Unterwegs im Mercedes CLA mit Level 2++: Überwachte Autonomie
Mercedes gehört zu den wenigen Herstellern, die Level 3 in Serie anbieten. Doch parallel arbeitet die Marke auch an Level 2++, und das auch guten Gründen.
(Bild: Mercedes)
- Wolfgang Gomoll
- Martin Franz
Kommt nun die Rolle rückwärts? Ausgerechnet Mercedes, eine der wenigen Marken, die aktuell hochautomatisiertes Fahren auf Level 3 in Serie bieten, arbeitet an einem System, bei dem der Fahrer jederzeit eingreifen können muss und stets in Verantwortung bleibt. Wir konnten bereits einen CLA mit Level 2++ auf den Straßen von San Francisco ausprobieren. Dabei wird deutlich, dass die Entwicklung an vielen Stellen in unterschiedliche Richtungen verläuft und dass es dafür auch gute Gründe gibt.
Nach ein paar Jahren, in denen es kaum wesentliche Fortschritte zu geben schien, nimmt die Vision des autonomen Fahrens wieder Schwung in Richtung Serie. Etwas gebremst wird die Entwicklung derzeit noch durch sehr unterschiedliche Gesetzgebungen rund um den Globus. China und die USA lassen die Zügel lockerer als in Europa und arbeiten bereits am vollautomatisierten Fahren auf Level 4. Gleichzeitig demonstriert Tesla, was mit kamerabasierten Systemen und Level 2++ möglich ist. Mein Kollege Christoph M. Schwarzer hat das kürzlich in Hamburg ausprobiert.
Stufen der Automatisierung
Die Abgrenzungen zwischen unterschiedlichen Stufen der Fahrautomatisierung scheinen zu verschwimmen, doch die wesentlichen Unterscheidungsmerkmale sind unverändert gültig. Egal, wie viele Zeichen hinter der Zwei folgen: Der Fahrer bleibt immer in der Verantwortung, gleichgültig, in welchem Umfang eine Fahrautomatisierung ihn unterstützt. Im Falle der angesprochenen Tesla-Proberunde meines Kollegen reicht die Unterstützung so weit, dass dieser Umstand schon einmal gedanklich in den Hintergrund geraten kann.
Ab Level 3 kann das Auto in mindestens einem Szenario, dessen Rahmenbedingungen der Hersteller definieren kann, Situationen allein bewältigen. Der Fahrer muss allerdings in der Lage sein, jederzeit mit ein paar Sekunden Übergangsfrist die Steuerung wieder zu übernehmen. Es liegt auf der Hand, dass Level 3 zunächst dort umgesetzt wird, wo Situationen in der Regel übersichtlich und halbwegs gut vorhersehbar sind. Eine trockene Autobahn bei Tageslicht ist ein solcher Fall.
Aus Daten lernen
Level 4 ändert daran praktisch nur eines: Der Fahrer muss in diesem einen Szenario nicht mehr eingreifen. Im vom Hersteller gesetzten, exakt definierten Umfeld kann das Auto alles allein bewältigen. Der Vollständigkeit halber: Selbstverständlich steht es den Herstellern frei, in beiden Levels automatisiertes Fahren in mehr als nur einem Szenario zu ermöglichen. Mit jedem Schritt nach oben in dieser Hierarchie steigt der Steuerungsaufwand gewaltig, und die Verantwortung der Hersteller natürlich auch. Das macht die Systeme teuer, und deshalb arbeitet auch Mercedes parallel an Level 2++. Durch geringere Kosten verspricht es einerseits eine größere Verbreitung, andererseits eröffnet es dem Hersteller die Möglichkeit, aus gesammelten Daten zu lernen. Davon profitieren dann auch Systeme, die versprechen, in bestimmten Situationen allein klarzukommen.
(Bild: Mercedes)
Mercedes hat für sein Vorgehen also gute Gründe. Anstatt nur auf autonomes Fahren der Stufe 4 zu setzen, geht die Marke parallel einen konservativen Weg mit verschiedenen Partnern. In den USA kooperiert Mercedes bei seinem Drive Assist Pro-System mit Nvidia, in China mit der dortigen KI-/Softwarefirma Momenta. Die regulatorische und politische Großwetterlage machte den variablen Einsatz von Partnern notwendig. Es ist schon bemerkenswert, dass Nvidias Robotics-Direktor Jim Fan nach einer Fahrt mit Teslas FSD v14 („Full Self-Driving“) festhielt, er habe zeitweise kaum unterscheiden können, ob ein Mensch oder das neuronale Netz einer Maschine fährt.
