Autonomobil – Selbstfahrende Autos heute und morgen

Die Vision vom selbstfahrenden Auto ist eine alte. In den technikoptimistischen 1950ern entwarf General Motors bereits den Traum des ungestörten, freihändigen Rauchens am Steuer oder Gesellschaftsspielen für die ganze Familie bei voller Fahrt. Aus Science-Fiction-Filmen kennen wir Robotertaxis und Städte mit schwebenden Verkehrsmitteln ohne jeglichen Bedienungsbedarf. Ressourceneffizienz und Nachhaltigkeit, Sicherheit und hoher Komfort sind die Schlagworte, mit denen für die Utopie des fahrerlosen Autos bis heute geworben wird.  Jedoch: Es mischen sich auch kritische Stimmen in die öffentliche Debatte. Man befürchtet den gläsernen Menschen, der die Kontrolle über sich und sein ebenso gläsernes Auto verloren hat. Der Verlust der Privatsphäre spielt auch und gerade im Auto eine Rolle. Nicht zuletzt werden Fahrzeuge durch die Computerisierung abstrakt, weniger greifbar, intransparenter und damit möglicherweise besorgniserregender.

Zunächst gilt es, sich Klarheit über die Begrifflichkeiten zu verschaffen. Stand der Dinge ist: Vom gänzlich autonomen Fahren sind wir noch einigermaßen weit entfernt. Derzeit gibt es sechs Automatisierungsstufen (Abb. 1), Stufe 0 bis Stufe 5. Während Stufe 0 manuelles Fahren bedeutet, umfassen Stufe 1 und 2 Fahrzeuge, die mit einem oder mehreren Fahrerassistenzsystemen ausgestattet sind. Stufe 2 könnte beispielsweise ein Stauassistent sein, der im Stop-and-go-Verkehr kurzfristig das Steuer übernimmt; auch der sogenannte Autopilot von Tesla fällt in diese Kategorie. Wichtig ist: Der Fahrer übernimmt die volle Verantwortung und muss zu jedem Zeitpunkt den Verkehr und die Situation verstehen und eingreifen können. Diese Automatisierungsgrade kennen wir schon heute und sie sind derzeit legal. Mit Stufe 3, auch im Englischen conditional automatisation genannt, ist der Fahrende nicht mehr verpflichtet, den Verkehr dauerhaft aktiv zu verfolgen. In kritischen Situationen holt das System den Fahrenden zurück ans Steuer, fährt in bestimmten Situationen aber selbstständig. Daran wird momentan besonders geforscht, legal ist diese Stufe aktuell noch nicht. Stufe 4 verzichtet dann selbst auf diese Übernahme-Option. In Stufe 5, dem autonomen Fahren, fallen letztlich sogar Lenkrad und Pedalerie weg.

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In der Forschung und Entwicklung autonomer Fahrzeuge gibt es einerseits den evolutionären, andererseits den revolutionären Ansatz. Während Ersterer hinsichtlich autonomen Fahrens bedeutet, sich Stufe für Stufe vorzutasten, geht es bei Letzterem darum, autonomes Fahren direkt umzusetzen. Selbigen Ansatz vertritt vor allem der Google-Konzern.

ZLOCKI Beide Umgangsweisen haben ihre Vor- und Nachteile, da kann es auch mal schnell philosophisch werden, weil das allein technisch-nüchtern nicht fassbar ist. Beim revolutionären Ansatz können die Fragen der Zwischenstufen vernachlässigt werden, da gar kein Fahrer mehr berücksichtigt werden muss. Dadurch entstehen natürlich andere Freiheitsgrade, die dann vielleicht einfachere Umsetzungen erlauben. Momentan maße ich es mir nicht an, darüber zu urteilen, ob es einen perfekten Weg gibt, da aus verschiedensten Richtungen daran geforscht wird. Zukünftig wird sich durch die Forschungsergebnisse zeigen, welcher Weg mehr Erfolg verspricht. Ich möchte nur anmerken, dass es um Google bezüglich einer Markteinführung relativ ruhig geworden ist – vielleicht ein Zeichen?

