Autonomes Fahren: Software der TU München blickt in die Zukunft

Damit autonome Fahrzeuge im öffentlichen Verkehr fahren können, dürfen sie andere nicht gefährden. Dafür müssen die Maschinen ebenso wie Menschen Verkehrssituationen antizipieren können, also vorausschauend fahren. Detaillierte Prognosen des Verkehrsgeschehens galten bisher aber als zu aufwändig und daher als nicht praktikabel, erklärt ein Münchner Forschungsteam. Es hat nach eigenen Angaben jetzt zeigen können, dass es theoretisch möglich ist, Daten in Echtzeit auszuwerten und gleichzeitig die künftige Verkehrssituation zu simulieren.

Obendrein habe es nachweisen können, dass die Simulation zuverlässige Ergebnisse liefert. Die Sicherheitssoftware könne die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen erleichtern, weil sie mit allen gängigen Programmen zur Bewegungssteuerung kombinierbar sei, betont Matthias Althoff, Professor für Cyber-Physical Systems an der TU München. Die Forschungsergebnisse wurden nun in der Zeitschrft Nature veröffentlicht.

Links Auto, Fußgänger auf Fahrbahn, rechts Radfahrerin

"Autonomes Fahren wird nur dann auf Akzeptanz in der Bevölkerung stoßen, wenn man sicher sein kann, dass die Fahrzeuge – egal wie unübersichtlich die Verkehrssituation ist – keine anderen Verkehrsteilnehmerinnen und Verkehrsteilnehmer gefährden", führt Althoff aus. Als Beispiel nennt er eine Situation, in der ein Auto auf eine Kreuzung zufährt. Aus der Querstraße kommt ein weiteres Auto, es ist unklar, ob es rechts oder links abbiegt. Gleichzeitig läuft direkt vor dem Auto ein Fußgänger auf die Fahrbahn, auf der anderen Straßenseite steht eine Radfahrerin.

Althoff hat zusammen mit seinem Team ein Softwaremodul entwickelt, das während der Fahrt permanent das Geschehen analysiert und prognostiziert. Dabei werden die Sensordaten des Fahrzeugs im Millisekundentakt erfasst und ausgewertet. Die Software berechnet für alle Verkehrsteilnehmerinnen und Verkehrsteilnehmer alle möglichen Bewegungen – soweit sich diese im Einklang mit der Straßenverkehrsordnung befinden. Dabei "blickt das System bis sechs Sekunden auf diese Weise in die Zukunft".

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Auf Grundlage dieser Szenarien ermittelt das System für das Fahrzeug verschiedene Optionen und kalkuliert gleichzeitig mögliche Notmanöver, mit denen das Fahrzeug schneller oder langsamer werdend an einen sicheren Ort gebracht werden kann, ohne andere zu gefährden. Nur wenn eine Route ohne voraussehbare Kollision befahren werden kann und gleichzeitig ein Notmanöver möglich ist, darf sie vom autonomen Fahrzeug genutzt werden, lautet die Maßgabe.

Einfache dynamische Modelle

"Möglich werden die schnellen Berechnungen durch vereinfachte dynamische Modelle", erläutert Althoff. In der Erreichbarkeitsanalyse wird errechnet, welche Positionen zum Beispiel ein Auto oder eine Fußgängerin in der Zukunft einnehmen kann. Wenn dabei alle Eigenschaften der Verkehrsteilnehmerinnen und -teilnehmer berücksichtigt werden, sei die Berechnung aufwändig, daher arbeitet das Team mit vereinfachten Modellen. Diese seien den realen in ihrem Bewegungsspielraum überlegen – aber mathematisch einfacher zu erfassen. "So können sie durch den größeren Bewegungsspielraum mehr mögliche Positionen einnehmen – darin sind gleichzeitig auch die Positionen enthalten, die für die realen Verkehrsteilnehmerinnen und -teilnehmer erwartet werden."

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Um ihre Berechnungen zu evaluieren, erstellte das Forschungsteam ein virtuelles Modell, das auf realen Daten basiert und während Testfahrten mit einem autonomen Fahrzeug in München gesammelt wurden. "Mit Hilfe der Simulationen konnten wir zeigen, dass das Sicherheitsmodul zu keinerlei Leistungseinbußen im Fahrverhalten führt, dass die Prognose-Kalkulationen korrekt sind, Unfälle verhindert werden und das Fahrzeug im Notfall beweisbar sicher gestoppt wird", resümiert Althoff.

(anw)