Technik

Vorausschauendes Fahren: Autonome Autos zapfen Wetterdienst an

von
Carola Franzke

Neue Idee für autonome Autos: Bosch kooperiert mit dem Wetterdienst Foreca. Das Ziel: vorausschauendes Fahren auch bei schwierigen Straßenverhältnissen.

Luftaufnahme einer Straße, die sich durch eine verschneite Waldlandschaft zieht.
Winter-Wunderland: Bei solchen Straßenverhältnissen reichen die Sensoren von autonomen Autos nicht immer aus.

Das erfahren Sie gleich:

  • Warum Zulieferer Bosch eine Kooperation mit einem Wetterdienst eingeht
  • Wieso die Sensoren von autonomen Autos nicht alleine für vorausschauendes Fahren ausreichen
  • Wie sich die Systeme des autonomen Fahrzeugs auf veränderte Straßenlagen wie Eis und Nässe einstellen

Sicher durch Schneegestöber oder heftige Regengüsse zu navigieren, das ist selbst für geübte Fahrer nicht einfach – für autonome Autos ist es mindestens genauso schwierig, wenn nicht sogar noch komplizierter. Bosch hat nun angekündigt, eine Technik zu entwickeln, mit dem das autonome Fahren auch bei widrigem Wetter sicher werden soll.

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Entwicklungspartner ist der finnische Wetterdienst Foreca, der Daten zur jeweiligen Wetterlage in Echtzeit liefern soll. Die Einführung des Systems haben die beiden Unternehmen für 2020 angekündigt.

Nasse Straßen, Schnee, Eis – mit unseren Assistenzsystemen warnen wir, bevor kritische Situationen entstehen können.

Dr. Dirk Hoheisel, Geschäftsführer der Robert Bosch GmbH

Langfristig soll die Zuverlässigkeit dieses Ansatzes durch die Kommunikation mit anderen autonomen Fahrzeugen deutlich erhöht werden. Ein V2V-Austausch mit anderen autonomen Autos in der gleichen Region kann ein detailliertes Gesamtbild liefern: gemessene Temperaturen, Rollwiderstand, Bremswege oder eingeschaltete Scheibenwischer – mit einer Vernetzung lässt sich die örtliche Wetterlage präzise bestimmen.

Vorausschauendes Fahren für autonome Autos

Das Google-Schwesterunternehmen Waymo geht einen anderen Weg, um seinen autonomen Autos das vorausschauende Fahren beizubringen: Künstliche Intelligenz zur Mustererkennung.

Insbesondere bei heftigen Schneefällen kann das viele Weiß dazu führen, dass Kameras und Sensoren in dieser kontrastarmen Umgebung Fehlmessungen hervorbringen. Heftiger Regen hat einen ähnlichen Effekt: Die Sichtweite nimmt rapide ab, und die Umwelt erscheint kontrastarm grau in grau.

Maschinelles Lernen ermöglicht es der Steuerungssoftware, diese unerwünschten Effekte herauszufiltern, damit die autonomen Waymo-Fahrzeuge auch bei schlechten Straßenlagen vorausschauend fahren können.

Autonomes Fahren: Sensoren als Schwachstelle

Die empfindliche Sensorik und Kameratechnik in autonomen oder teilautonomen Autos ist besonders in Regionen mit extremem Klima eine Schwachstelle – deshalb testen die Anbieter bisher am liebsten im milden Kalifornien. Bei schlechtem Wetter verschmutzen Sensoren schnell oder werden durch extreme Temperaturen in ihrer Funktion beeinträchtigt.

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Wer Parkdistanzmesser in seinem Auto hat, konnte das vielleicht schon am eigenen Leib erleben: Die "Parkpiepser" warnen bei Eis und Schnee viel zu früh, so dass man in manche Lücke nicht hineinpasst. Diese Abweichung ist zum Glück nur ärgerlich, zeigt aber den Einfluss des Wetters auf die Sensoren und was es für das autonome Fahren bedeutet.

Sich auf ein einziges System zu verlassen, ist für die Sicherheit im Verkehr nicht für jede Straßenlage ausreichend.

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