Autonome Fahrzeuge sind zurzeit in aller Munde. Verschiedene Autofirmen haben in den letzten beiden Jahren neue Entwicklungsprogramme für Fahrassistenzsysteme gestartet, die speziell für die Autobahn oder auch die Stadt zugeschnitten sind und Menschen von der Mühe des Fahrens teilweise oder sogar vollständig entlasten würden. Manche Hersteller reden über den "Autopiloten", der ab dem Jahr 2020 zur Verfügung stehen soll. Der Fahrer lehnt sich auf der Autobahn zurück und übergibt die komplette Steuerung an einen Bordcomputer. Das Auto hält zum Beispiel mit Hilfe von Videokameras und Radar die Spur ein und reguliert seine Geschwindigkeit in Anpassung an die des Vorausfahrenden. Sogar Spurwechsel sind möglich. Allerdings sollte der Fahrer an der Ausfahrt wieder die Kontrolle übernehmen. Solche Systeme scheinen mit der Technik von heute realisierbar.

Ein wirklich autonomes Fahrzeug ist jedoch ein deutlich anspruchsvolleres Konzept. Es handelt sich im Wesentlichen um ein Taxi, wobei der Taxifahrer ein Computer ist. Diese Vision eines selbstständig fahrenden Vehikels ist keineswegs neu. Bereits am Anfang des Autozeitalters, 1918, wurde sie in einem Artikel im "Scientific American" ausgebreitet (siehe Bild) – Jahrzehnte bevor man an dafür erforderliche Computer und Sensoren überhaupt denken konnte! Die Einführung autonomer Fahrzeuge wird das Straßenbild der Städte radikal verändern. Im 19. Jahrhundert, als es noch kaum Autos gab, waren die Straßen leer und für Fußgänger und Pferdekutschen reserviert. Im 20. Jahrhundert haben dann Autos eine immer größer werdende Fläche für sich beansprucht. Die Blechlawine ist aber nur zu einem geringen Teil in Bewegung, da ein Auto bis zu 95 Prozent der Zeit am Straßenrand oder in der Garage steht. Selbstfahrende Fahrzeuge könnten die Straßen wieder befreien.

Unsere Vision ist, dass ein Stadtbewohner weitest gehend auf das eigene Auto verzichtet. Stattdessen benutzt er öffentliche Verkehrsmittel und mietet nur bei Bedarf ein Auto oder auch nur einen Platz in einem solchen – im Prinzip wie bei den bereits eingeführten Car-Sharing-Organisationen, allerdings in viel größerem Maßstab. Vor allem muss er sein Fahrzeug nicht abholen oder zurückbringen – es kommt zu ihm und macht sich nach getaner Arbeit selbsttätig davon. Wer innerhalb der Stadt einen Weg zurücklegen möchte, bestellt mit einem Handy oder einem anderen Mobilgerät eine Fahrt unter Angabe von Standort und Ziel. Daraufhin holt ihn das nächste Fahrzeug ab, das dieselbe Route fährt und noch freie Plätze hat. Eine solche Dienstleistung wäre mit einer Flatrate ("Monatskarte") zu bezahlen. Der Fahrgast müsste vielleicht gelegentlich umsteigen oder einen kleinen Zeitverlust in Kauf nehmen, weil sein Fahrzeug einen anderen Fahrgast abholt oder absetzt. Wer sich das ersparen und das Fahrzeug ganz für sich haben möchte, zahlt einen Aufpreis wie für die erste Klasse bei der Bahn.

Selbstfahrende Fahrzeuge könnten die Straßen wieder befreien

Der Transportbedarf einer Großstadt wie London oder Paris wäre mit weniger als einem Viertel des heute vorhandenen Fuhrparks zu decken. Die Stadtbewohner würden keine Mobilität verlieren, im Gegenteil: Der Verkehr würde schneller fließen, und die Fahrzeiten wären insgesamt kürzer. Ein autonomes Fahrzeug sollte im Prinzip ungefähr so viel kosten wie ein herkömmliches Auto und auch so aussehen; nur die Lenksäule wäre vielleicht nicht mehr vorhanden. Gegenüber dem heutigen Stand der Technik sind etliche Innovationen in den Bereichen Sensorik, Navigation und optimale Steuerung erforderlich. Neben der üblichen Fahrzeugmechanik braucht ein autonomes Fahrzeug:

