KI & Autonomes Fahren: Wie wichtig ist Künstliche Intelligenz im Auto?

Wenn auch die Meinungen manchmal auseinander gehen, was bestimmte Sensoren im Auto angehen, so sind sich sämtliche Hersteller von Robotaxis und privaten Fahrzeugen aber bei einer Sache einig: ohne KI funktioniert Autonomes Fahren nicht. Welche Funktion KI im Auto erfüllt, wie manche Hersteller Künstliche Intelligenz integrieren und was bisher einfach noch nicht funktioniert, das lest ihr in diesem Blog-Beitrag.

KI hilft uns bei CarVia an verschiedensten Stellen. So findet sich Künstliche Intelligenz beispielsweise auch in unserer Flotte wieder.  Beispielsweise verwenden die beiden Teslas, Model 3 Performance und Model Y, standardmäßig den Autopiloten. Wollt ihr einen Tesla mieten, besucht gleich unsere Website und checkt die Verfügbarkeiten.

Autonomes Fahren: Wie KI im Auto funktioniert

Um zu verstehen, wie KI im Auto eingesetzt wird, müssen wir erst das “Warum” verstehen. Warum verwenden Hersteller überhaupt KI und verlassen sich nicht auf herkömmliche Software-Lösungen? Ein bloßes Zusammenarbeiten von Sensoren und High-End-Kameras reicht schlicht und einfach nicht. Die so erhaltenen Daten bleiben bloße Information. Sie können nur verarbeitet und zusammengenommen werden, um ein detailliertes Bild der Umgebung zu erstellen.

Aber für alles Weitere braucht es unbedingt die KI: Erst sie kann alle über Sensoren und Kameras erhaltenen Informationen bewerten, analysieren und interpretieren. Die KI trifft die Entscheidung, eine bestimmte Fahrtroute zu verfolgen, die Geschwindigkeit anzupassen, ein Bremsmanöver einzuleiten oder das Fahrzeug zu lenken.

Ein großer Vorteil ist, dass die KI stetig weiterlernt und sich so an Fahrbedingungen sowie -situationen anpassen kann. Doch da das System darauf basiert, bereits gelernte Muster wiederzuerkennen und darauf zu reagieren, ist es schnell überfordert. Wird die KI beispielsweise mit einem Skateboard-Fahrer konfrontiert, ohne je einen gesehen zu haben, könnte sie falsch entscheiden und im Zweifelsfall nicht bremsen. 

Sorgen des BSI: Wenn die KI Schilder nicht erkennt

Das besorgt auch das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI). Was, wenn Sensordaten einfach nicht richtig verarbeitet werden und so gefährliche Situationen provoziert werden?

Als Beispiel hierfür gilt ein Testlauf aus dem Jahr 2018. Ein Zettel auf einem Stoppschild hatte bereits ausgereicht und die KI so sehr verwirrt, dass sie es stattdessen als Geschwindigkeitsbegrenzung angesehen hatte und weiterfuhr (Quelle: BSI). Ist ein Schild beispielsweise wegen Schneeverwehungen nicht klar erkennbar, könnte das zu schweren Unfällen führen.

Die Entscheidungen der KI sind also nicht immer transparent – für den Fahrer muss das aber unbedingt nachvollziehbar sein, da bei Willkür seitens des Fahrzeugs oftmals nicht schnell genug eingegriffen werden kann.

Selbstfahrende Autos: Womit hat die Künstliche Intelligenz Probleme?

Abseits von den Zweifeln des BSI, die zugegebenermaßen auf einem mittlerweile veraltetem Beispiel basieren, gibt es im Straßenverkehr noch ein paar mehr Hürden für die KI, die Techniker und Forscher umgehen müssen. Freilich gehört dazu, dass KI nicht so flexibel auf unvorhersehbare Ereignisse reagieren kann wie es ein Mensch intuitiv tun würde. Hindernisse, unerwartete Wetterbedingungen oder menschliches Fehlverhalten werfen sie aus der Bahn.

