Autonomes Fahren bald Realität: Durch neue Sensoren, KI und Deep Learning

Mit der Bezeichnung autonomes Fahren, im Englischen als "autonomous driving" oder "self driving" bezeichnet, sind komplett selbstfahrende Fahrzeugs ohne Fahrer gemeint. Die Vorstufen dazu werden als automatisiertes Fahren bezeichnet. Bei diesem greifen Assistenzsysteme bereits in das Fahrgeschehen ein.

Die Society of Automotive Engineers (SAE) hat für das autonome Fahren 6 Levels (Stufen) definiert, von Level/Stufe 0, bei der Fahrer selbst und ohne jegliche Unterstützung von Assistenzsystemen fahren, bis hin zu Level 5, bei dem Fahrzeuge Menschen als Fahrer nicht mehr vorgesehen sind und Fahrzeuge sogar ohne Lenkräder oder andere Steuerelemente fahren können.

SAE Level 0 gibt es bei modernen Fahrzeugen praktisch nicht mehr, denn diese sind mit zahlreichen Sensoren und Assistenzsystemen ausgestattet, die Fahrer unterstützen. Das beginnt bei Bremskraftverstärkern und Servolenkungen und setzt sich fort in Systemen wie der automatischen Geschwindigkeitsregelung (Tempomat), der automatischen Fernlicht-Kontrolle, Anti-Schlupf-Regelungen oder dem Regensensor, der die Scheibenwischer bei Nässe automatisch aktiviert.

SAE Level 1 bzw. SAE Level 2 sind daher Standard bei modernen Fahrzeugen. Langsam tastet sich die Automobilindustrie in Richtung SAE Level 3 vor. Bei den gegenwärtig verfügbaren in Serienfahrzeugen Fahrassistenzsystemen ist es noch nicht möglich bzw. zugelassen, dass sich Fahrer während der Fahrt anderen Tätigkeiten widmen - etwa Zeitung lesen.

Die folgende Grafik gibt einen Überblick zu den Definitionen der einzelnen Levels des autonomen Fahrens.

Autonome Fahrzeuge nehmen ihre Umgebung mit zahlreichen Sensoren, Kameras, Radaren, Ultraschall-Systemen und LiDAR-Sensoren wahr. Einen wichtigen Aufgabe nehmen dabei auch KI-Technologien, lernende Algorithmen und immer mehr auch die Anwendung von Deep-Learning ein.

Die technischen Lösungen werden eingesetzt, um die Umgebung rund um das Fahrzeug in einer 360-Grad-Perspektive exakt wahrzunehmen. Sensoren übernehmen dabei auch die Aufgabe, Abstände zwischen anderen Verkehrsteilnehmern, Hindernissen und anderen Objekten zu messen.

Bei all diesen Assistenzsystemen und Funktionen verläuft die technologische Entwicklung im Eiltempo. Es werden laufend große Fortschritte gemacht.

Die LiDAR (Light Detection And Ranging) Technologoe zählt zur Schlüsseltechnologie für höhere Autonomielevels. LiDAR-Systeme erfassen die Umgebung alleine mit Laserlicht. Dazu werden Laserimpulse zu den umliegenden Objekten ausgesandt und anhand der reflektierten Impulse vermessen. Die Technik ermöglicht es, besonders hochauflösende Bilder zu generieren.

Zahlreiche Unternehmen arbeiten derzeit an der Entwicklung und Weiterentwicklung der LiDAR-Systeme. Ein Problem, das sie dabei lösen müssen ist, dass auf Lasertechnik beruhende Sensoren bei schlechtem Licht und Wetter mitunter mangelhaft funktionieren.

"Eine wesentliche Voraussetzung für die nächste Stufe im autonomen Fahren ist die Vermeidung von Kollisionen. "Diese Daten für die Bilder liefern LiDAR-Sensoren selbst bei einer hohen Geschwindigkeit und für eine hohe Reichweite“, erklärt Terje Noevig, Geschäftsführer des LiDAR-Entwicklers Blickfeld.

Das Lidar-System des US-Unternehmens Luminar soll bei Autobahn-Geschwindigkeiten rund 250 Meter weit sehen können. Nach Angaben von Luminar soll das System pro Fahrzeug zwischen 500 und 1.000 Dollar kosten. Damit sinken die Preise deutlich, denn früher kosteten Lidar-Sensoren mehrere Zehntausend US-Dollar.

Auch in Österreich wird an der Entwicklung von LiDAR-Systemen gearbeitet. Das steirische Unternehmen ams OSRAM zählt etwa auf diesem Feld zu den aktivsten Unternehmen.

