Gemeinschafts­pro­jekt, an dem auch VW und BMW beteiligt sind, ist nur eines von vielen, das derzeit erforscht, wie sicher automati­siertes Fahren ist.

Für Thomas Form, Leiter der Fahrzeug­for­schung bei VW, ist die Sachlage klar: Laut Statisti­schem Bundesamt gehen 90 Prozent aller tödlichen Verkehrs­un­fälle auf menschli­ches Versagen, wie überhöhte Geschwin­dig­keit, Alkohol am Steuer oder zu riskantes Überholen, zurück. Etwa ein Drittel davon könne vermieden werden, referierte der Forscher auf dem Deutschen Mobilitäts­kon­gress 2017 weiter. Ein Jahr zuvor hatte bereits die US-Denkfabrik Rand mit einer Studie errechnet, dass es sinnvoll für die US-amerikani­sche Volkswirt­schaft ist, den Menschen so schnell wie möglich am Lenkrad abzulösen.

Skeptische Bevölkerung

„Die USA haben ein anderes System. Dort heißt es: Lass uns loslegen. Dafür sind die Strafen aber höher, wenn etwas passiert“, erklärt Dan Keilhoff vom Forschungs­in­stitut für Kraftfahr­wesen und Fahrzeug­mo­toren Stuttgart. Jüngste tödliche Unfälle mit autonomen Tesla- und Uber-Fahrzeugen lassen die Öffentlich­keit zunehmend an dieser Strategie zweifeln – vor allem in Deutschland.

Nach der aktuellen Deloitte Automotive Consumer Study sehen 47 Prozent der Deutschen in Autopiloten eher ein Risiko als eine Chance. Und auch wenn der TÜV Rheinland jüngst etwas weniger Skeptiker (34 %) zählte, wünschen sich diese am liebsten eine Art TÜV-Siegel. „Es besteht keine Chance, vor Einführung zu beweisen, dass weniger Menschen im Straßenver­kehr sterben werden. Trotzdem müssen wir zumindest mittelfristig den Nachweis erbringen, dass die Automation mindestens genauso sicher fährt wie ein Autofahrer. Ansonsten droht ein Rückschlag für die Technik“, ordnet Hermann Winner ein.

Horrende Testkilo­meter

Der Professor für Fahrzeug­technik an der TU Darmstadt hat errechnet, dass Autohersteller dafür bis zu 13 Milliarden Testkilo­meter auf Autobahnen fahren müssten. Gemeinsam mit anderen Forschern und den deutschen Autoherstel­lern sucht Winner im Projekt PEGASUS deshalb nach effizien­teren Testverfahren. Das Projekt nimmt den Autobahn­chauf­feur unter die Lupe, also ein SAE-Level 3-System (Fahrer muss das Steuer nach Aufforde­rung jederzeit übernehmen können), wie den Audi-Staupiloten, der seit eineinhalb Jahren um Zulassung ringt.

„Wir haben eine Toolkette für das Testen entwickelt, die Simulation, Prüfstand und Testfahrten effizient kombiniert. Wir verfolgen dabei einen szenario­ba­sierten Ansatz. Das heißt in Szenarios wird getestet, ob sich das System in bestimmten Situationen richtig verhält, etwa beim Spurwechsel. Ziel ist dabei unter anderem eine Datenbank zu etablieren, die möglichst viele Testfälle abdeckt“, erklärt der Projektbü­ro­leiter Jens Mazzega vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR).

Gigantische Daten

In der frühen Entwicklung ließen sich so die Szenarien in der Simulation auf Software-Ebene automati­siert durchlaufen, später erneut auf dem „Hardware in the Loop-Prüfstand“ und besonders kritische Szenarien zusätzlich auf dem Prüfgelände testen und schließlich im Feldeinsatz validieren. Die Testszena­rien selbst speisen sich aus Simulationen und Fahrsimu­la­toren, großen Feldstudien, statisti­schen Unfalldaten und realen Testfahrten. „Die Basis ist gelegt. Nun muss die Datenbank wachsen“, sagt Winner.

Statt horrender Testkilo­meter warten also gigantische, zu analysie­rende Datenmengen auf die Branche. „Allein bei einer Zweistun­den­fahrt auf einem simplen Campusge­lände sammeln die Lidar-Sensoren und Kameras am Auto 100 Gigabyte an Daten“, ordnet Keilhoff ein. „Was die Verarbei­tung solcher Mengen angeht, muss sich die Autoindus­trie etwas einfallen lassen. Das wird ein zentraler Baustein werden.“ Eine Echtzeit-Datenüber­tra­gung via Mobilfunk­netz hält er für Tests zwar nicht für notwendig, eine Erfassung und Analyse in der Cloud könne aber wichtig werden.

Das gleiche gilt für die Simulation: Grafikkar­ten­pio­nier Nvidia hat 2018 eine cloudbasierte Lösung dafür vorgestellt. Hitachi America nutzt für seine Co-Simulati­ons­lö­sung eine eigene IoT-Plattform, während der israelische Simulati­ons­ex­perte Cognata für seine KI-Lösung auf die Microsoft-Cloud Azure setzt. Den gleichen Weg geht die Continental-Tochter Elektrobit, die bei anderen Projekten auch mit Amazon Web Services (AWS) arbeitet.

Zulassung erst 2022?

Ob und wie schnell all diese Bemühungen zu einer Zulassung von Level 3-Fahrzeugen im deutschen Straßenver­kehr führen, ist ungewiss. „Wir müssen für eine Zulassung nur den Nachweis erbringen, dass es funktioniert. ‚Nur‘ ist aber leichter gesagt, als getan“, sagt Keilhoff. Mazzega tippt auf 2022. Vorher müsse noch geklärt werden, ob neue Normen verabschiedet werden müssten, wie etwa der im ersten Entwurf gescheiterte SOTIF (Safety of the Intended Functiona­lity)-Standard. SOTIF soll die ISO-Norm 26262 ergänzen, also nicht nur sicherstellen, dass im Fehlerfall vom System keine Gefahr ausgeht, sondern auch, dass es im fehlerfreien Betriebs­zu­stand in Gefahren­si­tua­tionen so reagiert, dass kein Verkehrs­teil­nehmer zu Schaden kommt.

„Es wird im Unternehmen einen Menschen geben, der unterzeichnet, dass das System im Straßenver­kehr hinreichend sicher ist und der auch die strafrecht­li­chen Konsequenzen trägt, wenn etwas passiert. Ich möchte diese Person nicht sein“, ergänzt TU-Forscher Winner. Trotzdem plädiert er für eine „dosierte Einführung“ mit strikter Überwachung der Unfallzahlen. Nur so könne letztend­lich der Nachweis erbracht werden, dass autonomes Fahren sicher ist.