Autonome Fahrzeuge in der Welt: Wie nah sind wir dem regulären Verkehr ohne Fahrer?

Noch vor wenigen Jahren waren Berichte über Autos, die Teile der Fahrt selbstständig bewältigen können, eher eine Kuriosität von Technologiemessen. Heute handelt es sich jedoch nicht mehr um vereinzelte Prototypen. Autonome Fahrzeuge dringen schrittweise in den normalen Verkehr ein und tauchen in Situationen auf, die früher ausschließlich menschlichen Fahrern vorbehalten waren. Auch die Erwartungen haben sich geändert. Anstelle der Frage, ob sich diese Technologie durchsetzen wird, wird zunehmend erörtert, wo sie in der Praxis den größten Nutzen hat und welche Anforderungen reale Bedingungen an sie stellen.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, auf welchen Grundlagen das autonome Fahren beruht, welche Prinzipien ein autonomes Fahrzeug im Verkehr aufrechterhalten und in welchen Situationen die Technologie bereits eingesetzt wird. Wir konzentrieren uns auf konkrete technische Grundlagen und Betriebserfahrungen, um zu zeigen, was aktuelle Systeme leisten können, wo ihre Grenzen liegen und welche Faktoren ihre weitere Entwicklung bestimmen. Dank dessen wird klar, warum sich die Autonomie immer mehr dem normalen Betrieb annähert, aber gleichzeitig dort vorsichtig bleibt, wo die Umgebung zu komplex oder unvorhersehbar ist.

Technologien, auf die sich ein autonomes Fahrzeug stützt

Damit ein autonomes Fahrzeug sicher fahren kann, muss es kontinuierlich präzise Informationen über den Raum um sich herum sammeln. Dazu nutzt es eine Kombination von Sensoren, die verschiedene Arten von Daten erfassen. Kameras erkennen Fahrspuren, Verkehrsschilder, Formen von Objekten und deren Bewegung. Radarsysteme messen die Entfernung und Geschwindigkeit von Autos vor und neben dem Fahrzeug, sogar bei schlechtem Wetter oder im Dunkeln. Eine weitere Technologie arbeitet mit Lichtblitzen, die von den umgebenden Hindernissen reflektiert werden. Aus der Zeit, die sie benötigen, um zurückzukehren, erstellt sie präzise räumliche Informationen über die Umgebung. Durch die Kombination dieser Quellen entsteht ein detailliertes Bild der Situation auf der Straße.

Die Sensoren sind jedoch nicht die einzige Datenquelle. Das Auto muss auch genau wissen, wo es sich befindet. Dazu verwendet es hochdetaillierte Karten, die viel präziser sind als gewöhnliche Navigation. Diese enthalten Informationen über das genaue Profil der Straße, die Platzierung der Fahrspuren und die Form von Kreuzungen. Diese Grundlagen vergleicht das System kontinuierlich mit den aktuellen Daten aus den Sensoren. Wenn beide Ebenen übereinstimmen, hat es die Gewissheit, dass es die Umgebung richtig interpretiert.

Alle gewonnenen Informationen fließen in die Rechensoftware im Inneren des Fahrzeugs. Diese analysiert sie in Echtzeit und entscheidet, wie das Fahrzeug reagieren soll. Die Software bewertet die Trajektorien anderer Autos, erkennt Hindernisse, überwacht mögliche Risiken und bestimmt die geeignete Geschwindigkeit und Manöver. Diese Entscheidungsalgorithmen beruhen auf einer enormen Menge von Fahrdaten, die helfen, gängige Situationen sowie seltenere Szenarien vorherzusagen.

Ein wesentlicher Bestandteil des gesamten Systems sind auch Sicherheitsbackups. Wenn ein Sensor vorübergehend nicht genügend Daten liefert, können die verbleibenden Technologien die Informationen ergänzen. Ebenso gibt es im Auto Backup-Recheneinheiten, die die Steuerung wichtiger Funktionen übernehmen können, wenn das primäre System ausfällt.

Autonomes Fahren basiert also auf der Verbindung mehrerer Technologien, die zusammen ein robustes und zuverlässiges System schaffen. Nur dadurch kann die Reaktion des Fahrzeugs schnell, vorhersehbar und stabil sein, solange die Bedingungen ausreichend klar sind und die Daten eine eindeutige Interpretation haben.

Automatisierungsstufen nach SAE und ihre tatsächliche Bedeutung

Die internationale Organisation SAE International hat eine Skala erstellt, die sechs Stufen der Autonomie von 0 bis 5 unterscheidet. Dieser Rahmen wird von Automobilherstellern und Regulierungsbehörden weltweit verwendet, um einheitlich zu beschreiben, wie viel das Auto allein bewältigen kann und wann weiterhin menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Stufe 0

Das Fahren liegt vollständig in der Hand des Menschen. Systeme können auf Risiken hinweisen, greifen jedoch nicht in das Fahren ein.

