3D-Landschaft mit Standortmarkierungen für selbstfahrende Autos
Foto: renishaw/Dynascan S250
Zukunft Mobilität Technologie

Selbstfahrende Autos: auf den Straßen mit offenen Karten

Die Entwicklung exakter Kartendaten ist die Grundlage für automatisiertes Fahren. Aber wie orientieren sich selbstfahrende Autos im Straßenverkehr und lernen, Verkehrssituationen richtig einzuschätzen? Die Lösung lautet: Sie lernen mit Lidar.

Das erwartet Sie hier

Selbstfahrende Autos müssen intelligent sein
Lidar: Laserscanner sendet in hoher Frequenz Lichtimpulse aus
Mehr Sicherheit für autonomes Fahren
Lernen, Verkehrssituationen richtig einzuschätzen
Hochgenaue Karten sind der Schlüssel zum autonomen Fahren
Wie „sehen“ selbstfahrende Autos? 
Crowdsourcing: Moderne Karten funktionieren nach diesem Prinzip
Automobile sind Maschinen, keine Rechner
Für Mobilitätsdienste in Städten ist autonomes Fahren besonders attraktiv
Die Levels des automatisierten Fahrens 

Gute Ortskenntnisse sind viel wert. Das zeigt sich nicht nur, wenn man auf die Schnelle einen Espresso braucht. Einen guten Änderungsschneider in einer fremden Stadt. Oder die perfekte, einsame Badebucht. Das gilt erst recht auf der Straße. Ein Fahrer, der eine Strecke schon in- und auswendig kennt, wird sie viel selbstverständlicher zurücklegen. Er kennt die von Weitem schwer einsehbaren Kurven. Er weiß, an welchem Hang häufig Lkw auf der rechten Spur stehen. Er weiß, wo plötzlich eine Behelfsausfahrt auftaucht. Vielleicht fährt er auch daran vorbei, weil er sich wieder daran erinnert, dass der Espresso an der nächsten Ausfahrt die bessere Crema hat.

Selbst der beste Fahrer kommt ohne einen persönlichen Erfahrungsschatz weniger entspannt am Ziel an. Der Kontext, das Wissen über die Umgebung, bereichert die unmittelbare Wahrnehmung. Und sorgt dabei für ein besseres Gefühl – und mehr Sicherheit.

Punktgenaue Pixel: Mithilfe von hochauflösenden Karten kann sich ein (selbstfahrendes) Fahrzeug bis auf wenige Zentimeter genau in der Umgebung verorten. Viel genauer als heute üblich per GPS.
Foto: Luminar

Selbstfahrende Autos müssen intelligent sein

„Das Sehen hat seine Grenzen, auch wenn es unser wichtigster Sinn ist“, sagt Sanjay Sood. „Das darf aber für autonome Fahrzeuge nicht gelten. Sie werden durch Gebäude hindurch, um Ecken herum und 20 Meilen voraussehen müssen, um sicher manövrieren zu können.“ Sanjay Sood leitet die Abteilung für hochautomatisiertes Fahren bei der Firma Here. Das Unternehmen stellt digitale Straßenkarten her, die um ein Vielfaches genauer sind als die heute noch für die Navigation üblichen. 

Sood spricht damit einen Punkt an, der in der Diskussion um „autonome“ – oder, besser, hochautomatisierte – Fahrzeuge oft zu kurz kommt. Meistens ist die Rede von der Intelligenz zukünftiger Fahrzeuge und den aufregenden Neuerungen in der Sensorik. Doch was für einen guten Fahrer gilt, gilt auch für die Fahrzeuge selbst. „Damit die Vision von selbstfahrenden Automobilen Realität werden kann, müssen diese die Straße kennen, und zwar auch jenseits der Reichweite ihrer Sensoren“, sagt Sanjay Sood.

Lidar: Laserscanner sendet in hoher Frequenz Lichtimpulse aus

Die neuen HD-Karten zeigen zu diesem Zweck eine Fülle von Informationen, nicht nur Straßen und Routen. In ihren vielen Billionen Pixeln ist die Umgebung sozusagen vollständig enthalten: von Bäumen am Wegesrand bis hin zu Details im Zentimeterbereich wie dem exakten Verlauf der Fahrspuren und sogar der Höhe der Bordsteine. All das wird dreidimensional erfasst und dargestellt.