• ein sehr genaues Positionierungssystem wie GPS oder Galileo
• Sensoren für die Messung des Abstands zu anderen Fahrzeugen, zu Passanten und zu allen sonstigen Hindernissen, die unterwegs auftauchen könnten
• die Fähigkeit, ein Kamerabild zumindest so weit zu interpretieren, dass es die Anzeige einer Ampel erkennen kann ("computer vision")
• Telekommunikation mit anderen Fahrzeugen ("car-to-car") und möglichst mit der Infrastruktur ("car-to-X").

Für die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen gibt es prinzipiell zwei verschiedene Wege, die sich allerdings nicht grundsätzlich ausschließen. Entweder man stattet den im Auto eingebauten Computer mit menschenähnlichen Wahrnehmungs- (im Wesentlichen Seh-)Fähigkeiten aus und programmiert sein Fahrverhalten nach dem Vorbild eines menschlichen Fahrers. Oder man legt den Schwerpunkt auf die Kommunikation der Fahrzeuge untereinander und mit der Umgebung. Jedes Fahrzeug würde dann allen anderen in der Nähe seine gegenwärtige Position mitteilen, jede Ampel würde per Funk melden, ob sie rot oder grün ist, und kleine, im Bedarfsfall aufzustellende Sender geringer Reichweite könnten Baustellen ankündigen.

Im ersten Fall hätten die Besitzer der Autos, also in der Regel die Betreiber der Car-Sharing-Firmen, die Investitionen zu tragen, im zweiten Fall vorwiegend der Staat. Deswegen scheint momentan die erste Alternative realistischer, obgleich die zweite ungleich mehr und bessere Möglichkeiten bietet: Durch geschickt programmiertes Schwarmverhalten würden sich die Fahrzeuge ohne zentrale Steuerung so auf die Straßen verteilen, dass ihr gegenseitiger Abstand und der Durchfluss (Anzahl der Fahrzeuge pro Zeiteinheit) optimiert werden.

Abstandsmessung mit Radar hat in der Autoindustrie eine große Tradition. Ein Fahrzeug auf der Autobahn reflektiert Radarwellen so zuverlässig, dass das nachfolgende Auto daraus hinreichend genaue Informationen über dessen Position und Geschwindigkeit entnehmen kann. Viele Autofirmen experimentieren bereits mit mehreren Radargeräten, die rund um das ganze Auto verteilt sind und ihm dadurch eine Art Panoramablick verschaffen. Aus den Abständen und Geschwindigkeiten der benachbarten Fahrzeuge ermittelt der Bordcomputer das optimale Fahrverhalten für die nächsten Sekunden bis Minuten und setzt das in die Tat um, indem er durch Stellglieder ("Aktuatoren") das Lenkrad sowie Gas- und Bremspedal betätigt. Die Information fließt nach dem Prinzip des Ethernet, mit dem Computer untereinander und mit Hilfsgeräten kommunizieren: Alle Geräte hängen an einer gemeinsamen Leitung, über die jeder Beteiligte Datenpakete schicken kann. Jeder liest nur die Pakete, die als erste Zeichen seine Adresse tragen.

Noch merken die Kunden es kaum; aber moderne Fahrzeuge, zumindest im oberen Preissegment, sind längst zu Robotern mutiert. So übermitteln häufig Brems- und Gaspedal ihre Stellung nicht mehr allein auf mechanischem Weg an die Bremse beziehungsweise den Motor. Vielmehr messen Drucksensoren die Stärke des Fußdrucks, woraufhin ein Mikrocontroller die notwendige Bremsstärke oder Kraftstoffmenge präzise einstellt. Es gibt auch schon Fahrzeuge, die mit Hilfe eines computergesteuerten Motors in der Lenksäule selbsttätig einparken können. Im Flugzeug ist diese indirekte Form der Steuerung einschließlich der Möglichkeit für den Bordcomputer, korrigierend einzugreifen oder ganz die Kontrolle zu übernehmen, schon seit Jahren unter dem Namen "fly by wire" etabliert. Entsprechend heißt dieselbe Technik im Auto "drive by wire".