Analoge Radare sind eine bereits bewährte Technik, um Abstände zu messen. Dabei wird das Echo eines Gegenstandes ausgewertet. Radarsysteme sind gut in der Lage den Abstand zu einem vorausfahrenden Fahrzeug zu ermitteln und bei Gefahr eine automatische Bremsung einzuleiten. Sie sind auch hilfreich beim Einparken und können durch Piepsen auf den entsprechenden Abstand aufmerksam machen.

Das Problem bei Radarsystemen war lange Zeit ihre zu geringe Auflösung, um etwa Gegenstände oder andere Objekte auf der Fahrbahn oder Tunnels zu erkennen.

Doch neueste Entwicklungen können das Manko lösen und nun auch komplexere Gegenstände auf weitere Distanz erkennen. Solche neuartigen 4D Radare , wie sie Hersteller NXP mit seinen Prozessoren bietet, können die Umgebung detailliert erfassen.

Während das klassische Radar mit seinen horizontal angeordneten Antennen Geschwindigkeit, Distanz und Horizontalwinkel messen kann, beziehen sogenannte 4D Imaging Radare mit zusätzlichen, vertikalen Antennten auch die Höhe mit ein. Das war zuvor nur mit Hilfe der LiDAR-Technologie möglich.

Aufgrund der technologischen Entwicklung bei Radarsystemen und zunehmender Marktreife der Produkte könnten die könnten die Karten bei der weiteren Entwicklung autonomer Fahrtechnologoien neu gemischt werden. Zumal Radare im Vergleich zur LiDAR-Lasertechnologie aktuell günstiger und unempflindlicher gegen schlechte Licht- und Wetterverhältnisse sind.

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Zu den neuesten Entwicklungen am Markt zählt das von Magna entwickelte digitale Radar. Der kanadisch-österreichische Autozulieferer will noch 2023 seinen ICON Digital Radar auf den Markt bringen. (siehe Video unten).

Dieses digitale Radar ist besser als analoge Radarsensoren fähig, die Umgebung des Fahrzeugs zu "sehen" und potenzielle Gefahren zu erkennen. So kann es etwa Fußgänger bis auf eine Entfernung von 150 Meter wahrnehmen, es erkennt im Gegensatz zu analogen Radarsystemen Tunnels und nimmt sogar Objekte, die sich in diesem befinden genau wahr.

Digitale Radare sind im Gegensatz zu analogen Radars auch nicht für Störsignale anfällig und die Datenübertrag funktioniert auch im Tunnel. „Die ständige Verfügbarkeit von Sensordaten ist für das autonome Fahren ein zentraler Punkt“, erläutert Marc Rother, Global Director of Sales, Magna Electronics.

Kameras sind schon längst fixer Bestandteil von Serienfahrzeugen. Sie liefern hochauflösende Bilder und erleichtern so etwa das Einparken oder liefern als adaptive Geschwindigkeitsassistenten und beim Spurhalteassistenten nützliche Dienste. Normale Kameras können jedoch keine Abstandsinformationen liefern. Das ist nur mit 3D-Bildern möglich zu erhalten, wofür mindestens zwei Kameras benötigt werden.

Ein Nachteil der Video-Technologie ist, dass die Kameras verschmutzt sein können, sie vom Gegenlicht geblendet werden oder in der Dunkelheit schlechtere Bilder liefern.

Um Objekte exakter klassifizieren zu können, wird mittlerweile auch auf künstliche Intelligenz zurückgegriffen. Der deutsche Techkonzern Bosch etwa verwendet Algorithmen, um die Informationen, die die Bilder liefern, entsprechend zu verarbeiten. So müssen beispielsweise Fußgänger oder Radfahrer nicht nur abgebildet, sondern vom System auch erkannt werden.

Zusätzlich zu den Videokameras außen am Fahrzeug müssen für das autonome Fahren im Level 3 auch Kameras im Innenraum eingesetzt werden, um zu erkennen werden, ob ein Fahrer zum Beispiel abgelenkt, nicht angeschnallt oder müde ist. Schließlich soll ein Fahrer etwa im automatisierten Autobahnpilot-Modus noch binnen weniger Sekunden bereit sein, das Steuer zu übernehmen. Magna etwa hat dafür ein Fahrerüberwachungssystem entwickelt, das in den Außenspiegel eingebaut wird.

Um autonomes oder auch automatisiertes Fahren sicherzumachen, reicht jedoch nicht eine der unterschiedlichen Sensoren, sondern ist stets eine Kombination der verschiedenen Sensortypen.

