Computer am Steuer

Mit der Ankündigung autonomer Autos innerhalb von zehn Jahren hat General Motors für Aufsehen gesorgt. Technisch wäre das Vorhaben wahrscheinlich zu realisieren, doch es wirft eine Reihe von womöglich unlösbaren Fragen auf. Denn zu technischen Problemen gesellen sich rechtliche. In den USA drohen  Haftungsklagen in Millionenhöhe. In Deutschland dagegen streiten sich Juristen bereits, ob auch nur teilautonome Assistenzsysteme zugelassen werden dürfen.

Der Sieger hat einen ziemlich ruppigen Fahrstil: „Boss bremst scharf vor jeder Kurve, tritt dann wieder voll aufs Gas – und ist sich offenbar nicht bewusst, dass in seinem Innenraum Menschen wie Crash-Test-Dummies umherfliegen.

“So beschreibt der amerikanische Journalist Erik Sofge seine Eindrücke als Passagier in einem Fahrzeug namens „Boss“, das im vergangenen Jahr die „Urban Challenge“ für autonome Autos in einer Stadtumgebung gewonnen hat. Fühlt sich so etwa die Zukunft des Autofahrens an? „Nein“, entgegnet Alan Taub entschieden, „wir haben Boss entwickelt, um das Rennen zu gewinnen, und nicht, um schön zu fahren.“

Taub ist Direktor für Forschung und Entwicklung beim amerikanischen Automobilkonzern General Motors. Er muss widersprechen, denn sein Arbeitgeber hat im Januar 2008 auf der Consumer Electronics Show in Las Vegas angekündigt, bis zum Jahr 2018 ein autonomes Fahrzeug bis zur Serienreife zu entwickeln. Experten aus Wirtschaft und Forschung zeigten sich über diese knappe Kalkulation gleichermaßen überrascht – zumal nach eifrigen Versuchen in den 1990er-Jahren lange Zeit weithin Funkstille über dieses Thema herrschte. Jetzt also kommt der nächste Anlauf. Aber trotz immer schnellerer Computer und besserer Sensoren ist fraglich, ob Autos jemals komplett ohne menschliche Eingriffe auskommen werden.

Befürworter autonomer Fahrzeuge wie Taub versprechen neben einem Zugewinn an persönlicher Bequemlichkeit vor allem mehr Verkehrssicherheit – schließlich ist bei 90 Prozent aller Unfälle menschliches Versagen die Ursache. Die EU- Initiative „Intelligentes Fahrzeug“ zitiert Studien, nach denen europaweit pro Jahr 1500 Unfälle vermieden werden könnten, „wenn nur 0,6 Prozent der Fahrzeuge mit Systemen ausgestattet wären, die Hilfestellung beim Einhalten der Spur oder beim Überholen geben“. GM geht in seiner Vision noch weiter: „Wir wollen nicht eine Welt erschaffen, wo Menschen im Falle eines Unfalles beschützt werden, wir wollen die unfallfreie Welt“, schwärmt Taub.

Neben dem erhofften Mehr an Sicherheit wäre mit Computern am Steuer auch energieeffizienteres Fahren möglich: Rund zehn Prozent Sprit könnte eine maschinell optimierte Fahrweise laut Studien einsparen – bei optimiertem Verkehrsfluss kämen noch einmal zehn Prozent dazu. „Wir lassen hier Simulationen und reale Automobile laufen und sind sicher, dass wir durch autonomes Fahren den Verkehr energiesparender machen können“, sagt Christoph Stiller, Sprecher des Sonderforschungsbereiches „Kognitive Automobile“ an der TU Karlsruhe und den beiden Münchner Universitäten. Doch auch Stiller hat sich nach eigenem Bekunden über die mutige Ansage von GM gewundert: Er rechne erst in zwanzig bis dreißig Jahren mit einem solchen Fahrzeug.

