Potenziale und Hürden des autonomen Fahrens

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Abstract

1. Einleitung
1.1 Forschungsfrage und Hypothese
1.2 Vorgehensweise
1.3 Aufbau der Arbeit

2. Einführung in die Thematik
2.1 Begriffsdefinition „autonomes Fahren“
2.2 Automatisierungsgrade
2.3 Der Übergang zum autonomen Fahren
2.4 Autonomes Fahren heute
2.4.1 Mit welcher Stufe sind Autos serienmäßig auf den Straßen unterwegs?
2.4.2 Marktsituation aktuell
2.5 Technik autonomer Fahrzeuge
2.5.1 Sensoren
2.5.1.1 Mono- oder Stereokamera
2.5.1.2 LIDAR (Light Detection and Ranging)
2.1.5.3 Radar
2.1.5.4 Ultraschallsensoren
2.1.5.5 Infrarot-Kamera

3. Potenziale
3.1 Mobilität
3.1.1 Definition des Begriffs
3.1.2 Mobilitätswandel und die Veränderung der Besitzkultur
3.1.3 Mobilitätskonzepte
3.1.3.1 Carsharing
3.1.3.1.1 Arten von Carsharing
3.1.3.1.2 Erweiterung der Carsharing-Modelle durch autonome Systeme
3.1.3.2 Hybridisierung des öffentlichen Verkehrs
3.2 Sicherheit
3.2.1 Erkenntnisse aus der Unfallforschung
3.2.2 Das Prognosemodell zur Unfallvermeidung
3.3 Effizienz
3.3.1 Verkehrseffizienz
3.3.2 Effizienz der Infrastruktur
3.4 Wertschöpfungs- und Beschäftigungspotenziale

4. Hürden
4.1 Technische Hürden
4.1.1 Zuverlässigkeit der autonomen Technik
4.1.2 Dilemma-Situationen
4.1.3 Datenschutz und IT-Sicherheit
4.2 Rechtliche Hürden
4.2.1 Zulassung
4.2.2 Haftung
4.3 Gesellschaftliche Hürden
4.3.1 Akzeptanz (Marktakzeptanz)
4.3.2 Ethische Verantwortung

5. Diskussion und Ausblick
5.1 Beantwortung der Forschungsfrage mithilfe der bisherigen Erkenntnisse
5.2 Überprüfen der Forschungshypothese mit den bisherigen Erkenntnissen
5.3 Ausblick

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Automatisierungsgrade des autonomen Fahrens (VDA, 2015)

Abbildung 2: Einführung automatisierter Fahr- und Parkfunktionen (Minx & Dietrich, 2015)

Abbildung 3: Wettbewerbsposition der Länder weltweit im automatisierten Fahren (Bernhart, Olschewski, Burkard, & Galander, 2016)

Abbildung 4: Sensoren für automatisiertes Fahren (VDA, 2015)

Abbildung 5: Nutzen des autonomen Fahrens (Müller, et al., 2017)

Abbildung 6: PKW-Nutzung im Spannungsfeld zwischen privatem und kommerziellem Einsatz (Lenz & Fraedrich, 2015)

Abbildung 7: Häufigste Ursachen für Unfälle heute und in Zukunft (Winkle, 2015)

Abbildung 8: Lösungsmöglichkeiten von Dilemma-Situationen (Minx & Dietrich, 2015)

Abbildung 9: Ergebnis der Umfrage zur Akzeptanz des autonomen Fahrens (Fuß, 2013)

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Schema zur Beurteilung der Hürden (eigene Darstellung) 30

Tabelle 2: Beurteilung der Hürden nach ihrer Evaluierbarkeit (eigene Darstellung) 49

Abkürzungsverzeichnis

ABS Antiblockiersystem

ACC Adaptive Cruise Control

BMVI Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur

CUbE Continental Urban mobility Experience

DARPA Defense Advanced Research Projects Agency

ESP Elektronisches Stabilitätsprogramm

GIDA German In-Depth Accident Study

IAA Internationale Automobil-Ausstellung

LIDAR Light detection and ranging

NTSB National Highway Traffic Safety Administration

PKW Personenkraftwagen

StVO Straßenverkehrsordnung

UN/ECE United Nations Economic Comission of Europe

VDA Verband der Automobilindustrie

WÜ Wiener Übereinkommen

Abstract

Der Autor macht sich mit dieser Arbeit zur Aufgabe, dem Leser einen verständlichen Überblick über die Thematik des autonomen Fahrens zu verschaffen. Dabei liegt der Fokus auf den Potenzialen und Hürden. Zunächst werden Grundbegriffe, die sich in der autonomen Technik wiederfinden und für das weitere Verständnis essenziell sind, genau erläutert. Zudem wird der Nutzen, der mit dem autonomen Fahren einhergeht, in „Potenziale“ vorgestellt. Die derzeit bestehenden Hürden, welche dem autonomen Fahren wie eine Barriere entgegenwirken, werden durchleuchtet und nach ihrer Evaluierbarkeit beurteilt. Anschließend wird Aussage darüber getroffen, wann autonome Fahrzeuge im Straßenverkehr realisierbar sind. Die Arbeit wird mit einer Zukunftsprognose abgerundet.

