Die Straße voraus für die Einführung autonomer Fahrzeuge

Die Einführung autonomer Fahrzeuge auf globaler Ebene gewinnt an Fahrt. Das Vereinigte Königreich hat kürzlich den Automated Vehicles Act erlassen, um die sichere Integration vollständig und teilweise autonomer Fahrzeuge in die Gesellschaft in den nächsten Jahren zu gewährleisten. Mehr autonome Fahrzeuge werden derzeit in China getestet als irgendwo anders auf der Welt. Und in den Vereinigten Staaten haben große Ballungsräume die Nutzung von “Robotaxis” in ihren öffentlichen Verkehrsmöglichkeiten eingeschrieben. Unternehmen wie Cruise, Waymo und, natürlich, Tesla haben alle Milliarden von Dollar in ihre großen Ambitionen investiert, selbstfahrende Autos und Dienstleistungen von Küste zu Küste und auf der ganzen Welt anzubieten. Zu diesem Zeitpunkt ist die Entwicklung und Implementierung autonomer Fahrzeugtechnologie nicht mehr eine Frage von “ob” oder wirklich “wann”, sondern einfach eine Frage von “in welchem Umfang”? Was kann die Einführung von künstlicher Intelligenz-gesteuerter autonomer Fahrzeuge im großen Maßstab tun, um nicht nur unsere Straßen, sondern auch unsere Gesellschaft zu verbessern?

Automatisierung der Straßenverkehrssicherheit

Der Druck auf autonome Fahrzeuge und die Berge von Kapital, die in diese Technologien investiert werden, sind ein Zeichen für das weithin anerkannte öffentliche Gut, das die Bereitstellung selbstfahrender Autos haben kann. Zunächst gibt es die Sicherheitsstandards selbstfahrender Fahrzeuge im Vergleich zu menschlichen Fahrern. Eine kürzlich in Nature Communications veröffentlichte Studie und Erkenntnisse aus Teslas 2022 Impact Report unterstreichen das transformative Potenzial der Implementierung autonomer Fahrzeuge auf die Verbesserung der Straßenverkehrssicherheit. Autonome Fahrzeuge haben sich als effektiv erwiesen, um Auffahrunfälle, Frontalkollisionen und seitliche Kollisionen sowie Vorfälle, bei denen Fahrzeuge von der Straße abkommen, um 20 bis 50 % zu reduzieren. Angesichts der Tatsache, dass die Weltgesundheitsorganisation schätzt, dass Verletzungen durch den Straßenverkehr jährlich für den Tod von 1,35 Millionen Menschen auf der ganzen Welt verantwortlich sind, würde diese dramatische Verbesserung der Automobilsicherheit einen seismischen Einfluss haben. Obwohl noch mehr technologische Verfeinerung erforderlich ist, bevor autonome Fahrzeuge menschliche Fahrer in allen Situationen überbieten (von menschlichen Fahrern gesteuerte Autos sind immer noch sicherer in Situationen mit niedriger Sicht und bei Kurven), wird die weitere Entwicklung von Sensortechnologien, Vorhersagealgorithmen und V2X-Kommunikation die Reaktionen in diesen komplexen Fahrscenarien weiter verbessern und es ermöglichen, sicherere Straßen zu schaffen.

Vermeidung von Verkehrsstaus

Darüber hinaus wird die Bereitstellung autonomer Fahrzeuge auch einen erheblichen Einfluss auf das Problem der Verkehrsstaus haben. In einer Studie, die von der Association for Commuter Transportation (ACT) und dem United States Department of Transportation (USDOT) durchgeführt wurde, machen “Rushhour”-Fahrten – einst ein passender Titel – jetzt sechs Stunden am Tag aus und machen die Reise während dieser Spitzenzeiten um 40 % länger. Ein einzelnes bremsendes Fahrzeug kann den Verkehr in der gesamten Stadt beeinträchtigen und zu einer Verlangsamung oder sogar einem vollständigen Stillstand führen. Mit Hilfe von Sensoren und Kameras, die von fortschrittlicher Software angetrieben werden, bremsen autonome Fahrzeuge jedoch seltener als ihre menschlichen Pendants und sind daher weniger wahrscheinlich, diese Verkehrsstörungen zu verursachen. Selbst die Bereitstellung einiger autonomer Fahrzeuge kann einen positiven Effekt auf die Verkehrsstaus haben, indem sie helfen, die Geschwindigkeit der menschlichen Fahrer zu moderieren, mit denen sie die Straße teilen.

Treibstoffeffizienz und Nachhaltigkeit

Autonome Fahrzeuge können auch die Treibstoffeffizienz über menschliche Fahrer hinaus verbessern, indem sie ihre Geschwindigkeit und Beschleunigung kontrollieren und indem sie enger zusammenfahren, um den Luftwiderstand zu verbessern und den Treibstoffverbrauch zu reduzieren. Laut MIT News würde, wenn jedes Fahrzeug auf der Straße autonom wäre, nicht nur die Reisegeschwindigkeiten um 20 % gesteigert, sondern auch der Treibstoffverbrauch um 18 % reduziert und die Kohlendioxidemissionen um 25 % gesenkt. Diese Entwicklung wäre von entscheidender Bedeutung für unsere Bemühungen, Nachhaltigkeit in unzähligen Branchen und Unternehmen zu fördern. Eine Studie von TuSimple ergab, dass ihre autonomen LKW 11 % treibstoffeffizienter waren als die von menschlichen Fahrern gesteuerten. Diese erhöhte Treibstoffeffizienz ermöglicht es, Waren und Dienstleistungen für Verbraucher günstiger zu machen und Unternehmen bei ihren Bemühungen zu unterstützen, ihre Betriebe grüner und nachhaltiger zu gestalten.