Moderne Fahrzeuge sind längst zu Robotern mutiert

In wenigen Jahren werden damit ausgestattete Fahrzeuge die Mehrheit der Neuwagen ausmachen. Schon heute ist die gesamte Elektronik eines Fahrzeugs die aufwändigste Komponente, noch teurer als der Motorblock, mit dem sich bislang die Hersteller von der Konkurrenz abzusetzen pflegten. Um zu wissen, wo sie sind, arbeiten die meisten autonomen Fahrzeuge mit einem Global Positioning System (GPS). Dieses berechnet aus der Laufzeit der Funksignale von mehreren Satelliten, die auf bekannten Bahnen die Erde umkreisen, den Standort des Empfängers, allerdings typischerweise nur auf 10 bis 15 Meter genau und damit nicht präzise genug für eine robotische Navigation.

Auch der Computer fährt mit Navi

Verschiedene Maßnahmen verbessern die Genauigkeit:

• In der Nähe von Städten werden – vorrangig für Vermessungszwecke – immer mehr GPS-Bodenstationen installiert. Jede dieser Referenzstationen kennt naturgemäß ihre eigenen GPS-Koordinaten genau, misst durch Abgleich mit den empfangenen Satellitendaten Laufzeitunterschiede, die durch atmosphärische Störungen verursacht werden, und teilt sie über Funk den umliegenden GPS-Benutzern mit. Diese können mit Hilfe der erhaltenen Information ihren Positionsfehler auf einige Meter reduzieren ("differential GPS").
• Ein verfeinerter Kilometerzähler zählt die Umdrehungen der Räder und bringt damit einen zusätzlichen Messwert in die Ortsberechnung ein.
• Beschleunigungssensoren und Gyroskope liefern weitere Daten.

Ein mathematisches Verfahren, das so genannte Kalman-Filter, findet durch Verknüpfen all dieser Messungen eine Position auf der Straße, die vielleicht weniger als einen Meter von der echten Position abweicht. Über die präzise Ortsbestimmung hinaus braucht ein autonomes Fahrzeug eine Karte der Stadt, die jede Straße und jede Kreuzung mit ihren GPS-Koordinaten verzeichnet. Schon kleine Fehler in dieser Karte – etwa eine falsch eingetragene Linksabbiegerspur – wären für die autonome Navigation verheerend. Hochgenaue GPS-Positionierung und präzise Karten sind notwendig, aber nicht hinreichend für die Steuerung eines Roboters in einer Stadt. Unsere Straßen und Parkplätze enthalten vor allem sichtbare Markierungen.

Allgemein ist unsere Welt eine für Menschen visuell kodierte Umgebung. Daher braucht ein autonomes Fahrzeug auch Sehvermögen. Sehen mit Infrarot Das "Sehen" muss sich weder auf den sichtbaren Bereich des elektromagnetischen Spektrums noch auf den passiven Empfang beschränken. Erfolgreich sind heute Systeme, die unsichtbare Infrarotimpulse aussenden und aus der Laufzeit von ausgehendem und reflektiertem Strahl die Entfernung des reflektierenden Objekts bestimmen – wie beim Radar, nur mit deutlich kürzerer Wellenlänge. In Analogie zu diesem heißt die Technik "Lidar" (light detection and ranging). Ein Lidarsystem strahlt mit einer überschaubaren Anzahl von Infrarot-Laserdioden (LEDs) Pulse in so rascher Folge ab, dass man sie mit einem rotierenden Spiegel über einen großen Winkel verteilen kann – im Prinzip bis zu 180 Grad. Deswegen nennt man solche Geräte auch Laserscanner. Bis das Licht zurückkommt, ist der Spiegel nur so wenig weitergewandert, dass die Messung dadurch nicht gestört wird. Statt eines Spiegels kann man auch alle Laserdioden um eine zentrale Achse rotieren lassen. Diesen Ansatz verfolgt neben anderen die kalifornische Firma Velodyne Lidar, die Laserscanner mit 32 oder 64 LEDs produziert und damit 2007 bei der DARPA Urban Challenge, einem Wettbewerb für autonome Fahrzeuge, einen spektakulären Erfolg einfuhr.