The author is concerned with this work to give the reader an understandable overview about autonomous driving. The focus is on the potential and hurdles. First, the basic concepts, which are found in autonomous technology and are essential for further understanding, are explained in detail. Furthermore, the benefits of autonomous driving are presented in potentials. The existing hurdle, which act as a barrier to autonomous driving, are being examined and judged according to their ability to be overcome. Subsequently, a statement is made as to, when autonomous vehicles are realizable in road traffic. The thesis will be finished with forecast for the future.

1. Einleitung

Das Thema autonomes Fahren wird tagtäglich in den Medien diskutiert. Das derzeitige Interesse daran ist sehr groß und es gibt kaum einen Tag ohne einen Medienbericht darüber. Der technische Fortschritt schreitet immens voran. An Universitäten und in Forschungslaboren wird permanent in diesem Bereich geforscht. Weltweit arbeiten so gut wie alle Automobilhersteller aber auch andere Konzerne daran, das Fahren im Straßenverkehr zu vereinfachen. Kurz- und mittelfristig gesehen ist das Ziel, den Fahrer so viel wie möglich zu entlasten und das Fahren sicherer zu machen (Wagner, 2017).

Soviel steht fest, wir stehen vor einer weiteren (auto-)mobilen Veränderung. Nicht mehr allzu weit weg ist die Teilnahme eines autonomen Fahrzeugs im alltäglichen Straßenverkehr. Fahrzeugsensoren generieren die dafür erforderlichen Daten, die innerhalb von Sekundenbruchteilen weiterverarbeitet werden. Der Datenaustausch mit der Infrastruktur und innerhalb der Fahrzeuge erfolgt permanent. Der Fahrer wird immer mehr von seiner eigentlichen Funktion abgelöst (Dietrich & Minx, 2015).

Der Denkanstoß über das fahrerlose Auto wurde bereits Anfang des 20. Jahrhunderts gesetzt. In der damaligen Nachkriegszeit kam es vermehrt zu tödlichen Verkehrsunfällen, die auf Fehlverhalten der Autofahrer zurückzuführen waren. Im Vordergrund der Vision stand zunächst die Steigerung der Sicherheit durch sich selbst steuernde Fahrzeuge (Minx & Dietrich, 2015). Mit der zunehmenden Automatisierung der Fahrzeuge wurden Meilensteine in der Forschungshistorie gesetzt, bis schlussendlich das fahrerlose Auto mit der Grand Urban Challenge im Jahre 2008 zur Realität wurde. Bei dem Rennen demonstrierten Forschungsfahrzeuge diverser Hersteller, dass es möglich ist, unter stätischen Bedingungen autonom zu fahren (Wagner, 2017).

1.1 Forschungsfrage und Hypothese

In der Vergangenheit und ebenso gegenwärtig wird die Forschung an autonomen Fahrzeugen aus vielerlei Gründen durchgeführt. Neben dem Potenzial, den Verkehr sicherer und effizienter zu gestalten, ermöglicht autonomes Fahren eingeschränkten Personen eine individuelle Mobilität. Durch neue Mobilitätskonzepte und der Digitalisierung der Infrastruktur werden optimale Grundbedingungen geschaffen, die zum erfolgreichen Umsetzen der autonomen Technik beitragen (Maurer, 2015).

Doch derzeit existieren noch Hürden für das autonome Fahren. Hierbei geht es neben den Rechtsproblemen, um gesellschaftliche und technische Hürden, die bewältigt werden müssen. Wer haftet für das Verhalten eines autonomen Fahrzeugs beispielsweise bei einem Unfall? Weiter ist fraglich, ob sich die derzeitigen Gesetze beachten lassen oder in Zukunft mit der Entwicklung modifiziert werden müssen. Wird es die Gesellschaft akzeptieren, sich von einem autonomen Fahrzeug befördern zu lassen und sich dabei sicher fühlen? Gleichzeitig herrschen Bedenken im Bereich der Zuverlässigkeit der autonomen Technik und vieles mehr (Oppermann & Stender-Vorwachs, 2017).

Der Fokus dieser Arbeit liegt bei den Potenzialen und Hürden des autonomen Fahrens. Dabei werden die Probleme, welche die autonome Technik mit sich bringt, untersucht und beurteilt. Angesichts der bestehenden Hürden soll die tatsächliche Realisierbarkeit des autonomen Fahrens in absehbarer Zeit diskutiert werden. Mit absehbarer Zeit meint der Autor, die Realisierbarkeit in den nächsten 10 Jahren. Die Forschungsfrage dieser Bachelor-Thesis lautet:

„Ist es trotz der aktuell bestehenden Hürden möglich, das autonome Fahren im öffentlichen Straßenverkehr in absehbarer Zeit zu realisieren?“

Wichtig ist zudem zu untersuchen, wie sich der Nutzen, der sich mit dem autonomen Fahren ergibt, auf die Gesellschaft auswirken wird. Der Autor geht davon aus, dass der potenzielle hohe Nutzen des autonomen Fahrens dazu beitragen wird, dass die Evaluation der Hürden beschleunigt wird. Somit lautet die Forschungshypothese des Autors:

„Der potenzielle hohe Nutzen der autonomen Technik wird dazu führen, dass der Evaluationsprozess beschleunigt wird“.