Das Rohmaterial für die Karte liefert keine Kamera, sondern ein Lidar (Light Detection and Ranging). Ein hochempfindlicher Laserscanner, montiert auf das Dach eines Messfahrzeugs, sendet in hoher Frequenz Lichtpulse aus. Diese werden von Objekten reflektiert und kehren zum Sensor zurück – an der Zeit bis zu ihrem Eintreffen erkennt der Sensor die Entfernung jedes einzelnen Punktes. In ihrem Rohzustand aus Pixeln sehen die 3-D-Landschaften aus wie ein futuristisches Computerspiel. 

Rundumblick: Die Lidar-Technologie, mit der 3-D-Karten für selbstfahrende Autos erstellt werden, existiert schon lange. Die NASA vermaß in den 1970er Jahren damit die Mondoberfläche.
Foto: Velodyne

Mehr Sicherheit für autonomes Fahren

Die NASA benutzte einst einen Lidar, um den Mond exakt zu vermessen. Archäologen benutzen den Sensor für die genaue Vermessung von Ausgrabungsstätten. Dass man damit auch Kunst machen kann, zeigte die britische Rockband Radiohead mit ihrem Grammy-nominierten Video „House of Cards“.

Für Automobile und ihre Fahrer bedeuten die HD-Karten aber in erster Linie viel mehr Sicherheit: Jede Information ist doppelt vorhanden. Denn die Sensoren der Fahrzeuge können nicht in jedem Fall alle Informationen über die Umgebung liefern.

Es kann immer passieren, dass eine Fahrbahnmarkierung schwer zu sehen ist, dass ein Verkehrsschild verdeckt oder sogar umgeknickt ist. In solchen Fällen hilft die Karte. Sie sorgt aber auch für Redundanz: Selbstfahrende Autos, die sich selbst steuern, müssen nicht „ins Blaue hinein“ fahren. Sie wissen jederzeit, was vor ihnen liegt, und können die live erfassten Informationen mit denen der Karte abgleichen.

„Wir sehen die Karte wie einen zusätzlichen Sensor“, sagt Klaus Büttner, der bei BMW die Abteilung für hochautomatisiertes Fahren leitet. Die Karte bietet den Vorteil, jenseits der Sensorreichweite wichtige Informationen bereitzustellen, und ermöglicht damit ein vorausschauendes Fahren. Büttner ist bei BMW damit beschäftigt, Fahrzeuge so intelligent zu machen, dass sie sich im automatisierten Modus in jeder noch so seltenen Verkehrssituation richtig verhalten. Das hat mit herkömmlicher Programmierung nichts mehr zu tun. Es ist eher „Training“. Die Experten bei BMW sagen dazu tatsächlich: Der Algorithmus wird trainiert.

„Die Algorithmik, die wir nutzen, um Fahrstrategien zu entwickeln, hat einen unheimlichen Fortschritt gebracht.“

Klaus Büttner

Bereits jetzt regulieren Assistenzsysteme in Serienfahrzeugen wie dem aktuellen BMW 5er je nach Verkehrslage die Geschwindigkeit, achten darauf, dass das Fahrzeug in der Spur bleibt, und helfen bei Manövern wie dem Spurwechsel. Der Fahrer behält dabei aber die Hände am Lenkrad. Er muss aufmerksam bleiben, bereit, die Kontrolle über das Fahrzeug wieder zu übernehmen. 

Die nächsten Schritte sind bereits konkret: 2021 wird BMW ein Ausstattungspaket für automatisiertes Fahren auf der Autobahn anbieten. In der gültigen Klassifikation ist dann Level 3 erreicht: Der Fahrer muss nur noch wach bleiben, um das Fahrzeug innerhalb kurzer Zeit wieder zu übernehmen, falls es ein Problem meldet – vollständig autonom fährt das Fahrzeug noch nicht.

Vor wenigen Jahren warnten Experten noch vor zu kühnen Erwartungen. Dass das autonome Fahren nun bereits so greifbar ist, hat für Klaus Büttner mit den jüngsten technologischen Fortschritten zu tun: „Es gibt eine neue Generation von Sensoren. Die Rechenleistung nimmt enorm schnell zu. Und, das ist der wesentliche Durchbruch: Die Algorithmik, die wir nutzen, um Fahrstrategien zu entwickeln, aber auch um die Umgebung zu erkennen, hat einen unheimlichen Fortschritt gebracht. Es geht um das Thema künstliche Intelligenz.“

Lernen, Verkehrssituationen richtig einzuschätzen

Unterhält man sich mit dem Projektleiter des automatisierten Fahrens bei BMW, wird rasch klar, wie facettenreich seine Aufgabe ist. Denn er und sein Team arbeiten daran, all die Lösungen, die bereits zur Verfügung stehen, und einige Lösungen, an denen noch geforscht wird, zu integrieren, in einem sicheren und serientauglichen Fahrzeug.