Ein Bordsystem zu entwickeln, das selbstständig die komplexen Herausforderungen des Verkehrs bewältigt und dabei dem Maßstab Mensch entspricht, ist anspruchsvoll.

Es wird geschlängelt, getastet, geschoben: Auf einer Straßenkreuzung in Mumbai bewegen sich Roller, Autos und Busse vorwärts – ohne sich zu berühren, alle gleichzeitig.  Mittendrin Fußgänger, unfallfrei queren sie das Durcheinander knatternder Motoren. Ein Passant beobachtet den stetigen Fluss der Fahrzeuge und schätzt durch die Motorengeräusche die Entfernung und Geschwindigkeit der nahenden Verkehrsteilnehmer ab, bevor er Schritt nach Schritt selbst zu einem solchen wird. Hier und da weicht er aus, mal wird er haarscharf umfahren, doch es passiert – nichts.

Es ist schon beachtlich, dass im Durchschnitt Autofahrende in Deutschland nur alle drei Millionen Kilometer oder alle 218 Jahre einen Unfall mit Personenschaden verursachen (DVR). Die menschlichen Sinne können in Kombination mit Erfahrungswissen und der hohen Informationsverarbeitungsleistung in besonders effizienter Weise mit der Kontingenz im Straßenverkehr umgehen.

Die betagte Frau hinter dem Steuer wagt sich langsam vor. Behäbig rollt ihr Wagen auf der Ortsstraße, sie vergewissert sich mehrmals, da sie weiß: Alles bekommt sie so genau nicht mehr mit. Trotzdem passiert es manchmal, dass sie etwas oder jemanden übersieht. So auch der junge Fahranfänger, der nervös etwas zu hastig einlenkt oder die Spur nicht genau einhält, gelegentlich falsch schaltet oder abrupt bremst.

Der menschliche Fahrende im Wagen dahinter erkennt an der Fahrweise oder im Rückspiegel diese Fahrertypen, greift auf seinen Erfahrungsschatz zurück und passt seine Fahrweise dem Gefahrenpotenzial an. Hinter der Forschung zum automatisierten Fahren steckt letztlich der Versuch, ein digital vernetztes Ebenbild des Menschen hinter das Steuer zu setzen.

ZLOCKI Wir befinden uns zurzeit in einer „informatorischen Weiterentwicklung“, die unter Schlagwörtern wie „maschinelles Lernen“ oder „Deep learning“ zusammengefasst wird. Ziel ist es, riesige Datensätze in Trainingsdaten für Algorithmen zu überführen. Der Algorithmus trainiert mit diesem vorhandenen Wissen und soll schlussendlich ähnlich gut wie der Mensch fahren können. Doch es fehlt noch an vielen Stellen. So müssen die Algorithmen noch weiterentwickelt werden, die Situationserkennung muss neben dem „Erkennen“ auch „Interpretieren“ lernen. Gerade wenn sich die Witterungsverhältnisse ändern, also bei Schnee, Regen usw., muss das Fahrzeug erkennen, wann es etwas nicht erkennt.

Um der „bessere Mensch” zu werden, muss die Maschine zunächst vom Menschen lernen. Dazu gilt es auch, Erkenntnisse über die genauen Verhaltensweisen „menschlicher Boardcomputer” zu gewinnen. Wie kommt es zu Unfällen? Der Forschung stehen dazu anonymisierte Unfalldatenbanken zur Verfügung. Interessant wäre es allerdings auch, Beinahe-Unfälle zu erforschen, die vom Menschen intuitiv gelöst werden.

ZLOCKI Gerade über diese Vorfälle wissen wir insgesamt sehr wenig. Wenn wir diese Fahrsituationen aber personenunabhängig speichern und analysieren könnten, wäre es prinzipiell möglich, die Fahrzeuge so zu entwickeln, dass auch diese knappen Situationen verhindert werden können. Damit hätten wir dem Fahrer und den Insassen schon präventiv geholfen, jedoch stehen uns diese Daten heute so nicht zur Verfügung.

