Autonom durch den Stadtverkehr

Seit März 2019 nutzt Volkswagen nun eine Teststrecke in Hamburg, um mit fünf umgerüsteten elektrischen Golf-Modellen das autonome Fahren im Großstadtverkehr zu erproben. Für die Testphasen auf der drei Kilometer langen Strecke für automatisiertes und vernetztes Fahren (TAVF) analysieren Sensoren auf dem Dach, in den Kotflügeln sowie im Front- und Heckbereich die Umgebung mit jeweils elf Lasern, sieben Radaren, 14 Kameras und mittels Ultraschall. Dabei werden bis zu fünf Gigabyte Daten pro Minute ausgetauscht.

Unterschiedliche Ansätze künstlicher Intelligenz

Durch verbesserte Algorithmen der Softwarekomponenten können die vollautomatisierten Fahrzeuge laut Volkswagen selbst komplexe Situationen sicher beherrschen und somit regelkonform im dichten Großstadtverkehr unterwegs sein. Sie seien in der Lage, mit Hilfe der gewonnenen Daten das potenzielle Verkehrsgeschehen rund zehn Sekunden vorauszuberechnen und dadurch die Reaktionszeit zu verkürzen. Autonom fahrenden Fahrzeugen wäre es damit möglich, auf Gefahren zu reagieren, bevor sie entstehen. Hierfür benötigt es allerdings eine schnelle und zeitgleiche Verarbeitung von extrem großen Datensätzen.

In dem Projekt wurden unterschiedliche Ansätze künstlicher Intelligenz wie Deep Learning, neuronale Netzwerken und Mustererkennungsverfahren erprobt. Das Verkehrsgeschehen wird anhand der Daten mehrere Male pro Sekunde neu evaluiert. Die notwendige Software wurde vom Team der Group Innovation des Volkswagen Konzerns selbst geschrieben. Dieses Team soll ab Anfang des kommenden Jahres den Grundstock für Volkswagen Autonomy (VWAT) – ein neu gegründetes Kompetenzzentrum für autonomes Fahren ab Level 4 – schaffen und bis zur Mitte der kommenden Dekade ein selbstfahrendes System zur Marktreife bringen, berichtet Alexander Hitzinger, Senior Vice President für Autonomes Fahren des Volkswagen Konzerns und Markenvorstand für Technische Entwicklung bei Volkswagen Nutzfahrzeuge.

Datenmenge bestimmt Zuverlässigkeit autonomer Fahrzeuge

Die Entwicklung eines solchen Systems hänge in entscheidendem Maße von den verfügbaren Daten ab, führt Hitzinger weiter aus. Er betont: „Die Teststrecke in Hamburg hat uns erlaubt, reale Szenarien zu erproben und das System daraufhin zu optimieren. Die VWAT wird diese Daten zur Validierung und Verifizierung des Gesamtsystems verwenden. Als Nächstes wollen wir die Anzahl an Szenarien drastisch erhöhen.“ Dafür müsse allerdings auf Simulationen zurückgegriffen werden.

Bisher wurden aus den Testfahrten wertvolle Erkenntnisse gewonnen: Zu schnell fahrende Autofahrer, dicht am Rand oder auf der Fahrtstrecke parkende Fahrzeuge, Fußgänger, die Ampelsignale ignorieren, Fahrradfahrer, die entgegen der Fahrspur unterwegs sind, oder baustellenbedingte Einschränkungen der Sensorik – desto mehr Daten gesammelt werden, desto zuverlässiger würden die Systeme das Fahrzeug navigieren.