Das intelligente Auto

Die Fahrzeugelektronik wird dank Sensoren und drahtloser Kommunikationstechnik immer leistungsfähiger. Die Autohersteller glauben, dass der Wagen der Zukunft dem Fahrer mit zahlreichen Sicherheitsinformationen beistehen wird – aufgenommen in Echtzeit und die ganze Fahrt hindurch. Gleichzeitig wird die automatische Kommunikation mit anderen Fahrzeugen und der Fahrbahn selbst interessant.

Das Problem: Bei all diesen Daten kann es leicht zu einer Informationsüberlastung kommen, der Fahrer ist nicht mehr in der Lage, richtig zu entscheiden. Der IT-Konzern IBM entwickelt derzeit deshalb an einem System, mit dem die Frau oder der Mann hinter dem Steuer immer zur rechten Zeit mit den richtigen Informationen beliefert wird, unwichtiges wird automatisch ausgefiltert.

Das IBM-Forschungsprojekt trägt den Namen "Kollaboratives Fahren" und wird vom Labor des Konzerns im israelischen Haifa aus durchgeführt. Hauptziel ist auch hier die Reduktion von Unfällen und Staus. "Mehr als eine Million Menschen sterben jedes Jahr weltweit auf unseren Straßen. Gleichzeitig verschwenden die Autofahrer enorm viel Zeit und damit auch Geld in Staus", meint IBM-Forscher Oleg Goldshmidt. Man müsse beide Probleme in Zukunft unbedingt angehen.

Noch mehr neue Sicherheits-Gadgets sind dafür laut IBM allerdings nicht unbedingt notwendig. Wichtiger sei da eher, die Prinzipien der Computerwissenschaften ins Auto zu holen und die Technik zu optimieren, die bereits im Fahrzeug sitzt. "Wir begannen unsere Arbeit bereits mit der Annahme, dass in relativ kurzer Zeit Sensoren und Kommunikationstechnologien in allen Autos und auch in der Fahrbahn stecken werden", meint Goldshmidt. Entsprechende Projekte liefen bereits in den USA, in Europa und Japan – inklusive Sensoren in der Straße, die drahtlos Daten über Unfälle, Staus und Wetter an ein im Auto vorhandenes Onboard-Interface übermitteln können. "Stellen Sie sich vor, ihr Auto bekommt nun genau mit, was um es herum geschieht. Die Frage, die sich daraus ergibt, ist doch, was die wichtigsten Informationen für den Fahrer sind und wie diese Informationen präsentiert werden", meint Goldshmidt.

Durch eine Kombination aus Computermodellen und Fahrsimulationen will IBM deshalb ermitteln, wie die Daten aus heutigen High-Tech-Fahrzeugen und intelligenten Sensoren in der Straße besser gesammelt, organisiert und schließlich nach der Priorität geordnet und verarbeitet werden können, die dem Fahrer am meisten nutzt. Ein Beispiel sieht Goldshmidt in folgender Situation: Zwei intelligente Fahrzeuge fahren auf eine Kreuzung zu. "Vielleicht gäbe es dann einen Algorithmus, der herausfindet, was der sicherste, effizienteste Weg ist, diese beiden Fahrzeuge aneinander vorbeizuschleusen, ohne dass es zu Gefährdungen oder Konflikten kommt. An so etwas arbeiten wir."

Diesen Algorithmus suchen Forscher jedoch nicht nur bei IBM. Jim Misener, zuständig für das Verkehrssicherheitsforschungsprogramm bei den "Partners for Advanced Transit and Highways", die an der University of California in Berkeley an besseren Abläufen im US-Straßenverkehr arbeiten, sieht bereits ein ganzes Forschungsfeld auf dem Plan. So werkelt etwa das US-Verkehrsministerium an integrierten Sicherheitssystemen für Autos, genannt IVBSS ("Integrated Vehicle-Based Safety Systems"). Auch hier werden Daten von autonomen Sensoren erfasst, nach ihrer Wichtigkeit sortiert, um schließlich die richtige Entscheidung zu treffen.

Doch die Priorisierung all dieser Daten ist nicht leicht, meint Mike Gardner, Direktor der Sparte "Intelligent Systems Research" beim Kommunikationskonzern Motorola. Seine Entwicklergruppe hat mit ähnlichen Problemen zu tun, versucht Handheld-Geräte mit intelligenten Fahrzeugrechnern zu vernetzen. "Ein wirkliches Smart Car muss all diese unbearbeiteten Sensordaten erfassen, zueinander in Beziehung setzen und dann mit Mustererkennungsverfahren analysieren", meint er. Erst dann könne ein Fahrzeug ermitteln, ob es sich beispielsweise um eine Person vor dem Auto handelt – oder schlichten Nebel.

Problematisch sind auch Situationen, in denen Fahrzeugsysteme miteinander konkurrieren. Besitzt ein Auto etwa ein Kollisionswarnsystem und ein System zum konstanten Halten der Spur, stellt sich die Frage, was der Bordcomputer macht, wenn der Fahrer schnell die Seite wechseln muss, um ein liegen gebliebenes Auto zu umfahren. "In dieser Situation würde man eben nicht wollen, dass das Auto einen Alarm meldet, wenn man die Spur wechselt", meint Tim Brown, Teamleiter im Bereich kognitiver Systeme beim "National Advanced Driving Simulator", einem großen Fahrzeugsimulatorenprojekt an der University of Iowa. "Man muss also die Kommunikation zwischen den Warnsystemen so organisieren, dass die Alarmgeber unter bestimmten Umständen unterdrückt werden und dem Fahrer dann nur die Informationen liefern, die gebraucht werden, um einen Unfall zu vermeiden."

Brown sieht eine Integration der verschiedenen Systeme als einzige Lösung. Zwar wüssten Berufspiloten beispielsweise, mit verschiedenen Warnsignalen umzugehen, weil sie darauf ständig trainiert würden. "Doch ein normaler Autofahrer ist ja schließlich kein Kapitän und reagiert auch nicht so."

IBM-Mann Goldshmidt sieht das ähnlich: "Wir wollen nicht, dass ein Fahrer erst einmal ein Spezialtraining braucht." Er glaube, dass man ihm nur in bestimmten Situationen mit Informationen und Feedback helfen müsse.

Gleichzeitig ist Experten zufolge aber auch klar, dass es komplexe Situationen gibt, in denen viele verschiedene Faktoren zum Tragen kommen, mit denen auch der intelligenteste Fahrzeugrechner nicht umgehen kann. Da sei dann der Mensch besser aufgestellt als die Maschine, so Goldshmidt: "Wir haben deshalb auch gar nicht vor, dem Fahrer das Steuer aus der Hand zu nehmen." (bsc)