09.08.2017 Autonomes Fahren

263 Startups verkürzen die Zeit bis Level 5

Von: Ingo Steinhaus

Je mehr Unternehmen am fahrerlosen Auto arbeiten, desto eher wird es auf den Markt kommen.

So stellen sich Hersteller ein selbstfahrendes Auto vor

So stellen sich Hersteller ein selbstfahrendes Auto vor

Für Sterling Anderson, Drew Bagnell und Chris Urmson ist die Bezeichnung „hochkarätige Experten“ eigentlich ein Understatement. Andersen war bis Ende 2016 Chef des Entwicklungsprogramms für autonomes Fahren bei Tesla und hat den Autopiloten maßgeblich mitentwickelt. Urmson hatte die gleiche Position bei dem Google-Projekt für selbstfahrende Autos und Bagnell Bergner hat sich als Experte für maschinelles Lernen bei Uber ebenfalls um die Entwicklung eines autonomen Fahrsystems gekümmert.

Sie haben ihre Unternehmen verlassen und das gemacht, was erfahrene Leute im Silicon Valley gerne machen: ein eigenes Startup gegründet, Aurora Innovation. Ziel des Unternehmens ist die Entwicklung von Software und Datendiensten für autonomes Fahren auf Level 4. Mit einer entsprechenden Software können Autos in zahlreichen (aber noch nicht allen) Situationen völlig ohne Eingriff des Fahrers agieren. Das ist bisher immer noch Zukunftsmusik, selbst die Highend-Systeme im neuen Audi A8 schaffen nur Level 3.

Das ist aber bereits ein enormer Fortschritt, denn solche Systeme schaffen beispielsweise einen vollautomatischen Spurwechsel, ohne dass der Fahrer eingreifen muss. Im Alltag der Brot-und-Butter-Autos ist das bisher noch nicht angekommen, zumal die Assistenzsysteme von vielen Leuten mangels Wissen um die richtige Bedienung gar nicht eingesetzt werden. Doch allzu weit in der Zukunft liegt das autonome Fahren nicht mehr. Je mehr Unternehmen sich darum bemühen, desto eher wird es marktgängige und alltagstaugliche Systeme geben.

Die Neugründung gehört zu insgesamt 263 Startups im Bereich Transportation, wie eine Studie des VC-Funds CometLabs ergeben hat. Die Liste verzeichnet nicht nur die bekannten großen Startups aus dem Bereich Autonomous Car, sondern auch alle Unternehmen, die rund um das fahrerlose Auto Lösungen und Produkte anbieten. Dazu gehören Themen wie Radar, Lidar, GPS, Sensorik, Computer Vision, IoT/Cloud-Plattformen, Intelligent Manufacturing und vieles mehr.

Hohe Erwartungen an das autonome Fahren

Die Zahl der Startups wächst zusehends, viele davon geben sich allerdings zugeknöpft. Auf der Aurora-Website gibt es nur wenig zu sehen, aber wenigstens viele Jobangebote. Ähnlich geheimnisvoll ist Zoox, das trotz eines undurchdringlich schwarzen Webauftritts kürzlich 200 Millionen Dollar Risikokapital einstreichen konnten. Bereits seit 2013 arbeitet das Unternehmen im Stealth Mode an einer Flotte aus vollständig elektrischen, autonomen Fahrzeugen, die als Robotertaxis eingesetzt werden sollen. Hohe Erwartungen, die bereits zu einer Milliarden-Bewertung geführt haben. Und auch eine hoch dotierte Übernahme gab es bereits: Für 680 Millionen Dollar ging das Startup Otto an Uber.

Doch der Teufel sitzt im Detail. Für ein tatsächlich fahrerloses Auto müssen sehr viele unterschiedliche Hardware- und Software-Technologien fehlerfrei ineinandergreifen und zugleich eine unglaubliche Vielfalt an Umweltbedingungen berücksichtigen. Das klappt bereits mit den bisherigen Assistenzsystemen in Autos der oberen Mittelklasse nicht immer fehlerfrei, wie kürzlich der Tech-Blogger Robert Basic feststellen musste: Sein Wagen parkte automatisch ein, aber nach einigen Korrekturzügen um 90 Grad verdreht. Trotz aller Entwicklungsfortschritte kommt es wohl immer noch zu Situationen, wo Einpark-Assistenten auf ganzer Länge versagen. Die Kameras und Sensoren in den Wagen erkennen also nicht in jeder Situation ihre Umgebung korrekt. Dies zeigt, dass sogar Level-2-Autonomie noch nicht fehlerfrei funktioniert.

Zum einen hängt der Erfolg der Systeme von der verbauten Sensorik ab, zum anderen aber von der Software. Gut möglich, dass die Startups hier die Nase vorn haben. Denn sie setzen auf inkrementelle Verbesserung und agile Methoden. Ein gutes Beispiel dafür ist Tesla. Das Model S ermittelt alle möglichen Fahr- und Sensordaten und überträgt sie in regelmäßigen Abständen an Tesla. Dadurch entstehen wertvolle Informationen über hunderttausende von Fahrkilometern, die zur Verbesserung des „Autopiloten“, aber auch anderer Systeme dienen. Und die verbesserte Software wird dann per Mobilfunk an die Wagen übertragen. Auf eine ähnliche Weise werden die meisten der Startups vorgehen, vor allem wenn zahlreiche autonome Testfahrzeuge über die Straßen fahren und immer mehr Daten zu ihrer eigenen Verbesserung sammeln.

Bildquelle: Thinkstock

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