Doch neben der Arbeit am konkreten Produkt hat das Projekt auch eine faszinierende Seite, die an Science-Fiction grenzt. Büttner arbeitet im Münchner Forschungs- und Innovationszentrum der BMW Group mit Rechnern, die so mächtig sind, dass sie es erlauben, „tiefe neuronale Netzwerke“ in mehreren Schichten zu bilden. All die Details, die ein menschlicher Fahrer intuitiv einschätzt, sollen auch sie verstehen können. „Wir arbeiten mit Reinforcement-Learning“, erklärt Büttner. „Das heißt, wir spielen dem Rechner möglichst viele Verkehrssituationen vor und geben ihm eine Bewertung. Er entwickelt mit der Zeit ein eigenes Verständnis, welche Fahrstrategien die besten sind. Er abstrahiert.“

Hochgenaue Karten sind der Schlüssel zum autonomen Fahren

Auf der reinen Wahrnehmungsebene wird das selbstfahrende Auto der Zukunft mehrere Sinne haben, die sich ergänzen:

  • Kameras erkennen die Umgebung, aber auch Schilder und Ampeln.
  • Ein Radar misst Abstände zu Verkehrsteilnehmern und Objekten.
  • Mehrere Laserscanner, kleinere Versionen der großen Lidar-Geräte, die sich heute auf dem Dach der Messautos drehen, werden in Echtzeit ein 3-D-Bild der Umgebung liefern.

Hochgenaue Karten seien ein weiterer Bestandteil des Pakets, sagt Klaus Büttner. 2015 kauften BMW, Audi und Daimler gemeinsam den HD-Kartenhersteller Here. Die hochgenauen Karten gelten als Schlüssel zum autonomen Fahren. Doch das jetzt hergestellte HD-Material ist nur der erste Schritt.

„Wir denken in zwei Phasen“, erklärt Dietmar Rabel, Director Product Management für autonomes Fahren bei Here. „Momentan schicken wir noch unsere eigenen Messfahrzeuge heraus, die die Straßen sehr genau erfassen.“

HD-Karten werden von vielen Automobilen bereits genutzt: „Für Lkw ist zum Beispiel die Steigungsinformation sehr nützlich. Sie können damit die Schaltpunkte optimal setzen. Das spart unglaublich viel Diesel und verlängert die Lebenszeit des Getriebes.“

Wie „sehen“ selbstfahrende Autos? 

  • Kamera: Optische Kameras liefern Informationen über Umgebung und Verkehrsteilnehmer, aber erkennen auch Schilder und Ampeln.
  • Radar und Ultraschall messen Abstände zu anderen Verkehrsteilnehmern und Objekten der Umgebung. 
  • Lidar (für Light Detection and Ranging): ein Laserscanner, der ein 3-D-Bild der Umgebung erstellt. Lidar funktioniert auch bei Dunkelheit, ebenso bei blendendem Licht. 
  • HD-Karten arbeiten wie ein vierter Sensor. Sie liefern dem selbstfahrenden Auto alle Informationen über die Umgebung, die außerhalb der Sensorreichweite liegen. 
Automatisiertes Fahren ist in Reichweite: BMW bietet 2021 eine Sonderausstattung für die Autobahn an, die das Fahrzeug selbstständig von der Einfahrt bis zur gewünschten Ausfahrt fährt.
Foto: Luminar

Crowdsourcing: Moderne Karten funktionieren nach diesem Prinzip

Die Karten werden aktuell auch im BMW 5er genutzt, zum Beispiel bei der Adaptive Cruise Control, der intelligenten Geschwindigkeits- und Abstandsregelung. 

Das alles funktioniert bereits. Doch noch muss für jede Veränderung eigens ein Messfahrzeug zu der entsprechenden Stelle entsandt werden – ein vergleichsweise langsamer Prozess. In Phase zwei sollen die Sensoren der Serienfahrzeuge ins Spiel kommen. „Das Projekt für die Zukunft ist eine dynamische, selbstheilende Karte, die immer frisch bleibt“, erklärt Dietmar Rabel. 

BMW stellt dafür bereits ab 2018 anonymisierte Sensordaten zur Verfügung und kooperiert dabei wiederum mit der israelischen Firma Mobileye, einer Intel-Tochter, die in der computergestützten Bilderkennung weltweit führend ist. Die Idee: Die BMW Flotte liefert kamerabasiert Umgebungsinformationen in Echtzeit. Diese werden im Backend aggregiert und zur Aktualisierung der hochgenauen Karte verwendet. Das Crowdsourcing auf den Straßen hätte große Vorteile. Sobald größere Flotten mit ausreichend Sensoren zur Verfügung stehen, wird es möglich sein, das Material immer auf dem aktuellsten Stand zu halten. Die Karte wird echtzeitfähig. 