1.2 Vorgehensweise

Die Thematik des autonomen Fahrens verbindet viele Themenbereiche miteinander, die erforscht werden müssen. Da sich der Fokus auf die Potenziale und Hürden beschränkt hat, musste sich der Autor, neben den technischen Gebieten auch in ethische und juristische Bereiche einarbeiten.

Der Autor legte viel Wert drauf, diesen breit aufgestellten Themenbereich mit entsprechend seriösen Quellen abzuarbeiten. Bei der Informationsrecherche wurde daher hauptsächlich wissenschaftliche Literatur, wie Fachbücher, aktuelle Studien und wissenschaftliche Artikel verwendet. Die Aktualität der bezogenen Quellen heben diese Bachelorarbeit hervor.

Bei der Beantwortung der Forschungsfrage und -hypothese bezieht sich der Autor auf eigene ausgearbeitete Ergebnisse unter Berücksichtigung der wissenschaftlichen Literatur.

1.3 Aufbau der Arbeit

Im ersten Kapitel der Arbeit wird dem Leser der Begriff „autonomes Fahren“ genau erläutert, damit ein Grundbaustein für das weitere Verständnis existiert. Hierbei werden verschiedene Automatisierungsgrade unterschieden. Der Übergang zum autonomen Fahren wird anhand von drei Szenarien aufgezeigt. Des Weiteren werden die Kerntechnologien der autonomen Technik vorgestellt. Das Kapitel wird mit dem aktuellen Stand der Technik abgeschlossen. Auf dieser Grundlage wird auf die Potenziale des autonomen Fahrens eingegangen. Dabei haben die Begriffe Mobilität, Sicherheit und Effizienz eine besondere Rolle. Im dritten Kapitel werden die Hürden, die derzeit eine Barriere für das Umsetzen des autonomen Fahrens darstellen, verdeutlicht. Anschließend werden die Hürden auf Basis der Erkenntnisse, nach jedem Unterkapitel (jeder Hürde) hinsichtlich ihrer Überwindbarkeit subjektiv beurteilt. Es wird eine Aussage darüber getroffen, wann tatsächlich das autonome Fahren im Straßenverkehr realisierbar ist. Zum Abschluss findet ein Zukunftsausblick über die Thematik statt.

2. Einführung in die Thematik

Das zweite Kapitel gibt dem Leser ein Überblick über die Thematik. Zu Beginn wird eine Begriffsdefinition aus diversen Sichten vorgenommen. Anschließend wird auf die verschiedenen Automatisierungsgrade eingegangen. Des Weiteren werden drei Szenarien beschrieben, die einen Übergang zum autonomen Fahren einleiten könnten. Bezug wird zusätzlich auf die gegenwärtige Situation des autonomen Fahrens genommen. Dabei geht es um den aktuellen Einsatz von autonom fahrenden Autos und die Marktsituation weltweit. Das Kapitel wird mit der Technik autonomer Fahrzeuge abgeschlossen.

2.1 Begriffsdefinition „autonomes Fahren“

Oftmals werden die Bergriffe automatisiertes- und autonomes Fahren vermischt, was für eine Verwirrung in der Fachdiskussion sorgt. Dies liegt daran, dass diverse Definitionen aus unterschiedlichen Perspektiven existieren, wie technisch, wirtschaftlich, ethisch, rechtlich und politisch (Wolfers, 2017).

Aus rechtlicher Sicht betrachtet, liegt der Unterschied zwischen automatisiertem und autonomem Fahren darin, dass beim ersteren ein Fahrer für die Überwachung benötigt wird.

Braucht das Auto keinen menschlichen Fahrer mehr, weil das technische System alle Aspekte der dynamischen Fahraufgabe auf allen denkbaren Straßen und unter allen denkbaren Fahrbedingungen und -situationen beherrscht, genauso wie dies ein menschlicher Fahrer tut, hat das Auto also nur noch Passagiere aber keinen Fahrer mehr, so wird dieses technische System als autonomes Fahrsystem, das Fahren als autonomes Fahren bezeichnet (Wolfers, 2017, S. 3).

Die Autoren Gerdes et al. (2015) betonen ebenfalls, dass aktuell keine einheitliche Definition im wissenschaftlichen Diskurs vorliegt und viele subjektive Definitionen zum autonomen Fahren existieren. Sie betrachten den Begriff aus der geschichtlichen Perspektive und gehen dabei auf die Erfindung des Automobils ein.

