Handelsblatt - 28.09.2019

Lidar

Ultraschall

Kameras

3D/Stereo

Mono

360°

Radar

Die Komponenten

Vorteile:

Können im Nah- und Fernbereich Geschwindigkeit und Entfernung mehrerer Objekte bestimmen.

Radare funktionieren zu allen Licht- und Witterungsverhältnissen. Technik ist erprobt.

Nachteile:

Keine visuelle Objekterkennung. Zu geringe Reichweite.

Vorteile:

Liefert höher aufgelöste Umgebungsdaten als Radar. Lidar kann Verkehrszeichen, Fahrbahn-

markierungen und Bewegungen erkennen. Datenmenge ist kleiner als bei Kamera.

Nachteile:

Sensibles Bauteil. Teurer als Radar. Funktioniert bei Nebel nur eingeschränkt.

Begrenzte Reichweite. Visuelle Objekterkennung im Vergleich zur Kamera eingeschränkt.

Vorteile:

Sehr gut in der Entfernungsmessung im Nahbereich. Erprobtes und sehr günstiges Bauteil.

Nachteile:

Kann Entfernungen im Fernbereich nicht ermitteln. Keine visuelle Objekterkennung.

Vorteile:

Im Vergleich zu Radar und Lidar beste Objekterkennung.

Nachteile:

Entfernungen können mit Monokameras nicht und mit Stereokameras nur eingeschränkt

ermittelt werden. Es entstehen große Datenmengen. Bei schwachen Lichtverhältnissen,

im Nebel, Starkregen und Schnee liefern Kameras keine brauchbaren Daten.

Düsseldorf,

Hannover, Berlin, Aachen

I

n einer Garage auf dem Ge-

lände der Freien Universität

Berlin steht ein alter silberfar-

bener VW Passat, der wohl

einzigartig in Deutschland ist.

Von Weitem fällt der Kombi, Baujahr

2006, nur durch eine ungewöhnliche

Konstruktion auf dem Dach auf. Nä-

hert man sich dem Fahrzeug, wird

aber ein ganzes Sammelsurium an

Radaren, Kameras, Lidar-Lasern,

GPS-Empfängern und Ultraschallsen-

soren sichtbar. Im Kofferraum verar-

beitet ein leistungsstarker Rechner al-

le Sensordaten. Ein Forscherteam

unter Leitung der FU-Professoren Da-

niel Göhring und Raul Rojas hat die

Sensoren und Prozessoren in den

Wagen eingebaut.

Die Technik sorgt dafür, dass der

alte VW mit dem Namen „MadeIn-

Germany“ beschleunigt, bremst und

lenkt, ohne dass ein Mensch eingrei-

fen muss. Göhrings Passat ist ein

hochautomatisiertes Roboterauto –

die Vorstufe zum autonomen Fahren.

Das Verkehrsbild und die Art, wie

wir uns fortbewegen, könnte sich mit

Roboterautos grundlegend verän-

dern. Wir müssten unsere Zeit nicht

mit der Steuerung eines Autos ver-

schwenden. Die Fahrzeugauslastung

könnte gesteigert, Staus könnten ver-

mieden, die Zahl der Unfälle und der

Abgasausstoß könnten gesenkt wer-

den – oder anders gesagt: Roboterau-

tos sind die Komplettlösung.

Unternehmen stecken Milliarden

in die Entwicklung autonomer Fahr-

zeuge. Einer UBS-Studie zufolge

könnte der Markt für das autonome

Fahren bis 2030 auf ein Volumen von

zwei Billionen US-Dollar anwachsen.

Ausgebrochen war die Roboterau-

to-Euphorie 2005, als ein Forscher-

team der Stanford University unter

Leitung des deutschen Professors Se-

bastian Thrun mit einem modifizier-

ten VW Touareg die DARPA Grand

Challenge gewann. Bei dem Wettbe-

werb mussten Fahrzeuge eine Strecke

von knapp 213 Kilometern durch die

Wüste Nevadas selbstständig bewälti-

gen. Noch ein Jahr zuvor kapitulier-

ten die besten Testfahrzeuge bereits

nach weniger als zwölf Kilometern.

Euphorisiert von dieser Entwick-

lung dachten viele, dass Autos schon

in naher Zukunft ohne menschliche

Fahrer auskommen würden. Doch

Forscher in Unternehmen und Uni-

versitäten auf der ganzen Welt stie-

ßen auf neue technische Herausfor-

derungen. Mittlerweile sind sich Ex-

perten weitgehend einig, dass

vollautomatisierte Roboterautos erst

in ferner Zukunft über die Straßen

fahren werden – wenn überhaupt.

Beim autonomen Fahren wird

zwischen fünf Levels unterschieden.

Level 5 ist die höchste Autonomie-

stufe und bedeutet, dass die Maschi-

ne alle Fahrentscheidungen über-

nimmt. Der Mensch ist nur noch

Passagier.

Level-1- und Level-2-Fahrzeuge sind

bereits serienreif. Erst einige Jahre

nach dem Wettbewerb in der Wüste

Nevadas kamen Fahrzeuge mit Le-

vel 3 auf den Markt. Audi bewirbt sei-

ne Luxuslimousine A8 als erstes Seri-

enfahrzeug, dass dieses Level er-

reicht hat. Tesla macht keine

Level-Angaben, Experten sprechen

aber auch hier von Level-3-Fahrzeu-

gen. Die Google-Tochter Waymo, das

Fahrdienstunternehmen Uber , die

Zulieferer Bosch sowie Continental

und Mobilitäts-Start-ups in San Fran-

cisco und China experimentieren mit

Fahrzeugen, die laut eigenen Anga-

ben an Level 4 kratzen.

