Automatisiertes Fahren: Welche Aufgaben Lidar, Radar und Kameras erfüllen
Nicht nur das vollautonome Fahren lässt nach wie vor auf sich warten – auch das hoch automatisierte Fahren. Lidar, Radar und unzählige Kameras sollen das so schnell als möglich ändern.
Mercedes stellte jüngst seine neue E-Klasse vor, BMW das Doppelpack von 5er und 7er, während Nio in kurzer Zeit mit dem ET5 erstmals eine elektrische Mittelklasselimousine anbietet. Was allen Modellen aktuell fehlt, ist die von vielen Autofahrern sehnlichst erwartete Fahrerassistenzstufe drei, bei der das Auto erstmals die Verantwortung übernimmt und der Fahrer entspannt lesen oder seine Mails checken kann. Es scheint beinahe wie eine unendliche Geschichte, die sich zieht wie alter Kaugummi. Beim Level 2 vollzieht das Fahrzeug unter klar definierten Bedingungen teilautonome Manöver, hält die Spur, bremst und beschleunigt, aber der Fahrer behält das Kommando und muss jederzeit eingreifen. Schließlich haftet er auch für etwaige Schäden. Eine ganz andere Hausnummer ist dagegen die nächste Stufe des autonomen Fahrens. Beim Level 3 agiert das Fahrzeug selbstständig und der Fahrzeughersteller steht in der Haftung, falls es zu einem Unfall kommt. Der Mensch darf sich während der Fahrt um E-Mails kümmern, Videos schauen und muss den Verkehr nicht ständig im Blick haben.
Automatisiertes Fahren: Welche Aufgaben Lidar, Radar und Kameras erfüllen
Audi hatte 2018 den A8 vorgestellt, der für das Robo-Fahren Level 3 vorbereitet war. Aber es dauerte bis 2022, ehe Mercedes mit dem Drive Pilot ein System in das Flaggschiff S-Klasse integrieren konnte, das das beherrscht. Allerdings nur bis zum Tempo 60 km/h und unter bestimmten Umständen in einem einzigen Land: Deutschland. Letztendlich ist diese Technik ein vollautomatischer Stau-Pilot, der bei Stop-and-Go-Verkehr und somit bei vergleichsweise überschaubaren Geschwindigkeiten das Steuer in die Hand nimmt. Tesla hat seinen sogenannten Autopiloten mittlerweile deutlich einbremsen müssen und auch die neuen Aushängeschilder Mercedes E-Klasse und BMW 6er / i5 beherrschen kein Level 3. Für den Bayern gab es zumindest eine Ausnahmegenehmigung für Level 2+ ADAS in Deutschland zu verwenden. Heißt, ohne Hände am Steuer zieht der BMW 5er / i5 ohne zeitliche Begrenzung auf der Autobahn sicher seine Wege. Wer überholen will, schaut allein in den Außenspiegel und der Bayer wechselt die Spur. Dafür ist nicht einmal ein Lidar-Sensor erforderlich. 5G und das Full-Range-Frontradar mit einer Abtastleistung von 300 Metern sind der Schlüssel zur Erreichung dieser Funktion.
Automatisiertes Fahren: Höhere Geschwindigkeiten stellen Entwickler vor Probleme
Für Mirko Reuter, dem Chefentwickler autonomes Fahren beim chinesischen Autobauer Nio, ist diese Art des automatisierten Fahrens nur ein Zwischenschritt. Der neue Nio ET5 ist auf dem Dach und an der Front mit entsprechenden Sensoren ausgestattet. Nio will mit 120 km/h beziehungsweise 130 km/h in das Robo-Auto-Geschäft einsteigen. Mercedes tüftelt ebenfalls an der Geschwindigkeitserhöhung für seinen Drive Pilot. „Das automatisierte Fahren mit Level 3, bis maximal 120 Kilometer pro Stunde, stellt deutlich größere Herausforderungen für die ADAS-Systeme dar als das bei Tempo 60 der Fall ist“; sagt Dr. Jan Becker, CEO von Apex.Ai, der sich seit 24 Jahren mit Fahrassistenzsystemen und dem autonomen Fahren beschäftigt. Wie groß der Unterschied ist, zeigt ein einfaches Beispiel, das jeder aus der Fahrschule kennt. Bei der doppelten Geschwindigkeit vervierfacht sich der Bremsweg. Genau das müssen die Sensoren leisten und eine entsprechende Distanz zuverlässig abbilden. „Aktuell braucht man für das ADAS-Level 3 eine Kombination aus Kameras, Radar- und Lidarsensoren. Lidar ist unter anderem deshalb nötig, weil die Auflösung, die Radar bietet, nicht ausreicht, aber vor allem, weil die Video-Radar-Kombination allein zu viele Failure Cases hat. Der Hauptgrund für die Kombination ist die notwendige Redundanz im Sensorset“, erklärt Jan Becker. An besseren Sensoren wird bereits getüftelt. Die sind auch für das autonome Fahren nötig. Mit Kameras allein, endet der Versuch, ein Robo-Auto auf die Straße zu bringen, unweigerlich in einer Sackgasse. Das musste auch Tesla einsehen, die trotz aller ausgeklügelten Software jetzt wieder Radarsensoren in den Autos installieren.
