Fahren bei Glatteis, Dunkelheit, Regen etc. Wo Roboterautos besser sind - und wo der Mensch

Grafische Darstellung der Funktionsweise von Lidar-Sensoren

Grafische Darstellung der Funktionsweise von Lidar-Sensoren

Foto: Continental
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Selbstfahrende Autos: Wie weit die Hersteller beim autonomen Fahren sind

Foto: Tesla Motors

Der tödliche Unfall eines Roboterautos in Arizona hat eine hitzige Debatte entfacht: Wie gut oder wie gefährlich sind autonome Fahrzeuge? Denn trotz einer Vielzahl an Sensoren hat der Uber-Testwagen für eine Frau nicht gebremst. Auch bei einem Tesla-Unfall ermitteln Behörden, ob der Selbstfahr-Modus eine Mitverantwortung trägt.

Tatsache ist: Trotz Lidar, Radar und Kameras sind Roboterautos dem Menschen in manchen Verkehrssituationen noch klar unterlegen. In anderen Fällen sind die Systeme deutlich besser als Augen und Ohren.

Anhand von Fachliteratur und Aussagen von Ingenieuren und Wissenschaftlern haben wir ermittelt, in welchen Fahrsituationen Roboterautos bereits heute besser abschneiden als menschliche Fahrer - und wo sie noch deutlich zurückliegen.

Bei Nacht fahren: Ein deutlicher Reichweitensieger

Laserlicht im BMW i8: Sensoren sehen weiter als die beste Lichttechnik für das menschliche Auge

Laserlicht im BMW i8: Sensoren sehen weiter als die beste Lichttechnik für das menschliche Auge

Foto: BMW

Bei Dunkelheit ist die Sensortechnik selbstfahrender Autos dem menschlichen Sehsinn überlegen. Einer Studie der Universität Michigan zufolge  sieht das menschliche Auge bei Nacht maximal 76 Meter weit. Die bei autonomen Autos eingesetzten Radarsysteme erfassen auch bei Dunkelheit Objekte in bis zu 250 Metern Entfernung.

Das in Roboterautos zusätzlich eingesetzte Lidar kommt auf ähnliche Reichweiten. Lidar erfasst die Reflexionen der von ihm ausgesendeten Laserstrahlen und erstellt daraus eine dreidimensionale 360-Grad-Ansicht der Umgebung. In der Dunkelheit funktioniert es sogar besser als bei Tageslicht, da es da weniger Störungen durch Sonnenstrahlen gibt, erläuterte ein Robotik-Professor vor kurzem gegenüber Bloomberg. 

Auch das Uber-Roboterauto, das bei einer Nachtfahrt den tödlichen Unfall verursachte, hatte Lidar-Sensoren an Bord. Diese hätten die querende Fußgängerin samt Fahrrad eigentlich als Hindernis erkennen sollen. Experten mutmaßen nun, dass möglicherweise die Software die Frau als feststehendes Hindernis einordnete, an dem das Auto vorbeifahren konnte. Oder dass die Lidar- und Radarsensoren schlicht nicht funktionierten.

Punkt: Selbstfahrendes Auto

Fahren bei Gegenlicht: Dem einen helfen simple Tricks, dem anderen Redunanz

Radfahrer im Gegenlicht: Für Menschen wie für hochauflösende Kameras eine Herausforderung

Radfahrer im Gegenlicht: Für Menschen wie für hochauflösende Kameras eine Herausforderung

Foto: picture alliance / dpa

Bei Gegenlicht ist das menschliche Auge zumindest hochauflösenden Kameras überlegen, die in selbstfahrenden Autos eingesetzt werden. Denn Kameras liefern bei Gegenlicht, also wenn Sonnenstrahlen direkt in ihre Linse fallen, kaum verwertbare Bildinformationen. Menschen hingegen können die Augen zusammenkneifen, eine Sonnenbrille oder eine Sonnenblende verwenden.

Wie problematisch Gegenlicht für automatisierte Systeme sein kann, zeigte der tödliche Unfall eines Tesla-Elektroautos mit angeschaltetem Autopiloten vor knapp zwei Jahren. Der Tesla raste damals in einen Lkw-Anhänger, den die Kameras des Autos wohl wegen Gegenlichts nicht erkannten. Das Radar des Tesla erfasste zwar ein Hindernis. Doch um unnötiges Bremsen zu verhindern sollte das Radarsystem laut Tesla-Chef Elon Musk alles ignorieren , was wie ein hoch angebrachtes Straßenschild aussehe.