Stufe 1

Das Fahrzeug unterstützt bei einer bestimmten Aufgabe, beispielsweise einem adaptiven Tempomat oder einer sanften Spurkorrektur. Die Gesamtsteuerung liegt weiterhin beim Fahrer.

Stufe 2

Das System kombiniert mehrere Funktionen gleichzeitig. Das Auto hält selbständig die Spur, passt die Geschwindigkeit an und reagiert auf den Verkehr vor sich. Die Verantwortung liegt jedoch weiterhin beim Menschen.

Stufe 3

In exakt festgelegten Situationen kann das Auto die Steuerung übernehmen und den Verkehr selbst überwachen. Der Fahrer muss bereit sein, die Kontrolle zu übernehmen, wenn das System dies erfordert. Diese Stufe wird hauptsächlich auf Autobahnen eingesetzt.

Stufe 4

Das Fahrzeug kann in bestimmten Bereichen oder unter bestimmten Bedingungen vollständig autonom fahren. Ein typisches Beispiel sind Robotaxis in begrenzten städtischen Zonen. Außerhalb dieser Zonen würde autonomes Fahren nicht funktionieren.

Stufe 5

Volle Autonomie ohne Einschränkungen. Das Auto soll jeden Verkehr ohne menschliches Eingreifen bewältigen. Diese Stufe ist noch nicht im normalen Betrieb verfügbar.

Wo autonome Autos heute schon fahren

Autonomer Betrieb in gewöhnlichen Straßen ist in den USA am weitesten fortgeschritten. Am sichtbarsten ist der Dienst Waymo One, der Passagiere ohne Fahrer in mehreren Teilen von Phoenix, beispielsweise in Tempe oder Chandler, sowie in ausgewählten Bereichen von San Francisco und Los Angeles befördert. Die Fahrt findet in vorher festgelegten Zonen statt, die das System detailliert kartiert hat und in denen es langfristig getestet wird. Ein ähnliches Modell wird auch in Austin und Atlanta ausgebaut.

In Kalifornien betreibt auch das Unternehmen Cruise fahrerlose Autos. Ihre Fahrzeuge fahren hauptsächlich in San Francisco und in einigen kleineren Städten. Trotz strengerer Aufsicht durch die Regulierungsbehörden geht der Betrieb weiter.

In China ist der Autonomieumfang noch größer. Unternehmen wie Baidu Apollo oder AutoX betreiben Robotaxis in Peking, Shenzhen, Wuhan oder Guangzhou. Einige städtische Strecken ermöglichen vollständig autonomes Fahren ohne Fahrerpräsenz über Dutzende von Kilometern. Zudem gibt es in China autonome Busse, die auf regulären Linien beispielsweise in Shanghai und Shenzhen fahren.

Europa geht vorsichtiger vor, aber auch hier ist autonomes Fahren nicht ausgeschlossen. In Deutschland können Systeme der Stufe 3 auf ausgewählten Autobahnabschnitten genutzt werden. In Finnland und Frankeich fahren autonome Minibusse in kleineren städtischen Bereichen, oft auf Campus-Geländen oder in Wohnvierteln. In einigen europäischen Städten werden auch Robotaxis mit einem Operator an Bord getestet, beispielsweise in Stockholm oder Paris.

Wo hat Autonomie ihre Grenzen?

Die größten Herausforderungen für autonome Systeme sind Situationen, die mehr erfordern als nur präzise Daten. Dazu gehören beispielsweise Szenarien, in denen Verkehrsregeln in Verbindung mit menschlichen Interaktionen stehen. Typisch sind Kreuzungen ohne Ampeln, an denen sich Fahrer gegenseitig durch einfache Gesten oder Blickkontakt den Vortritt lassen. Ein autonomes Fahrzeug nutzt solche Signale nicht und verlässt sich nur auf das, was eindeutig gemessen werden kann. Dies führt dazu, dass es in einigen Situationen zurückhaltender reagiert als ein Mensch es erwarten würde, und der Verkehr wird verlangsamt.

Probleme bereiten auch Situationen, die nicht dem entsprechen, was in Karten erfasst ist oder was das System aus Testfahrten kennt. Dazu gehören temporäre Änderungen in Form von provisorischer Beschilderung, Umleitungen oder Baustellen. Autonome Software kann damit umgehen, erfordert jedoch häufig einen größeren Abstand oder langsame Reaktion, um sicherzustellen, dass die Interpretation korrekt ist.

