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Verkehrspyramide für automatisiertes Fahren

Die zentrale Botschaft der Verkehrspyramide ist, dass die „natürliche Umgebung“ für das vollautomatisierte Fahren und das autonome Auto die Autobahn ist. Dort gibt es nur wenige Einflüsse und Faktoren, die zu berücksichtigen sind, und die Unfallzahlen können drastisch gesenkt werden. Das Fahren in der (Innen-)Stadt hingegen ist hochkomplex, und die zahlreichen Teilnehmer und Objekte führen zu einer Informationsflut, die das Auto bewältigen muss. Zwar kann es das als rollender Computer im Prinzip gut, aber anders als ein Mensch kann es z.B. nur schlecht priorisieren: Der erfahrene Autofahrer ignoriert unwichtige Details, die das System erst einmal zu erkennen und zu verarbeiten hat. Im Stadtverkehr bietet sich ein teilautomatisierter Verkehr an, und manuelle Eingriffe müssen die Regel sein. Generell gilt, dass automatisiertes Fahren von Beschränkungen in Raum und Zeit profitiert. Die Höchstgeschwindigkeiten müssen angepasst, spezielle Spuren eingerichtet werden. Wichtig ist generell eine Zunahme und Kopplung von Sensoren, nicht nur von Kameras, Ultraschall und Radar, sondern auch von Lidar und Infrarot. Wärmebildkameras sind ein wichtiger Bestandteil des Moralmoduls und helfen dabei, Lebewesen in der Nacht zu erkennen. Menschenleben sollen geschützt, aber weder qualifiziert noch quantifiziert werden, allenfalls bei großen Menschenansammlungen; Tiere dagegen können qualifiziert und quantifiziert werden, und die Maschine vermeidet Tierleid und rettet Tierleben – vor allem auf Landstraßen – durch selbstständige Eingriffe, eine passende Verkehrslage vorausgesetzt.

Automatisierter Verkehr

Abb.: Die Verkehrspyramide für automatisiertes Fahren

Der Tesla-Unfall

Der tödliche Unfall mit einem Tesla Model S vom Mai 2016, der derzeit durch die Medien geht, wurde vom Hersteller am 30. Juni 2016 wie folgt beschrieben: „What we know is that the vehicle was on a divided highway with Autopilot engaged when a tractor trailer drove across the highway perpendicular to the Model S. Neither Autopilot nor the driver noticed the white side of the tractor trailer against a brightly lit sky, so the brake was not applied. The high ride height of the trailer combined with its positioning across the road and the extremely rare circumstances of the impact caused the Model S to pass under the trailer, with the bottom of the trailer impacting the windshield of the Model S.“ (Tesla-Blog, 30. Juni 2016) Demnach kamen zwei Umstände zusammen. Zum einen ist der Sattelzug senkrecht auf den Highway getroffen bzw. hat senkrecht zum Automobil gestanden. Eine ähnliche Situation könnte sich mit LKW und PKW in europäischen Städten ständig ergeben, auf europäischen Autobahnen dagegen kaum. Zum anderen hat sich die Kamera täuschen lassen und, von unten her aufnehmend, die weiße Fläche des Fahrzeugs mit dem hellen Himmel dahinter gleichgesetzt. Dies zeigt einmal mehr, dass Kameras nur bedingt eine geeignete Technik für automatische und autonome Autos sind und in jedem Falle mit verschiedenen anderen Systemen wie Radar und LiDAR kombiniert werden müssen. Kameras kann man leicht täuschen und täuschen sich leicht. Im Tesla Model S ist eine komplexe Sensorik verbaut (Kameras, Radar, Ultraschall). Allerdings besteht offenbar Verbesserungsbedarf, und was das optische System wahrnimmt, muss unbedingt durch ein anderes geeignetes System überprüft werden. Zusätzlich könnten die Hersteller konventioneller PKW und LKW in die Pflicht genommen werden. In Zukunft sind graue, weiße oder blaue Karosserien und Sattelauflieger vielleicht zu vermeiden.

Red_Truck

Abb.: Auch die Fläche dieses LKWs könnte verwechselt werden