Betrachtet man die Herkunft des Begriffs „Automobil“ näher, erkennt man einen Zusammenhang zum autonomen Fahren. Das Wort stammt vom griechischen autòs ab, das übersetzt „selbst, persönlich, eigen“ bedeutet und vom lateinischen mobilis, welches „beweglich“ bezeichnet. Fügt man die Wortteile zusammen, so erhält man das Kunstwort „Selbstbeweglich“, das ebenfalls eine Bedeutung von autonomem Fahren darstellt. Der Übergang von der Pferdekutsche zum Automobil hatte die Folge, dass der Fahrer ohne die Unterstützung von Pferden mobil wurde. Jedoch ging die Autonomie des Gefährts dabei verloren. Denn die Pferde hatten durch Training die Fähigkeit erlernt, sich in bestimmten Situationen selbst (autòs, s.o.) an gewisse, vom Menschen festgelegte Gesetze (nómos vom griechischen: „menschliche Ordnung“) zu halten. Beispielsweise haben die Pferde die Kutsche, trotz schlechten Zustands, durch Hindernisvermeidung sicher zum Ziel gefahren. Somit soll dem zukünftigen Fahrzeug, das verlorengegangene autonome Automobil zurückgegeben werden und die historische Form in weiten Bereichen übertreffen (Maurer, 2015).

In der wissenschaftlichen Projektarbeit „Villa Ladenburg“ verwenden die Autoren die Definition von Feil (1987), der sich wiederum an den Autonomiebegriff von Kant anlehnt. So ist Autonomie die „Selbstbestimmung im Rahmen eines übergeordneten (Sitten)-Gesetzes“ (Maurer, 2015, S. 3). Der Mensch programmiert das autonome Fahrzeug und gibt diesem selbstbestimmte Sitten-Gesetze vor. Somit bestimmt das Fahrzeug selbständig, wie es sich in allerlei Verkehrssituationen zu verhalten hat (Maurer, 2015).

2.2 Automatisierungsgrade

Gegenwärtig existieren zahlreiche Fahrzeugassistentensysteme, die auch als elektronische Zusatzeinrichtungen bei Fahrzeugen bezeichnet werden und das Fahren im alltäglichen Straßenverkehr erleichtern. Beispielsweise sind Einparkhilfen, die den Fahrenden durch akustische Warnsignale unterstützen, bereits in den meisten Fahrzeugen gängig. Diese unterstützenden Funktionen, die Fahraufgaben übernehmen, werden in sogenannte Automatisierungsgrade unterteilt. Auf nationaler und internationaler Ebene wird die Automatisierung von selbstfahrenden Fahrzeugen in sechs Stufen von 0 bis 5 klassifiziert. Diese Eingliederung beschreibt, welchen Anteil das System an Aufgaben übernimmt und welche Anforderungen an den Fahrer gestellt sind. Im Folgenden wird die Einteilung veranschaulicht (VDA, 2015).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Automatisierungsgrade des autonomen Fahrens (VDA, 2015)

Die Automatisierung in Abbildung 1 steigt graduell von links nach rechts (Stufe 0 bis 5) in folgenden Schritten: „Driver only“, Assistiert, Teilautomatisiert, Hochautomatisiert, Vollautomatisiert und Fahrerlos. Mit steigendem Grad übergibt der Fahrer immer mehr Aufgaben an das Fahrzeug, bis schlussendlich bei fahrerlosem Fahren das System die Fahraufgabe vollständig übernimmt.

Stufe 0 realisiert lediglich Warnung des Systems an den Fahrer. Somit existieren keinerlei automatisierte Fahrfunktionen am Fahrzeug. Der Fahrer muss die Längsführung (Beschleunigen, Bremsen) und Querführung (Lenken) selbständig ausführen (VDA, 2015).

In Stufe 1 wird der Fahrer durch die Übernahme der Längs- oder Querführung vom System entlastet. Die jeweils andere Funktion führt der Fahrer dauerhaft selbst aus (VDA, 2015).

Erst in Stufe 2 übernimmt das System beide Funktionen, die Längs- und Querführung in einem bestimmten Anwendungsfall. Ein Anwendungsfall beinhaltet verschiedene Straßentypen, Geschwindigkeitsbereiche wie auch Umfeldbedingungen. Der Fahrer muss jedoch jederzeit eingreifbereit sein und bei Bedarf die Bedienung des Fahrzeugs übernehmen. Außerdem muss er das Fahrzeug und den Verkehr dauerhaft überwachen (VDA, 2015).

In Stufe 3 fällt die dauerhafte Überwachung seitens des Fahrers weg. Das System erkennt eigenständig seine Grenzen, d.h. die Situationen, in denen die Umfeldbedingungen nicht mehr dem Funktionsumfang des Fahrzeugassistenten entsprechen. Der Fahrer wird mit genügender Zeitreserve aufgefordert, die Bedienung zu übernehmen (VDA, 2015).

In Stufe 4, der Vollautomatisierung, wird kein Fahrer mehr für einen spezifischen Anwendungsfall benötigt. Das System übernimmt dabei komplett die Fahraufgabe (VDA, 2015).

Beim fahrerlosen Fahren, also der Stufe 5, übernimmt das System unter allen Umgebungsbedingungen, auf allen Straßentypen und in allen Geschwindigkeitsbereichen selbständig alle Fahraufgaben vom Start bis zum Ziel. Es gibt keinen Fahrer im Auto. Alle Personen sind somit Passagiere (Vgl. Kapitel 2.1) (VDA, 2015).