Doch was müssen Roboterautos

leisten, welche Komponenten benö-

tigten sie und welche Rolle spielt da-

bei die Künstliche Intelligenz?

Level 1: Das assistierte

Fahren

Auf der ersten Autonomiestufe wird

der Fahrer von Assistenzsystemen

unterstützt, beispielsweise von einem

Abstandsregelautomaten (ACC). Im

Gegensatz zum herkömmlichen Tem-

pomat kann ein ACC einen bestimm-

ten Abstand zum vorausfahrenden

Auto halten. Das Fahrzeug beschleu-

nigt und bremst selbstständig. Auch

die Hinderniserkennung im toten

Winkel ist eine Level-1-Funktion.

Nah- und Fernbereichsradare er-

möglichen die erste Stufe der Auto-

nomie. Mit ihnen lassen sich Ge-

schwindigkeit und Entfernung meh-

rerer Objekte bestimmen. Radare

haben den Vorteil, dass sie zu allen

Licht- und Witterungsverhältnissen

brauchbare Daten liefern. Allerdings

sinkt die Auflösung der Daten ab Ent-

fernungen von über 300 Metern – zu

wenig für das autonome Fahren. Bei

einem Überholvorgang auf der Land-

straße muss der Fahrer meist über

500 Meter weit vorausschauen kön-

nen. Ein weiterer Nachteil des Radars

ist die schwache visuelle Objekt -

erkennung, etwa bei Schildern, Am-

peln oder der Straßenführung. Ein

ACC kann weder auf Geschwindig-

keitsbegrenzungen reagieren, noch

den Fahrer warnen, wenn er die

Fahrspur verlässt.

Level 2: Das teilautomati-

sierte Fahren

Erst ab Level 2 können Fahrerassis-

tenzsysteme Objekte erkennen. Da-

für benötigen sie neben Radaren eine

Monokamera mit einer einfachen Ob-

jekterkennungssoftware, die auf re-

gelbasierten Algorithmen basiert. Ei-

ne KI ist für Level 2 nicht nötig.

Spurhalteassistenten nutzen die

zweidimensionalen Bilddaten der

Monokamera. Die Kombination aus

Radar und Kamera ermöglicht teilau-

tomatisiertes Fahren in Stausituatio-

nen. Das Fahrzeug kann zudem Ge-

fahrenbremsungen durchführen.

Mithilfe von Ultraschallsensoren kön-

nen sich Level-2-Fahrzeuge selbst-

ständig in Parklücken manövrieren.

Die Ultraschallsensoren scannen den

Nahbereich ab, die Monokamera

hilft bei der Objekterkennung und

somit bei der Planung des Parkvor-

gangs. Alle Level-2-Funktionen sind –

bis auf den Parkassistenten – auf die

Längsführung beschränkt. Lenkent-

scheidungen können diese Autos

nicht treffen.

Level 3: Das bedienungsau-

tomatisierte Fahren

Während auf Level 1 und Level 2 der

Fahrer unterstützt wird, erreichen

Level-3-Fahrzeuge die Schwelle zum

automatisierten Fahren. „Level 3 be-

deutet, dass man auf einer Autobahn

längere Zeit die Hände vom Lenkrad

nehmen kann und der Fahrer nur in

Problemfällen eingreifen muss“, sagt

FU-Professor Göhring. Die Fahrzeuge

sind nun auch in der Lage, Spur-

wechsel vorzunehmen.

Drei zusätzliche Komponenten

sind dafür nötig: Stereokameras, Li-

dar und KI. Stereokameras haben

zwei Linsen und liefern im Gegensatz

zur Monokamera dreidimensionale

Bilddaten. Dadurch lassen sich auch

über Bilddaten Abstände zu Objekten

ermitteln.

Lidar ist die Abkürzung für „Light

Detection and Ranging“ und eine Art

„Laserradar“. Dabei werden statt

Funkwellen Laserstrahlen ausgesen-

det, deren Reflexion ein dreidimen-

sionales Lichtbild ergibt. Lidar liefert

gegenüber Radaren höher aufgelöste

Daten. Es kann Verkehrszeichen,

Fahrbahnmarkierungen und Bewe-

gungen – beispielsweise von Passan-

ten – erkennen. Im Vergleich zur Ka-

mera liefert ein Lidar auch nachts

brauchbare Daten. Lidar ist das Bin-

deglied zwischen Radar und Kamera

und gewinnt im Bereich des autono-

men Fahrens an Bedeutung, seit die

Preise dafür sinken.

Ohne Lidar-Daten müsste sich das

Roboterauto einen Großteil der Um-

gebung mit dem Kamerasystem er-

schließen. Die Software der Kamera

müsste deutlich mehr leisten als der-

zeit möglich, und die zu verarbeiten-

de Datenmenge wäre größer, da Ka-

merabilder mehr Speicherplatz bean-

spruchen als Lidar-Bilder.

Besonders stark steigen bei Level-

3-Fahrzeugen die Anforderungen an

die sogenannte ADCU, die Kontroll-

einheit. Sie besteht aus der Rechner-

Autonomes Fahren

Das Roboterauto auf

dem Seziertisch

Autos sollen künftig mit Hilfe von Radar, Lidar, Kameras und KI

ohne menschliche Fahrer auskommen. Die Hürden sind hoch.

Kay Talmi, Geschäfts-

führer Hella Aglaia:

„Ab Level 3 und Level

3+ gehe ich davon

aus, dass eine KI Sinn

machen würde.“

Hella Aglaia

Digitale Revolution

MITTWOCH, 28. AUGUST 2019, NR. 165

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