Um autonomes Fahren in den höheren SAE-Levels 3 bis 5 möglich zu machen, muss zudem für die Navigation die Position des Fahrzeugs wesentlich genauer bekannt sein als dies bisher der Fall ist. Es reicht nicht, zu wissen, in welcher Straße sich das Fahrzeug befindet, sondern es muss auch klar sein, in welcher Spur es fährt und wie weit es vom Fahrbahnrand und anderen Fahrzeugen entfernt ist, um mögliche Kollisionen mit anderen Verkehrsteilnehmern zu vermeiden. Deshalb ist es für das autonomen Fahren auch erforderlich, dass die seitliche Position des Fahrzeugs exakt bestimmt wird.

Für eine optimale Streckenführung sind bis auf zwei Zentimeter genaue Straßenkarten und ein schnelles Navigationssystem notwendig. Doch noch gilt es laut Boubeker Belabbas, Navigations-Experte der Robert Bosch GmbH, Fehlerquellen, die beim autonomen Fahren auftreten können: Etwa dass die Signale aufgrund von Gebäuden, Bäumen oder Tunnel blockiert werden oder durch Hochfrequenz-Quellen gestört sind. Belabbas: "Die Schlüsselfrage ist jedoch die Art und Weise, wie Sensoren kombiniert werden können, um die sehr strengen Anforderungen zu erfüllen."

Elektronikspezialist Rother von Magna: "Wenn beispielsweise in den ersten beiden Sitzreihen eines Fahrzeuges ein Sensor die beste Wahl ist, kann in der dritten Reihe ein Radar die bessere Lösung sein."

Weitere Schwierigkeiten beim autonomen Fahren stellen Wetterereignisse wie Regen, Nebel oder Schnee dar. Sie können dazu führen, dass sich ein autonomen fahrendes Vehikel vor einer Kurve auf der falschen Spur glaubt oder aufgrund einer ungenauen Positionierung an einer Kreuzung zu spät anhält. In der Vergangenheit waren Navigationssysteme in autonom fahrenden Testautos bei solchen Wetterereignissen meist überfordert. Sie erkennen beispielsweise bisher mitunter nicht einmal, auf welcher Spur sie sich befinden. "Das ist ein Hauptgrund, warum autonom fahrende Fahrzeuge bisher auf relativ kleine Versuche beschränkt waren", meint dazu Yasin Almalıoğlu, in einer Veröffentlichung der Universität Oxford.

Die Forscher aus Oxford haben nun Ende 2022 ein selbstüberwachendes Deep-Learning-Modell vorgestellt, das detailreiche Informationen von visuellen Sensoren, die durch widrige Bedingungen gestört werden können, mit Daten aus wetterunabhängigen Quellen wie Radarsensoren so zusammenfügt. So können die Vorteile jedes einzelnen Sensors bei verschiedenen Wetterbedingungen genutzt werden, erwarten die Forscher. Sie trainierten dazu KI-Algorithmen anhand von öffentlich verfügbaren Datensätzen, Sensoren und Kameras.

Testsituationen haben den Forschungsberichten zufolge gezeigt, dass das Modell sowohl den Wechsel von Licht und Dunkel als auch wechselnde Wetterbedingungen gut meistert.

Auch Bosch ist daran, autonomes Fahren mithilfe des Maschinenlernens voranzutreiben. Das Unternehmen kooperiert dafür mit dem Technologieunternehmens Nvidia Der kalifornische Entwickler von Grafikprozessoren und Chips für Computer und Server ist einer der weltweit führenden Anbieter von KI-Computing.

"Es ist der Beginn einer revolutionären neuen Ära der künstlichen Intelligenz. Deep Learning ist in der Lage, die ganze Welt und damit auch alle Straßen mit ihren Kurven und Verkehrszeichen in High-Definition abzubilden und Informationen für das autonome Fahren daraus zu ziehen", erklärt Jensen Huang, Mitgründer und CEO des auf die Entwicklung von Grafikprozessoren spezialisierten Technologiekonzerns Nvidia im Rahmen der Bosch World Konferenz (siehe Video): "Die Systeme können selbstständig komplexes Verhalten erlernen."

Deep-Learning ist eine Teilmenge von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Diese verwendet künstliche neuronale Netze, um höchste Genauigkeit bei der Erkennung von Objekten, Sprache zu ermöglichen und Sprachübersetzung liefert. Deep Learning wird unter anderem dafür eingesetzt, um Wissen aus digitalen Bildern und Videos in einer extrem hohen Geschwindigkeit zu gewinnen. Künstliche Intelligenz, die dafür eingesetzt wird, ermöglicht auch die Verarbeitung riesiger Datenmenge.