Automobile sind Maschinen, keine Rechner

Klaus Büttner ist es angesichts der jüngsten Fortschritte wichtig, zu differenzieren: Ein Automobil sei auch in Zukunft nicht das Gleiche wie ein Rechner. Das Fahrzeug müsse eine „robuste“ Maschine bleiben, absolut verlässlich und sicher. Zum Beispiel müsse es auch ohne Car Connectivity noch seine wesentlichen Funktionen erfüllen und „in jeder Situation sicher zum Stehen kommen“. Es gebe Beobachter, die glaubten, automatisiertes Fahren sei bereits aus der Testphase heraus. Wenn er gefragt wird, was die nächsten Schritte für BMW seien, sagt Büttner: „Wir fahren jetzt noch viele Millionen Kilometer, um Qualität und Sicherheit der Funktion zu gewährleisten.“

Als vor Kurzem ein Rechner in Go, dem schwierigsten Brettspiel der Welt, den besten chinesischen Spieler besiegte, war das einer dieser Schlüsselmomente, in denen die Zukunft bereits heute greifbar wird. Für viele Menschen birgt die Idee intelligenter Fahrzeuge dasselbe Moment der Verunsicherung: Warum überhaupt sollten Autos selbstständig fahren? Kann nicht ein guter menschlicher Fahrer besser, weil intuitiver reagieren – ganz abgesehen von der Freude, die es macht, ein Fahrzeug souverän zu kontrollieren? Wieso sollten wir dieses Feld den Rechnern überlassen?

Doch Lenkräder wird es noch sehr, sehr lange geben. Automobile werden uns auf Strecken unterstützen, auf die wir keinen Wert legen. Die erste Generation der „selbstfahrenden“ Autos wird uns auf Autobahnen ermöglichen, nicht immer selbst fahren zu müssen. Eine spätere Generation der autonomen Autos wird uns so durch den städtischen Berufsverkehr bringen, dass wir die Zeit in ihnen besser nutzen können als heute.

Für Mobilitätsdienste in Städten ist autonomes Fahren besonders attraktiv

Brad Templeton, der Mobilitätsexperte der Denkfabrik Singularity University im Silicon Valley, hat darüber geschrieben, wie das Parken in Städten einmal besser organisiert werden könnte. Heute wolle noch jeder beim Einkaufen in Gehweite zum Ziel parken. „Shopping-Malls sind deshalb von großen Parkflächen umgeben, die nur zu den Spitzenzeiten, etwa rund um Weihnachten, ganz ausgenutzt werden.“ Eine Platzverschwendung also. Selbstfahrende Autos könnten daran etwas ändern – indem sie Passagiere am Ziel absetzen und während des Einkaufs weiter entfernt parken oder Strom tanken. Das Ergebnis wäre mehr Komfort. Und eine Flächennutzung, die nicht automobilfreundlicher, sondern menschenfreundlicher ist.

Templeton hält eine Zukunft für wahrscheinlich, in der der Individualverkehr nicht mehr aus den Innenstädten verbannt werden muss – „und Autos in den Städten weit mehr Akzeptanz genießen als heute“. Bis dahin wird es noch eine Weile dauern. Das Wissen und die Werkzeuge für diese Zukunft aber gibt es schon. Der erste Schritt ist gemacht. Die nächsten Levels sind in Sichtweite.

Die Levels des automatisierten Fahrens 

  • Level 1: Der Fahrer steuert. Das Fahrzeug unterstützt ihn lediglich durch Assistenzsysteme wie zum Beispiel die Active Cruise Control. 
  • Level 2: Das Fahrzeug übernimmt die Kontrolle. Der Fahrer muss jedoch auf den Verkehr achten und jederzeit eingreifen können. 
  • Level 3: Der Fahrer kann sich während der Fahrt ausruhen, lesen oder einen Film anschauen. Er muss aber bereit sein, innerhalb eines kurzen Zeitraums die Kontrolle wieder zu übernehmen, falls ihn das Fahrzeug warnt. 
  • Level 4: Der Fahrer kann den Fahrersitz verlassen oder schlafen. Im Ernstfall oder bei Problemen stoppt das Fahrzeug selbstständig. 
  • Level 5: Das Fahrzeug fährt auch ohne Fahrer an Bord – beispielsweise ein vollautomatisches Taxi.

Erstveröffentlichung: BMW Magazin, Ausgabe 02/2017