Zum einen, weil reguläre Fahrzeuge gar nicht die Hardware besitzen, um der benötigten Präzision zur Datenerhebung gerecht zu werden. Zum anderen, weil es schwierig ist, solche Daten nicht personenbezogen zu erheben – wie es vom Gesetzgeber zu Recht gefordert wird.

Um die entsprechenden Informationen dennoch auslesen zu können, werden in Feldversuchen Datenlogger an Fahrzeugen angebracht. Google hat es da – so zynisch das klingen mag – leichter, da gewissermaßen eine breitere empirische Basis zur Verfügung steht: Der Konzern kann auf die Daten der Android-Smartphones zugreifen, die sich im Auto befinden. So funktionieren schon heute Verkehrsmelder von Google genauer als herstellerbasierte Stauanzeiger, die über einen geringeren Datensatz – nämlich den flotteninternen – verfügen. Es kommt zu einem Paradox: Personenbezogene Daten sind auf der einen Seite gesetzlich geschützt, auf der anderen Seite geben wir sie ohne Zögern an die Privatwirtschaft frei. Die Forschung in Deutschland, die höheren Rechtfertigungszwängen unterliegt, ist gegenüber den amerikanischen Unternehmen dadurch deutlich benachteiligt. Darüber hinaus lässt sich heute schwer sagen, wie ein mögliches Google-Auto Daten erhebt, speichert und was mit diesen genau geschieht.

GoogleCar
Bild: Original von flickr.com/photos/smoothgrooveer22 (CC BY 2.0)

Fahrerassistenzsysteme sind bereits fassbarer als das autonome Auto. Schon heute kennen wir Antiblockiersysteme, Einparkhilfen und Verkehrszeichenerkennung. In diesem Bereich schreitet die Forschung zügig voran, überdies werden ausgewählte digitale Features im Auto sogar zur gesetzlichen Pflicht:

Inmitten nächtlicher Dunkelheit zwischen Wald und Wiesen quietschende Bremsen und zerberstende Scheiben: Ein Fahrzeug ist in einer Kurve von der Landstraße abgekommen und hat sich überschlagen. Die Fahrerin ist verletzt und bewusstlos. Nach 30 Minuten passiert ein weiteres Fahrzeug die Unfallstelle und verständigt den Notruf. Die Rettungshelfer sind nach weiteren 15 Minuten vor Ort, erst dann kann mit der ersten Hilfe begonnen werden.

Ein solches Szenario ist nicht selten im Straßenverkehr. Deutschland ist ein Land mit vergleichsweise hohem Verkehrsaufkommen, dennoch ereignen sich rund 60% aller tödlichen Unfälle auf Landstraßen (Fußnote GDV Link). Ab April 2018 soll deshalb europaweit das Post-Crash-System eCall eingeführt werden. ECall registriert durch Sensoren schwere Unfälle und verständigt selbstständig die Leitstelle. Übermittelt werden der Unfallzeitpunkt, die Koordinaten des Unfallorts sowie die Fahrtrichtung.

ZLOCKI Die Daten aus „eCall“ dürfen aber von keinem anderen Fahrzeugsystem genutzt werden – das ist gesetzlich so vorgeschrieben. Das heißt, es gibt zwei Informationsblöcke getrennt voneinander. Einmal den Teil, der logisch-unabhängig von Providern und Technologie funktioniert und den Teil der Umsetzung, der den Herstellern überlassen wird.

So wird sichergestellt, dass eCall unabhängig von Jahrgang und Hersteller des Autos unter den gleichen Voraussetzungen funktioniert. Die Digitalisierung des Straßenverkehrs könnte also letztlich zu vernetzter Infrastruktur führen, die effektiv die Sicherheit erhöht. Doch: Die digitalen Features eröffnen auch ein neues Gefahrenfeld.

2015 verselbstständigt sich ein Jeep bei voller Fahrt, er ist weder zu bremsen noch zu lenken, die Scheibenwischer spielen verrückt, das Radio geht an und aus, ebenso die Klimaanlage. Ohne jegliche Eingriffsmöglichkeiten sitzt der Fahrer hinter dem Steuer und schaut dem Spiel zu. Das Auto ist ferngesteuert.