"Level 2+ und Level 3 sind bereits machbar und können auch schon als Lösungen angeboten werden", meint Magna-Verkaufschef Marc Rother gegenüber trend.at. Verkehrssituationen auf der Autobahn seien am einfachsten zu beherrschen. "Die Levels 2+ und 3 bieten auch den höchsten Mehrwert für Kunden. Lange Autobahnfahrten und mühsame Fahrten im Staus könnten Lenkern auf diesem Level des autonomen Fahrens abgenommen werden", so der Automobil-Experte.

Je nach Hersteller können aus technischer Sicht auf Level 3 bereits Fahrten bis zu einer Geschwindigkeit von 60 oder 80 km/h vom automatisierten Fahrzeug selbstständig ausgeführt werden. Allerdings fehlen dafür noch die rechtlichen Rahmenbedingungen.

Die größten Hürden für die Technik liegen bei der Entwicklung von Stufe 4, dem hochautomatisierten Fahren, zum vollautonomen Fahren. "Der technische Sprung von Level 4 auf Level 5 ist riesig", weiß Magna-Expertet Rother.

Das vollautonomes Fahren nach SAE Level 5 geht auch mit der Entwicklung gänzlich anderer Geschäftsmodelle in der Automobilindustrie einher. Kunden könnten dann in vielen Fällen nur noch für die Dauer der Nutzung des Fahrzeugs zahlen oder wenn das Auto im autonomen Modus genutzt wird.

Große Autokonzerne, aber auch bei Tech- und Internetunternehmen wie Nvidia, Apple, Waymo - eine Tochtergesellschaft der Google-Muttergesellschaft Alphabet, die das Projekt Google Driverless Car fortsetzt - oder Uber forschen bereits an der Automatisierung des Autos, der Stufen 4 und teilweise auch 5.

Autonomes Fahren nach Level 4 ist bisher allerdings nur zu Testzwecken im öffentlichen Nahverkehr auf exakt begrenzten Routen oder auf abgesperrtem Terrain erlaubt.

Derzeit haben 45 Unternehmen eine Lizenz, um Fahrzeuge autonom fahren zu lassen. Sieben davon dürfen ihre Fahrzeuge ganz ohne Fahrer auf die Straße schicken. Drei von diesen sieben Anbietern dürfen als Robotaxi-Anbieter bereits Geld für ihre Fuhre verlangen. Alleine in Kalifornien sind 1.400 autonom fahrende Fahrzeuge unterwegs. In ganz Amerika sind es 2.500.

"Es ist ungewöhnlich und neu, einen leeren Fahrersitz und das Lenkrad sich allein drehend zu sehen", sagt der Technologietrendforscher Mario Herger, der in San Francisco lebt und dort selbst regelmäßig mit Robotaxis fährt, "doch dann wird es sehr rasch normal. Die Fahrt verläuft angenehm, die Passagiere nehmen es als völlig selbstverständlich hin."

Siehe das Interview mit Mario Herger: "Autonomes Fahren: Der Führerschein wird unnötig"

Außerdem gibt es Beispiele für sogenanntes Valet Parking, also autonomes Parken. Konzerne wie Bosch, Continental, Mercedes-Benz oder Audi haben Projekte dazu laufen und auch auf Messen wie der IAA demonstriert, wie die Technik funktioniert: Sind Parkhäuser mit entsprechender Infrastruktur ausgestattet, sollen Autofahrer ihre Autos per Smartphone-Befehl fahrerlos zu einem freien Parkplatz fahren lassen können.

Mercedes hat weltweit im Jahr 2021 die erste Genehmigung für hochautomatisiertes Fahren nach Level 3 für den amerikanischen Markt erhalten. Damit stellen sich die Stuttgarter an die Spitze der Industrie für autonome, also teilweise selbstfahrende Fahrzeuge. Fahrer dürfen so zum Beispiel im Stau auf bestimmten Autobahnabschnitten bis zu einem bestimmten Tempo die Verantwortung an das System übergeben, wenn es die Umstände zulassen. Fahrer müssen allerdings weiter „übernahmebereit“ bleiben.

Mittlerweile sind die gesetzlichen Bestimmungen beispielsweise auch in Deutschland so, dass der Drive-Pilot auch dort erlaubt ist, wenn die genaue Definition teils noch in Ausarbeitung ist. Bei der 3 Stufe des autonomen Fahrens steht der Fahrer bereits vom System, also dem Auto, unter Beobachtung. Bei Mercedes lässt eine Kamera im Display den Kopf und die Augenlider des Fahrers nicht aus den Augen. Auf dem US-Markt wird der Drive Pilot als Sonderausstattung für die Modelle der S-Klasse und EQS im Modelljahr 2024 erhältlich sein.

