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Autonomes Fahren  General Motors Web
Autonomes Fahren soll den Alltag erleichtern - muss aber noch sicherer werden (Bild: General Motors)
Autonomes Fahren

Autonomes Fahren: die Tricks für mehr Sicherheit

Automones Fahren ist eine komplexe Angelegenheit. Es braucht dafür sowohl schnelle Netze als auch intelligente KI, die für unfallfreies Fahren sorgt. Wir zeigen, an welchen Stellschrauben BMW gerade dreht.

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Wenn du im Jahr 2021 ein Auto überholst, dessen Fahrer am Steuer schläft – keine Panik. Vermutlich sitzt er in einem autonom fahrenden Fahrzeug und genießt die kurze Zeit der Entspannung. Geht es nach den großen Automobilherstellern, so soll autonomes Fahren schon 2021 Realität werden. Doch bis dahin ist noch viel zu tun. Erstens muss die Technik sicherer werden und zweitens muss das 5G-Netz stehen, das die Automobilindustrie als notwendig erachtet, damit all relevanten Daten auch schnell genug übertragen werden können.  

In Punkto Fahrsicherheit gehen die Hersteller viele Wege parallel. Da wird nicht nur die Frage analysiert, wie ein Mensch bremst. Ebenso ziehen die Ingenieure Daten heran, die etwas über die  Beschaffenheit der Straße - Stichwort Schlaglöcher - aussagen. Oder sie berücksichtigen Zufallsdaten wie ein plötzliches Stauende in einer Kurve, das Auffahrunfälle vermeiden hilft.

Fahrsicherheit: Wie bremst eigentlich der Mensch?

Menschen haben gelernt, wie sie Fußgänger, Motorradfahrer oder andere Autos einzuschätzen haben und wann sie bremsen müssen. Eine Maschine muss das erst lernen. Und dazu muss sie trainiert werden. BMW nutzt die Frontkamera, die in allen modernen BMWs verbaut ist und zeichnet entsprechende Videos aus Fahrersicht auf. Diese Videos werden anschließend gesichtet und gelabeld. Das heißt, jedes Bild wird genau beschrieben und es wird markiert: Hier ist der Fußgänger, hier ist der Fahrradfahrer und hier ist der Bürgersteig. Jeder Bereich auf dem Bild erhält ein Label namens Fußgänger, Fahrrad, Hecke etc..

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Inzwischen führt BMW das Labelling automatisch durch. Um 823 Bilder zu labeln, braucht der Automobilhersteller heute 1,2 Minuten. In einem nächsten Schritt schauen sich Mitarbeiter die Labelling-Ergebnisse an und bewerten sie. Mit den Angaben "richtig" oder "falsch" lernt der KI-Algorithmus somit, wie er ein Bild zu interpretieren hat. Das ist das sogenannte Training. Diesen Trainingsvorgang der Bilderkennung lässt BMW unglaublich oft durchlaufen, bis die Erkennung mindestens so gut ist wie beim Menschen. Wie hoch ergo die Fehlerquote in Prozent noch sein darf, darüber schweigt sich BMW aus.

Bremsmanöver vorhersagen

In Zukunft will auch BMW Bremsmanöver vorhersagen. Dazu werden die in den Videos aufgezeichneten Szenen mit Wahrscheinlichkeiten verknüpft und in die Zukunft projiziert. Fährt ein Auto auf eine Kreuzung zu, gibt es zwei Möglichkeiten: Das Auto fährt gerade aus oder das Auto biegt rechts oder links ab. Für jede dieser Optionen wird eine Wahrscheinlichkeit berechnet. Diese Wahrscheinlichkeit wird anhand von verschiedener Faktoren berechnet, darunter die Geschwindigkeit (Wird das Auto langsamer?) oder diie Signalen des Fahrzeugs (z.B. blinkt der Blinker?). Wird ein Bremsplan erkannt, kann das autonom fahrende Fahrzeug entsprechend früh reagieren, so dass es nicht zur Vollbremsung kommt. Ideal wäre es natürlich, eine Bremsabsicht so früh zu erahnen wie ein Mensch. Doch so weit sind die Techniker laut BMW heute noch nicht.