Lidar-Sensoren hatte der Tesla nicht eingebaut, in den derzeitigen Roboterauto-Testwagen sind sie aber fast immer an Bord. Sie hätten den Lkw-Anhänger möglicherweise erkannt - und die Software wohl entsprechend als großes Hindernis eingestuft. Deshalb läuft der Mensch-Roboterauto-Vergleich mit aktueller Technologie eher auf einen Gleichstand hinaus.

Punkt: Unentschieden

Reaktionszeit bei unerwarteten Hindernissen: Einer ist drei Mal schneller

"Unerwartetes" Hindernis auf einem Testgelände

"Unerwartetes" Hindernis auf einem Testgelände

Foto: Audi

Die "Schrecksekunde" kennen Roboterautos nicht. Deshalb schneiden sie bei der Reaktionszeit auf unerwartete Hindernisse - auch bei den aktuell eingesetzten Prozessoren - laut einer Studie deutlich besser ab als Menschen hinter dem Steuer.

Eine Studie der Universität Michigan vom August 2017  (Titel: Sensor Fusion: A Comparison of Sensing Capabilities of Human Drivers and Highly Automated Vehicles) nimmt für menschliche Fahrer bei trockener Fahrbahn eine Reaktionszeit von rund 1,6 Sekunden bei einem unerwartet auftretenden Hindernis an. Roboterautos hingegen leiten bereits nach 0,5 Sekunden eine Vollbremsung ein, heißt es in der Studie.

Diese Runde geht also laut der Studie klar an selbstfahrende Autos.

Punkt: Selbstfahrendes Auto

Regen, Schnee und Eis kennen einen klaren Gewinner

Dichter Schneefall: Für Menschen mühsam, für selbstfahrende Autos eine besonders harte Nuss

Dichter Schneefall: Für Menschen mühsam, für selbstfahrende Autos eine besonders harte Nuss

Foto: DPA

Fahrten bei starkem Regen, Schnee oder Eis meistern Roboterautos nach wie vor kaum. Solche Wetterbedingungen sind für Sensoren und Software die Hölle: Schnee, Regen oder gefrierender Regen kann Linsen verschmutzen, Sensoren verstopfen und damit lahmlegen, beschrieb es Bloomberg vor kurzem. Schneeflocken und Regentropfen führen außerdem zu Interferenzen bei Radar und Lidar, sie können Objekte dann schlechter identifizieren.

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Selbstfahrende Autos: Wie weit die Hersteller beim autonomen Fahren sind

Foto: Tesla Motors

Zudem können Kameras bei verschneiter Fahrbahn Straßenbegrenzungen nicht mehr erkennen. Laut Aussagen eines Renault-Nissan-Technikvorstands von Mitte 2016  legen solche Bedingungen autonom fahrende Autos noch lahm. Das ist wohl auch einer der Gründe, warum Google, Uber und andere bislang ihre Roboterautos vor allem in Bundesstaaten mit warmem und trockenem Klima testen.

Der US-Autohersteller Ford hat seine Selbstfahr-Technik aber auch auf einem verschneiten Testgelände in Michigan erprobt. Und seine Autos fuhren dort auch langsam, aber halbwegs zuverlässig - und zwar dank hochauflösender 3D-Karten, die auch Informationen zu Orientierungspunkten am Straßenrand enthielten. So konnten sich die Autos auch halbwegs orientieren. Dennoch: Diese Bedingungen meistern Menschen nach wie vor viel besser als Computer

Punkt: Menschliche Fahrer

Entfernungen einschätzen: Unschlagbare Präzision auf einer Seite

Flashlidar-Systeme und Radar messen Entfernungen präzise

Flashlidar-Systeme und Radar messen Entfernungen präzise

Foto: Bosch

Die zuvor bereits zitierte Studie der Universität Michigan , die die sensorischen Fähigkeiten von Menschen und hochautomatisierten Fahrzeugen vergleicht, hat hier eine klare Meinung: Menschen können die Enfernung von Objekten nur halbwegs einschätzen - Radar- und Lidarsensoren hingegen sehr gut.