Weitere deutsche Hersteller wie Audi, BMW und Porsche dürften schon bald mit eigenen Level-3-Modellen nachziehen. Honda hat in Japan bereits die Erlaubnis auf dem technischen Stand von Level 3 Fahrzeuge dort fahren zu lassen.

BMW will autonomes Fahren in Deutschland erstmals 2023 mit Level 3 anbieten. Die Technik wird im 7er und i7 zu finden sein. Erste Testfahrt mit “Level 2+” gab es dazu in den USA bereits. Auf dieser Stufe des autonomen Fahrens sind Assistenzsysteme, ConnectedDrive und ein Personal-Copilot-System verbaut. Attention-Assistenten, der überwacht, ob der Fahrer nach vorne blickt, ist dazu in den USA ebenso gesetzlich erforderlich.

Der Wolfsburger Automobilhersteller arbeitet ebenfalls fieberhaft daran, ein hochautomatisiertes Fahrzeug auf die Straße zu bringen. Prototypen eines selbstfahrenden Bulli ID. Buzz sind bereits unterwegs. Doch nun hat die Entwicklung einen Dämpfer bekommen: Die Entwicklungspartnerschaft mit dem amerikanischen Spezialisten für künstliche Intelligenz und autonomes Fahren, an dem VW und Ford zu gleichen Teilen 40 Prozent hielt, wurde abrupt und kommentarlos beendet.

Beide Autohersteller hatten zuvor Milliarden Dollar in das Unternehmen gebuttert. Stattdessen will VW verstärkt auf die Entwicklungen seiner Software-Tochter Cariad bauen, die zusammen mit Horizon Robotics arbeitet und wiederum mit Bosch zusammenarbeitet. Gemeinsam mit dem Zulieferer will VW 2023 erste Funktionen präsentieren.

Volkswagen hält jedoch am Ziel fest, ab dem Jahr 2025 in Hamburg über die Konzerntochter Moia selbstfahrende Taxifahrten anzubieten.

Der kalifornische Hersteller bietet seit 2015 zahlungswilligen Kunden die Option FSD ("Full Self Driving") an. Damit ist aber der Automatisierungsgrad "Level 2" gemeint, der so genannte "assistierte Modus".

Bei der Autopilot-Technologie handelt es sich um einen Abstandsgeschwindigkeitsregler, der die Geschwindigkeit an den Verkehr in der Umgebung anpasst. Dabei muss der Fahrer zu jedem Zeitpunkt bereit sein, einzugreifen. Teslas "Full Self Driving" (FSD) ist aber immer noch eine Beta-Version. Tesla-Chef Elon Musk hat bisher zwar schon öfter die baldige Serieneinführung angekündigt, aber noch wurde dieses Vorhaben nicht umgesetzt.

Der Aufpreis für die Automatisierungsfunktion ist nicht ohne. In den USA kostet dieses Extra bereits 15.000 Euro. Auf Twitter verkündete Elon Musk bereits die nächste Softwareversion V.11. Derzeit testet Tesla das Update, welches im Dezember 2022 live gehen hätte sollen, noch intern. Zukünftige FSD-Beta-Updates will Tesla zu Testzwecken zunächst seinen Mitarbeitern zur Verfügung stellen, bevor die Updates in allen Tesla-Fahrzeuge implementiert werden.

Auf der CES 2023 hat der international tätige Automobil-Zulieferer Benteler sein Konzept für einen vollständig elektrischen, autonomen Transporter für den öffentlichen Verkehr und andere Einsatzbereiche wie Firmenareale oder Freizeitparks vorgestellt.

Benteler hat dafür die Marke HOLON ins Leben gerufen. die Fahrzeuge mit dem Projektnamen "Mover" sollen ab Ende 2025 in den USA produziert werden.

In den USA sind bereits vollautonome Taxis unterwegs. Die Robotaxiflotte der General Motors-Tochter Cruise ist seit 2022 auf den Straßen von San Francisco unterwegs. Anfang 2023 erhielt das Unternehmen von der kalifornischen Verkehrsbehörde DMV die Genehmigung, einen neuen Fahrzeugtypen ohne Fahrersitz und Lenkrad auf öffentlichen Straßen zu testen. Bislang verwendet Cruise mit Selbstfahrtechnologie ausgestattete Chevrolet Bolt, die vor allem in San Francisco, Phönix und Austin fahren.

