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Autonomes Fahren

Wo steht die deutsche Automobilindustrie?


Fortsetzung des Artikels von Teil 1

NXP Semiconductors

Peter Wiese, Vice President und General Manager Automotive Sales EMEA von NXP Semiconductors, denkt ebenfalls, dass europäische Automobilhersteller beim automatisierten Fahren führend sein können. »NXP liefert einiges an Technologie in die Fahrzeuge, die den Autoherstellern helfen, diese Funktionalitäten zu realisieren, auch an deutsche OEMs. Das heißt, alle deutschen OEMs können diese Fahrzeuge bzw. Systeme bauen, wie beispielsweise Spurhalten, autonom abzubremsen, sobald ein Fahrzeug einschert, aber sie dürfen diese Funktionen nicht nutzen.«

Wie wichtig ist also die Gesetzgebung für die deutschen OEMs, um hier eine führende Position einzunehmen? Wiese ist überzeugt: »Das ist ein ganz elementares Element. Natürlich müssen hier Rahmenbedingungen geschaffen werden, die das autonome Fahren rechtlich unterstützen. Denn es ist nicht sinnvoll, wenn ein Käufer ein Fahrzeug kauft, das die Funktionalität eines teilautonomen Fahrzeuges aufweist, er aber trotzdem voll in der Verantwortung ist. Und ab Level  3 geht nun mal ein Teil der Verantwortung an wen auch immer.« Level 3 können die deutschen OEMs; der Schritt von Level 2+ auf 3 ist technologisch gesehen laut Wiese auch nur ein relativ einfacher, alle Technologien sind da und die Europäer können solche Fahrzeuge bauen. »Ob in Europa Robo-Taxis gebaut werden können, wie das jetzt im Silicon Valley stattfindet, und ob das die europäischen Autohersteller überhaupt wollen, steht in meinen Augen aber in den Sternen«, so Wiese. Und weiter: »Der A8 könnte Level 3 fahren, darf es aber nicht. Wenn wir also die gesetzlichen Rahmenbedingungen nicht schaffen, können wir das mit dem Leitmarkt vergessen.«

Renesas Electronics
Eric Pinton, Renesas Electronics Europe »Beim automatisierten Fahren gibt es mehrere Hürden. Die größte Herausforderung dürfte aber in der Komplexität des Systems liegen, an dem eine große Anzahl von Stakeholdern beteiligt ist, einschließlich Tier-One oder Tier-Two, Software-Anbieter, Datenbanklieferanten.«
© Renesas Electronics

Renesas Electronics

Aus der Sicht von Eric Pinton, Automotive Solution Business Unit, Digital Products Marketing Division, Renesas Electronics Europe, verfolgen die führenden Regionen wie Europa, USA und Japan beim automatisierten Fahren (AD) unterschiedliche Ansätze, angefangen bei vollkommen disruptiven Ideen bis hin zu kleinen Schritten; wer gewinnen wird, lässt er offen. In jedem Fall müssten sich alle OEMs mit diversen Problemen herumschlagen. Dazu zählt er beispielsweise die Tatsache, dass das automatisierte Fahren ein Zusammenspiel von vielen Beteiligten erforderlich macht, was die Komplexität erhöht. Dazu zählt er aber auch die hohen Entwicklungskosten. Pinton ist überzeugt, dass nur eine Wiederverwendung bereits getätigter Investitionen die Rentabilität der OEMs sicherstellen kann. Genau diese Probleme adressiere Renesas mit seiner »offenen, innovativen und vertrauenswürdigen Plattform für AD, denn damit kann jeder Software-Anbieter dank Standard-Software-Schnittstellen seinen eigenen Software Stack implementieren und alle Beteiligten unabhängig voneinander agieren.«

STMicroelectronics
Claudio Valesani, STMicroelectronics »Heute liegt der Fokus in erster Linie auf Themen wie Elektrifizierung und Umweltfreundlichkeit. Denn die Klimaziele setzen die Autoindustrie mit den CO2-Zielwerten unter großen Druck, sodass die Investitionen entsprechend geleitet werden.«
© STMicroelectronics

STMicroelectronics

Aus Sicht von Claudio Valesani, Group Vice President und Head der EMEA Central Europa Sales Unit von STMicroelectronics, spielt das Thema „Automatisierung Level 3 bis 5“ derzeit nur bedingt eine Rolle bei den deutschen OEMs, einfach weil enorme Kosten damit verbunden sind und das Geld anderswo dringender gebraucht wird. Er erwartet, dass die ­ersten echten Einsätze von autonomen Fahrzeugen wahrscheinlich als Teil von kommerziellen Fahrgemeinschaften oder als Roboter-Taxi-Flotten kommen werden; in Deutschland hingegen geht es mehr darum, die Teilautomatisierung weiter voranzutreiben, Stichwort Level 2+.