2.3 Der Übergang zum autonomen Fahren

Es bestehen drei mögliche Szenarien, die einen Übergang zum autonomen Fahren einleiten können. Diese sind folgende: das evolutionäre Szenario, das revolutionäre Szenario und das Transformationsszenario (Minx & Dietrich, 2015).

Beim evolutionären Szenario wird die Technik, die für autonome Fahrzeuge notwendig ist, kontinuierlich weiterentwickelt. Das Fahrzeug transformiert sich nach und nach zum autonomen Auto. Diese Entwicklung wird hauptsächlich von der Automobilindustrie angetrieben, indem nach und nach Fahrzeuge der TOP-Klasse mit der neuentwickelten Technologie ausgestattet werden. Dieses Prinzip wurde in den vergangenen 40 Jahren in der Automobilindustrie angewandt. So fanden Systemen wie ABS, ESP, Tempomat, Spurhalteassistenz seine Anwendung. Der Auslöser für derartige Entwicklungen war die Steigerung der Sicherheit und des Komforts. Es wird prognostiziert, dass dieses Szenario am längsten andauern wird, da in der Vergangenheit für die Erneuerung des Fahrzeugbestands auf dem Markt rund 20 Jahre gebraucht wurde (Minx & Dietrich, 2015).

Das revolutionäre Szenario beinhaltet eine komplette Umstrukturierung des etablierten Fahrzeugmarkts durch neue Konzepte. Das fertige autonome Auto wird direkt in die Automobilbranche eingeführt. Hier identifiziert sich nicht wie gewöhnlich die Automobilindustrie als der Treiber, sondern automobilfremde Technologiefirmen, wie beispielsweise Google. Vermutet wird zudem, dass der Personentransport im Taxi und der Warentransport als ersteres Ziel anvisiert werden. Beispielsweise könnte so der Transport von im Internet bestellten Waren, schneller, preiswerter und sicherer erfolgen. Die Umsetzung für höhergradige Fahrzeugautomatisierung könnte laut Beiker vorerst in kleineren Ortschaften ablaufen, beispielsweise durch vollautomatisierte Taxis in nur einem Stadtteil. Dieses Szenario wäre schon vor 2020 denkbar (Minx & Dietrich, 2015).

Beim letzten Szenario, dem „Transformations-Szenario“ interessiert sich der Nutzer nicht mehr für den Besitz eines Autos, sondern das Interesse „transformiert“ sich in Richtung Einkauf einer Transportleistung. Die Mobilitätslösung muss daher bequem, zuverlässig, preiswert und ökologisch sein. Das Transportmittel, wie das Auto, der Bus, die Bahn oder das autonome Taxi ist hier zweitranging. Als Vorreiter in diesem Sektor erweisen sich Mobilitätsdienstleister und Firmen, die sich neu im Bereich der Hochtechnologie etabliert haben. Der Vorteil des Transformations-Szenarios ist, dass durch Verbindung vom öffentlichem und individuellem Verkehr, Staus verringert und verstopfte Straßen entlastet werden (Minx & Dietrich, 2015).

Die fachliche Literatur diskutiert zum aktuellen Zeitpunkt, dass das evolutionäre Szenario die Zukunft des autonomen Fahrens prägen wird (VDA, 2015). So schreibt beispielsweise die Deutsche Bank Research im Bericht „das Digitale Auto“, dass der Weg zum „Digitalen Auto“ ein evolutionärer und kein revolutionärer sein wird (Heymann & Meister, 2017). Googles Mutterkonzern „Waymo“ kündigte außerdem an, seine bisher entwickelte „Roboterwagen-Technologie“ in Fahrzeuge anderer Hersteller zu integrieren und mit ihnen zu kooperieren. Beispielsweise werden aktuell 500 Fiat Chrysler Pacifica-Minivans damit ausgerüstet (Handelsblatt, 2017).

2.4 Autonomes Fahren heute

Technisch gesehen ist ein vollautomatisiertes Fahrzeug (nach dem Automatisierungsgrad) bereits seit langem entworfen und fahrtüchtig. Im Jahre 2005 gab es einen Wettbewerb, den sogenannte DARPA Grand Challenge in den USA. Dabei sollten Forschungsfahrzeuge von weltweit tätigen Herstellern, vollautomatisiert ohne jegliche menschliche Hilfe über eine Strecke von 200 km durch die Wüste Kaliforniens bis nach Nevada fahren. Fünf Fahrzeuge schafften es bis ans Ziel. Volkswagens „Stanley“, ein erweitertes Fahrzeug der Modellklasse Touareg, gewann diesen Wettbewerb. Ein weiterer Grand Urban Challenge fand im Jahr 2007 statt. Diesmal nicht in der Wüste, sondern in städtischer Umgebung, sodass die Fahrzeuge auch Verkehrsregeln beachten und Rücksicht auf andere Verkehrseilnehmer nehmen mussten. Diese Ereignisse zeigen, dass aus es technischer Sicht wenige Hindernisse zu bewältigen gibt, das Problem liegt in anderen Bereichen, die in Kapitel 4 unter Hürden beschrieben werden (Wagner, 2017).