Auch andere Unternehmen tüfteln an lenkradlosen Fahrzeugen. Zoox, das gemeinsam mit Geely sein Fahrzeug unter anderem auf der CES 2023 in Las Vegas vorstellt und demnächst auf den US-Straßen einsetzen will.

In der Landwitschaft ist bereits angekommen, was im öffentlichen Straßenverkehr noch Zukunftsmusik ist. Der US-Traktorhersteller John Deere hat bei der weltweit wichtigsten Elektronikmesse, der CES in Las Vegas, 2022, einen autonom fahrenden Traktor vorgestellt. Das Modell ist bereits serienreif.

Um den autonomen Traktor nutzen zu können, reicht es beispielsweise den Traktor in Früh auf das Feld zu bringen und abends wieder abzuholen. Der Landwirt überwacht und steuert die Maschine nur noch von seinem Smartphone aus. Einmal rechts wischen auf der App und der Traktor fährt los. Der Bauer erhält Live-Videos des Traktors, Bilder und Daten geliefert, die es ihm ermöglichen Geschwindigkeit, gewünschte Tiefe der Bearbeitung des Bodens und den nötigen Druck der Geräte anzupassen. Bei solchen nötigen Anpassungen oder technischen Gebrechen wird der Landwirt aus der Ferne benachrichtigt. Dieser kann etwa bei Bedarf per Tablet die Leistung der Maschine optimieren. Wie viele andere Traktorhersteller forschen ebenfalls an autonom fahrenden Traktoren. Diese autonomen Maschinen sollen einen wichtigen Beitrag zur effizienteren Nahrungsmittelproduktion liefern.

Nach Angaben von John Deere erkennen sechs Kamerapaare Hindernisse und können die Entfernung zu ihnen berechnen. Durch künstliche Intelligenz wird jedes Pixel der gelieferten Bilder in etwa 100 Millisekunden ausgewertet. Der autonome Traktor überprüft kontinuierlich seine Position und arbeitet laut dem Hersteller mit einer Genauigkeit von weniger als 2,5 Zentimeter. Um die aufgenommenen Bilder auszuwerten, wurde das System mit mehreren Millionen Bildern trainiert. In Deutschland gibt es beispielsweise bereits Teststrecken für autonomes Fahren – in Städten wie Hamburg oder Karlsruhe, aber auch in ländlichen Gebieten oder auf Firmengelände. Darauf unterwegs sind dann beispielsweise selbstfahrende Shuttles, die künftig für die Personen- und Güterbeförderung eingesetzt werden sollen.

Auch beim Konkurrenten CNH Industrial, der unter anderem auch die österreichischen Steyr-Traktoren herstellt, arbeitet man an der Entwicklung selbstfahrender Landmaschinen. In Teilbereichen kommt das auch bei den neuesten Steyr-Traktormodellen bereits zum Einsatz.

• Die Berater von McKinsey erwarten in einer Studie über die Zukunft des autonomen Fahrens: 2035 könnte jedes dritte Fahrzeug mit fortgeschrittenen Level-3-Fahrassistenzsystemen ausgestattet sein.

• Ein Viertel der Konsumenten will beim nächsten Auto auf fortschrittliche Assistenzsysteme zurückgreifen.

• Experten des Fraunhofer Instituts prognostizieren, dass im Jahr 2050 die Hälfte und bis 2060 alle Kraftfahrzeuge selbstständig unterwegs sind.

• Für 2050 erwartet eine Prognos-Studie im Auftrag des Autoclubs ADAC, dass 70 Prozent der Neufahrzeuge über eine Form von Automatisierung verfügen werden, "aber nur wenige Prozent können dann vollautonom von Tür zu Tür fahren", so Andreas Rigling, der beim ADAC für Fahrzeugsicherheit verantwortlich ist.

• Analysten von Bain & Company prognostizieren in ihrer Studie „Endspiel in der Automobilindustrie: Entscheidend ist der Tipping Point", dass der Anteil autonomer Fahrzeuge an den Neuzulassungen bis 2030 in Nordamerika auf neun Prozent steigt, in Europa auf sechs Prozent und im Raum Asien-Pazifik auf vier Prozent. Zwischen 2030 bis 2040 könnten sich diese Werte laut Studie mehr als vervierfachen. Bis der Massenmarkt erreicht ist, müssen die Anbieter allerdings noch einige Hürden überwinden.

• Das Prognos-Forschungsinstitut kommt jedoch auch zum Ergebnis, dass sich automatisiertes Fahren nur langsam durchsetzen wird. Das liege vor allem daran, dass Autos bis zu 20 Jahre im Einsatz sind und sich neue Technologien deshalb nur allmählich durchsetzen.

