Autonome Autos sollen wie Menschen fahren

Neue Methode des FZI orientiert sich an der Natur und erkennt Unsicherheitsfaktoren

(pte004/15.11.2018/06:15) – Experten des FZI Research Center for Information Technology http://fzi.de haben eine Methode entwickelt, die das Fahrverhalten von
selbstfahrenden Autos bei besonders schwierigen Bedingungen verbessert.
Um sich etwa im engen und hektischen Stadtverkehr oder bei sehr
schlechten Sichtverhältnissen unfallfrei zum Ziel steuern zu lassen,
setzen die Forscher auf das natürliche Vorbild: Genau wie ein
menschlicher Fahrer, der sich einer Kreuzung nähert, wird auch das
autonome Fahrzeug langsamer und bezieht mögliche Unsicherheitsfaktoren
in die Berechnung der sichersten Fahrtroute mit ein.

"Beste Technik kommt ins Straucheln"

"Autonomes Fahren in städtischen Umgebungen und rauen
Wetterverhältnissen ist aus technischer Sicht eine große
Herausforderung, die von der Forschung erst noch gemeistert werden
muss", zitiert "TechXplore" aus der Projektbeschreibung der
FZI-Forscher. Trotz großer Anstrengungen sei es bislang auch mit der
modernsten und ausgeklügeltsten Technik nicht möglich, in solchen Fällen
die Sicherheit der Autoinsassen zu gewährleisten. "Selbst die besten
Sensoren und die beste verbaute Technologie kommt ins Straucheln, wenn
Unsicherheitsfaktoren ins Spiel kommen, die das Risiko von Kollisionen
erhöhen", betonen die Experten.

"Wenn es um schlechte Wetterverhältnisse wie etwa starken Neben geht,
haben Computersensoren einen Vorteil: sie können gleichzeitig in alle
Richtungen sehen. Das Problem ist aber nicht das Sehen, sondern das
Erkennen und Entscheiden", stellt Friedrich Eppel, stellvertretender
Cheftechniker beim ÖAMTC http://oeamtc.at , gegenüber pressetext klar. Der Mensch sei auch deshalb ein so guter
Autolenker, weil er spontan auf veränderte Bedingungen reagieren kann.
"Ein Computer kann immer nur Entscheidungen auf Basis dessen treffen,
was er schon gelernt hat. Es ist daher sehr wichtig, dass ein
Steuersystem in einem selbstfahrenden Auto den Menschen rechtzeitig
darüber informiert, wenn die Technik an ihre Grenzen stößt", so Eppel.

Verschiedene Unsicherheitsfaktoren

Um das autonome Fahren in schwierigen Bedingungen zu verbessern, haben
die FZI-Forscher zunächst eine umfassende Analyse aller möglichen
verschiedenen Unsicherheitsfaktoren durchgeführt, die für entsprechende
Computersysteme zum Problem werden können. Darunter fallen
beispielsweise stark befahrene Kreuzungen in Innenstadtlage, Kreuzungen
mit schlechter Straßeneinsicht oder Wetterverhältnisse wie starker Regen
oder Nebel.

"Nachdem wir all diese Situationen genau studiert haben, konnten wir
eine Methode entwickeln, die auch bei extrem schwierigen Bedingungen
eine kollisionsfreie Fahrt ermöglicht, indem sie sich an dem natürlichen
menschlichen Verhalten orientiert. Wenn man etwa an eine hektische
Kreuzung kommt, fährt man automatisch langsamer und vorsichtiger",
schildern die Wissenschaftler. Erste Tests in einer geschlossenen
Simulationsumgebung seien durchwegs erfolgreich gewesen. "Nun geht es
darum, unser System in ein echtes autonomes Fahrzeug zu integrieren", so
die Forscher.