Diese Einschätzung lässt sich wohl auch im Alltag verifizieren: Viele Auffahrunfälle passieren, weil sich Menschen bei der Länge ihres Bremswegs verschätzen - radarbasierte Abstandsysteme arbeiten da deutlich präziser. Da ist Kollege Computer bereits heute viel besser.

Punkt: Selbstfahrendes Auto

Gegenstände auf der Fahrbahn identifizieren: Da gibt es einen eindeutigen Sieger

Katze auf einer Straße: Für Roboterautos ist die Unterscheidung von einer aufgewirbelten Papiertüte schwierig

Katze auf einer Straße: Für Roboterautos ist die Unterscheidung von einer aufgewirbelten Papiertüte schwierig

Foto: Frank Rumpenhorst/ picture alliance / dpa

Radar, Lidar und Kameras können zwar erfassen, dass sich Gegenstände auf der Straße befinden. Doch deren richtige Einordnung bereitet Computern nach wie vor große Probleme. So kann ein sich bewegender Gegenstand auf der Straße eine Katze sein - oder eine aufgewirbelte Plastiktüte, deren Umrisse denen einer Katze ähneln.

Für menschliche Fahrer ist meist schnell klar, ob er nun für eine Katze bremsen muss oder über eine Plastiktüte fährt. Roboterautos stellt dies hingegen vor große Probleme, wie ein Robotik-Professor jüngst gegenüber Bloomberg  erklärte. "Die echte Herausforderung ist, zwischen Menschen und Autos und Büschen und Papiersäcken zu unterscheiden", erklärte er. Da sind menschliche Fahrer klar im Vorteil.

Punkt: Menschlicher Fahrer

Verhaltensweisen von Verkehrsteilnehmern voraussagen: Die Macht der Erfahrung

Radfahrer in Berlin: Roboter können ihre Verhaltensweisen viel schlechter einschätzen als Menschen

Radfahrer in Berlin: Roboter können ihre Verhaltensweisen viel schlechter einschätzen als Menschen

Foto: Paul Zinken/ picture alliance / Paul Zinken/dpa

Hochentwickelte Sensorsysteme können zwar erfassen, was sich am Straßenrand bewegt. Mit ausgefuchsten Algorithmen können sie mittlerweile auch einigermaßen verlässlich unterscheiden, ob es sich dabei um einen Fußgänger oder einen Radfahrer handelt. Doch deren Verhaltensweisen richtig einzuschätzen ist für Computer nach wie vor sehr, sehr schwer. Menschliche Fahrer erfassen oft innerhalb von Sekundenbruchteilen, ob ein Fußgänger gerade auf sein Handy starrt oder sich seltsam schwankend bewegt, was auf eine Alkoholisierung hinweisen könnte. Sie passen dann hoffentlich ihre Fahrweise entsprechend an, argumentierte jüngst ein Autor auf Bloomberg .

Computer beherrschen diese Art der Verhaltensvoraussage längst noch nicht in dem Maße, wie es für sicheres Fahren vor allem in Innenstädten notwendig wäre.

Punkt: Menschliche Fahrer

Fahren ohne Straßenmarkierung: Umwege beherrscht eine Seite viel besser

Baustellenverkehr - für Roboterautos nach wie vor eine große Hürde

Baustellenverkehr - für Roboterautos nach wie vor eine große Hürde

Foto: Arne Dedert/ dpa

Laut einem Bericht der New York Times  hatte Ubers Roboterautos im vergangenen Jahr große Probleme mit dem richtigen Navigieren bei Baustellen und deren Fahrbahnmarkierungen. Konkurrenten wie etwa Waymo oder Daimler sollen dies mehreren Berichten zufolge bereits halbwegs im Griff haben.

Doch nach wie vor sind Menschen dabei im Vorteil. Sie können sich auch aus fehlenden Straßenmarkierungen rasch einen Reim machen, ohne auf hochauflösende Karten angewiesen zu sein. Sie können Umleitungsschildern folgen. Sie fahren auch mal auf unbefestigten Wegen ohne Straßenbegrenzung rund um eine Baustelle, wenn es die Situation erfordert. Selbstfahrende Autos tun sich mit dieser Art Stresstests nach wie vor enorm schwer.

Punkt: Menschliche Fahrer

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