Paul Ryabchuk
Blogeintrag

Epische Misserfolge von autonomen Fahrzeugen

Ein Blick auf die Misserfolge autonomer Fahrzeuge und vielversprechende Verbesserungen zeigt, dass die selbstfahrende Technologie unvermeidlich ist

Februar 16, 2018

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Vor einigen Jahren erschien die Zukunft der autonomen Fahrzeuge mehr als umstritten. Ankündigungen großer Automobilhersteller und Software-Pioniere wurden von unzähligen Berichten über selbstfahrende Autounfälle überschattet.

Nennen Sie mich verrückt, aber all diese fahrerlosen Autounfälle beweisen das große Potenzial der Technologie. Warum? Denn Fehler sind das wichtigste Zeichen, das beweist, dass der Prozess läuft.

Heute ist die Mehrheit der Probleme mit fahrerlosen Autos durch die gemeinsamen Anstrengungen von Automobilherstellern und Softwareanbietern gelöst worden. Der Trend ist klar: Die Überwindung der verbleibenden Probleme ist nur eine Frage der Zeit. Also, bereiten Sie sich auf die autonomen Fahrzeuge vor.

Die Statistiken geben Anlass zu Optimismus

Jedes Jahr müssen die Erstausrüster (OEMs) von selbstfahrenden Fahrzeugen Statistiken über die Anzahl der Vorfälle und Misserfolge von selbstfahrenden Autos veröffentlichen. Der jüngste Bericht erscheint auf den ersten Blick bedrohlich. Nach den Daten, traten im Jahr 2017 2.244 Fehler selbstfahrender Fahrzeuge auf den Straßen von Kalifornien auf. Glücklicherweise wurden die Menschen nur in wenigen Fällen verletzt.

Die verfügbaren Berichte beinhalten vor allem nicht die Anzahl der Auskupplungen, die bei Tesla-Fahrzeugen aufgetreten sind. Denn Tesla ist weltweit das einzige Unternehmen, dessen Autopilotsystem vor allem von Endverbrauchern im sogenannten Schattenmodus getestet wird. Diese realen Fahrprüfungen werden weder durch Bundesgesetz noch durch kalifornische Gesetze geregelt.

CompanyAutonomous milesDisengagements Rate per 1000 miles
Baidu USA LLC19714824.35
Bosch2043598292.70
Delphi18108245.30
Drive.ai60159215.29
GM Cruise1316711050.79
Mercedes1090842772.40
Nissan5007244.79
NVIDIA505109215.84
Telenav15815232.89
Valeo574215374.56
Waymo Google352544630.17
Zoox2244146.23

 

Quelle: Kraftfahrt-Bundesamt, Bundesstaat Kalifornien

Die Referenzierung von selbstfahrenden Vorfällen und Statistiken aus der Vergangenheit kann uns helfen, die tatsächlichen Trends zu erfassen, die der Entwicklung der Technologie zugrunde liegen. Im vergangenen Jahr ist die Zahl der sicherheitsrelevanten Vorfälle auf kalifornischen Straßen um fast 300 zurückgegangen. Diese Verbesserung ist bemerkenswert. Es zeigt, wie erschwingliche und sichere selbstfahrende Lösungen zum Leben erweckt werden.

Schlechte Wetterbedingungen? Kein Problem für selbstfahrende Fahrzeug

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Bis vor kurzem war eine der größten Herausforderungen, die die selbstfahrende Technologie zurückhält, ihre Unfähigkeit, bei Regen und Schnee gut zu funktionieren. Autonome Fahrzeuge identifizierten Niederschlag als festes Objekt, das unerwartet in den Weg gefallen war. Infolgedessen bremsten sie und stoppten.

In Zusammenarbeit mit der University of Michigan war Ford der erste, der eine umfassende Lösung für dieses Problem präsentierte. Sie verbesserten ihr System von LIDAR-Sensoren, so dass die Laserimpulse nicht nur eine 3D-Karte der Umgebung erstellen konnten, sondern auch feststellten, ob sie Regentropfen oder Schneeflocken trafen. Vereinfacht ausgedrückt, reichten Verbesserungen des Algorithmus aus, um das Problem des autonomen Fahrens unter schlechten Wetterbedingungen zu lösen.

Fahrerlose Fahrzeuge werden immer besser in der Kommunikation mit den Menschen

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Ein weiteres Problem, das den Entwicklern früher Kopfschmerzen bereitete, war die Kommunikation zwischen selbstfahrenden Autos und Personen auf der Straße – vor allem Fußgänger und Radfahrer, aber auch Strafverfolgungsbehörden und Mitarbeitern der Straßenverkehrssicherheit. Die Frage war, wie Software helfen könnte, den zwischenmenschlichen menschlichen Kontakt auf der Straße zu ersetzen.

Die von Startup Drive.ai vorgestellte Lösung zeigt, wie den Herausforderungen der Mensch-Maschine-Interaktion effektiv begegnet werden kann. Drive.ai schlug vor, mit visuellen Anzeigen zu kommunizieren, die über die heutigen Blinker hinausgehen. Nämlich, bannerähnlicher Text und leicht erkennbare Geräusche wurden verwendet, um das Problem der selbstfahrenden Autos zu lösen, die mit Menschen kommunizieren.