Blickt man auf die weltweit größte Automobilmesse zurück, die im September 2017 in Frankfurt stattgefunden hat, sieht man, dass das Thema autonomes Fahren im Vordergrund stand (Westermann & Voigt, 2017). Volkswagen präsentierte sein Konzeptfahrzeug „Sedric“, welches autonom nach Stufe 5 fahren kann. Dieses Konzeptauto soll nach Angaben bereits 2021 in den Markt eingeführt werden, aber hauptsächlich zur Nutzung in Stadtgebieten. Das Auto wird die Funktion eines Roboter-Taxis übernehmen, welches über eine App per Knopfdruck gerufen werden kann. Mit Sedric kann somit auch ein neuer Markt für ältere und behinderte Menschen erschlossen werden (Autonomes Fahren & Co, 2017).

Ein Vorreiter im Segment der Roboter-Taxi-Technologie ist der Automobilzulieferer Continental. Sein Fahrzeug „CUbE“, ermöglicht die fahrerlose Mobilität im Straßenverkehr. Das Fahrzeug wird zurzeit in einem Straßenverkehr ähnlichen Werksgelände in Frankfurt erprobt. Die Bedienung erfolgt per App, genauso wie beim VW Konzept Sedric. Somit wird der CubE per Smartphone gebucht. Der Passagier wird von seinem Standort abgeholt und zum Zielort ohne jeglichen Fahrer befördert (Nolte, 2017).

Ein weiteres Highlight auf der IAA war die Firma Audi mit seiner Studie Aicon. Ein Auto ohne Lenkrad und Pedal, welcher sich über einen virtuellen Assistenten per Sprache, Blickkontakt und Gesten steuern lässt. Vier Elektromotoren sorgen für eine Leistung bis zu 260 kW und der Lithium-Akku lässt den Audi 800 km weit fahren. Somit ermöglicht Aicon ein Fahren der Stufe 5 (Geiger, 2017).

2.4.1 Mit welcher Stufe sind Autos serienmäßig auf den Straßen unterwegs?

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Einführung automatisierter Fahr- und Parkfunktionen (Minx & Dietrich, 2015)

Die Abbildung 2 zeigt die Markteinführung der einzelnen Assistenzsysteme und den Weg zur Vollautomatisierung. Es wird zwischen Fahrfunktionen und Parkfunktionen in der Fahrassistenz unterschieden. Erkenntlich ist, dass teilweise schon seit ca. 2015 Fahrzeuge teilautomatisiert ausgestattet sind. Aktuell befinden wir uns kurz vor der Stufe 3 der Hochautomatisierung (VDA, 2015).

Schaut man sich die aktuelle E-Klasse von Mercedes-Benz an, ist ersichtlich, dass diese bereits teilautomatisiert ist. Das Fahrassistenz-Paket „DRIVE PILOT“ kann beispielsweise einem vorausfahrenden Auto mit dem nötigen Abstand automatisch folgen. Außerdem erkennt der Verkehrszeichenassistent Verkehrsschilder ganz automatisch und passt die Geschwindigkeit dementsprechend an. Der Spurwechselassistent bietet die Möglichkeit, beim Antippen des Blinkers den automatischen Spurwechsel. Doch der Fahrer muss immer wieder mal an das Lenkrad fassen, da das System bei Verweigerung automatisch den Nothalteassistenten aktiviert und das Auto zum sicheren Stand führt (Mercedes-Benz, 2016).

Audi stellte 2017 auf der IAA in Frankfurt seinen neuen A8 vor, der als erstes serienmäßige Fahrzeug hochautomatisiert (Stufe 3) auf den Straßen rollen soll, hauptsächlich aber auf Autobahnen. Dazu übernimmt die integrierte Funktion „Staupilot“, bis zu einer Geschwindigkeit von 60 km/h im zähfließenden Verkehr selbständig die Fahraufgabe. Funktionen wie Anfahren, Beschleunigen, Bremsen und Lenken werden dauerhaft vom System übernommen. Bei Aufforderung des Systems muss der Fahrer allerdings wieder die Führung übernehmen (Höpfner, 2017).

2.4.2 Marktsituation aktuell

Die Roland Berger GmbH und die Forschungsgesellschaft Kraftfahrwesen Aachen untersuchen anhand ihrer Studie die Wettbewerbsposition der Länder weltweit im Segment automatisiertes Fahren. Laut der Studie ist Deutschland weltweit Marktführer im Bereich Entwicklung und Verfügbarkeit von automatisierten Fahrfunktionen. Die USA positionieren sich im Sektor Kompetenz und Verkauf als Spitzenreiter. Die Studie erfolgte anhand der Indikatoren „Industrie“ und „Markt“. Die Industrie stellt den technologischen Entwicklungsstand der bisher produzierten Fahrzeuge der Länder dar. Sowie Umfang und Ausrichtung der Forschungsaktivitäten. Der Markt beinhaltet die jeweilige Marktgröße, die durch Nachfrage nach Fahrzeugen mit relevanten Fahrassistenzsystemen erzeugt wird, sowie die Einschätzung, automatisierte Fahrzeuge unter rechtlichen Rahmenbedingungen in dem jeweiligen Land bewegen zu können. Das Ergebnis der Studie, wie gut einzelne Länder in den verschiedenen Fachgebieten abgeschnitten haben, wird im Folgenden anhand eines Diagramms veranschaulicht (Bernhart, Olschewski, Burkard, & Galander, 2016).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Wettbewerbsposition der Länder weltweit im automatisierten Fahren (Bernhart, Olschewski, Burkard, & Galander, 2016)

