Als junges Mädchen, das in den 1980er Jahren aufwuchs, war ich fasziniert von Filmen wie Zurück in die Zukunft und vor allem von der Serie Knight Rider. Ich wusste intuitiv, dass diese futuristischen Technologien nur Science-Fiction waren, aber sie waren definitiv inspirierend. Seitdem sehne ich mich nach der Möglichkeit, zur Verwirklichung einiger dieser Hightech-Träume beizutragen. Und was bietet sich besser an, als zwei meiner Leidenschaften - Raumfahrt und Telekommunikation - auf die Satellitennavigationstechnologie anzuwenden, die für die nächste Generation selbstfahrender Autos entscheidend ist? Diese fahrerlosen Autos, die laut Yuval Noah Harari, israelischer Historiker und Professor, „wahrscheinlich jedes Jahr das Leben von einer Million Menschen retten werden“.

Fast vierzig Jahre sind vergangen, und wir sind fast am Ziel. Die Technologie des selbstfahrenden Autos entsteht jedoch nicht über Nacht, sondern ist ein relativ langer Prozess. Die gute Nachricht ist, dass die niedrigsten Autonomiestufen (Stufe 0, 1 und 2) im Automobilbereich in den meisten der heute auf den Straßen fahrenden Fahrzeuge vorhanden sind. Man geht davon aus, dass aktuelle Funktionen wie die automatische Notbremsung, der Spurhalteassistent oder der adaptive Tempomat Unfälle um 40 % reduzieren.

Die Stufen der selbstfahrenden Technologie sind von 0 bis 5 unterteilt, wobei 0 für die klassischen Autos steht, wie sie seit vielen Jahren bekannt sind und bei denen der Fahrer die alleinige Verantwortung für alle im Auto durchgeführten Vorgänge trägt. Stufe 5 bedeutet, dass unter allen Bedingungen und an allen Orten kein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Selbstfahrend Stufe 3 - die bedingte Automatisierung -, die derzeit angestrebt wird, bedeutet, dass das ADAS-System (Advanced Driver Assistance Systems) die Kontrolle über das Fahrzeug über längere Zeiträume hinweg ohne jegliche Überwachung übernehmen kann. Das Fahrzeug kann den Fahrer auffordern, die Kontrolle über das Fahrzeug zu übernehmen, wenn die Umgebungsbedingungen für die Funktion nicht geeignet sind. Mit zunehmender Entwicklung der Selbstfahrtechnologie wird die Fähigkeit des Fahrzeugs, unabhängige Entscheidungen zu treffen, zu einem Muss. Die Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI), die diesem unabhängigen Entscheidungsprozess zugrunde liegen, stellen jedoch mehrere Anforderungen an selbstfahrende Autos: leistungsstarke Bordcomputer, Echtzeitinformationen, ständige Konnektivität, Sicherheitsmechanismen, präzise Lokalisierung, Hinderniserkennung und vieles mehr. Darüber hinaus wird eine intelligente Infrastruktur auch zu den KI-Algorithmen in selbstfahrenden Autos beitragen.

Dank des Mooreschen Gesetzes - der Beobachtung, dass sich die Anzahl der Transistoren in einem dichten integrierten Schaltkreis etwa alle zwei Jahre verdoppelt - sind die Bordcomputer leistungsfähig genug, um die komplexe Software zur Implementierung der ADAS-Funktionen auszuführen. Jaguar Land Rover schätzt, dass für das selbstfahrende Auto das 1000-fache der Menge an Quellcode benötigt wird, die bei Apollo 11 verwendet wurde. Die genaue Positionierung des Fahrzeugs erfordert die Verarbeitung der von den Sensoren (Kamera, Lidar, Radar, GNSS, Trägheitssensoren, Kilometerzähler usw.) gesammelten Informationen - eine riesige Datenmenge von mehreren Terabyte pro Tag. Außerdem hat die Entwicklung der Elektronik die Integration von Bordgeräten ermöglicht, die noch vor wenigen Jahren für den Massenmarkt nicht erschwinglich waren. Parallel dazu ermöglichen die Revolution der Telekommunikation - Konnektivität an jedem Ort und zu jeder Zeit - und die Verbreitung von Technologien wie C-V2X 5G oder ITS -G5 den Zugriff auf Echtzeit-Informationen in Ihrem Auto mit einer Bandbreite, die vor nicht allzu langer Zeit noch unvorstellbar war.