Ampelerkennung ist eines der schwierigsten Probleme

Laserscanner geben dem Bordcomputer bis zu eine Million Messungen pro Sekunde zu interpretieren; so muss er aus einer großen Punktwolke eine zusammenhängende Fläche errechnen – die Rückseite des vorausfahrenden Fahrzeugs, die Hausmauer, die den Parkplatz begrenzt, oder einen Passanten, den das System auch dann korrekt zu lokalisieren hat, wenn er dunkle Kleidung trägt. Lidarsysteme werden immer genauer, so dass Reichweiten von bis zu 100 Metern bei der Abstandsmessung nicht ungewöhnlich sind – bei Messfehlern im Zentimeterbereich. Sie sind allerdings blind für extrem nahe Objekte: Die entsprechend kurzen Lichtlaufzeiten kann das System nicht mehr korrekt bestimmen. Eine Kombination von Laserscanner und Radar bietet heute die besten Fahrmöglichkeiten. Lidarsysteme haben eine sehr gute Winkelauflösung, so dass sie Hindernisse auf dem Fahrweg sehr gut lokalisieren können.

Dagegen sind Radarsysteme besser bei der Bestimmung von Geschwindigkeiten. Aus beiden zusammen konstruiert der Computer eine genaue, dreidimensionale Karte der Umgebung, auf der die Position aller relevanten Hindernisse und ihre Geschwindigkeiten enthalten sind. Dabei kann er einen Großteil der Messungen gleich am Anfang wegwerfen: Da das autonome Fahrzeug seine Position kennt, braucht es Punktwolken außerhalb der Fahrbahn nicht zu beachten. Der Computer konzentriert sich auf die Objekte, die für die eigene Navigation notwendig sind. Spätestens wenn das Fahrzeug erkennen soll, ob eine Ampel Rot oder Grün zeigt, muss es auch über konventionelle Sehfähigkeiten verfügen. Eigens für Ampeln hat unser Auto rechts und links von den mittleren Kameras zwei weitere; denn diese Aufgabe ist überraschend schwer.

Unter ungünstigen Lichtverhältnissen, zum Beispiel wenn die Sonne von vorn ins Auto scheint, haben sogar Menschen Schwierigkeiten, die Farben einer Ampel zu erkennen, und eine Videokamera erst recht, denn ihr Dynamikbereich (Verhältnis von größter zu kleinster wahrnehmbarer Lichtintensität) ist geringer als der des menschlichen Auges. Außerdem braucht sie ein Weitwinkelobjektiv, denn an manchen Kreuzungen muss sie fast senkrecht nach oben schauen und gleichzeitig die seitlich gelegene Ampel im Blick behalten. Alle diese Anforderungen machen Ampelerkennung zu einem der schwierigsten Probleme beim autonomen Fahren überhaupt. Natürlich würde es die Sache ungeheuer erleichtern, wenn jede Ampelanlage ihren aktuellen Zustand über Funk an ihre unmittelbare Umgebung übermitteln würde.

Die Praxis des autonomen Fahrens

Die beschriebene Ausrüstung haben wir in ein Versuchsfahrzeug namens "MadeInGermany" eingebaut. Dieses hat 2011 eine Ausnahmezulassung vom TÜV Nord erhalten und ist seit 2012 regelmäßig in Berlin unterwegs. Durch eine Kombination von Laserscanner, Radar und Videokameras erkennt das System Autos, Fahrräder und Passanten. Der Hauptrechner, ein Laptop, empfängt vorverarbeitete Informationen von untergeordneten Rechnern. Zum jeweiligen Gerät gehörige ("eingebettete") Mikroprozessoren verarbeiten Lidar- und Kameradaten, erkennen Hindernisse, finden die eigene Spur oder erstellen eine 6-D-Ansicht der Straßenumgebung. Mit Hilfe all dieser Informationen berechnet der Zentralrechner anhand einer Karte des Stadtteils einen geeigneten Fahrweg (eine "Trajektorie").