Betrachtet man nun das globale Marktvolumen für Fahrassistenzsysteme, so lag es im Jahr 2014 laut der Studie des Fraunhofer Instituts bei 4,38 Mrd. Euro. Deutschland ist Leitanbieter in diesem Marktsegment. Deutsche Zulieferer besitzen einen Weltmarktanteil von 52,5 % Prozent. Der Technologiebereich, wie die Radarsensorik und Aktorik tragen hauptsächlich zur Spitzenreiterposition bei. Deutsche Fahrzeughersteller besitzen auch hier einen hohen Marktanteil mit 32,5 Prozent (Cacilo, et al., 2015).

Des Weiteren lässt sich sagen, dass bei der Patentanmeldung um das Thema autonomes Fahren deutsche Industriefirmen stark beteiligt sind. Sie sind mit etwa 52 Prozent führend. Zu den Top 10 unter international vertretenen Firmen gehören sechs deutsche Unternehmen. Davon vier Automobilhersteller und zwei Automobilzulieferer. Darunter sind Firmen wie Bosch, Audi, Continental, BMW, Volkswagen und Daimler vertreten. (ZDF heute, 2017).

2.5 Technik autonomer Fahrzeuge

Um ein autonomes Fahrzeug zu realisieren, wird eine Vereinigung von diversen Technologien benötigt (Johanning & Mildner, 2015). Erstmal muss das Fahrzeug die Umgebung wahrnehmen, wie es auch der menschliche Fahrer tut (Wagner, 2017). Dafür generieren Sensoren die notwendigen Daten und Informationen (VDA, 2015). Anschließend müssen die gesammelten Daten ausgewertet werden, um Schlussfolgerungen für das Fahren abzuleiten, sodass das Fahrzeug letztendlich sich selbst steuern kann. Das ermöglicht ein eingebauter Computer im Fahrzeug (Wagner, 2017).

In diesem Kapitel wird nur auf die Sensorik näher eingegangen, da es die Kerntechnologie des autonomen Fahrens ist und die Beschreibung der restlichen Technologien den Rahmen dieser Arbeit sprengen würde.

2.5.1 Sensoren

In der folgenden Abbildung werden die wichtigsten Sensoren aufgezeigt, die heutzutage in Fahrassistenzsystemen am Fahrzeug eingesetzt werden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Sensoren für automatisiertes Fahren (VDA, 2015)

2.5.1.1 Mono- oder Stereokamera

Bereits heutzutage haben einige Serienfahrzeuge eine Kamera im Fahrzeug installiert. Diese assistiert dem Fahrer beim Parken als Rückfahrkamera oder bei der Fußgängererkennung. Für die räumliche Erkennung, wie das Sehvermögen beim Menschen, wird eine Stereokamera zur Unterstützung des autonomen Fahrens benötigt. Die Qualität der verfügbaren Kamerasysteme ist allgemein nicht so fortgeschritten, verglichen mit der des menschlichen Auges. Große Probleme entstehen durch schwankende Lichtverhältnisse, starkes Gegenlicht, spiegelnde Fahrbahnen und Dunkelheit. Vereinzelt existieren auch Fahrzeuge mit einer Thermokamera (Wärmebildkamera), die dafür sorgen, dass Personen oder Tiere bei Nacht einfacher zu erkennen sind (Wagner, 2017).

2.5.1.2 LIDAR (Light Detection and Ranging)

Ein Lidar misst mit Hilfe eines rotierenden Lasers mit hoher Geschwindigkeit und festen Winkelschritten die Entfernung zu Punkten der Umgebung. Die Punkte werden durch das ausgesendete Laserlicht reflektiert und so wird ihre Position ermittelt. Aufgrund der Augensicherheit wird das Laserlicht mit einer reduzierten Leistung ausgestrahlt, dafür aber in einem großen Durchmesser und auf dem Weg nach vorne fächert es sich auf wie ein Strahl sichtbaren Lichts. Ein Nachteil dieser Technologie ist, dass kleinere Partikel ebenfalls vom Laserlicht reflektiert werden und es somit zu Fehlmessungen kommen kann. Deshalb ist der Einsatz der Lidar-Systeme bei Regen, Schneefall, im Nebel, und bei starker Staubentwicklung nur begrenzt möglich. Außerdem entstehen Fehler durch den Infrarotanteil des Sonnenlichts. Verglichen mit einem Radar, hat ein Lidar eine merkbar geringere Messreichweite (Wagner, 2017).

