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ben, sondern sich sicher fühlen. Also
haben wir angefangen, die subjektive
Empfindung zu optimieren. Und
hierbei sollte Sicherheit als Qualitätsmerkmal
hervorstechen. Eines
Tages werden wir alle nur mehr Beifahrer
sein und uns die Frage stellen:
‚Wie will ich gefahren werden?’ Diese
Frage hat im Kontext des automatisierten
Fahrens unsere vollste Aufmerksamkeit.”
Das Hauptproblem beim Testen automatisierter
Fahrlösungen ist die enorme
Anzahl der Variablen, Ereignisse
und Situationen, die es auf der Straße
zu berücksichtigen gilt. Wie kann
man jede Möglichkeit voraussehen,
wenn der Mensch nicht das Fahrzeug
steuert? Laut Schöggl wären 100 Millionen
Kilometer nötig, um alle Situationen
in Betracht zu ziehen. Das ist
natürlich auf der Straße nicht durchführbar
– und muss deswegen virtuell
geschehen. „Theoretisch bräuchte
man ungefähr 10.000 Fahrzeuge, um
das Ausmaß der Tests auf der Straße
in einem Zeitrahmen von einem Jahr
zu erreichen. Dann wären da immer
noch die CO2-Emissionen – auch
die Kosten wären ein weiterer wichtiger
und nicht gewünschter Faktor.”
Simulation ist das Schlüsselwort,
wenn es um den Test von Fahrerassistenzsystemen
geht. Und AVL
verfügt über eine Einrichtung, die
alles berücksichtigt. Im AVL Test
Center gibt es drei essenzielle Teststufen
im automatisierten Fahren: In
der ersten Stufe wird die Sicherheit
bewertet; ein schneller und objektiver
Blick auf das Auto und sein Straßenverhalten.
In der zweiten Stufe
wird ein echtes Auto von der Straße in
das Test Center geholt – also ein echtes
Auto in einer simulierten Umgebung.
In der dritten Stufe geht es mit
Hilfe von AVL DRIVE™ um reine
Simulation – sowohl die des Autos als
auch der Umgebung. „Damit können
wir eine Reihe von Szenarien immer
und immer wieder simulieren, um alle
möglichen Eventualitäten abzudecken”,
so Schöggl. „Heute werden
90 % der Unfälle durch menschliches
Versagen ausgelöst; vor allem
die Ablenkung durch Mobiltelefone
ist schuld. Die Dreieckskonstellation
‚Mensch – Fahrzeug – Umwelt’ bildet
die drei Aspekte, die beim automatisierten
Fahren aufeinandertreffen.
Im ADAS Test Center wird die Bewertung
in Echtzeit durchgeführt;
sogar das kleinste Manöver wird genauestens
ausgewertet. Wir entwickeln
und verbessern das Fahrsystem
weiter mit Hilfe verschiedener Testfahrten
und -fahrer, die den Komfort
und die Sicherheitswahrnehmung
testen. Jeder Tester erlebt das gleiche
Szenario und bewertet dann basierend
auf seinen Erfahrungen. Diese
Daten werden in das System eingespeist
und analysiert.”
AVL arbeitet auch an einer Verkehrssituationsdatenbank,
in der verschiedene
Verkehrs- und Wettersituationen
während der Testfahrt aufgenommen
und gespeichert werden. Diese werden
dann für die Fahrsimulation herangezogen
und an die relevante Testsituation
angepasst. „Selbstlernende
Autos werden in Zukunft besonders
bedeutend sein”, so Schöggl. „Dabei
lernen sie aber auch von anderen
Autos. In der Cloud werden die Daten
gesammelt, optimiert und dann
an die Autos zurückgesendet. Es
ist ein Lernprozess mit neuronalen
Netzwerken. In dieser Hinsicht ist
es wichtig, sicherzustellen, dass die
Information der Flotte wieder zum
‚Nervenzentrum’ zurückkommt.
Die Information wird zentral optimiert
und dann dem Auto wieder als
Programm-Update zugeführt. Man
könnte es auch ‚Schwarmintelligenz’
nennen.” In Zukunft werden sich Autos
auch automatisch an das betreffende
Anforderungsprofil anpassen.
„Wenn Sie im Auto schlafen möchten,
wird sich das Fahrgestell dementsprechend
anpassen. Selbstverständlich
finden wir das alles sehr aufregend”,
stellt er mit einem Lächeln fest. „Weil
wir unseren Autos damit praktisch
beibringen, zu fahren.” <
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AVL optimiert das subjektive Sicherheitsempfinden in autonomen Fahrzeugen.