Wie bei herkömmlichen Navigationssystemen hat der Computer vorher straßengenau eine Fahrtroute ausgewählt. Die Trajektorie im Detail berechnet er jedoch immer nur für die nächsten 200 Meter. Dafür berücksichtigt er die eigene Position, die Stadtkarte und die Position von Hindernissen. Die so berechnete Kurve ist aber nur ein Vorschlag für den Controller im Zentralrechner; dieser wird davon abweichen, wenn zum Beispiel ein anderes Fahrzeug zu nahe kommt. Dafür hält der Computer stets mehrere leicht unterschiedliche Trajektorien als Alternativen bereit. Diese werden nach Qualität bewertet; so gibt es Minuspunkte für zu große Nähe zu Hindernissen, für Zeitverluste und für unkomfortable Fahrweisen, zum Beispiel heftiges Beschleunigen, Bremsen und Lenken. Selbst ein Spurwechsel wird negativ bewertet, aber so gering, dass die Aussicht auf einen Zeitgewinn diesen Malus kompensieren kann. Unter allen vorbereiteten Trajektorien wählt der Computer stets die mit der besten Bewertung. Das ist, wenn nichts dagegenspricht, die "glatteste", das heißt diejenige mit den geringsten Geschwindigkeits- und Richtungsänderungen.

Noch muss auf unseren Fahrten ein Mensch hinter der Lenkung sitzen (ähnlich wie für Google in Kalifornien oder Nevada). Ein Kopilot hat die Berechnungen des Zentralrechners über eine visuelle Schnittstelle immer im Blick. Der menschliche Fahrer kann jederzeit durch leichtes Berühren der Bremse die Automatik ausschalten und selbst die Kontrolle übernehmen. Außerdem kann er im Bedarfsfall das Lenkrad gegen die – absichtlich nicht besonders stark ausgelegte – Kraft des Stellmotors bewegen oder einfach festhalten. Mit diesen Sicherheitsvorkehrungen hat unser Fahrzeug bereits Strecken von bis zu 80 Kilometern am Stück und insgesamt mehrere tausend Kilometer zurückgelegt.

Hier stoßen wir zurzeit noch an eine harte Grenze

Bei den autonomen Fahrten in Berlin haben wir wertvolle Erfahrungen für die zukünftige Entwicklung gewonnen. Was unser Fahrzeug noch nicht kann, ist improvisieren – zum Beispiel an Baustellen oder Umleitungen trotz veränderter oder fehlender Markierungen den richtigen Weg finden. Darin sind Menschen sehr gut. Wenn auf einer Autobahn Spurenmarkierungen fehlen, verteilen sich die Fahrer von allein und bilden "virtuelle Spuren". Eine solche Fähigkeit zum Schwarmverhalten im Autoverkehr müssen wir unseren Fahrzeugen noch einprogrammieren. Telekommunikation von Fahrzeug zu Fahrzeug könnte an dieser Stelle viel Arbeit sparen.

Würden heute per Dekret alle Fahrzeuge in der Stadt mit Elektronik und Telekommunikation ausgestattet, wäre das autonome Fahren viel einfacher, denn robotische Fahrzeuge können sich untereinander abstimmen. Aber wir müssen auf absehbare Zeit für eine Mischung aus robotischen und herkömmlichen Fahrzeugen planen. Damit das funktioniert, brauchen die ersteren noch mehr Intelligenz. Dazu gehört eine Leistung, die Computern im Gegensatz zu Menschen überaus schwer fällt: die Intentionen anderer Verkehrsteilnehmer zu erkennen. Auf lange Sicht muss ein autonomes Auto einem Menschen am Straßenrand ansehen, ob er gleich die Straße überqueren will, und das freundliche Winken eines anderen Autofahrers als die Nachricht "Ich bin bereit zu warten" interpretieren. Es gibt viele Gesten und Signale zwischen Fahrern und Passanten, die auch ein Computer zu verstehen lernen sollte.

Hier stoßen wir zurzeit noch an eine harte Grenze. Der Autopilot für die Autobahn im Jahr 2020 scheint deswegen realistisch, weil dort das Erkennen von Intentionen weniger dringend erforderlich ist. Für die autonome Navigation in Städten wie Berlin oder Rom muss die künstliche Intelligenz ihre aktuellen Grenzen noch überwinden. Das wird aber geschehen. Am Ende des 21. Jahrhunderts werden sich die Stadtbewohner wundern, dass einmal so viel Blech am Straßenrand herumstand, nur weil die Fahrzeuge ihre Passagiere nicht selbstständig finden konnten.