Dabei ist schon in heutigen Autos einiges zu finden, was einen Teil der Arbeit vom Fahrer auf Computertechnik verlagert. Navigationssysteme weisen seit Jahren den rechten Weg, Systeme wie das bereits 1978 von Bosch erfundene Antiblockiersystem oder der „Brake Assist“ von Mercedes, der über Radarsensoren zu nahes Auffahren erkennt, den Fahrer warnt und schon mal den nötigen Bremsdruck aufbaut, erhöhen die Sicherheit. Zusammen mit der Antischlupfregelung, die das Durchdrehen der Räder beim Anfahren verhindert, bilden sie die Grundlage für Elektronische Stabilitätsprogramme, die durch gezieltes Abbremsen einzelner Räder beim Ausbrechen des Fahrzeuges gegensteuern. Ebenso etabliert ist der Tempomat, der automatisch die Geschwindigkeit regelt.

Neuere Tempomaten gehen noch weiter: Sie können automatisch einen voreingestellten Abstand zum Vordermann halten und auch bis zum Stand abbremsen und wieder anfahren. Das Abkommen von der Fahrbahn sollen Spurhalteassistenten wie im neuen Audi Q5 verhindern: Kameras hinter Rückspiegel und Frontscheibe werten die Kontrastinformationen zwischen Fahrbahnmarkierung und Straßenbelag aus. BMW unterstützt den Fahrer bei Nachtfahrten mit dem System „Night Vision“ und zeigt Personen und Tiere, erfasst mittels Wärmebildkamera, auf einen Bildschirm im Armaturenbrett. Hondas „Collision Mitigation Brake System“ leitet notfalls selbst eine Vollbremsung ein, wenn der Fahrer erst auf Warnsignale und dann einen Bremsruck nicht reagiert. Und Mercedes schützt die Insassen von Fahrzeugen mit einem ähnlichen Ansatz namens Pre-Safe und rühmt sich damit, dem Auto „Reflexe gegeben“ zu haben. Zusammen mit dem „Blind Spot Assist“, der den Fahrer über sechs Radarsensoren und mit Symbolen im Außenspiegel über Verkehrsteilnehmer im toten Winkel warnt, sowie Tempomat und Bremsassistent bietet Mercedes das System in der S- und CL-Klasse als Paket an.

Langsam fahren mit Sensoren

Insofern unterscheiden sich gut ausgestattete Serienautos der Oberklasse technisch gar nicht so sehr von den elf hochgerüsteten Roboter-Fahrzeugen, die es ins Finale der Urban Challenge schafften. Doch auf der zum Stadtmodell umgebauten ehemaligen Luftwaffen-Basis „George Air Force Base“ im kalifornischen Victorville waren die Bedingungen etwas erleichtert: Fußgänger und Verkehrszeichen gab es nicht.

Doch schon um diese begrenzte Aufgabe lösen zu können, mussten die Autos mit einer ganzen Batterie von – in der Regel  recht teuren – zusätzlichen Sensoren ausgestattet werden. Jeder davon hat spezifische Vor- und Nachteile. So liefern Laser-Scanner nicht nur Informationen über Form und Größe von Objekten, sondern auch gleich die Entfernung. Dafür sind sie vergleichsweise langsam: „Es hat sich gezeigt, dass wir mit unserem Scanner nicht sehr schnell fahren können“, sagt Hartmut Surmann vom Fraunhofer-Institut für Autonome Intelligente Systeme (IAIS), das unter anderem das Team „Spirit of Berlin“ unterstützte. Denn die ausgeklügelte 3-D-Optik liefert zwar eine Rundumsicht, aber pro Sekunde höchstens ein Bild, „und dann sind Sie mit dem Auto schon ein paar Meter weiter“. Zudem habe sich gezeigt, dass auch Staub die Sensoren irritieren könne.

Im Unterschied zu Lasern oder Kameras durchdringen Radarwellen Staub, Nebel oder auch Regen – zudem liefert auch das Radarsignal Informationen über Entfernung und Geschwindigkeit eines Objektes. Auf der Negativseite schlägt allerdings zu Buche, dass Radarsysteme nur über eine vergleichsweise schlechte Auflösung verfügen. Zudem sind ihre Daten schwerer zu interpretieren, weil die Signalstärke der Reflexion nicht nur von der Größe, sondern auch von der Oberflächenbeschaffenheit und der relativen Orientierung der Oberfläche eines Objekts zum Empfänger abhängt.