2.1.5.3 Radar

Anhand eines Radars kann die Entfernung zu einem Objekt und dessen Geschwindigkeit bestimmt werden. Die installierten Radarsensoren senden Millimeterwellen (ca. 4 mm) mit einer bestimmten Frequenz (76-77 GHz) aus. Die Dauer, bis das ausgesendete Signal wieder beim Sender ankommt, ermöglicht die Bestimmung der Entfernung zum Objekt. Durch die Reflektion der Wellen des Objekts wird außerdem dessen Geschwindigkeit bestimmt. Die Radar-Technologie ermöglicht die Entwicklung einer Fahrassistenz, den sogenannten Abstandsregelautomaten (ACC) (Wagner, 2017). Ein ACC regelt während einer Fahrt die eingestellte Geschwindigkeit und hält den Sicherheitsabstand zu einem vorausfahrenden Fahrzeug automatisch ein (bast, 2010). Die Eigenschaft der geringen Winkelauflösung eines Radarsensors sorgt für einen unscharfen Messwert verglichen mit dem eines Lidar-Systems. Der Vorteil der Innovation ist, dass ein Radar trotz schlechter Wetterverhältnissen eingesetzt werden kann und keine verfälschten Messwerte liefert. Deshalb ist es sinnvoll, bei der autonomen Technik sowohl auf Radarsensoren als auch auf die Lidar-Technologie zurückzugreifen (Wagner, 2017).

2.1.5.4 Ultraschallsensoren

Ultraschallsensoren haben, wie auch Radar- oder Lidarsensoren die Funktion der Entfernungsbestimmung. Die günstigen Sensoren sind am Stoßfänger des Fahrzeugs montiert. In der Praxis findet die Technologie beispielsweise als Parkassistent seine Anwendung. Durch eine geringe Winkelauflösung, kleiner als bei einem Radar, können Objekte nur beschränkt wahrgenommen werden. Die Reichweite ist somit auf wenige Meter begrenzt. Außerdem entstehen Fehlermessungen durch Schmutz auf den Sensoren (Wagner, 2017).

2.1.5.5 Infrarot-Kamera

Eine Infrarot-Kamera, Thermokamera oder auch Wärmebildkamera hat die Aufgabe der Erkennung von Personen oder Tieren bei Nacht (Wagner, 2017). Jede Person oder jedes Objekt strahlt Infrarotenergie aus, die von einem Infrarotdetektor erfasst wird. Die Sensor-Elektronik am Fahrzeug empfängt die Informationen des Detektors und überträgt diese in eine bildliche Darstellung. Somit liefert eine Infrarotkamera mit einer Reichweite von etwa 300-800 Meter dem Fahrer Wärmebilder aus der Umgebung und sorgt für die frühzeitige Erkennung von Gefahren und Hindernissen (Flir, o. J.).

In der Vergangenheit wurden Sensoren wie Radar, Ultraschall und Kameras nicht gemeinsam eingesetzt, um damit beispielsweise die Schwächen der einzelnen Komponenten zu kompensieren. Durch intelligente Kombination der Sensoren können heute jedoch alle relevanten Daten miteinander verknüpft werden (VDA, 2015). Hindernisse, Verkehrsteilnehmer und Straßenverläufe bei Dunkelheit werden beispielsweise am besten von einem Lidar-System erkannt (Heller, 2016). Bei schlechten Witterungsbedingungen, wie Nebel, Staub oder Rauch liefert ein Radar sehr gute Messwerte. Durch sich ergänzende Sensoren wird das autonome Fahren somit erst möglich (Wagner, 2017).

3. Potenziale

Der Zweck für die Einführung des autonomen Fahrens hängt vom jeweiligen Einsatzgebiet ab. Die Automatisierung weist eine Reihe von Potenzialen auf, wie beispielsweise die Erweiterung der Mobilität, die Erhöhung der Fahrsicherheit sowie eine komfortablere und effizientere Gestaltung der Fahrt und vieles mehr (Beiker, 2015). Das wesentliche Ziel ist es, den Verkehr sicherer zu machen. Die Anzahl von Unfällen und Staus soll zudem verringert werden, vor allem in Städten mit hohem Verkehrsaufkommen. Die Entwicklung zeigt, dass obwohl die Anzahl der genutzten Fahrzeuge im Straßenverkehr gestiegen ist, die Unfälle deutlich zurückgegangen sind. Das liegt daran, dass Autos mit der Zeit und der Einführung der Fahrassistenzsysteme immer sicher geworden sind (VDA, 2015).

Die Technische Universität Darmstadt hat in einer Online-Umfrage über die Thematik des autonomen Fahrens den Nutzen von autonomen Fahrzeugen abgefragt. Die Anzahl der Befragten beliefen sich auf 365 Personen, davon 235 Männer und 130 Frauen. Das Ergebnis zeigt, dass der Komfort und die Effizienz für die Gesellschaft am meisten von Bedeutung sind. Sicherheit und Umweltfreundlichkeit, welche ebenfalls zu den Potenzialen zählen, sind ebenso wichtige Indikatoren für das autonome Fahren. Das detaillierte Ergebnis der Befragung ist in folgendem Diagramm veranschaulicht (Müller, et al., 2017).

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 5: Nutzen des autonomen Fahrens (Müller, et al., 2017)

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