Obwohl der Weg hin zum autonomen Fahren natürlich über die immer stärkere Verfeinerung der Assistenzsysteme führt, sind nicht wenige Unfallforscher/innen der Meinung, man sollte gleich den/die Fahrer/in ersetzen, weil er/sie das größte Unfallrisiko birgt. Dann würden wir einmal sehen, was selbstfahrende Autos im Sinne guter Unfallverhütung zu leisten vermögen.

Vielleicht kann man die Akzeptanz solcher Autos erhöhen, wenn man einmal darstellt, wie diese die Welt sehen, was sie alles wahrzunehmen im Stande sind und wie sie dadurch besser als der Mensch reagieren können. Denn es ist sehr die Frage, ob die intensive Weiterentwicklung der Fahrassistenzen quasi von selbst zu vollautomatisiertem Fahren führt. Es scheinen da wirklich große Unterschiede zu bestehen.

Die Versuche in USA mit automatisiertem Fahren gehen auf erste Versuche im Jahr 2013 mit normalen Autofahrern/innen zurück, die nicht in das Projekt involviert waren. Teil des Versuchs war es, nach nur 2 Stunden Training das jeweils übergebene Auto ganz normal im Tagesablauf zu nutzen. Aber das Testfahrzeug war keineswegs vollkommen. So mussten die Testpersonen also hier ständig auf irgendein Fehlverhalten des Fahrzeugs gefasst sein.

Erstaunlicherweise war die Begeisterung durchgehend groß, sogar die von ansonsten ausgewiesenen sportlichen Fahrern. Viele sahen in einer flächendeckenden Versorgung der Bevölkerung mit solchen Autos die Chance, sich nicht mehr dauernd über die fahrerischen Unfähigkeiten anderer Autofahrer/innen beschweren zu müssen. Allerdings zeigte sich schon damals eine gewisse Leichtgläubigkeit im Umgang mit solchen Fahrzeugen, die sich durch spätere Unfälle zu bestätigen scheinen.

Eine Art blindes Vertrauen und unglaublich ablenkende Tätigkeiten auch bei höherem Tempo waren eigentlich nicht das, was man von den Testpersonen erwartet hatte. Und wie sich später noch mehr zeigte, je besser die Technik, desto mehr verlassen sich die Menschen darauf. In der Summe bleibt also die Sicherheit trotz verbesserter Technik eher gleich. Das ist ein grundsätzlicher Unterschied zu einem fahrerlosen System, das nach Ausschluss des/der Fahrers/in die Verkehrssicherheit signifikant erhöht.

Womit wir beim Kernproblem von Außenstehenden mit Blick auf das automatisierte Fahren wären, nämlich zu verstehen, was die Ingenieure/innen inzwischen alles implementiert haben, um dessen Fähigkeiten sicherzustellen. Dazu gehört, dass ein solches Auto immer wissen muss, wo es sich befindet. Es erfährt dies durch Abgleich der Wahrnehmung der Umgebung mit z.B. kartografischen Daten. Dazu gehört natürlich auch das momentane Geschehen um das Fahrzeug herum.

Dabei werden nicht nur sich bewegende Objekte wahrgenommen. Schwierig zu sagen, worin der Unterschied zwischen einem Objekt und sozusagen Basisausstattung der Gegend gehört. Vielleicht ist ja auch deshalb Fahren ohne Fahrer/in bisher nur in immer wieder kartografierten Gegenden/Straßen möglich. Gehen wir also erst einmal davon aus, dass nur sich im Beobachtungszeitraum verändernde Einzelheiten als Objekte eine Aufmerksamkeit erhalten.

Von den nicht durch Bewegung auffallenden Bildteilen sind manche doch als Objekte wahrnehmbar, nämlich durch Vergleich mit gespeicherten, möglicherweise im Straßenverkehr vorkommenden. Beispiele wären natürlich Verkehrsschilder, Pylonen mit ihrer typischen Form und natürlich Fahrbahnmarkierungen. Das wären dann Erkenntnisse, die trotz fehlender Aktualisierung wahrgenommen werden können.

Wenn der Mensch in die Umgebung schaut, finden gewisse Spezialisierungen statt, z.T. auch Fokussierung genannt. Da ist das durch Sensorik gewonnene Bild schon vollständiger. Und wenn die Auflösung fortschreitend die des menschlichen Auges übertrifft, wird eine Komplexität erreicht, die mit steigender Rechenleistung auch von der interpretierenden Seite her sehr gut verarbeitet werden kann. Leicht vorstellbar, dass allein schon durch frühzeitigere Wahrnehmung Zeit für Reaktionen gewonnen werden kann.

Letztere spielt natürlich im Vergleich zur rein scannenden Sensorik immer mehr die Hauptrolle. Während ein Assistenzsystem in schwierig zu entscheidenden Situationen, z.B. ob hier eine Situation eine Betätigung der Bremse benötigt, dies zu einem größeren Teil dem/der Fahrer/in überlassen kann, muss das autonome System die Situation schlüssig zu einem Ergebnis führen und am Ende für das Resultat geradestehen.

Geht der/die Fußgänger/in nur bis zum Rand des Bordsteins oder überquert er/sie danach durchgehend die Fahrbahn, reicht Gaswegnehmen um dann noch immer Zeit für eine Notbremsung zu haben, kann zusätzliche Lenkbewegung diesen Vorgang unterstützen? Spätestens an dieser Stelle wird der Unterschied zwischen den beiden Systemen deutlich und auch die Tatsache, dass es mit starkem Anteil automatisierter Fahrzeuge evtl. noch langsamer zugehen wird im normalen Straßenverkehr.