  • Unbekannte Muster sind nach wie vor ein großes Problem, besonders wenn man die Definition um Handlungszwang in ethischen Dilemmata erweitert. Geht in einer theoretischen Situation, bei der eine Kollision nicht verhindert werden kann, der Schutz der Insassen vor oder weicht das Auto auf den Gehweg aus und riskiert es dadurch die Sicherheit von Fußgängern? Selbst die autonomen Fahrzeuge des Unternehmens Waymo, die vermutlich fortschrittlichsten Robotaxis der Welt, haben derzeit noch Probleme damit, Rettungswagen oder Bussen rechtzeitig Platz zu machen.
  • Ein weiteres Beispiel ist die soziale Interaktion mit anderen Verkehrsteilnehmern. Zwei Beispiele dazu: Verzichtet beispielsweise ein anderer Verkehrsteilnehmer per Handzeichen auf seine Vorfahrt oder will ein Fußgänger Blickkontakt mit dem Fahrer aufbauen, um sicherzugehen, dass er die Straße gefahrlos überqueren kann, dann wird das höchstwahrscheinlich nicht erkannt – besonders, weil hier auch regionale Unterschiede bei der Verhaltensweise hinzukommen. Reagiert das Fahrzeug dann nicht angemessen, kann es gefährlich werden.
  • Das tritt auch dann ein, wenn andere Verkehrsteilnehmer sich nicht genau an Gesetze halten oder sich vielleicht sogar widersprüchlich verhalten. Dazu gehören beispielsweise Gepflogenheiten, die jeder Autofahrer sofort richtig zuordnen könnte – die Verwendung der Warnblinkanlage beim Ein- oder Ausladen eines Fahrzeugs. Schließlich dient das ja eigentlich nur dazu, vor tatsächlichen Gefahren wie einem Stauende zu warnen, wird aber ständig missbräuchlich verwendet: Beim Parken in zweiter Reihe oder um sein Kind an der Schule aus dem Fahrzeug aussteigen zu lassen.

Künstliche Intelligenz: Wie Unternehmen KI verwenden

Das Rennen beim Autonomen Fahren entscheidet derjenige für sich, dessen Software gut genug ist. Kommt die KI mit den oben genannten Hürden einigermaßen zurecht oder lassen sich die klugen Köpfe von Mercedes, BMW, VW et al. eine anderweitige Lösung einfallen, könnte das der Durchbruch sein, den Autonomes Fahren weltweit braucht.

Bisher ist die Herangehensweise je nach Hersteller unterschiedlich – klar. Das liegt zum Teil auch an komplett verschiedenen Anwendungsbereichen und den Daten, die den Autos zur Verfügung stehen. Manches klappt mehr, manches leider gar nicht.

Falls ihr euch bei der Definition von Autonomen Fahren unsicher sein solltet, erklären wir euch in einem dedizierten Blog-Beitrag die 5 Stufen des Autonomen Fahrens.

Autonomes Fahren bei Tesla: KI im Fokus

Tesla war jahrelang ganz weit vorne dabei bei der Entwicklung. Doch die Kurve des Fortschritts flacht ab. Mercedes und BMW haben den kalifornischen Autobauer überholt und bauen bereits Assistenzsysteme der SAE-Stufe 3 in ihre Fahrzeuge ein. Währenddessen dümpelt Tesla mit einem nicht ausgereiften Autopilot herum, der gerade so Anforderungen des Levels 2+ erfüllt. Das liegt unter anderem an der Versteifung auf die Idee, dass Kameras und eine fortschrittliche KI ausreichen würden.

Nur Kameras und KI – das war letztendlich ein Griff ins Klo. Es braucht mehr als nur das. Beweis hierfür sind die zahlreichen Unfälle, an denen die „Full Self Driving”-Funktion von Tesla teils maßgeblich beteiligt war. Seit 2019 war der Autopilot in über 700 Unfälle verwickelt – Phantom-Bremsungen, nicht beachtete Schilder oder falsch gelesene Ampeln gepaart mit unaufmerksamen Fahrern, die sich in Sicherheit wiegen, sind hier meist das Problem.

Daher ergänzt Tesla mittlerweile seine Fahrzeugmodelle um Radar- und Lidarsensorik, um der KI eine breitere Datengrundlage für die Entscheidungsfindung zu bieten. Damit sollen zumindest Probleme wie die unbegründeten Bremsvorgänge gelöst werden. 

Interessiert euch das Thema? Mehr dazu findet ihr in unserem Beitrag zum Autonomen Fahren bei Tesla.

Autonomes Fahren bei Bosch & Mercedes: KI im Parkhaus

Während Mercedes zwar schon eine Funktion anbietet, mit der ihr auf deutschen Autobahnen bei einer Maximalgeschwindigkeit von 60 Kilometern pro Stunde die Hände vom Steuer und die Augen von der Straße lassen dürft, ist ein anderes Projekt fast spannender.

