Infrarot-Licht ist die Basis Die Augen autonomer Fahrzeuge

Scanning-LiDAR-Systeme liefern hoch aufgelöste, „punktwolkenartige“ 3D-Bilder, aus denen man die Form verschiedener Objekte auslesen und so beispielsweise Autos, Fußgänger, Fahrradfahrer oder Wild erkennen kann.
Scanning-LiDAR-Systeme liefern hoch aufgelöste, „punktwolkenartige“ 3D-Bilder, aus denen man die Form verschiedener Objekte auslesen und so beispielsweise Autos, Fußgänger, Fahrradfahrer oder Wild erkennen kann.

Die Zahl der Player am Markt für das autonome Fahren wird immer größer – mit durchaus unterschiedlichen technologischen Ansätzen. Was der Großteil von ihnen jedoch gemeinsam hat, ist die Nutzung von infrarotem Licht.

Von: Clemens Hofmann, Applikationsingenieur im Bereich Visualization & Laser bei Osram Opto Semiconductors

Die Entwicklung hin zum autonomen Fahren ist nicht nur eine Herausforderung für Hersteller, sondern auch eine Chance, sich für die Zukunft der Mobilität richtig aufzustellen. In den vergangenen Jahren haben sich bereits verschiedene Partner aus teils ganz unterschiedlichen Industriebereichen zusammengefunden. Im Wesentlichen sind dabei zwei Lager auszumachen: 

Die etablierten Autohersteller arbeiten von Fahrzeuggeneration zu Fahrzeuggeneration neue Funktionen in ihre Fahrassistenz-Systeme ein und kommen dem autonomen Fahren so schrittweise näher. Der Vorteil dieser Herangehensweise liegt auf der Hand. Die vertrauten und bewährten Eigenschaften der Fahrzeuge werden sukzessive um kleinere Verbesserungen erweitert und nicht mit einem Mal umgekrempelt. Das fördert nicht nur die Akzeptanz der Kunden, sondern führt sie auch langsam an das Neue heran. Allerdings gilt es mit Hinblick auf die zunehmende Autonomie der Fahrzeuge noch einiges an Überzeugungsarbeit zu leisten. So zeigt eine aktuelle Studie von Bitkom, dass sich die Bevölkerung zwar durchaus auf selbstfahrende Autos freut, allerdings mehr als zwei Drittel der Befragten Bedenken hinsichtlich ihrer Sicherheit haben. Nichtsdestotrotz wird die Stufe des vollkommen autonomen Fahrens sicherlich erst in einigen Jahren erreicht werden – vor allem auch, weil neben den technologischen auch etliche rechtliche Hürden zu nehmen sind. 

Auf der anderen Seite sind verschiedene Aktivitäten von Unternehmen zu beobachten, die ursprünglich aus dem IT-Bereich oder vereinfacht gesagt aus Industrien jenseits der Automobile kommen. Anders als die etablierten Autobauer arbeiten sie unmittelbar an vollautonomen Mobilitätskonzepten – ohne die jeweiligen Zwischenschritte. Bereits heute gibt es Testversuche mit „Robotaxis“ oder autonomen Shuttles, die auf speziellen Teststrecken oder abgesperrten Geländen fahren und Fahrdaten sammeln. Auch diese Herangehensweise kann zu einer höheren Akzeptanz für das autonome Fahren innerhalb der Bevölkerung beitragen. Jeder, der beispielsweise den reibungslosen Einsatz eines selbstfahrenden Shuttles auf einem Flughafen erlebt hat, könnte der Mobilität von Morgen in der Folge durchaus aufgeschlossener gegenüberstehen. 

Sensorfusion sorgt für Sicherheit

Mit Blick auf die weitere Entwicklung des autonomen Fahrens, befindet sich die Industrie aktuell in einer äußerst spannenden Phase. Denn derzeit werden wegweisende Entscheidungen gefällt, welche Komponenten in welchen Systemarchitekturen letztendlich das Rennen machen. Bei der Implementierung moderner Fahrassistenzsysteme – den sogenannten Advanced Driver Assistance Systems (kurz: ADAS) – gibt es verschiedene Bausteine, die aufeinanderpassen müssen. Dazu zählt beispielsweise eine lückenlose Ansicht der Fahrzeugumgebung in 3D. Diese wird benötigt, um mit Hilfe spezieller Algorithmen die nächste Aktion des Autos berechnen zu können. Genau genommen spielen hier gleich drei Sensortechnologien zusammen: LiDAR (Light Detection and Ranging), Radar und Kameras. LiDAR-Systeme wurden dabei bisher häufig als konkurrierender Ansatz zu den anderen beiden betrachtet. Mittlerweile herrscht allerdings große Einigkeit darüber, dass die Frage nach dem Einsatz dieser Systeme nicht mit „entweder oder“, sondern vielmehr mit „sowohl als auch“ beantwortet werden sollte. Denn nur ein Zusammenspiel von LiDAR-, Radar- und Kamerasystemen wird die notwendige Redundanz für vollständig autonomes Fahren liefern können. Je besser die drei Technologien aufeinander abgestimmt sind, desto sicherer bewegen sich die selbstfahrenden Fahrzeuge durch den Verkehr. Abhängig vom jeweiligen Szenario haben LiDAR, Radar und Kamera ihre Vor- und Nachteile. 

Ein zentraler Vorteil von LiDAR-Systemen ist beispielsweise, dass sie auch auf lange Distanz hochauflösende 3D-Informationen in Echtzeit liefern. Aktuelle Systeme können so Zehntausende Datenpunkte generieren. Im Vergleich zu hochauflösenden Kamerasystemen ist die Fähigkeit dreidimensional zu „sehen“ und den Abstand zu Objekten direkt zu messen, eine entscheidende Stärke. Mit Hilfe von LiDAR erkennt das Fahrzeug so etwa auch den Unterschied zwischen einem Schatten und einem räumlichen Objekt. Erhebliche Vorteile zeigen sich außerdem beim Einsatz bei Nacht und sogar bei Gegenlicht liefert die Infrarotlaser-basierte Technologie gut verwendbare Daten.