Kameras wiederum sind billiger und auch schneller als Laser-Scanner, aber die Auswertung ihrer Bilder ist rechentechnisch aufwendiger als die Bearbeitung von Laserdaten. In der Regel kombinieren die Entwickler autonomer Fahrzeuge deshalb alle zur Verfügung stehenden Daten. Dieses von Fachleuten „Sensor-Fusion“ genannte Prinzip soll sicherstellen, dass sich keine fehlerhaften Daten einschleichen; wenn die nach unterschiedlichsten physikalischen Prinzipien erhobenen Sensordaten konsistent sind, erstellt der Bordcomputer aus ihnen ein Modell der Außenwelt. 

„Die eigentlichen Fragen, die man zurzeit auf der wissenschaftlichen Seite verfolgt, sind die der Umgebungsrepräsentation“, sagt Hans-Georg Metzler, Leiter des Labors für Aktive Sicherheit bei Daimler in Stuttgart. „Wie kriege ich in diese Repräsentation Daten rein, die mir ein Vertrauensmaß mitgeben? Ein Maß, das dem System sagt, da vorn ist zwar einer, und ich sollte eigentlich bremsen, aber ich bin nicht sicher genug, deswegen hupe ich nur – oder mir sagt, ich bin so sicher, dass da vorn was ist, dass ich jetzt bremsen muss.“

Denn das Modell ist die Basis für die sogenannte Missionsplanung,  mit der die Software übergeordnete Ziele wie „Fahre von Wegpunkt A nach Wegpunkt B“ bearbeitet. Unabhängig davon laufen parallel andere Prozesse, die darauf achten, dass das Fahrzeug nicht von der Spur abkommt, an einer Kreuzung brav anhält oder von rechts kommende Fahrzeuge passieren lässt. Die meisten Teams bei der Urban Challenge verwendeten dabei sogenannte regelbasierte Programme, bei denen in bestimmten Situationen spezielle, vorher festgelegte Regeln zu programmierten Aktionen führen. Andere Teams, wie das um den zweitplatzierten Fahrroboter namens „Junior“ von der University of Stanford, lassen die Software aus Beispieldaten lernen, welche Aktion in welcher Situation zum besten Resultat führt.

Das Grundproblem des autonomen Fahrens sei damit „im Prinzip gelöst“, sagt Christian Berger von der TU Braunschweig, der es mit dem Team CarOLO ebenfalls bis ins Finale geschafft hatte. Doch der Ausdruck „im Prinzip gelöst“ ist nur im wissenschaftlichen Sinn zu verstehen. Denn Gewinner Boss war immerhin sechs Stunden unterwegs, und die Deutschen Finalisten blieben im wahrsten Sinne des Wortes auf der Strecke: AnnieWay vom Sonderforschungsbereich Kognitive Automobile stand zu lange an einem Kreisverkehr herum, CarOLO rammte sogar einen Mitbewerber.

Berger zeigt sich dennoch zufrieden. Nur beim Feintuning habe es noch Schwierigkeiten gegeben: „Man dreht an einer Schraube – und das hat dann ganz andere Auswirkungen als die geplanten“, sagt der Informatiker, „wir hatten zum Beispiel das Problem, dass unser Auto plötzlich die Rechts-vor-links-Regel nicht mehr beachtet hat. “Auch Fraunhofer-Forscher Surmann beharrt darauf, dass autonome Autos schon recht weit sind: „Das ist wie in der Mathematik. Da hat der erste Beweis eines neuen Theorems vielleicht auch 200 Seiten, und er ist weder schön noch elegant. Aber er funktioniert.“

