Fahrerlose Autos

Level-5-Autonomie ist noch weit weg

… nur das Marketing ist schon da. Manche Assistenzsysteme versprechen mehr, als sie halten können und überfordern damit viele Fahrer.

Fahrerloses Auto

Fahrerlose Autos sind bisher nur ein Versprechen

Wenn es nach Elon Musk ginge, so gäbe es heute bereits einen vollständig autonom fahrenden Tesla - zumindest im Probebetrieb. Doch ganz so weit wie in den Marketing-getriebenen Heilsbotschaften vom fahrerlosen Autos ist die Situation noch nicht. Das hat vor allen Dingen technologische Gründe. So scheint das autonome Fahren doch nicht ganz so einfach in den Griff zu kriegen sein, wie die Evangelisten der Technologie behaupten.

In diesem Jahr gab es eine Reihe von schweren und tödlichen Unfällen mit (teil)autonom fahrenden Autos. Sie weisen auf ein Problem hin: Die vorhandenen Systeme sind noch nicht „narrensicher“, werden aber von den Nutzern überschätzt. So sind der größte Teil der bisher bekannten Unfällen nicht auf technisches, sondern eher auf menschliches Versagen zurückzuführen: Die Fahrer müssen noch bereit sein, jederzeit in die Arbeit der Assistenzsysteme einzugreifen. Aber genau das sind sie nicht, denn je weniger der Fahrer zu tun hat, desto eher ist er gelangweilt und verliert die Aufmerksamkeit.

Der Mensch als Notnagel

Dies ist einer der Gründe, warum Audi beispielsweise in den USA den Staupiloten des neuen A8 nicht freischaltet. Das teilautonome Assistenzsystem ist in der Lage, innerhalb genau definierter Parameter bei einem Stau vollautonom zu fahren. Der Wagen hält in dieser Situation den Abstand zum Vordermann und orientiert sich automatisch an der Fahrspur. Dadurch kann der Wagen in einer Stausituation den Fahrer von der ständigen Aufmerksamkeit entlasten und das „Stop & Go“ selbst erledigen.

Der Fahrer übernimmt erst wieder, wenn die Geschwindigkeit einen definierten Wert übersteigt - weil sich der Stau auflöst. Doch der Staupilot agiert nicht in allen Situationen autonom. So sind Fahrbahnmarkierungen die Voraussetzung für die richtige Funktion und ein Verkehrsstau, bei dem sich Stillstand, Schritttempo und Phasen mit schnelleren Geschwindigkeiten ablösen, können von der Software noch nicht richtig behandelt werden.

Letztlich ist sogar ein Anstieg schwerer Unfälle möglich, da der Mensch als Notnagel für die teilautonomen Systeme in Krisensituationen häufiger versagen könnte. Zahlreiche Experten haben den Schluss gezogen, auf die Zwischenstufen zu verzichten und sofort zu vollautonomen Fahrzeugen überzugehen. Sie haben zudem den Vorteil, sich per IoT untereinander koordinieren zu können und müssen nicht noch Rücksicht auf möglicherweise erratische Fahrmanöver von herkömmlichen Autos nehmen.

Die Überschätzung von KI-Anwendungen

Doch es gibt noch einen weiteren Grund, warum das autonome Fahren weniger schnell kommen könnte: Die von den Entwicklern genutzten Deep-Learning-Verfahren stoßen an Grenzen. Zwar gab es in den letzten zehn Jahren enorme Fortschritte bei selbstlernenden Softwaresystemen, doch sie sind von Menge, Art und Qualität der Trainingsdaten abhängig.

Der New Yorker Neurowissenschaftler Gary Marcus ist skeptisch gegenüber den Möglichkeiten von Deep Learning. Er bemängelt vor allem die nur sehr eingeschränkten Fähigkeiten herkömmlicher Neuronetze zur Generalisierung. Dies kann beim autonomen Fahren zu einem Problem werden: Wenn eine KI eine eigentlich eindeutige Fahrsituation nicht erkennt, weil sie nicht darauf trainiert ist, kann keine Rede von Level-Fünf-Autonomie sein.

Einige Experten propagieren die Rückkehr zu regelgeleiteten Systemen, die für Fahrsituationen vorprogrammiert werden. Darüber hinaus ist auch eine Änderung der Straßenverkehrsregeln denkbar, die es beispielsweise ausschließlich autonomen Fahrzeugen erlaubt, bestimmte Wege zu benutzen. Hierdurch entsteht inhärente Sicherheit, da unklare Ereignisse gar nicht mehr vorkommen können. Doch die meisten Entwickler im Silicon Valley setzen auf „Even Bigger Data“.

Die langsamen Mühlen der Judikative

Das setzt aber intensive Testphasen voraus, die zumindest in Europa im Moment für die meisten Autohersteller gar nicht möglich sind. Level-Fünf-Autonomie lässt sich nur durch Tests erreichen: Fahrpraxis führt zu Daten und diese wiederum führt zu verbesserter Fahrpraxis und noch mehr Daten.

Die deutschen Hersteller sind vorwiegend auf spezielle, oft vom normalen Verkehr getrennte Teststrecken angewiesen. Hier entstehen allerdings zu wenig Daten, um schnelle Fortschritte zu machen. Doch der Alltagsverkehr ist den Entwicklern hierzulande versperrt, da die rechtliche Situation in Deutschland ungeklärt ist. Selbst einige der bisher verwirklichten Assistenzsysteme wie etwa der Staupilot des Audi A8 sind in Europa nicht verfügbar, weil es bisher noch keine Freigabe durch die EU gibt.

Weder die europäischen, noch die deutschen Behörden beeilen sich, solche Freigaben zu erteilen. So weichen Hersteller wie Mercedes bereits für die Tests der nächsten Autonomiestufen nach China aus. Automobilexperten vermuten, dass in China spätestens 2030 voll autonome Fahrzeuge unterwegs sein werden, im traditionsbewussten Deutschland aber erst 2050.

Bildquelle: Thinkstock

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