Dies ist das Werk der beiden Hacker Charlie Miller und Chris Valasek. Ein Jahr haben die beiden gebraucht, um in ihrer Freizeit eine Software zu entwickeln, die über das Internet durch das Unterhaltungssystem des Fahrzeugs Zugriff auf obengenannte Funktionen erhält, es wurde keine zusätzliche Hardware am Fahrzeug installiert. Am Schreibtisch einer anderen Stadt steuerten sie das so manipulierte Auto aus großer Distanz. Gewiss, beide sind hochausgebildete Spezialisten und das Fahrzeug war auch nicht das neueste seiner Klasse. Dennoch: Erst durch diesen Coup wurde die Automobilindustrie aufmerksam auf das Problem “Cyber-Security”. Seither beschäftigt sie Hacker_innen, um ihre elektronischen Systeme zu sichern.

ZLOCKI Wenn man über das nötige Wissen verfügt, lassen sich Fahrzeuge prinzipiell leicht manipulieren. Im positiven Sinne machen wir das als Forscher auch. Bei neueren Fahrzeugmodellen der deutschen Automobilhersteller ist das hingegen nicht so einfach möglich, da es inzwischen eine Art Firewall dafür gibt.

Auch Valasek und Miller arbeiten mittlerweile für den Uber-Konzern als Security Engineers. Letztlich bleibt es bei dem Katz-und-Maus-Spiel zwischen Hacker_innen und Sicherheitsingenieur_innen, verschärft durch die Produktionszyklen der Herstellung. Der Aufwand, die Sicherheit von Fahrzeugen auch in elektronischer Hinsicht zu gewährleisten, wurde beträchtlich erhöht – nicht zuletzt, weil autonome Fahrzeuge eben auch Waffen sein können.

Vernetzung auf der Straße trägt letztlich große Ambivalenz in sich. Während die Technik und Forschung hochspezialisiert und deshalb zwangsläufig intransparent für den späteren Verbraucher verläuft, gesellen sich gleichsam utopische Prophezeiungen und dystopische Visionen in den öffentlichen Diskurs. Freiheit und vor allem Sicherheit sind für Befürworter_innen und Kritiker_innen gleichermaßen Fundamente der Argumentation. Am Ende liegt die Realität wohl irgendwo zwischen den Polen. Während autonomes Fahren noch weiter in der Zukunft liegt als vermutet, verheißt die Digitalisierung des Autos sowohl mehr Sicherheit als auch höhere Gefahrenpotenziale. Bezüglich der Daten ergibt sich ein argumentatives Dilemma: Während wir das Verhältnis zwischen Preisgabe von Daten und Privatsphäre hinsichtlich (des Erforschens) automatisierter Fahrzeuge neu verhandeln, haben wir mit den Smartphones in unseren Taschen längst Fakten geschaffen.

Zentral wird auch die Frage der Verantwortung sein. Was bedeutet es abseits der Technik, den Menschen nach und nach durch ein künstliches System zu ersetzen? Mit dem hoch- und vollautomatisierten Fahren Typ Stufe 4 und 5 rückt die Maschine ins Zentrum technischer und philosophischer Fragen.

Ein Versagen der unterschiedlichen Systeme ist umso fataler, da es sich um kalte künstliche Intelligenz handelt, letztlich fehlt in einem solchen Falle die Legitimation. Der Nachteil, dass es niemanden gibt, der die Verantwortung natürlicherweise trägt, wird nur dadurch ausgewogen, dass es weniger zu verantworten gibt.

ZLOCKI Hierbei ist aber die Absicherung sehr problematisch, da wir als Wissenschaftler nicht nur garantieren müssen, dass die Systeme ihre Funktionen erfüllen können, sondern auch den Anspruch haben, Unfälle zu vermeiden. Wir möchten noch sicherer als die menschlichen Fahrer sein.