Problematisch sind Situationen mit einer Hecke am Straßenrand. Normalerweise ist die Hecke statisch und hat ein bestimmtes Aussehen. Geht jedoch ein starker Wind, sieht die Hecke anders aus, da die Blätter hin- und herrascheln. Solche Kleinigkeiten stellen eine Herausforderung für die künstliche Intelligenz dar. Das Problem dabei sind nicht die Sensoren in einem Auto, sondern die Interpretation der Bilder. Denn die Hecke als Bild liegt ja vor. Doch das Auto muss auch erkennen, dass es sich um eine Hecke handelt. BMW arbeitet daran.  

Bei den Sensoren setzt BMW derzeit übrigens auf Kamera, Radar, Laser und Ultraschall. Der Mix aus diesen Sensoren ist deshalb wichtig, weil jeder Sensor seine Schwächen hat. Bei Dunkelheit beispielsweise helfen die Kamerabilder nicht mehr weiter. Dann übernimmt der Ultraschall zusammen mit dem Laser.

Drittanbieterdaten für mehr Sicherheit

Um die Fahrsicherheit weiter zu erhöhen, fließen auch Drittanbieterdaten in die Sicherheitspolitik mit ein. Um die Sicherheit auf der Straße zu erhöhen, arbeitet BMW beispielsweise mit dem Kartendienst Here daran, Zufälle zu erkennen. Zufälle sind für Here Situationen, die nicht immer und jeden Tag da sind, wie zum Beispiel vereiste Straßen oder ein unübersichtlicher Stau. Sie sorgen für ein höheres Unfallrisiko. Sensoren im Wagen können glatte und vereiste Straßen erkennen oder Staus melden, die ein plötzliches Bremsen erfordern. Die Daten kommen aus der BMW-Flotte und von allen Nutzern, die mit dem Kartendienst Here navigieren. Here ergänzt diese Daten noch durch weitere Datenquellen wie Wetterkarten, Verkehrsinformationen, Baustellenkarten der Städte und Gemeinden  sowie durch Daten anderer OEMs - von Daimler, Audi und Porsche bis hin zu Neurodynamics. All diese Daten werden evaluiert in der Here Open Location Plattform und mit dem autonom fahrenden Fahrzeug abgeglichen, um das Fahren sicherer zu machen.

Voraussetzung für Autonomes Fahren: 5G

Aktuell laufen auf den Backend-Servern von BMW jeden Tag Daten aus 11 Millionen Fahrzeugen aus 46 Ländern zusammen. Das heißt, es kommen jeden Tag eine Viertel Milliarde Nachrichten zwischen der Straße und dem Auto zusammen. Diese Datenmasse braucht schnelle und vor allem auch sichere Datenwege. Und genau das verspricht der zukünftige Netzstandard 5G. Mit 5G werden Daten 100 Mal schneller übertragen als heute. Das bedeutet, dass auch die Zuverlässigkeit der Systeme entsprechend gesteigert wird. Bisher werden beim Datentransport alle Daten gleich behandelt (sogenannte Netzneutralität). Ab 5G werden Daten priorisiert. Das bedeutet, dass Hersteller wie Daimler und BMW mit den Netzbetreibern Preise aushandeln müssen, um sich einen bestimmten Datenfluss für bestimmte Situationen garantieren zu lassen. Das heißt: Die ausgehandelten Netzressourcen werden auf die Dienste im Auto verteilt, wobei sich BMW vom Netzbetreiber eine bestimmte Latenz, also eine garantierte Antwortzeit und eine bestimmte Geschwindigkeit der Datenübertragung zusichern lässt. BMW definiert hierzu verschiedene Network Slices: ein Slice für Sicherheit, eines für Infotainment und so weiter. Da die Netzressourcen endlich sind, wird im Konfliktfall der Slice für Sicherheit Vorrang bekommen vor dem Entertainment Slice. Und das bedeutet, dass möglicherweise kurzfristig kein Entertainment im Wagen zur Verfügung steht zugunsten der Fahrsicherheit – so dass es eben nicht zum Unfall kommt. Beim Thema Sicherheit fordert die Automobilbranche übrigens den Gesetzgeber auf, feste Regeln zu verabschieden.

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