Ein weiterer limitierender Faktor ist die Unfähigkeit des Systems, den weiteren Kontext zu verstehen. Ein menschlicher Fahrer erahnt oft einen Stau vor sich, dass ein Kind am Gehwegrand auf die Straße laufen könnte oder dass das Auto vor ihm aufgrund eines nicht sichtbaren Schlaglochs langsamer wird. Für autonomes Fahren ist es immer noch schwierig, solche Situationen zu lesen, da es sich nur auf messbare und eindeutige Daten stützt, die möglicherweise nicht die gesamte Absicht der Umgebungsteilnehmer erfassen.

Eine weitere Einschränkung ist, dass ein autonomes Auto keine Informationen darüber hat, wie sich Menschen in Zukunft verhalten werden. Bei Fahrern lässt sich dies oft an kleinen Details erkennen, beispielsweise an der Art, wie sie das Lenkrad halten oder wie das Auto in der Spur fährt. Für das System ist es schwierig, ein solches Verhalten zu bewerten, und es wird daher häufig eine vorsichtigere Strategie gewählt.

Diese Einschränkungen sind keine Hürde, die die Entwicklung aufhalten würde. Sie zeigen jedoch, dass Autonomie bisher am besten in Umgebungen funktioniert, in denen die Regeln und das Verhalten der Teilnehmer so eindeutig wie möglich sind und in denen man sich auf Daten verlassen kann, die eine klare Interpretation haben. Alles, was sich erwarteten Mustern widersetzt, ist für aktuelle Systeme anspruchsvoll und erfordert weitere Forschung und Anpassung.

Mythen, die autonomes Fahren begleiten

„Ein autonomes Auto fährt völlig selbstständig.“

Tatsächlich beherrscht heute kein allgemein verfügbares System alle Situationen ohne Überwachung. Autonomes Fahren ist immer auf bestimmte Bedingungen, ausgewählte Strecken oder genau definierte Abschnitte beschränkt. Außerhalb dieser Bereiche schaltet sich das System ab und fordert die Übernahme des Fahrens an. Die Vorstellung, dass das Auto „überall selbstständig fährt“, entspricht derzeit nicht der Realität.

„Eine Maschine reagiert immer schneller als ein Mensch.“

Ein autonomes System hat eine schnelle Reaktionszeit, jedoch nur, wenn die Daten eindeutig sind. In Situationen, in denen der Kontext fehlt oder die Umgebung unübersichtlich ist, kann das System zögern oder eine zu vorsichtige Strategie wählen. Geschwindigkeit ist nicht das Problem, die tatsächliche Einschränkung ist das Verständnis des Szenarios.

„Autonome Autos machen Fehler, weil die Software nicht zuverlässig genug ist.“

In der Praxis werden Probleme hauptsächlich durch die Umgebung verursacht. Provisorische Beschilderungen, unerwartete Hindernisse oder das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer bringen das System in Situationen, die nicht im Voraus in Daten erfasst sind. Die Technologie ist robust, aber die Welt um sie herum ist zu veränderlich.

„Sobald Autonomie aktiviert ist, liegt die Verantwortung beim Auto.“

Der rechtliche Rahmen ist in jedem Land unterschiedlich. In vielen Fällen besteht für den Fahrer weiterhin die Verpflichtung, eingriffsbereit zu sein. Erst in einigen Regionen wird ein Modell getestet, bei dem ein Teil der Verantwortung auf den Hersteller oder Betreiber des Dienstes übergeht. Es gibt also keine universelle Regel, die überall gilt.

Wie wird der nächste Schritt in Richtung volle Autonomie aussehen?

Die nächste Entwicklung wird nicht darin bestehen, dass Fahrzeuge völlig ohne Fahrer fahren, sondern darin, dass die Situationen, die sie sicher eigenständig meistern können, schrittweise erweitert werden. Die Technologie wird sich von ausgewählten Vierteln und Autobahnen auf größere Gebiete ausweiten, wo das System mit größerer Sicherheit und weniger Einschränkungen arbeiten kann.

Eine wichtige Rolle wird die Verbindung der Fahrzeuge mit der Infrastruktur spielen. Ampeln, Verkehrszeichen und Navigationsgrundlagen werden in der Lage sein, präzisere Informationen direkt ins Auto zu übertragen, wodurch die Unsicherheit in Situationen verringert wird, die für die Autonomie heute schwierig sind.

Entscheidend wird auch die Gesetzgebung sein. Sobald die Bedingungen für die Verantwortung und den Umgang mit Daten klar definiert sind, können sich Dienste wie Robotaxis in weitere Städte und Staaten ausdehnen. Die Entwicklung wird mehr in Richtung stabiler, klar definierter Regeln gehen als in schnellen Sprüngen.

Die nächsten Jahre werden also hauptsächlich eine breitere und zuverlässigere Nutzung der aktuellen Systeme mit sich bringen. Volle Autonomie bleibt ein Ziel für die fernere Zukunft, aber die Technologie wird zunehmend verfügbarer und eine natürlichere Komponente des regulären Verkehrs werden.