In Zusammenarbeit mit dem deutschen Tech-Giganten Bosch denkt Mercedes das Parkhaus neu – dabei handelt es sich schließlich um eine weitestgehend kontrollierte Umgebung und das macht es der KI deutlich einfacher. Das Ergebnis der Kollaboration nennt sich Automated Valet Parking.

Das bedeutet, dass ihr euren Mercedes bei Ankunft im Parkhaus in eine sogenannte Drop-Off-Zone stellt und ihr dann per App einen hochautomatisierten Parkvorgang starten könnt. Erkennt die von Bosch entwickelte Infrastruktur euer Auto, könnt ihr das Parkhaus quasi verlassen. Das Fahrzeug startet sich alleine, sucht selbstständig nach einer freien Parklücke und parkt. Kommt ihr zurück, lasst ihr das Auto per App zurückkommen und steigt erst am Ausgang zu.

Wie sich Mercedes sonst beim Autonomen Fahren schlägt und wo sich die Firma am Ende des Jahrzehnts sieht, das lest ihr in unserem Blog-Beitrag zum Thema.

VW & Mobileye versus Google-Schwester Waymo

VW hat sich von der privaten Verwendung des Autonomen Fahrens noch nicht komplett verabschiedet, aber der Fokus liegt ganz klar auf dem Robotaxi. Damit befindet sich der deutsche Hersteller in direktem Wettkampf mit der Alphabet-Tochter Waymo aus Kalifornien.

Beide sind kurz davor bzw. sie haben es schon geschafft, Autonomes Fahren auf Level 4 im Rahmen von Ride-Hailing-Diensten anzubieten. Das bedeutet, dass ihr euch ein Fahrzeug per App kommen lassen könnt und das bringt euch dann ans Ziel. Warum also ist das Robotaxi so viel weiter als das Autonome Fahren für den Privatbesitz?

Im Fall von Waymo liegt es einerseits daran, dass es absolute Software-Experten sind, die hier am Werk sind – keine Autobauer. Andererseits sind die Fahrzeuge nur in einem bestimmten Einzugsgebiet verfügbar. Die sind zwar groß, aber Waymo vermisst die Gebiete vor dem Einsatz genau. Anhand dieser Daten schafft das Unternehmen eine Karte, an der sich das Robotaxi orientieren kann. Der Vorgang nennt sich dann „Mapping” und ermöglicht dem Fahrzeug die Orientierung, selbst wenn bestimmte Sensoren ausfallen sollten. So könnte beispielsweise ein falsch erkanntes Schild nicht mehr zum Problem werden, wenn die KI anhand der hinterlegten Karte weiß, dass da ein Stoppschild stehen sollte.

Wollt ihr mehr zum Fortschritt von Waymo lesen, empfehlen wir euch unseren Beitrag zu Autonomen Fahren bei Waymo. Interessiert euch eher, wie VW mit Mobileye beim Autonomen Fahren vorankommt, haben wir auch dazu einen Blog-Artikel für euch.

CarVia-Fazit: Welche Zukunft hat KI beim Autonomen Fahren?

Autonomes Fahren wird kommen. Die Frage ist nur, wie lange es dauern wird. Manche Prognosen zufolge soll es schon bis zum Ende des Jahrzehnts soweit sein, manche verschieben es noch um weitere fünf bis zehn Jahre. Eines steht jedoch fest: Ohne Künstliche Intelligenz geht es nicht. Es geht lediglich darum, wer die Probleme als erstes loswird.

Dabei ist es gar nicht unbedingt zielführend, die KI tatsächlich auf spezifische Gestik oder Mimik zu trainieren, viel eher ist Kreativität beim Workaround gefragt. Vielleicht weist das Auto bald von alleine Fußgänger an, das sie Vorfahrt haben oder kommuniziert auf eigene Art und Weise mit anderen Verkehrsteilnehmern.

Es wird also richtig spannend, welche Lösungen sich Unternehmen einfallen lassen, um oben genannte Probleme zu umgehen. Dabei wäre das umfangreiche Training der KI wahrscheinlich sogar die langweiligste Option.

Bis die Künstliche Intelligenz uns aber komplett auf den Beifahrersitz verbannt, wollen wir noch etwas Spaß am Steuer haben. Ihr auch? Dann schaut gleich, ob euch einer unserer Mietwagen ins Auge springt und checkt gleich die Verfügbarkeit in der Buchungsmaske. Wir, die Autovermietung CarVia, freuen uns auf euch!

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