Was ist, wenn der technische Anspruch prinzipiell alles berechnen zu können, der Realität nicht gerecht wird? Forscher_innen des Media Labs, einer Fakultät der Universität Massachusetts Institute of Technology (MIT), versuchen das anhand einer Ethiksimulation, der sogenannten Moral Machine, zu erforschen. Wo einst allein der Zufall darüber entschied, wer bei einem Unfall verunglückt, so soll nun ein Algorithmus darüber entscheiden, nach welchen Kriterien moralisch ausweglose Situationen gelöst werden – so die Ausgangshypothese der Wissenschaftler_innen. Obwohl solche Programme bisher reine Fiktion sind, initiiert dieser Ansatz eine Debatte darüber, inwieweit Fügung und menschliches Versagen durch technisch eindimensionale Berechenbarkeit und Konstruktion abgelöst werden. Wie konstruieren wir nun Verantwortung? Einer Maschine verzeiht man nicht so leicht.

ZLOCKI Ich glaube, dass viel mehr dazu gehört ein Fahrzeug zu bauen und auf die Straße zu stellen, als einen Haufen guter Informatiker. Es ist ziemlich leicht 90% einer Lösung darzustellen, aber die 99,9%, die wir eigentlich beim Automobil benötigen, weil schon Teile eines Prozentes Tote bedeuten können, das ist unheimlich schwierig – und das wird Google auch nicht so schnell schaffen.

 

Literaturempfehlungen

Appel, Holger (2017): Autonom unter Strom. In: Frankfurter Allgemeine Zeitung. Nr. 4. S.1.

Beuth, Patrick (2015): Die Mutter aller Autohacks. In: ZEIT Online. 27.06.2015. Online verfügbar unter: http://www.zeit.de/digital/datenschutz/2015-07/verkehr-auto-jeep-hacker-rueckruf-folgen [Zugriff: 12.01.2017].

Freimann, Heike (2016): Ethikkommission wagt sich in die Welt des automatisierten Fahrens. In: VDI Nachrichten. Nr. 47. S. 8f.

Fromm, Thomas (2017): Die neue Währung. In: Süddeutsche Zeitung. Nr. 7. S.15.

Hägler, Max/ Hulverscheidt, Claus (2017): Ei ei. In: Süddeutsche Zeitung. Nr. 7. S. 17.

Lindemann, Julia (2016): Landstraßen – schön aber gefährlich In: Deutscher Verkehrssicherheitsrat (DVR). Online verfügbar unter: http://www.dvr.de/presse/seminare/799_30.htm [Zugriff: 12.01.2017].

o.V. (2016): Attacke auf Breitscheidtplatz – Bremssystem stoppte LKW offenbar vorzeitig. In: Frankfurter Allgemeine Zeitung. Online verfügbar unter: http://www.faz.net/aktuell/politik/inland/lkw-bremssystem-verhinderte-noch-mehr-tote-in-berlin-14595356.html  [Zugriff: 12.01.2017].

o.V. (2016): Einführung automatisierter Fahr- und Parkfunktionen. In: VDA. Online verfügbar unter: https://www.vda.de/de/themen/innovation-und-technik/automatisiertes-fahren/schritt-fuer-schritt-in-die-zukunft.html [Zugriff: 24.01.2017].

o.V. (2017): Nach tödlichem Unfall in Florida – Ermittlungen gegen Tesla eingestellt. In: Spiegel Online. Online verfügbar unter: http://www.spiegel.de/auto/aktuell/toedlicher-unfall-in-florida-untersuchung-gegen-tesla-eingestellt-a-1130868.html  [Zugriff: 20.01.2017].

Stockburger, Christoph (2016): Was soll ihr Auto jetzt tun? In: SPIEGEL Online. 29.08.2016. Online verfügbar unter: http://www.spiegel.de/auto/aktuell/autonomes-fahren-moral-machine-gewissensfragen-zu-leben-und-tod-a-1108401.html [Zugriff: 12.01.2017].

Wisdorff, Armin (2016): „eCall“: Automatisches Notrufsystem in allen neuen Automodellen ab Frühling 2018. In: Europäisches Parlament. Online verfügbar unter: http://www.europarl.europa.eu/news/de/news-room/20150424IPR45714/ecall-automatisches-notrufsystem-in-allen-neuen-automodellen-ab-fr%C3%BChling-2018 [Zugriff: 12.01.2017].

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