"Die Levels 2+ und 3 sind der Sweet Spot, also der ideale Punkt, der damit erreicht ist, um als Anbieter daran zu verdienen. Doch so lange die Gesetzeslage es nicht erlaubt, sich während des Fahrens sich anderen Dingen zuzuwenden "wird niemand bereit sein, dafür zu zahlen, wenn es ohnehin nicht angewendet werden darf", resümiert Magna-Experte Rother.

Bis dahin sieht auch so mancher Autohersteller, was nennenswerte Umsätze in diesem Bereich betrifft, schwarz. BMW-Chef Oliver Zipse etwa ließ dazu in einer Meldung der Nachrichtenagentur dpa aufhorchen. Darin erklärte er: "Autonomes Fahren Level 3 kauft keiner.” Haftung und geringe Einsatzmöglichkeiten würden das Potenzial extrem limitieren.

Laut BMW-Chef Zipse werden die Systeme auf absehbare Zeit auch mit höheren Geschwindigkeiten von 80, 100 oder 120 km/h nicht so ausgereift sein, um für Kunden in der Luxusklasse interessant zu sein: Damit Kunden für derartige Funktionen Aufpreis zahlen wollen, müssen die Systeme zunächst deutlich leistungsfähiger werden.

Das ultimative Versprechen der selbstfahrenden Autos, denen man schon vor Fahrtantritt per Smartphone oder Smartwatch das Ziel nennt und die einen dann ohne weiteres Zutun an die gewünschte Anschrift bringen, ist für Zipse noch in weiter Ferne.

Dennoch schreitet die wachsende technologische Reife und vielversprechende Pilotprojekte mit Robotaxis und Autobahnpiloten auf Level-3 und teilweise 4-Niveau voran und lassen dennoch in Zukunft hohes Wachstumspotential erwarten.

• Die Analysten von Goldman Sachs erwarten, dass der globale Markt für automatisierte Fahrzeuge bis zum Jahr 2025 rund 96 Milliarden Dollar schwer den wird.

• Die Unternehmensberater von Mc Kinsey rechnen in ihrer 2023 veröffentlichten Studie über "Autonomes Fahren der Zukunft" mit einer jährlichen Steigerung des Umsatzes von 15 bis 20 Prozent für Fahrassistenzsysteme und autonomes Fahren für Privatfahrzeuge.

• Die Berater von McKinsey erwartet in seiner Studie, dass autonomatisiertes Fahren bis zum Jahr 2035 an die 400 Milliarden Dollar zusätzlichen Umsatz generiert.

• Großes Wachstumspotential wird auch dem Umsatz von Sensoren attestiert. Bis zum Jahr 2030 wächst der Markt für Lidar-Sensoren nach Prognosen des Sensoren-Spezialisten Valeo auf über 50 Milliarden Dollar.

Um massentaugliche Fahrzeuge anbieten zu können, müssen die Kosten für die autonomen Systeme, wie Bain & Company in ihrer Analyse feststellt, signifikant reduziert werden. Diese belaufen sich für Robotaxis derzeit auf rund 65.000 Euro, könnten aber bis 2030 nach Bain-Analysen um mehr als 85 Prozent sinken, auf dann 8.000 bis 10.000 Euro. Zu diesem Preispunkt können ab 2024 urbane, autonome Mobilitätssysteme realisiert werden. Innovative Städte werden versuchen, die Vorteile der Robotaxis zu nutzen und sie intelligent in den öffentlichen Personennahverkehr zu integrieren.

Dass die Preise für die Technik für automatisiert fahrende Autos generell zu hoch sind, lässt Magna-Verkaufschef Rohter für seine Produkte aber nicht gelten: "Wir bieten bei unseren Bauteilen, wie für unsere neue Technologie für die Fahrerbeobachtung konkurrenzfähige Preise – sonst würden sie die Hersteller uns auch nicht abnehmen."

Die Produkte von Magna, die helfen sollen Fahren auf Level 2+ und 3 möglich zu machen, seien auch auf einem Niveau, dass diese nicht nur in Luxusautos verbaut würden, sondern auch in Modellen für den Massenmarkt.

