Digitale Mobilität

Wie Systeme Fahren lernen

Von Holger Franck · 2019

Schon heute unterstützen Assistenzsysteme den Autofahrer. Dem Schritt zum autonomen Fahren stehen viele Verbraucher aber noch mit großer Skepsis gegenüber. Um vertrauenswürdige Lösungen zu schaffen, müssen Systeme noch angelernt werden. Dafür bedarf es Hunderttausender Testkilometer und hochkomplexer Verfahren.

Fahrzeug mit komplett digitalem Armaturenbrett, Thema: digitale Mobilität
Das selbstfahrende Auto steht schon in den Startlöchern. Foto: iStock/metamorworks

Testen, testen, testen – um autonomes Fahren sicher zu machen, sind vor allem Hunderttausende Testkilometer nötig. Unter anderem müssen Fußgänger, Radfahrer und Motorradfahrer, andere fahrende oder parkende Autos sowie Lastwagen sicher als solche identifiziert werden. Das gleiche gilt für Fahrbahnmarkierungen, Ampeln oder Verkehrszeichen. Schon heute ist die Technik in der Lage, diverse Verkehrssituationen autonom zu meistern. In Form von Tote-Winkel-, Spurhalte-, Abstands- oder Parkassistenten erhöht sie bereits jetzt den Komfort in Fahrzeugen und trägt zur Sicherheit auf den Straßen bei. Doch wenn die Verantwortung komplett an die Maschine übertragen werden soll, müssen Anforderungen und Qualitätsmaßstäbe auf nochmals sehr viel höherem Niveau gelten. 

Digitale Mobilität

Dazu müssen Fahrzeuge die Umgebung mindestens mit derselben Genauigkeit wahrnehmen können, wie der Mensch durch seine Augen im Zusammenspiel mit anderen Sinnesorganen. Nur wenn der Mensch das Vertrauen in entsprechende Fähigkeiten der Technologie hat, wird er bereit sein, loszulassen und die Kontrolle abzugeben. Die Systeme, die die Aufgabe des autonomen Fahrens übernehmen sollen, müssen angelernt werden. Doch wie lernt man ein solches System an? Wie funktioniert eine digitale Verkehrserziehung? Für das Anlernen eines Systems ist es unabdingbar, dass es ununterbrochen immer wieder neue Szenarien in realen Umgebungen – sowohl auf normalen Straßen als auch auf speziellen Teststrecken – in Echtzeit erlebt. Daraus resultieren riesige Mengen an Daten, die Videokameras und Sensoren bereitstellen. Mit sogenannten Data-Labelling-Systemen werden diese Daten mit weiteren Informationen angereichert und qualifiziert. Unter Anwendung von Künstlicher Intelligenz sowie mit manueller Nachbearbeitung werden die während der realen Testfahrten erfassten Daten ergänzt. 

Ausgangsumgebung perfekt abbilden

Die daraus errechneten Muster müssen präzise analysiert werden. Aber woher soll das System wissen, was es mit den ganzen Informationen anfangen soll? Dafür bedarf es eines Regelwerkes, bestehend aus Referenzwerten, die den Soll-Zustand definieren. Das setzt eine perfekt abgebildete Ausgangsumgebung voraus. Das heißt: Eine der großen Herausforderungen besteht darin, die sogenannte Ground Truth (GT) zu generieren. Das Ziel ist, mit der GT eine Abbildung der Realität in hundertprozentiger Genauigkeit zu erhalten, in der präzise Klassifizierungen typischer Verkehrssituationen vorgenommen werden können. Anhand von Prüfkriterien wird das System für das autonome Verfahren solange anhand dieses Regelwerkes getestet, bis es allen Erwartungen entspricht. Von der Autoindustrie definierte Kennzahlen und künftig gesetzlich definierte Standards sind weitere Messlatten für die einzelnen Funktionen.

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