Ein Blick unter die Haube

Das Maß an technologischer Fortschritt, das es diesen autonomen Fahrzeugsystemen ermöglicht, zu funktionieren, ist das Ergebnis jahrzehntelanger Arbeit. Arrays von Sensoren, einschließlich Kameras, Radaren und LiDARs, liefern Daten an neuronale Netze, die darauf ausgelegt sind, das menschliche Gehirn nachzuahmen und Objekterkennung und Bildsegmentierung durchzuführen. Diese neuronalen Netze verarbeiten dann diese sensorischen Eingaben, einschließlich der Anwesenheit anderer Fahrzeuge, Straßenschilder und Hindernisse, um eine umfassende Umgebungsübersicht des Fahrzeugs zu erstellen. Der nächste Schritt ist dann die Bewegungsplanung, bei der detaillierte Routen und Trajektoren unter Verwendung einer umfassenden Analyse aller zuvor gesammelten Daten berechnet werden. Selbst dann müssen diese Prozesse alle noch auf unvorhergesehene Situationen und die Fähigkeit, sich in Echtzeit an diese Umstände anzupassen, berücksichtigen. Aufgrund der enormen Anzahl von komplexen und detaillierten Prozessen, die in die Entwicklung dieser Systeme und Software einfließen, sind keine zwei Systeme gleich und jedes dieser autonomen Fahrzeugsysteme hat seine Vor- und Nachteile.

Abzweigungen auf der Straße

Die beiden primären Ansätze für die Entwicklung des autonomen Fahrens sind HD-Karten versus HD-Karten-lose Systeme. Der Vorteil der Verwendung von Karten liegt in der vereinfachten Objekterkennung und Bewegungsplanung, aber diese Systeme sind von kontinuierlicher Kommunikation für Datenaktualisierungen abhängig und anfällig für Veraltetheit. HD-Karten-lose Systeme, wie das von der autonomen Fahrsoftware-Firma Imagry entwickelte System, verlassen sich fast ausschließlich auf Echtzeit-Daten und sind eher mit der Art und Weise verbunden, wie menschliche Fahrer operieren. Sie sind auch selbstständiger und weniger anfällig für Cyber-Bedrohungen, erfordern jedoch erweiterte Onboard-Wahrnehmungsfähigkeiten und komplexe Echtzeitverarbeitung. Nach dieser anfänglichen Aufteilung der Philosophie gibt es noch einige andere, die im Mittelpunkt einiger Debatten in der Branche stehen. Regelbasierte vs. neuronale Netzwerk-basierte Bewegungsplanung ist ein solcher Streitpunkt mit Sicherheits- und Regulierungsbehörden, die den definierbaren “wenn-dann”-Ansatz bevorzugen, der das Merkmal regelbasierter Systeme ist. Während die Konstruktion von vordefinierten Szenarien eine hohe Erklärbarkeit bietet, haben diese Systeme Schwierigkeiten, sich an neue, unvorhergesehene Situationen anzupassen, ein Bereich, in dem neuronale Netzwerk-basierte Systeme hervorragend sind.

Die Straße voraus

Die Grundlage für die weitverbreitete Einführung autonomer Fahrzeuge auf der ganzen Welt wird weiterhin gelegt. Es gibt sicherlich keine Knappheit an Automobilherstellern und Unternehmen, die bereit sind, Milliarden von Dollar in die Entwicklung autonomer Fahrzeuge und Dienstleistungen zu investieren, die sich um sie drehen. Während es noch viele verschiedene Systeme und Prozesse gibt, die in die Schaffung selbstfahrender Fahrzeuge einfließen, stimmen alle Experten in irgendeiner Weise darin überein, dass autonome Fahrzeuge und ihre Implementierung einen großen praktischen Nutzen für die Gesellschaft haben können. Das nächste und vielleicht wichtigste Hindernis, das überwunden werden muss, ist das Aufbauen des Vertrauens der allgemeinen Öffentlichkeit in diese Technologien. Der Fortschritt der künstlichen Intelligenz begann auch unter einer Wolke der Skepsis und des Misstrauens, die überwunden werden musste. Jetzt gibt es nicht eine große Branche oder ein Unternehmen auf der Welt, das diese Technologien nicht in irgendeiner Form oder anderer Form nutzt. Autonome Fahrzeuge werden einen ähnlichen Berg zu erklimmen haben, aber wenn diese Systeme fortschreiten und auf unseren Straßen immer präsenter werden, wird auch unser Komfort und unsere Vertrautheit mit ihnen nur zunehmen. Wenn diese Technologien mit rasender Geschwindigkeit fortschreiten, ist die Branche für autonome Fahrzeuge weiter auf dem Weg zur globalen Einführung, als manche vielleicht denken.