Laut einer Studie von KE-Consult, im Auftrag der Deutschen Industrie- und Handelskammertag, sinken die volkswirtschaftlichen Kosten durch autonomes Fahren um jährlich 8,3 Milliarden Euro. 6,2 Millionen Tonnen weniger CO2 gerieten in die Luft. Durch eine konstantere Fahrweise ohne menschlichen Fahrer ließen sich allein auf Autobahnen Kraftstoffkosten in Höhe von 15 Prozent einsparen. Auf dem übrigen Straßennetz ließen sich die Kosten für das Tanken sogar um rund 30 Prozent reduzieren. Daraus ergibt sich eine jährliche Ersparnis von 2,1 Milliarden Euro. Die durchschnittliche Fahrzeit würde sich um 20 Prozent verringern. Allein ein Drittel des städtischen Verkehrs geht für die Parkplatzsuche drauf. Durch optimierten Verkehrsfluss und weniger Staus würden sich die Ausgaben um 4,1 Milliarden Euro pro Jahr reduzieren. Langfristig ließen sich mit vollautonomer Technik insgesamt 15 Milliarden Euro jährlich einsparen.

Rund 1,3 Milliarden Autos sind weltweit auf den Straßen unterwegs. Das betreiben der Fahrzeuge ist mit vielen Unfällen verbunden. Doch in Zukunft sollen Crashes deutlich weniger werden. Eine Studie des Prognos-Forschungsinstituts im Auftrag des ADAC hat berechnet, dass sich autonomes Fahren außerdem positiv auf die Unfallzahlen auswirken wird. Durch die neuen Sicherheitsassistenten in vernetzten Fahrzeugen soll sich laut Studie die Zahl der Verkehrstoten pro Jahr halbieren. In Deutschland beispielsweise soll die Zahl von mehr als 3.000 auf 1.500 Tote durch Verkehrsunfälle in den nächsten 15 Jahren Unfalltote sinken. Bereits die heute teils schon eingebauten Abbiege- und Notbremsassistenten retten Leben.

Die Experten des Forschungsinstituts rechnen zwar mit einem weiteren Anstieg der zugelassenen Fahrzeuge und damit einhergehend auch mit mehr Unfällen im Straßenverkehr. Aber neue Assistenzsysteme würden diese Entwicklungen ausgleichen: Für 2040 erwarten die Wissenschaftler bei Unfällen auf deutschen Straßen etwa 1.100 Verkehrstote, für 2050 weniger als 700.

Andreas Herrmann von der Universität St. Gallen auf dem Genfer Automobilsalon dazu: „Autonomes Fahren wird unser tägliches Leben gewaltig verändern. .Wir können durch autonomes Fahren auch die gesellschaftlichen Kosten des Autofahrens dramatisch verringern.“

Viele Hersteller und Zulieferer sehen die Gesetzeslage als Bremsklotz für die serienmäßige Implementierung von Level 3 in Fahrzeugen. Auch, weil sie dabei selbst mehr in die Pflicht genommen werden. Der Grund dafür ist das Verursacherprinzip.

• Beim automatisierten Fahren trägt weiterhin der Fahrer in der Verantwortung. Fährt das Auto selbst und wird der Fahrer aufgefordert, binnen Sekunden das Lenkrad und damit die Verantwortung zu übernehmen, und reagiert der Fahrer nicht, und es passiert ein Unfall, ist der Fahrer der Verursacher und auch schuldig.

• Beim voll autonomen Fahren werden die Insassen ausschließlich zu Passagier, können daher nicht eingreifen und können auch nicht haftbar gemacht werden, sollte ein Unfall passieren. Bei technischen Fehlern wird bei einem Unfall der Hersteller zur Verantwortung gezogen.

Die Datenschutzverordnung soll das Verfahren zur Zulassung von autonomen Fahrzeugen für den Straßenverkehr regeln. Doch jedes Land und in den USA jeder Bundesstaat, hat diesbezüglich seine eigenen Regeln.

In Österreich wurden die Bestimmungen für automatisiertes Fahren in einer Verordnung festgehalten. Siehe die Rechtsvorschrift dazu.

Sorgen bereiten Autoherstellern die Haftung, die Autobauer beim autonomen Fahren auf Level 3 treffen kann: Wenn die Software für die Steuerung etwa wegen schlechter Sicht oder schlechten Empfangs nicht genügend Sensor-Daten erhält, muss der Fahrer blitzschnell reagieren können.

Genau in den Sekunden zwischen der Aufforderung des Fahrzeugs an den Lenker, das Steuer zu übernehmen. Bis der menschliche Fahrer das Steuer übernommen hat, haftet wohl zunächst noch der Autobauer. Solche Übergabe-Aufforderungen können nicht nur in Extrem-Szenarien auftreten, sondern sind, trotz neuer Entwicklungen, je nach Anbieter und Stand der Technik. Etwa bei starkem Regen, Nebel oder auch nur ein Tunnel können schon genügen, um die Software nach einem Lenker aus Fleisch und Blut rufen zu lassen.

Die Lage bleibt also, auch was die Gesetze betrifft, diffizil.