Navigation ist keine Herausforderung mehr

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Zu Beginn der 2010er Jahre, als die heutigen Branchenführer ihre ersten völlig autonomen Fahrlösungen vorstellten, war das Thema Navigation ein großes Problem. Frühe Modelle von Scannern und Navigationsgeräten waren nicht gut genug, um einen reibungslosen Betrieb der Autos zu ermöglichen. Aber Google wollte diese Situation nicht akzeptieren. Das Unternehmen entwickelte eine Art Street-View-Modus für Autos in Form von außergewöhnlich detaillierten virtuellen Stadtplänen, die mit Objekten gefüllt werden konnten, die durch Fahrzeugsensoren gekennzeichnet waren. Heute ist die fehlerfreie Navigation von fahrerlosen Autos eine Selbstverständlichkeit.

In den frühen 2000er Jahren waren autonome Fahrzeuge ein eher unpraktikables Konzept. Nur Marktführer und große Automobilhersteller konnten die für die Entwicklung anspruchsvoller Soft- und Hardware erforderlichen Mittel bereitstellen. Heute wurden die Kosten für Fahrzeugsensoren durch fortschrittliche Technologien wie Convolution Neural Networks (CNNs) gesenkt. Dadurch können kleinere Hersteller und regionale Startups zu gleichen Bedingungen wie die einflussreichsten Beteiligten in die Branche einsteigen.

Der nächste Schritt? Die Notbremsen überarbeiten

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Sie haben wahrscheinlich von dem Autopilotenunfall von Tesla in 2016 gehört, der zum Tod einer Person führte. Obwohl der Unfall das Ergebnis einer Kombination aus menschlichem Versagen und technologischen Defiziten war, ist klar, dass Entwickler noch viel Arbeit vor sich haben. Ein kürzlicher Tesla-Autounfall beweist das.

Ein noch ungelöstes Problem ist die eingeschränkte Verwendbarkeit des Systems der automatischen Notbremsung (AEB). Wenn das AEB-System eingeschaltet ist, ist es wahrscheinlich, dass die Bremsen fast immer aktiviert werden, wenn ein vor ihm liegendes Objekt unerwartet langsamer wird. Andererseits bedeutet das, wenn das System ausgeschaltet ist, dass wir noch weit von einer vollständigen Fahrzeugautomation entfernt sind. Fortschrittliche Computervision, verstärkt durch den innovativen Einsatz von Stereosensoren, wird selbstfahrenden Fahrzeugen helfen, zu unterscheiden, ob AEB angewendet werden sollte. In Kombination mit dem tiefen Lernen durch neuronale Netze können Stereosensoren das völlig autonome Fahren sicherer machen.

Warum sollte die selbstfahrende Technologie sicherer werden?

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Die Zukunft der selbstfahrenden Autos wird auch durch erhebliche Sicherheitsfragen herausgefordert. In einigen Jahren dürften automatisierte Fahrzeuge die wichtigsten Beiträge zum Internet der Dinge (IoT) leisten. Das bedeutet, dass auch die aus automatisierten Autos generierten Daten stärker dem Risiko ausgesetzt sind. So gelang es Hackern beispielsweise im August 2017, in Texas mehr als 100 Autos zu stehlen, indem sie mit einem Computer Autos aufsperrten und starteten.

Softwareentwickler sind begierig darauf, komplexe Echtzeit-Warnsysteme zu entwickeln, die Informationen von Erstausrüstern nutzen können, damit die Polizei jedes Mal alarmiert werden kann, wenn ein automatisiertes Fahrzeug ein verdächtiges Verhalten zeigt. Mit anderen Worten, die Nutzung der Software-Sicherheitsinfrastruktur ist sowohl eine Herausforderung als auch eine Voraussetzung für eine sichere selbstfahrende Zukunft.

Vertrauen auf der Straße aufzubauen ist unerlässlich

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Die im letzten Jahrzehnt erzielten Fortschritte bei der Mensch-Maschine-Interaktion sind bemerkenswert. Aber seien wir realistisch. Bis die Schnittstellen von selbstfahrenden Autos menschlicher werden, werden sich die Menschen kaum wohl fühlen, wenn sie die Straßen mit ihnen teilen. Eine der dringlichsten Aufgaben von Erstausrüstern und Entwicklern ist es, selbstfahrende Autos verstehen zu lassen, wie Menschen sich verhalten und bewegen. Um es einfach auszudrücken, fahrerlose Fahrzeuge müssen lernen, wie man die menschliche Körpersprache liest. Schließlich werden Autos mit Hilfe von zugänglichen Schnittstellen in der Lage sein, mit Menschen zu wirklich vertrauenswürdigen und sicheren Bedingungen zu interagieren.

Die bemerkenswerte Entwicklung der autonomen Fahrzeugindustrie im letzten Jahrzehnt ist vor allem das Ergebnis einer engen Zusammenarbeit zwischen Erstausrüstern und Softwareanbietern. Fortschrittliche Lösungen, die von Automobil-Softwareentwicklern entwickelt wurden, haben bereits zahlreiche Probleme gelöst, darunter das Fahren bei schlechtem Wetter, die reibungslose Navigation in Städten und die Interaktion mit Menschen auf der Straße. Diese Zusammenarbeit zwischen Erstausrüstern und Softwareentwicklern war notwendig, um die jüngsten Herausforderungen zu bewältigen, darunter Fehler bei Notbremsung, Sicherheitsbedrohungen und Vertrauensbildung zwischen Mensch und Maschine.


Unsere Experten sind bestrebt, Ihnen bei der Bewältigung aller Arten von Herausforderungen im Zusammenhang mit der selbstfahrenden Technologie zu helfen. Kontaktieren Sie uns und verschaffen Sie sich einen Vorsprung vor Ihren Mitbewerbern im Rennen um autonomes, erschwingliches und sicheres Fahren.

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