Autonomes Fahren: Fahren ohne Karten

Autonomes Fahren: Fahren ohne Karten


Autonomes Fahren ist ohne detailliertes Kartenmaterial schwer möglich. Nur wenige Firmen besitzen eigene Karten und genug Arbeitskräfte, um relevante Informationen einzupflegen. Warum die autonomen Autos von heute noch nicht wirklich autonom sind und welche Entwicklungen dorthin führen, wird hier zusammengefasst.

Wir lesen es überall: autonome Fahrzeuge werden es uns in wenigen Jahren erlauben, endlich gefahrenfrei KI-Blogs zu lesen, während wir zur Arbeit fahren. Nur: so einfach ist es nicht. Wir müssen auf mehreren Ebenen genauer hinschauen, um zu verstehen, dass es wohl doch noch etwas länger dauert, da autonomes Fahren große technologische Umwälzungen voraussetzt.

Die Frage ist, von welchem Grad der Fahrautonomie wir sprechen. Von eher einfachen unterstützenden Assistenzsystemen wie beispielsweise der Einparkhilfe bis hin zur Level 5- Autonomie (Lenkrad und Pedale optional) sind noch einige technische Herausforderungen zu lösen. Eine dieser Umwälzungen ist die Vermessung der Welt. Ein neuer Wettlauf der großen Player findet statt, detailreiche, dynamische dreidimensionale Karten zu erzeugen, mit denen sich intelligente Autos in der Welt besser zurechtfinden sollen. Aber warum brauchen sie dazu Kartenmaterial? Warum reichen nicht die bekannten zweidimensionalen Karten, à là Google Maps?


Sicherheit geht vor

Die Antwort liegt in den verschiedenen Fehlertypen, die beim autonomen Fahren vorkommen können. Zwar können Roboterautos auch ohne Karten fahren und alle relevanten Elemente der Welt selbst wahrnehmen. Nur würden sie hin und wieder eben doch eine rote Ampel übersehen, einen Bordstein oder eine durchgezogene Linie überfahren oder im schlimmsten Fall in Baustellen oder Gebäude krachen, die auf einer Karte klar gekennzeichnet gewesen wären. Denn jede Software, wie auch der Mensch, macht irgendwann einen Fehler. In einem Fall von Tausenden gibt es z. B. eine fehlende Meldung (wir sagen “falsch-negativ”) und obwohl das schon eine beeindruckende technische Leistung ist, reicht es nicht aus, um diesem System ein Menschenleben anzuvertrauen.

Um die Wahrscheinlichkeit eines schwerwiegenden Unfalls zu reduzieren, wird die Sensitivität der Verfahren maximiert – die Systeme reagieren dann bereits auf das kleinste Anzeichen einer Ampel. Dadurch werden zwar deutlich weniger Ampeln verpasst, es gibt aber auch mehr Falschmeldungen (“falsch-positive”), wenn keine Ampel weit und breit zu sehen ist.

Dennoch: lieber einmal auf freier Strecke anhalten als über eine rote Ampel zu fahren. Hat man jedoch eine Karte, so kann jede Detektion auf Plausibilität abgeklopft werden. Mit einer Karte kann sich das Auto viel genauer lokalisieren, indem es seine Sensordaten mit der Karte vergleicht. Karten reduzieren Unsicherheit.


Reduzierung der Unsicherheit

Daher sind bisher fast alle nennenswerten autonomen Fahrten in kartiertem Gebiet vorgenommen worden. Und “kartiert” bedeutet in diesem Fall nicht nur eine einfache flache Karte. Die meisten autonomen Fahrzeuge sind mit vielen komplexen Sensoren bestückt, die sich hervorragend dazu eignen, die Welt zu vermessen.

Fährt ein Mensch eine vorgegebene Route ab, kann man die Welt durch die Augen des Autos betrachten und einfach alle Sensordaten speichern. Dieses komplexe Datenmaterial wird nachträglich von vielen Bildschirmarbeitern weiterverarbeitet und annotiert, d. h. Markierungen und Bedeutungen werden hinzugefügt, so dass das autonome Fahrzeug beim nächsten Lauf genau weiß, was es zu erwarten hat. Somit wird die Unsicherheit für den Betrieb eines autonomen Fahrzeugs drastisch reduziert – aber natürlich nur, wenn die Karten aktuell sind.