Aber selbst mit all diesen Fortschritten wären selbstfahrende Autos ohne hochpräzise absolute Lokalisierung nicht realisierbar. Und hier kommt die Satellitennavigationstechnologie ins Spiel. Andere Technologien, wie Radar und Kameras, werden eingesetzt, um Hindernisse zu erkennen oder das Fahrzeug in Bezug auf andere Objekte zu lokalisieren. Allerdings sind GNSS-Algorithmen (Global Navigation Satellite Systems) erforderlich, um das Fahrzeug auf einer Karte mit einer Genauigkeit zu positionieren, die ausreicht, um die Fahrspuren auf den Straßen zu unterscheiden. GPS und Galileo, die in der Luft- und Raumfahrt weithin bekannt sind, ermöglichen heute viele verschiedene Anwendungen in anderen Märkten wie der Präzisionslandwirtschaft, dem Internet der Dinge und natürlich in der Automobilindustrie. In diesem Zusammenhang mussten die GNSS-Techniken so angepasst werden, dass sie mit preiswerter Fahrzeugausrüstung unter schwierigen Fahrbedingungen (dichtes Laub am Straßenrand, Verkehrsschilder, starker Verkehr und Tunnel) funktionieren und gleichzeitig sofortige, robuste und sichere Lösungen für eine hochpräzise Ortung bieten. Es ist erstaunlich, wie sich GNSS, das vor 15 Jahren nur von hochspezialisierten Branchen (Luft- und Raumfahrt, Verteidigung usw.) genutzt wurde, zu einer Ressource entwickelt hat, die heute in vielen Bereichen unseres täglichen Lebens zu finden ist.

Und die Reise in Richtung vollständig selbstfahrende Technologie ist noch nicht zu Ende! Die ersten Anwendungsfälle der Stufe 3 der selbstfahrenden Technologie werden häufig in den Medien veröffentlicht. Auf Youtube gibt es viele Videos von Last-Mile-Zustellsystemen zur Auslieferung von Waren und Paketen an Privathaushalte oder von First/Last-Mile-Shuttles (Personenbeförderung auf festen Strecken). In diesen Fällen ist das betriebliche Umfeld insofern eingeschränkt, als Route, Geschwindigkeit und Umgebungsbedingungen eventuell eingeschränkt sind. GNSS spielt eine entscheidende Rolle, nicht nur, um eine hochpräzise Lösung für die absolute Positionierung zu bieten, sondern auch wegen der Integrität, die GNSS garantieren kann. Es reicht nicht aus, die genaue Position des Fahrzeugs zu kennen. Die Algorithmen für das selbstfahrende Auto müssen auch sicherstellen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die Position außerhalb eines bestimmten sicheren Bereichs festgelegt wird, geringer ist als 1 zu mehreren Millionen. Die Zivilluftfahrt nutzt die GNSS-Integrität seit Jahren für den Landeanflug, und dank dieser Erfahrung wurden ähnliche Strategien zur Nutzung der GNSS-Integrität für das autonome Fahren entwickelt.

Und wie geht es weiter? Stufe 4 der selbstfahrenden Technologie - hochautomatisiertes Fahren - bedeutet, dass die Fähigkeiten eines Fahrzeugs zunehmen und das Fahrzeug eingreifen kann, wenn etwas schief läuft oder ein Systemfehler auftritt, auch wenn der Fahrer noch die Möglichkeit hat, manuell die Kontrolle zu übernehmen Das ist die Herausforderung jetzt und in den nächsten Jahren. Die Einsatzbedingungen müssen ausgeweitet werden und werden nicht mehr so stark eingeschränkt sein. Auch die Zahl der Anwendungsfälle wird zunehmen: vollautonome Fahrzeuge auf verschiedenen Straßen, mobile Robotik, Industrie 4.0 und mehr. Dies bedeutet, dass die Menge der zu verarbeitenden Informationen und die Komplexität der Ortungsalgorithmen exponentiell zunehmen. Es gibt noch einiges zu tun, aber wir werden hoffentlich bald die Ergebnisse sehen können.

Die Aussichten sind vielversprechend, aber es sei darauf hingewiesen, dass die Diskussion bisher rein technisch geführt wurde. Und wir dürfen auch andere Themen wie Gesetzgebung, Regulierung, Anpassung von Straßen und Infrastruktur oder Ethik nicht vergessen. Ich zitiere wieder Yuval Noah Harari: „Das bedeutet, dass Toyota oder Tesla bei der Entwicklung ihres selbstfahrenden Autos ein theoretisches Problem aus der Philosophie der Ethik in ein praktisches Problem der Technik umwandeln werden.“ Ich frage mich, ob die vollständige Autonomie in der Realität vom Tempo des technischen Fortschritts oder von der Entwicklung der Vorschriften und Gesetze abhängen wird. Aber eines ist mir klar: Die Luft- und Raumfahrttechnik am Steuer Ihres Autos ist bereits Realität.

 

Autor: Irma Rodríguez