Eingriffe werden analysiert
Der End-to-End-Ansatz beim autonomen Fahren ist datengetrieben, nutzt die KI und agiert aufgrund des gelernten Modells. Bei Nvidia und Mercedes laufen diese beiden Modelle parallel: Das End-to-End-Modell ist der Ideengeber fürs Fahren, das klassische Modell überwacht und prüft, ob alles passt. Das Auto lernt gewissermaßen mit jedem Meter dazu, insbesondere dann, wenn der Fahrer eingreifen muss. Heikle Situationen werden aufgezeichnet und die Kamerabilder samt den Sensordaten von Menschen analysiert. Die Nvidia-Programme simulieren dann aus jedem Vorfall etliche Variationen, die dann ins Auto zurückgespielt werden.
Potente Hardware
Der Prozessor von Nvidia schafft bis zu 254 Tops, was für die KI-Rechenleistung relevant ist. Ergänzt wird das durch mehr als 600 GB Flashspeicher. Letztendlich handelt es sich beim Mercedes CLA, der diese Aufgaben erfüllen soll, um ein Software-Defined Vehicle. Das zeigt sich auch an der Sensorausstattung des Mercedes CLA. Unter anderem sind eine Tele- und Weitwinkel-Frontkamera für den „Doppelblick“ nach vorn verbaut. Weitwinkel für den Nahbereich beziehungsweise die Übersicht und das Teleobjektiv für weiter entfernte Objekte. Hinzu kommen vier Surround-Kameras für die 360-Grad-Rundumsicht sowie vier seitliche Kameras, die beim Spurwechsel den Querverkehr und den toten Winkel überwachen. Was fehlt, ist ein teurer LiDAR-Sensor. Zusätzlich ist ein schnelles Datennetzwerk mit einer Übertragungsrate von 2,5 Gbit/s nötig. Der momentan aktuelle 5G-Standard liefert im Download maximal zehn Gbit, im Upload bis zu zwei Gbit.
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Überzeugende Vorstellung
Unterwegs mit einem Vorseriensystem im Mercedes CLA wird rasch deutlich: Das ist naheliegenderweise kein Draufgänger. Der Rechner erkennt, dass ein anderes Fahrzeug aus einer Parklücke ausschert und macht höflich Platz. Er blinkt, um die Spur zu wechseln, lässt andere vorbei und fährt dann rüber. Dass die Maschine gelernt hat, wie es im Großstadtdschungel abläuft, merkt man, wenn am rechten Straßenrand Autos parken. Dann wechselt der Mercedes proaktiv nach links, da es dort erfahrungsgemäß schneller vorangeht. Interessant ist, dass ein anderes Testfahrzeug, das mit identischer Software und Sensorik ausgestattet ist, bei Spurwechseln eine andere Strategie verfolgt und die Fahrbahn manchmal schneller wechselt oder länger in ihr bleibt.
(Bild: Mercedes)
Insgesamt liefert das assistierte Fahren im Mercedes eine überzeugende Vorstellung ab. Rote Ampeln, Stopp-Schilder samt der US-Regel Wer-zuerst-kommt-mahlt-zuerst und Passanten, die einfach über die Straßen laufen, werden zuverlässig erkannt. Wie ein menschlicher Fahrer nimmt das System den Fuß vom Gas, checkt die Lage und fährt dann weiter. Doch noch läuft nicht alles glatt. Als ein Auto die Gegenfahrbahn blockiert und andere Fahrzeuge sich daran vorbei drängen wollen, fährt der Mercedes etwas knapp am Gegenverkehr vorbei. Beim Linksabbiegen verharrt der Autopilot auf seiner Spur, obwohl die andere frei gewesen wäre.
Es bleibt noch viel zu tun
Während der 45-minütigen Testfahrt gab es drei Situationen, die das System nicht perfekt gelöst hat. Gefährlich wurde es nie. Zudem hat Mercedes noch knapp ein Jahr Zeit, bis der Drive Assist Pro angeboten werden soll. Bei einem Test in Stuttgart habe das System zu 90 Prozent korrekt entschieden, erzählt Christoph von Hugo, Leiter der Aktiven Sicherheit bei Mercedes. Anders formuliert: In jeder zehnten Situation hätte der Fahrer eingreifen müssen. Bis zum Serienstart haben die Entwickler also noch einiges zu tun, auch wenn die Vorstellung im Feierabendverkehr von San Francisco fraglos schon jetzt ein beeindrucktes Bild davon liefert, was da kommt.
(mfz)