Einen Veteranen wie Ernst Dieter Dickmanns konnte die Urban Challenge allerdings wenig beeindrucken: Der emeritierte Professor der Bundeswehr-Hochschule München hatte bereits 1986 einen Kastenwagen ohne Fahrer über eine gesperrte Autobahn fahren lassen. Sein zweiter Prototyp, ein Mercedes 500 SEL, legte 1995 auf der Strecke München – Kopenhagen bis zu 160 Kilometer am Stück ohne menschliche Hilfe zurück. „Das Auto muss in sehr komplexer Umgebung fahren können: In der Stadt mit Hunden und Katzen, Menschen mit Fahrrädern“, fordert Dickmanns, „das sind ganz exotische Gebilde, die da auftreten.“

Da Laser-Scanner zu langsam sind, wären das Mittel der Wahl zur Fußgängererkennung eigentlich Kameras. Tatsächlich verwenden Wissenschaftler bereits seit den 90er-Jahren lernfähige Programme wie neuronale Netze, die aus Trainingsdaten lernen, wie ein Fußgänger aussieht. Diese Programme wiesen zwar eine hohe Trefferquote auf, waren aber ebenfalls viel zu langsam. 2003 kam Paul Viola von Microsoft Research zusammen mit Forschern von Mitsubishi auf die Idee, diesen Ansatz zu erweitern: Sie verwendeten nicht nur Informationen über die Gestalt, sondern auch über die Bewegung, um ihre „Detektoren“ zu trainieren. Mittlerweile gibt es Software, beispielsweise von Wael Abd-Almageed und Kollegen von der University of Maryland, die Tiefeninformation von Stereokameras verwendet und so etwa drei Bilder pro Sekunde auswerten kann. Bei einer Geschwindigkeit von etwa 30 Kilometern pro Stunde – also knapp zehn Meter pro Sekunde – ist das Auto allerdings in 300 Millisekunden schon wieder drei Meter weiter, bevor die Software das nächste Bild auswertet.

„Die Hauptschwierigkeiten beim autonomen Fahren liegen nach wie vor im Stadtverkehr“, bestätigt Sebastian Thrun, der 2006 mit „Stanley“ ein Rennen autonomer Roboterautos quer durch die Wüste gewonnen hatte. Die vollautomatische Erkennung von Fußgängern wäre wohl kein großes Problem gewesen, sagt Thrun, „aber wir hätten wahrscheinlich für sehr viel mehr Fußgänger gebremst, als das ein normaler menschlicher Fahrer getan hätte – zum Beispiel auch für einen Fußgänger, der von der Straße weg schaut. “Eines der „großen Probleme“ in diesem Zusammenhang sei noch immer die mangelnde Zuverlässigkeit der Systeme: „Wir müssen es schaffen, Hunderttausende von Kilometern zurückzulegen – und zwar ohne Mensch.“

Immerhin: Auf wenigen Metern kann man dem Auto mittlerweile sogar in der Stadt das Steuer überlassen. Der Parklenkassistent von VW, bestellbar für die Modelle Passat, Tiguan und Touran, findet mittels Ultraschallsensoren selbstständig die passende Lücke und lenkt das Fahrzeug auch hinein. Der Fahrer muss nur noch Gas geben und bremsen. Auf der diesjährigen Hannover Messe stellte VW sogar ein System vor, bei dem der Fahrer aussteigen und das Einparken per Fernbedienung befehlen kann. Die Ausmessung der Lücke geschieht dann über Kameras in den Außenspiegeln, ein 2-GHz-Rechner wertet die Bilder aus und steuert mittels elektronischer Lenk- und Antriebssysteme das Fahrzeug rückwärts in die Parklücke, überwacht von weiteren Kameras an Front und Heck sowie Ultraschallsensoren; einen Termin für den Serieneinsatz gibt es allerdings noch nicht.

