asut-Bulletin
Smart data for smart mobility
Ausgabe
08/2017
Wann kommt der Roboter-Chauffeur?

Der Traum vom Fahrzeug, das uns ganz von selbst durch die Landschaft kutschiert, geistert schon lange durch die Köpfe der Menschen. Felix Eberli zeigte auf, dass der Traum bald zur Wirklichkeit werden dürfte.

Als Bertha Benz im Jahre 1888 auf dem seltsamen, von ihrem Mann Carl konstruierten Patent-Motorwagen die erste automobile Fernfahrt unternahm, da war die Sensation perfekt. Man stelle sich vor! Eine Art Kutsche, die ohne Pferde die Strecke von Mannheim nach Pforzheim zurücklegt. Und darüber hinaus von einer Frau gesteuert! 135 Jahre später hat wieder eine Bertha Benz die gleiche Strecke ganz allein zurückgelegt: Ein schnittiger schwarzer Mercedes der S-Klasse steuerte 2013 fahrerlos über Land und durch den Stadtverkehr: der Bertha Benz Prototyp.

Mercedes ist natürlich nicht allein: die US-amerikanische Forschungseinrichtung DARPA, Google, der Chipshersteller NVIDIA, Tesla und in der Schweiz auch Swisscom – 2013, auf einer vom UVEK genau festgelegten und bewilligten Strecke – experimentieren mit autonomen Fahrzeugen, weil man sich davon mehr Sicherheit, weniger Verkehrstote, weniger Stau und neue Mobilitäts-, Arbeits- und Freizeitsmodelle verspricht.

Dabei zeigt sich bereits, dass die autonomen Autos der Zukunft wohl nicht so aussehen werden, wie es sich das Kino immer wieder gerne vorgestellt hat. Kein Roboter-Chauffeur Johnny Cab also, wie wir ihn aus dem Schwarzenegger-Film «Total Recall» (1990) kennen. Denn statt am Lenkrad sitzt die Robotik bei den selbstfahrenden Autos wohl eher unter der Motorhaube: es sind Abstandsregler mit Radar, automatische Geschwindigkeitsregler, Brems-, Park- und Stauverkehrassistenten, Tempomat und Spurhalter oder Blind-Spot-Erkennung.

Smarte Sensoren und Assistenzsysteme sind die Basis für das autonome Fahren. Sie sind nie abgelenkt oder müde. Der Forschung genügt das aber noch nicht, wie Felix Eberli darlegte. Mithilfe von Deep Learning und neuronalen Netzen wird heute versucht, den Rechnern beizubringen, die Umgebung rund ums Fahrzeug noch besser zu analysieren: was ist ein Baum, was ein Kinderwagen, was ein Randstein, eine Ampel, ein versteckter Fussgänger? Eberli zweifelt allerdings daran, ob es in absehbarer Zeit gelingen wird, die menschliche Intuition «maschinell» nachzubilden.

Wer wird das erste serienreife autonome Fahrzeug auf die Strasse bringen? Der Wettbewerb läuft und in der Werbung werden bereits viele grossmundige Versprechen gemacht. Sicher ist nur, dass die Autos mit immer mehr Sensoren ausgerüstet werden und immer mehr Daten produzieren. Bis 2020, so die Schätzung, dürften bis zu 152 Millionen vernetzte Fahrzeuge auf den Strassen verkehren. Und pro Tag wird jedes von ihnen ungefähr 30 Terabytes Daten generieren und das ganze Strassennetz mit einer Art von kollektiver Intelligenz versehen. Felix Eberli jedenfalls zeigte sich davon überzeugt, dass das intelligente Datenmanagement auf Basis von Algorithmen und neuronalen Netzen das Potenzial habe, unsere Gesellschaft massiv zu verändern. Wann genau sich die langgehegte Vision des völlig autonomen Fahrens endlich erfüllen wird, mag noch nicht ganz klar sein.

Wie nah diese Zukunft schon ist, zeigte Felix Eberli an einem letzten Beispiel: Die Google-Schwester Waymo hat soeben von den Behörden in Phoenix die Erlaubnis erhalten, ein selbstfahrendes Auto ganz ohne Sicherheitsfahrer durch die Stadt kreuzen zu lassen.

 

Das Referat von Felix Eberli finden Sie hier.

 

Felix Eberli

Felix Eberli ist Departement Head bei der Firma Supercomputing Systems.

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