AUTOWELT

Ford hat dieser Tage in den USA die nächste Generation von Forschungsträgern für autonomes Fahren vorgestellt. Als Basis-Fahrzeug dient dabei erneut der Mondeo (Fusion) Hybrid.

Die Rechenleistung dieser Fahrzeuge wurde durch modernste Computer-Hardware jedoch wesentlich verbessert, die elektrischen Steuerungen sind deutlich näher an der Serienreife und die Sensor-Technologie mitsamt den Platzierungen der Sensoren ermöglicht den Autos eine noch bessere „Sicht“ auf die Umgebung.

Die neuen Laser-Sensoren (LiDAR - Light Detection And Ranging) sind zum einen noch schlanker ausgeführt, zum anderen erfassen sie einen noch exakteren Zielbereich. Auf diese Weise kommt die neue Fahrzeug-Generation mit zwei statt vier Sensoren aus – die aber genauso viele Daten liefern.

Ein autonom fahrendes Auto besteht prinzipiell aus zwei Grundelementen: der Fahrzeug-Plattform, die auf einem Serienmodell basiert, und dem virtuellen Fahrersystem. Beide Elemente erreichen nun eine weitere Evolutionsstufe. Besonders die Entwicklung und die Tests des virtuellen Fahrersystems haben durch die erweiterte Sensor- und Rechenleistung einen großen Sprung gemacht.

Ford versteht unter einem „virtuellem Fahrersystem“ ein Fahrzeug der Autonomiestufe 4 auf der sechsstufigen Skala der Society of Automotive Engineers (SAE). Es benötigt keinen Fahrer, folglich muss das Auto alle Steuersysteme ebenso gut bedienen können wie der Mensch.

Wie das virtuelle Fahrersystem seine Umgebung wahrnimmt

Auf Basis der heutigen Technologien und gestützt auf Annahmen über künftige Möglichkeiten arbeiten die Ingenieure an zwei Methoden, mit denen das virtuelle Fahrersystem eines autonomen Fahrzeugs seine Umgebung wahrnimmt: vermittelte Wahrnehmung und direkte Wahrnehmung.

Die vermittelte Wahrnehmung erfordert das Erzeugen hochauflösender 3D-Karten der Umgebung, in der das autonome Auto fahren soll. Dieses Kartenmaterial umfasst alles, was das virtuelle Fahrersystem über die Straßen weiß, bevor das Auto überhaupt startet – etwa die genaue Position von Ampeln, Stoppschildern, Fußgängerüberwegen und anderen statischen Merkmalen. Nach dem Losfahren nutzt das virtuelle Fahrersystem dann Laser, Radarsensoren und Kameras, die kontinuierlich das Umfeld des Autos erfassen und es mit den Informationen der 3D-Karte vergleichen – daher die Bezeichnung „vermitteln“.

Die direkte Wahrnehmung ergänzt die vermittelte Wahrnehmung. Sie nutzt die Sensoren, um die Position des Fahrzeugs auf der Straße zu „sehen“ und dynamische Elemente – wie Fußgänger, Radfahrer oder andere Autos – zu erkennen. Die Sensoren können sogar helfen, Gesten zu interpretieren, etwa wenn ein Polizist den Verkehr mit Handzeichen regelt. Selbstverständlich erfordert die direkte Wahrnehmung noch bessere Software und eine noch höhere Rechenleistung, denn sie muss beispielweise die dynamischen Verkehrsteilnehmer klassifizieren und vorausberechnen, wie schnell und wohin sich ein Fußgänger oder Radfahrer bewegt.

Dieser Hybrid-Ansatz, der vermittelte und direkte Wahrnehmung zusammenführt, versetzt das virtuelle Fahrersystem in die Lage, ein Fahrzeug genauso gut zu steuern wie ein Mensch oder möglicherweise sogar besser.

Wie sich ein herkömmliches Auto in ein voll autonomes verwandelt

Rein äußerlich unterscheidet sich die jüngste Generation des autonomen Mondeo Hybrid-Forschungsfahrzeugs vor allem durch die zahlreichen Sensoren von einem herkömmlichen Mondeo Hybrid. Diese Sensoren sind im Grunde die Augen und Ohren des Autos, die das autonome Fahren überhaupt erst ermöglichen.

An den A-Säulen befinden sich zwei LiDAR-Sensoren jeweils von der Größe eines Eishockey-Pucks. Jeder dieser Laser erzeugt Millionen sogenannter LiDAR-Strahlen, die das Fahrzeug in Form eines Gitters umgeben und somit eine 360-Grad-Rundumsicht ermöglichen. Diese Sensoren der neuesten Generation scannen eine Fläche, die ungefähr der Größe von zwei Fußballfeldern entspricht – und zwar jeweils in alle Richtungen rund um das Fahrzeug. Mithilfe der hochauflösenden LiDAR-Technologie kann das System nicht nur genau erkennen, wo sich ein Objekt befindet, sondern auch, wie groß es ist und welche Form es hat.