Die besondere Bedeutung der Vorhersage soll hier besonders herausgearbeitet werden. Und das mit dem Instrumentarium hochauflösender Bilder und natürlich der Ergebnisse der anderen Sensoren. Ähnlichkeiten zum Computerschach kommen auf. Was sind die Folgen, wenn das Fahrzeug weit vorne plötzlich ausschert? Es fährt jetzt schon verdächtig weit links. Wie ist die Situation vor diesem Fahrzeug? Ist da eine Baustelle mit Pylonen, typischen Verkehrszeichen und Fahrbahnmarkierungen, dann ist die Situation klar.

Zudem ist das System auch lernend. Ist die Näherung an den linken Rand einer Spur ein besonderes Indiz für einen spontanen Spurwechsel? Liegen vielleicht Informationen vor, das dieses Fahrzeug vorher in seiner Spur laufend von links nach rechts und umgekehrt tendierte? Ist umgekehrt gerade die Tendenz zum rechten Rand einer Spur ein Indiz für so ein Überraschungsmoment mit gefahrbringenden Folgen für den nachfolgenden Verkehr?

Spielt eigentlich die Größe des jeweiligen Objekts eine Rolle? Sicherlich. Wenn wir einmal die Baustelle weglassen und der Lkw zieht nur so nach links, dann ist in diesem Fall zumindest in Europa mit einer größeren Beeinträchtigung der Geschwindigkeit zu rechnen, als wenn es nur ein Pkw wäre. Und wie gut solche Systeme schon seit 2005 sind, zeigt in Deutschland der automatische Einzug der Lkw- Maut, die damals nur für Fahrzeuge über 12 Tonnen zulässiger Gesamtmasse galt.

Die Probleme vergrößern sich in der Stadt. Fußgänger werden von solchen Systemen als sich bewegende Objekte mit sich ebenfalls bewegenden Teilmengen wahrgenommen. Das können, je nach geometrischer Ausrichtung zum Gesamtobjekt, Arme, Beine oder der Kopf sein. Die Analyse von Bewegungen der Beine in Relation zur der des Gesamtobjekts liefert schon wichtige Erkenntnisse in Bezug auf mögliche Gefahren. Hinzu kommen außer Verkehrsschildern auch noch Ampeln, auf deren Licht vielleicht sogar noch Pfeile richtig gedeutet werden müssen.

Und immer wieder die unvorbereiteten Situationen. Wieder diese Baustellen. Was ist, wenn der an der Seite stehende Fußgänger sich als Polizist/in entpuppt. Jetzt und vielleicht im vorigen Beispiel auch schon werden Handzeichen wichtig. Immerhin verschwinden ja die teuren Dachaufbauten allmählich und bald werden selbstfahrende Autos wie heute gewohnte aussehen. Sollte Polizei den Wagen anhalten wollen und nicht bemerken, dass er autonom fährt, könnte eine Missachtung teuer werden.

Arme sind natürlich auch wichtig, wenn ein(e) Fahrradfahrer/in vorausfährt. Hier sind Armbewegungen oft gleichbedeutend mit dem Setzen der Blinker beim Auto. Wie soll man sonst mit dem Fahrrad zu der linken Abbiegespur gelangen? Und da wir schon bei Regeln sind, muss man natürlich einen links blinkenden (Schul-) Bus hereinlassen, auch und gerade, wenn die Spur vor einem frei ist? Aber würde das System auch einen genau so großen Transporter hereinlassen. Wäre das der Fall, könnte es sich bei Häufung vielleicht zu einem Ärgernis entwickeln.

Eine allerdings komplexere Lösung wäre vielleicht Car2Car, in diesen Fällen zwischen (Schul-) Bus oder Polizeiwagen zu einem vollautomatisch fahrenden Auto. Das könnte den Blick nach vorn erheblich erweitern, z.B. indem ein vorausfahrendes Auto Problemstellen meldet. Denken Sie nur an Wetterverhältnisse im Winter, Eisbildung hinter einer Kurve usw. Hier könnte auch ein Car2X-System helfen, noch bevor das vorausfahrende Fahrzeug vielleicht in Schwierigkeiten gerät.

Es ist schon angeklungen, nicht nur die aktuelle Datenerhebung ist wichtig, sondern auch deren Auswirkung und Speicherung. Man hat dann vielleicht immer noch das in Punkten aufgelöste Bild eines/r Fußgängers/in ganz am Anfang einer Bildsequenz und kann dann das Ergebnis hinzuspeichern. Dass z.B. bei so einer Haltung eher nichts passiert und eine andere bedrohlich auf einen Unfall hindeutet.

Dazu ein Beispiel aus der Kfz-Technik: Es gab früher (und vielleicht auch noch heute) Meister ihres Fachs, die konnten am Klang eines defekten Motors hören, was defekt war und dann beurteilen, ob sich die Reparatur noch lohnte. Sie konnten das, weil sie schon eine lange Erfahrung mit der Zuordnung eines Geräuschs zur Schadensermittlung nach Demontage hatten. Solche Erfahrungen übertrifft ein Computersystem im Fahrzeug um vielleicht das Tausend- oder Hunderttausendfache. Und wenn dann die Erfahrungen auch noch leicht austauschbar sind, ist der Faktor entsprechend größer.