Alte Regeln und offene Fragen

Doch trotz solcher Fortschritte wollen die meisten Hersteller vom Auto-Auto gar nicht allzu viel wissen. „Erklärtes Ziel ist es, die Sicherheit aller am Straßenverkehr Beteiligten zu maximieren und den Fahrer in Gefahrensituationen wirksam zu unterstützen, aber ohne ihn zu entmündigen, ihm die Verantwortung abzunehmen oder den Spaß am Selbstfahren zu trüben“, erklärt stellvertretend Ulrich Selzer, Geschäftsführer von Lexus Deutschland, einem ansonsten durchaus elektronikfreundlichen Autobauer. Und selbst GM spricht nach seiner medienwirksamen Ankündigung vom Januar inzwischen lieber von „einer evolutionären Strategie“. „Das passiert nicht über Nacht. Das ist ein riesiger Plan, in dem es gilt, Features zu verwirklichen, Komplexität zu erhöhen, am Anfang getrieben von den Bemühungen um aktive Sicherheit und sich dann verwandelnd in autonomes Fahren“, skizziert Taub den Weg.

Für Verkehrspsychologen birgt jedoch gerade diese Strategie Gefahren: „Man kann sich nicht vier Stunden fahren lassen und dann innerhalb von drei Sekunden voll da sein und das Steuer übernehmen“, erklärt Professor Hans Peter Krüger vom Interdisziplinären Zentrum für Verkehrswissenschaften an der Universität Würzburg.  Zu den psychologisch-technischen Problemen gesellen sich rechtliche. In den USA drohen aufgrund einer stärker durchgreifenden Zivilrechtsordnung Haftungsklagen in Millionenhöhe. In Deutschland dagegen streiten sich Juristen bereits, ob auch nur teilautonome Assistenzsysteme zugelassen werden dürfen. Grund dafür sind zwei Artikel des 1968 unterzeichneten Weltabkommens von Wien, das Verkehr und Regeln international vereinheitlichen soll. „Jeder Fahrer soll jederzeit fähig sein, sein Fahrzeug zu kontrollieren oder seine Tiere zu leiten“, lautet Artikel 5 Absatz 3 des Abkommens. Und Artikel 13 Absatz 1 fordert, dass jeder Fahrer sein Fahrzeug „dauernd“ und „unter allen Umständen beherrschen“ muss.   Solche Regeln lassen sich ändern, aber sie rühren an wichtigen offenen Fragen: Wer ist schuld, wenn ein autonomes Auto einen Unfall baut? Wie muss sich ein System verhalten, wenn es vor der Wahl steht, mit einem Hindernis zu kollidieren oder in eine daneben wartende Schulklasse zu rasen? Und was, wenn sich das Hindernis ebenfalls als Mensch entpuppt?

Als „per Definition nicht auflösbar“ bezeichnet Christoph Hubig, Direktor des Internationalen Zentrums für Natur- und Technikforschung an der Universität Stuttgart, solche Fragen. Dem im Ingenieursjargon als autonom bezeichneten System gesteht der promovierte Philosoph dabei keine echte Eigenständigkeit zu: „Über die Ziele selbst und über die Bedingungen, unter denen diese Ziele erreicht werden, disponieren die Systeme nicht. Und gerade die Auslegung der Bedingungen führt uns in die Verantwortungsfrage für Menschen: die Entwickler, die hinter diesem System stehen, die Nutzer, die auch ein entsprechendes Risiko auf sich nehmen.“

Hubig plädiert dafür, die Systeme zumindest so zu gestalten, dass eine Verantwortungszuweisung möglich ist. In Bezug auf den Straßenverkehr könne das bedeuten, autonomes Fahren nur auf den Autobahnen zuzulassen. Eine weitere Option bestehe in der Hierarchisierung: Es wäre denkbar, dass ein übergeordnetes Verkehrsleitsystem gefährliche Situation vorhersieht und dann dem autonomen System befiehlt anzuhalten. Für die Ausnahmesituation Stadtverkehr im Allgemeinen und durch ein Volksfest überlaufene Straßen im Speziellen nennt Hubig das Konzept der Parallelkommunikation über die Mensch-Maschine-Kommunikation: „Das System sagt dann: Ich bin an die Grenzen meiner Umweltbedingungen gekommen und gebe dir, Fahrer, die Verantwortung zurück!“. (kd)