Zusätzlich verfügen die Entwicklungsträger von Ford über drei Kameras, die in einer Art Dachreling platziert sind. Hinzu kommt eine weitere an der Windschutzscheibe, die das Geschehen vor dem Auto analysiert. Durch das Zusammenspiel dieser Kameras erkennt das autonom fahrende Fahrzeug sowohl Objekte als auch Personen und registriert zudem, ob eine Ampel gerade rot oder grün ist.

Das System funktioniert in Kombination mit Radarsensoren für den Kurz- und Fernbereich. Diese zusätzlichen „Augen“ scannen ebenfalls die Fahrzeugumgebung und ermöglichen selbst bei starkem Regen, Nebel oder heftigem Schneetreiben vorausschauendes und sicheres Fahren. Ein weiterer Vorteil: Die Radarsensoren lassen wichtige Rückschlüsse darauf zu, wie sich andere Objekte in Relation zum Fahrzeug bewegen.

Die von allen drei Systemen – LiDAR, Kameras und Radarsensoren – ermittelten Daten werden an das „Gehirn“ des autonom fahrenden Autos übermittelt. Auf Basis dieser Technologie sowie weiterer Computer Vision-Prozesse entsteht eine virtuelle 3D-Karte zur digitalen Darstellung der Fahrzeugumgebung.

Das Treffen von Entscheidungen

Ein autonomes Auto muss während der Fahrt zahlreiche Faktoren berücksichtigen. Wer oder was befindet sich in der direkten Umgebung? Wie verhalten sich andere Verkehrsteilnehmer? Wie ist der Streckenverlauf? Welches ist die beste Route? Hinzu kommt: Beim Einfädeln in eine andere Fahrspur muss das System erkennen, ob der Verkehr dort schneller oder langsamer fließt – es das eigene Auto also beschleunigen oder abbremsen muss – und wie sich diese Entscheidungen auf andere Fahrzeuge auswirken.

Das „Gehirn“ des autonomen Mondeo Hybrid-Testträgers befindet sich im Kofferraum. Der hochmoderne Computer wartet mit der Rechenleistung mehrerer High-End-PCs auf und verarbeitet pro Stunde eine Datenmenge von einem Terabyte. Zum Vergleich: Dies ist mehr als das mobile Datenaufkommen, das ein durchschnittlicher Smartphone-Nutzer innerhalb von 45 Jahren anhäuft.

Wirklich zum Leben erweckt wird das System jedoch erst durch die virtuelle, von Ford selbst entwickelte Fahrer-Software. Die Algorithmen, die die Ingenieure entwickelten, erzeugen pro Sekunde Millionen von Daten und sorgen dafür, dass das autonom fahrende Auto richtig reagiert.

Diese zusätzlichen Funktionen benötigen natürlich mehr Strom als die Systeme eines herkömmlichen Fahrzeugs. Ein Auto mit konventionellem Verbrennungsmotor kann gar nicht die Menge an elektrischer Energie erzeugen, die nötig ist, um alle Komponenten eines autonom fahrenden Fahrzeugs zu steuern. Daher „zapfen“ die Ingenieure das Hochvolt-Batteriesystem des Mondeo Hybrid an. Und selbst die in den leistungsfähigen Akkus gespeicherte Energiemenge reicht für diese Zwecke nicht aus. Daher wird die nächste Generation der autonom fahrenden Testträger zusätzlich einen integrierten Stromgenerator an Bord haben.

Großserienproduktion ab 2021

Mit diesen fortschrittlichen Testträgern auf Basis des Mondeo Hybrid gelingt ein weiterer wichtiger Meilenstein bei der Entwicklung eines voll autonomen Fahrzeugs, das ab 2021 für Anbieter digitaler Mobilitätsdienstleistungen wie Ride Sharing und Ride Hailing in Großserie produziert werden soll.

Bis zur Serienreife sind jedoch noch zahlreiche Herausforderungen zu meistern. Ford wird in diesem Zusammenhang seine autonome Fahrzeug-Testflotte in den USA 2017 verdreifachen – von derzeit 30 auf etwa 90 selbst fahrende Mondeo Hybrid-Modelle für Straßentests in Kalifornien, Arizona und Michigan, die auch bei winterlichen Bedingungen stattfinden sollen. Darüber hinaus hat man angekündigt, in Europa den Erprobungsbetrieb mit autonom fahrenden Autos ebenfalls im kommenden Jahr aufnehmen zu wollen.