Autor: Christiane Köllner

Nachricht von der 9. Internationalen ATZ-Fachtagung
 

Automatisiertes Fahren 2024
19.03.2024 – 20.03.2024 - Frankfurt am Main, Deutschland

Automatisiertes Fahren für den Massenmarkt skalieren

Wie lässt sich automatisiertes Fahren in der Breite umsetzen? Für Mobileye-CTO Shai Shalev-Shwartz müssen dazu unter anderem fünf "multi problems" gelöst werden, wie er auf der ATZlive-Fachtagung "Automatisiertes Fahren 2024" erläutert.

Damit die Technologie für automatisierte Fahrzeuge auf dem Massenmarkt Verbreitung findet, ist eine komplexe Strategie erforderlich, die sich sowohl mit technologischen als auch mit regulatorischen Hindernissen auseinandersetzen muss. Eine Frage, die sich dabei stellt: Wie können wir ein sinnvolles, skalierbares und erschwingliches "eyes-off"-System entwickeln? Eine Antwort auf diese Frage gibt Professor Shai Shalev-Shwartz, CTO bei Mobileye, in seinem Keynote-Vortrag "Navigating the Path to Mass Market Autonomous Mobility" auf der 9. Internationalen ATZ-Fachtagung "Automatisiertes Fahren 2024" in Frankfurt am Main, die gemeinsam mit dem Kooperationspartner Continental stattfindet. So seien für eine Durchdringung autonomer Systeme auf dem Massenmarkt zwei Dinge erforderlich: Zum einen Sicherheits-KPIs, die Genauigkeit, das Vermeiden von Fehleinschätzungen sowie das Verhindern systembedingter und reproduzierbarer Fehler gewährleisten müssen. Zum anderen Nützlichkeit im Sinne von Verfügbarkeit, Skalierbarkeit und Erschwinglichkeit.

Um diese Ziele entwicklungs­methodologisch zu erreichen, so Shalev-Shwartz, seien Redundanz (starke Subsysteme) sowie der sinnvolle Einsatz moderner KI-Tools zu nennen. Insbesondere müssten die fünf "multi problems", wie Shalev-Shwartz sie nennt, gelöst werden, um die End-to-End-Perzeption optimal umzusetzen. Diese seien: "multi-camera" (kombinierte Kamerainformationen), "multi-frame" (Informationen von verschiedenen Zeitstempeln), "multi-objects" (Ausgabe aller Objekte mit räumlich-zeitlicher Konsistenz), "multi-scale" (effiziente Handhabung naher und ferner Objekte) und "multi-lanes" (Vorhersagen, Absichten; Fahrspurzuweisung von Objekten zur Vorhersage möglicher zukünftiger Verhaltensweisen, Setzen von Prioritäten). Was die Regulierung betreffe, so bestünden die größten Hürden darin, eine akzeptable Sicherheitsschwelle festzulegen und die Validierungsverfahren für diese Definition einzuführen.

Nachhaltige urbane Mobilität 

Aus Sicht der strategischen Verkehrsplanung betrachtet Heiko Nickel, Leiter Strategische Verkehrsplanung bei der Stadt Frankfurt am Main, in seinem Keynote-Vortrag "Nachhaltige urbane Mobilität Frankfurt (SUMP): Chancen und Risiken autonomer Fahrzeuge", das automatisierte Fahren. "Wir müssen bezüglich des automatisierten Fahrens energie- und flächeneffizient denken", so Nickel. Autonome Pkw funktionierten in der Stadt ab einem gewissen Punkt nicht mehr, so der Verkehrsplaner. Denn käme es nur zu einem Austausch von privaten Pkw durch autonome Pkw mit ähnlich hohem Belegungsgrad oder führe man Verkehrsteilnehmer von flächeneffizienteren Verkehrsmitteln weg, löse man die Verkehrsprobleme nicht. Er erwarte vom automatisierten Fahren eher "kleine" Lösungen, wie etwa ein automatisiertes und digitalisiertes "hands-off"-U-Bahn-System. Um die Verkehrsprobleme der Stadt Frankfurt zu lösen, verfolge man einen "Sustainable Urban Mobility Plan" (kurz: SUMP; "Nachhaltiger Urbaner Mobilitätsplan"). Die sei ein Planungsansatz, der eine nachhaltige, zukunftsgerechte Entwicklung der städtischen und regionalen Mobilität zum Ziel habe.

Wie autonome Lkw-Systeme Realität werden

Schwerpunktthemen der 9. Internationalen ATZ-Fachtagung "Automatisiertes Fahren" mit über 100 Tagungsteilnehmenden sind Technologie-Stacks, Security sowie Prozesse und Entwicklungsmethodik. Die Keynote-Vorträge am zweiten Veranstaltungstag von Ahmed Irathni, Continental, und Dr. Henning von Watzdorf, Holon, befassen sich damit, wie autonome Lkw-Systeme auf die Straße gebracht werden können und automatisiertes Fahren als Enabler für neue Mobilitätskonzepte dienen kann.

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