Automatisiertes Fahren: So funktioniert der Radarsensor
Wie umfangreich diese Aufgabe ist, wird klar, wenn man die Arbeitsweise eines Radarsensors genauer betrachtet. Der Radarsensor sendet Mikrowellen aus, die hauptsächlich von metallischen Oberflächen reflektiert werden. Zum Beispiel von Autos, Gullydeckeln, Schilderbrücken über der Autobahn, Tunneleinfahrten und den Leitpfosten am Rand der Fahrbahn. Um autonom unterwegs zu sein, muss das System auszusortieren, was was ist. Bei stockendem Verkehrsfluss beziehungsweise bis 60 km/h ist das noch machbar, da man sich in der Regel an den anderen Autos orientieren kann und die Sensoren die Bremswegentfernung im Griff haben. Braust ein Pkw selbsttätig mit 120 km/h über die Autobahn und ein Auto steht zufällig genau in einer Tunneleinfahrt oder unter einer Schilderbrücke wird die Sache schon deutlich diffiziler. Dann muss der Robo-Chauffeur eindeutig identifizieren, ob da ein Auto steht und gegebenenfalls bremsen. Und das bei dieser Geschwindigkeit früh genug.
Automatisiertes Fahren: Algorithmus muss Entscheidungen treffen
Für die Software-Programmierer ist die Herausforderung ebenfalls immens. Was passiert, wenn ein Sensor Alarm schlägt und ein Hindernis meldet und ein anderer nicht? „Man benötigt Rechenmodelle, die abbilden, was ein Sensor leisten kann und was nicht. Daraus lässt sich dann ableiten, ob die Meldung des Sensors plausibel ist oder nicht“, weiß Jan Becker. Zum Beispiel ist ein Lidar-Sensor in der Regel recht tief eingebaut und kann nicht „sehen“, ob die Fahrzeuge vor dem Vordermann bremsen oder nicht, da der Pkw ihm die „Sicht verstellt“. Dagegen kann eine Kamera durch die Scheiben die aufleuchtenden roten Lichter des Verkehrs erkennen und auch die Radarsensoren können zu einem gewissen Grad unter einem vorausfahrenden Fahrzeug „entlangschauen“. Also muss der Algorithmus diese Umstände bewerten und in die Entscheidung miteinbeziehen. Das bedeutet: Nur wenn jedes Rad in das nächste greift, ist ein geschmeidiges autonomes Fahren Level 3 machbar. Klar ist aber auch, dass die Herausforderungen bei 120 km/h deutlich größer sind als bei 60 km/h.
Automatisiertes Fahren: In den USA ist man schon bei Level 4 angekommen
In den USA ist man schon bei Level 4 angekommen, aber auch da hakt es noch an den höheren Geschwindigkeiten. Cruise hat die Freigabe für autonome Level-4-Taxis für einen großen des Stadtgebiets von San Francisco erhalten, ohne menschlichen Fahrer als Rückfall-Instanz. Aber eben zunächst nur innerstädtisch. Weitere Gebiete wie Phoenix oder Houston sollen folgen. Auch Konkurrent Waymo tüftelt bereits seit 2009 am autonomen Fahren, ist daher deutlich weiter als etwa Tesla und darf seine autonomen Flotten ebenfalls in San Francisco, Phönix und neuerdings auch in Los Angeles betreiben. (Wolfgang Gomoll, Stefan Grundhoff / press-inform)