Daraus lässt sich folgende Vorhersage für die Zukunft des autonomen Fahrens ableiten: selbst, wenn uns unsere Autos chauffieren, werden wir nicht überall hingefahren werden können, weil das Kartenmaterial nicht auf dem aktuellsten Stand ist. Wir müssen dann notfalls ein paar Autonomie-Level nach unten schalten und das Auto wieder selbst steuern.

Vielleicht wird eine solche Fahrt auch gegen Bonuspunkte vergütet, denn wenn das Auto einmal sicher einen blinden Fleck durchfahren hat, sind die wertvollen aktuellen Daten nur eine Mobilfunkkommunikation weit vom Hersteller oder Kartendienst entfernt. Durch den riesigen Datenumfang hat dies natürlich Implikationen für unsere Datennetze, aber dazu an anderer Stelle mehr.


Weg mit den Karten

Nun erscheint es logisch darüber nachzudenken, wie man am besten von den Karten loskommt. Sie kosten viel Personal, verfallen schnell und behindern unsere Mobilität, wenn das Auto sie voraussetzt. Kürzlich hat Apple ein Patent vorgelegt, welches sich um die oben gestellte Frage dreht. Leider sagt auch Apple nicht genau, wie das geschehen soll.

Streng genommen muss die maschinelle Wahrnehmung der Umgebung, die korrekte Interpretation der für die Navigation relevanten Gegebenheiten (wo befindet sich das Auto, wo befinden sich andere Verkehrsteilnehmer) einfach besser werden. Das umfasst viele Ebenen – von der Auswertung einzelner Sensoren oder der Art und Weise ihrer Fusion bis hin zur symbolischen Modellierung der Konsequenzen des eigenen Handelns.

Das passt natürlich nicht in ein einziges Patent. Aber Ideen, die dazu führen, vielleicht doch irgendwie noch im kommenden Jahrzehnt in breiter Marktdurchdringung autonom zu fahren, existieren schon lange. Welche Schritte müssten also getan werden?


Weg mit den Problemen

Wie die Vergangenheit schon oft gezeigt hat, liegt die Lösung einer schweren Aufgabe nicht unbedingt immer in der Verbesserung des Lösungsansatzes, sondern in der Vereinfachung des Problems. Nehmen wir als Beispiel wieder die Ampel. Ampeln wurden für den menschlichen Fahrer eingeführt, um das Verhalten an Kreuzungen zu vereinfachen. Dadurch wurde die Zahl von Unfällen an solchen Gefahrenstellen verringert.

Wir werden in Zukunft sicherlich Anpassungen unserer Verkehrsinfrastruktur sehen, um autonomen Fahrzeugen das Leben einfacher und für Mitfahrer sicherer zu machen. Ampeln könnten dem Auto per Funk signalisieren anzuhalten und Baustellenbetreiber werden per Gesetz verpflichtet, die Geometrie der Fahrbahnänderung an die Fahrzeuge zu senden.

Und selbst wenn es trotz normierter Straßen doch einmal hakt: Autonome Fahrzeuge werden von Firmen betrieben werden, die im Zweifelsfall remote eingreifen können. Das Auto verhält sich grundsätzlich defensiv – wenn es nicht weiter weiß, telefoniert es nach Hause und ein Mensch übernimmt.

Darüber hinaus werden autonome Fahrzeuge zu Beginn ihrer Einführung in der Minderheit sein. In unklaren Situationen macht es Sinn, den Anweisungen der Fahrer zu folgen, z. B. wenn Fahrbahnmarkierungen bei Neuschnee nicht mehr sichtbar sind. Denn erfahrungsgemäß wissen die Fahrer selbst, welche Streckenführung unfallfrei funktioniert!


Lernen in der Virtualität

Trotzdem: die Neuvermessung der Welt ist wichtig und wird am Ende sogar autonomes Fahren ohne Karte ermöglichen. Die kontinuierlich bessere Abbildung der Welt mit vielen verschiedenen Sensoren und präzisere Modellierung der zeitlichen Veränderlichkeit in diesen Karten schreitet permanent voran. Die Möglichkeit, riesige Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten, wird dazu führen, einen immer höheren Grad an Realismus der Kartierung zu erreichen.

Neue Generationen autonomer Fahrzeuge werden in realistischen, virtuellen Städten lernen, wie Autofahren funktioniert – inklusive Ampeln, Baustellen und unvorhersehbaren Ereignissen, die es auf unseren Straßen gibt. Der menschliche Passagier beliest sich dann eventuell zu ganz anderen KI-Themen, während eine in vielen Simulationsjahren gereifte Künstliche Intelligenz zur Arbeit findet – auch ohne Karte.

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