In Hinblick auf die Technik erklärt Valesani: »Wenn wir zulassen, dass Hirn – Augen – Ohren des Menschen durch Maschinen ersetzt werden, müssen wir die Möglichkeit haben, dieses „Gehirn“ auf der Grundlage verschiedener Ansätze des maschinellen Lernens zu validieren.« Und dieser Prozess ist aus Valesanis Sicht sehr zeitaufwändig. Die ML-Algorithmen helfen, Objekte wie einen Fußgänger, eine Straßenlaterne, die von den Sensoren erfasst werden, zu identifizieren und sie entsprechend dem Training des Systems zu klassifizieren. Sie sind in den letzten Jahren seiner Aussage nach auch deutlich besser geworden. Valesani betont aber trotzdem: »Diese Ansätze benötigen große Datensätze, die über einen längeren Zeitraum generiert werden.« Denn die Ergebnisse dieser Ansätze hängen von der Qualität und dem Umfang der Trainingsdatensätze ab. Hier könne die Verschmelzung klassischer modellbasierter Methoden und tiefergehender Lernansätze die Robustheit und Zuverlässigkeit der bestehenden Methoden verbessern. »Wichtig sind aber die Zertifizierung und Homologierung. Denn durchgeführte Experimente haben die Empfindlichkeit der datengesteuerten Ansätze gegenüber Störungen und Interferenzen in den Sensordaten gezeigt.«

Darüber hinaus verweist auch Valesani auf das Problem, dass Systeme unter allen Bedingungen funktionieren müssen: »Sie sollen an einem sonnigen Tag auf einer ruhigen Seitenstraße genauso funktionieren wie bei einem nächtlichen Schneesturm, der alle Markierungen auf einer kurvigen Autobahn verdeckt. Die Entwicklung von vollständig autonomen Fahrzeugen, die überall und unter allen Bedingungen eingesetzt werden können, ist teuer. Der wirtschaftliche Anreiz ist gegenüber anderen Technologien wie der Elektrifizierung geringer, die soziale Akzeptanz ist noch nicht sehr hoch.«

Er ist überzeugt, dass das autonome Auto schrittweise lernen wird. Es wird neue Straßen befahren, Objekte erkennen, auf die es in seiner „Ausbildung“ nicht gestoßen ist, und Software Updates erhalten. Valesani betont abschließend: »Wie können wir sicherstellen, dass das System weiterhin genauso sicher ist wie seine Vorgängerversion? Wir müssen in der Lage sein zu zeigen, dass jedes neue Lernen sicher ist und dass das System frühere sichere Verhaltensweisen nicht vergisst.«

videantis

Stephan Janouch, Director Marketing von videantis: »Viel wichtiger als eine möglichst große Zahl von autonomen Fahrzeugen in Deutschland finde ich, dass die lokale Wertschöpfungskette ihren Beitrag dazu leistet, autonomes Fahren zu ermöglichen – damit meine ich komfortables bzw. zuverlässiges, sicheres und bezahlbares autonomes Fahren.« Videantis und seine Kunden in Deutschland seien hier technologisch gut aufgestellt und »anderen Regionen sicher nicht unterlegen, was sich auch darin zeigt, dass viele der bekannten „Silicon Valley Player“ auch in Deutschland entsprechende Entwicklungszentren betreiben – nicht nur wegen der Nähe zu Audi, BMW & Co. – und diese teils auch zum direkten Kundenkreis von videantis zählen.« Janouch bemängelt aber, dass das Bemühen auf politisch-rechtlicher Ebene eher eingebremst wird, was teilweise vorhandene, aber nicht aktivierte Funktionen bei manchem deutschen Oberklassefahrzeug zeige.


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