Sicherheitssoftware vermeidet Unfälle Verkehrssituationen im Millisekundentakt voraussagen

Damit autonome Fahrzeuge am Straßenverkehr teilnehmen können, muss sichergestellt sein, dass sie andere nicht gefährden. Eine an der TU München entwickelte Software hilft dabei, Unfälle zu vermeiden, indem sie im Millisekundentakt verschiedene Varianten einer Verkehrssituation vorausberechnet.

Das Auto fährt auf eine Kreuzung zu. Aus der Querstraße kommt ein Auto. Noch ist nicht zu erkennen, ob es nach rechts oder nach links abbiegt. Gleichzeitig läuft direkt vor dem Auto ein Fußgänger auf die Fahrbahn. Auf der anderen Straßenseite steht eine Fahrradfahrerin. Ein Mensch, der Routine im Straßenverkehr hat, schafft es in den meisten Fällen, die Bewegungen der anderen Verkehrsteilnehmer richtig einzuschätzen.

Für autonome Fahrzeuge hingegen, stellt eine solche Situation eine große Herausforderung dar. »Doch autonomes Fahren wird nur dann auf Akzeptanz in der Bevölkerung stoßen, wenn man sicher sein kann, dass die Fahrzeuge – egal wie unübersichtlich die Verkehrssituation ist – keine anderen Verkehrsteilnehmer gefährden«, erklärt Prof. Matthias Althoff, Professor für Cyber-Physical Systems an der TU München.

Das oberste Ziel bei der Entwicklung von Software für autonome Fahrzeuge sei es daher sicherzustellen, dass diese keine Unfälle verursachen. Zusammen mit seinem Team hat Althoff, der Mitglied der Munich School of Robotics and Machine Intelligence an der TUM ist, jetzt ein Softwaremodul entwickelt, das während der Fahrt permanent das Geschehen analysiert und prognostiziert.

Ein Blick in die Zukunft

Die Sensordaten des Fahrzeugs werden im Millisekundentakt erfasst und ausgewertet. Die Software berechnet nun für jeden Verkehrsteilnehmer alle möglichen Bewegungen – zumindest soweit sich diese im Einklang mit der Straßenverkehrsordnung befinden. Drei bis sechs Sekunden blickt das System auf diese Weise in die Zukunft.

Auf Grundlage dieser künftigen Szenarien ermittelt das System für das Fahrzeug verschiedene Bewegungsoptionen. Gleichzeitig kalkuliert das Programm mögliche Notmanöver, mit denen das Fahrzeug – durch Beschleunigen oder Abbremsen – an einen sicheren Ort gebracht werden kann, ohne andere zu gefährden. Nur wenn eine Route ohne voraussehbare Kollision befahren werden kann und gleichzeitig ein Notmanöver möglich ist, darf sie vom autonomen Fahrzeug genutzt werden.

Vereinfachte Modelle nutzen

Eine solch detaillierte Prognose des Verkehrsgeschehens galt bisher als zu aufwendig und daher als nicht praktikabel. Das Münchner Forschungsteam konnte jetzt nicht nur zeigen, dass eine Datenauswertung in Echtzeit und eine gleichzeitige Simulation der künftigen Verkehrssituation theoretisch möglich ist, sondern auch den Nachweis erbringen, dass sie zuverlässige Ergebnisse liefert.

Möglich werden die schnellen Berechnungen durch vereinfachte dynamische Modelle. In der sogenannten Erreichbarkeitsanalyse wird errechnet, welche Positionen zum Beispiel ein Auto oder ein Fußgänger in der Zukunft einnehmen kann. Werden nun alle Eigenschaften der Verkehrsteilnehmer dabei berücksichtigt, ist die Berechnung aufwendig. Althoff und sein Team arbeiten daher mit vereinfachten Modellen. Diese sind den realen in ihrem Bewegungsspielraum überlegen – aber mathematisch einfacher zu erfassen. So können sie durch den größeren Bewegungsspielraum mehr mögliche Positionen einnehmen – darin sind gleichzeitig auch die Positionen enthalten, die für die realen Verkehrsteilnehmer erwartet werden.

Reale Verkehrsdaten für die virtuelle Testumgebung

Für die Evaluierung erstellten die Informatiker ein virtuelles Modell, das auf realen Daten basiert. Diese hatte das Team bei Testfahren mit einem autonomen Fahrzeug in München gesammelt. Auf diese Weise konnte eine Testumgebung geschaffen werden, die alltägliche Verkehrsszenarien widerspiegelt.

Die neue Sicherheitssoftware könne die Entwicklung von autonomen Fahrzeugen erleichtern, weil sie mit allen gängigen Programmen zur Bewegungssteuerung kombinierbar ist, betont Althoff.