Elektromobilität

Autonom durch die Stadt

von Peter Michaely

Dem Fahrer assistieren oder im Stau alleine fahren - das können autonome Autos schon heute. Jetzt bilden Städte die nächste große Herausforderung.

Autonom durch die Stadt
Großstadtgewirr: Das autonome Fahren in Metropolen wie Berlin gilt als besonders anspruchsvoll. Foto: Pexels/Ingo Joseph

Das erfahren Sie gleich:

  • Autonom fahrende Autos sollen bald auch die Städte befahren können
  • Das erfordert eine viel komplexere Infrastruktur als auf den Autobahnen
  • Viele Deutsche sind immer noch skeptisch – vor allem in Bezug auf den Datenschutz

Deutsche sind skeptisch

Hat die Zukunft des Verkehrs wirklich schon begonnen? Zumindest, was selbst fahrende Autos betrifft, ist das umstritten. Laut einer Umfrage des ADAC gehen zwar knapp zwei Drittel der Clubmitglieder davon aus, dass autonome Fahrzeuge deutsche Straßen bevölkern werden – allerdings erst in elf bis 20 Jahren, wie die Mehrzahl der Befragten (40 Prozent) glaubt. Bei der Frage, ob sie autonome Fahrzeuge selbst nutzen würden, gibt es eine Pattsituation: Jeweils rund ein Drittel der ADAC-Mitglieder sprachen sich dafür bzw. dagegen aus.

Probleme mit dem Datenschutz

Die Skepsis ist groß, weil wichtige Fragen unbeantwortet sind. Probleme mit der Sicherheit, der Haftung bei Unfällen und des Datenschutzes treiben die Menschen um. Dass Hacker die Systeme angreifen könnten, ist für viele eine Horrorvorstellung. Dass außerdem die rechtlichen Rahmenbedingungen von Land zu Land unterschiedlich sind, steht ihrer flächendeckenden Verbreitung im Wege. Trotzdem haben viele Autohersteller bereits autonom fahrende Autos vorgestellt. Die Verantwortung, dass alles gut geht, trägt in ihnen aber weiterhin der Fahrer. Filme gucken oder E-Mails checken? Geht bisher auf keinen Fall!

Das autonom fahrende Auto ist serienreif

Dabei könnten moderne Autos bereits heute hochautomatisiert auf Level 3 fahren anstelle von Level 2. Im Stau oder bei zäh fließendem Verkehr bis 60 km/h müsste der Fahrer das Auto nicht mehr permanent überwachen, sondern lediglich wahrnehmungsbereit bleiben und die Verantwortung wieder übernehmen, wenn ihn das System dazu auffordert. Andernfalls würde das Auto kontrolliert bis zum Stillstand abbremsen. Aber Sie merken schon: Könnte, müsste, würde – in Serie kann das System noch nicht gehen, weil die rechtlichen Rahmenbedingungen fehlen, und zwar für jedes einzelne Land. Spezifische Erprobungen in jedem Land samt nachfolgender Anpassung und Zulassung sind also Voraussetzung.

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Die Infrastruktur muss sich anpassen

Einige Forscher denken bereits weiter. Nämlich an Systeme, die hochautomatisiertes Fahren auch im urbanen Verkehr möglich machen. Stark befahrene Straßen, Abbiegespuren, Radwege, Ampeln, Kreuzungen – gerade in der Stadt ist das Verkehrsgeschehen besonders komplex. Deshalb reichen in Fahrzeugen verbaute Videokameras und Radarsensoren nicht aus, um die Situation komplett zu erfassen. Denn Gegenstände oder Personen können von Hindernissen wie parkenden Autos verdeckt sein. Fest installierte Sensoren, etwa an Straßenleuchten, sollen hier Abhilfe schaffen. Das Bundeswirtschaftsministerium fördert deshalb das dreijährige Verbundprojekt „MEC-View“ („Mobile Edge Computing basierte Objekterkennung für hoch- und vollautomatisiertes Fahren“), das in Städten die lokale Verarbeitung solcher Sensordaten in Echtzeit ermöglichen soll. Bosch koordiniert das Projekt, weitere Partner sind die Stadt und Universität Ulm, die Uni Duisburg-Essen, Nokia, Daimler, Osram, TomTom und die Firma IT-Designer.

Die Vernetzung des Verkehrs in Echtzeit ist nur mit schneller Datenübertragung zu machen.

„Bis Ende des Jahres soll die notwendige Infrastruktur aufgebaut sein. 2019 wollen wir unsere Ergebnisse präsentieren“, erklärt Dr. Rüdiger Henn, Projektleiter und -koordinator bei Bosch. Die MEC-View-Forscher nutzen einen lokalen Nokia-Mobilfunkserver zur Datenverarbeitung und Kommunikation mit dem automatisierten Fahrzeug. Er verrechnet die Daten mit Hilfe digitaler Karten zu einem Umfeldmodell, das über Funk ans Auto gesendet wird. Schnelligkeit ist dabei oberstes Gebot. „Die Herausforderung besteht darin, die verschiedenen Sensordaten aus der Verkehrsinfrastruktur in Echtzeit miteinander zu verrechnen, um daraus ein Gesamtmodell der aktuellen Verkehrssituation zu ermitteln“, erklärt Professor Klaus Dietmayer, Leiter des Instituts für Mess-, Regel- und Mikrotechnik der Uni Ulm. Nur mit schneller Datenübertragung im LTE- und dem zukünftigen 5G-Netz ist das zu schaffen. Zumindest ein bisschen hat die Zukunft also schon begonnen.

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