Was ist ein autonomes Fahrzeug?

Ein autonomes Fahrzeug erfasst, erkennt und analysiert Daten, auf deren Grundlage es eigenständige Entscheidungen trifft und auf seine Umgebung abgestimmte Aktionen ausführt. Die Automatisierung in Fahrzeugen nimmt rasant zu. Mittlerweile sind auf den Straßen fahrerlose Fahrzeuge unterwegs, aber auch Fahrzeuge mit einem gewissen Grad an Autonomie, die von einem Menschen gesteuert werden.

In der Automobilbranche gibt es fünf Automatisierungsstufen (in der Luft- und Raumfahrt drei), wobei die Skala von keiner Automatisierung (Stufe 1) bis zur vollständigen Automatisierung (Stufe 5) reicht. In der Landwirtschaft und im Bergbau erfüllen autonome Fahrzeuge Aufgaben ohne menschliches Zutun. In der Luft- und Raumfahrt sind 98 % eines Fluges durch Autopilot-Funktionen automatisiert. Aufgrund strenger Vorschriften wird es jedoch noch lange dauern, bis ein vollständig autonomes Flugzeug Realität wird.

Noch gibt es keine Fahrzeuge der Stufe 5, da die künstliche Intelligenz (KI) in autonomen Fahrzeugen derzeit nicht mit Menschen konkurrieren kann, auch wenn menschliche Fehler durch sie ausgeschlossen werden. Waymo nähert sich jedoch mit seinen fahrerlosen autonomen Fahrzeugen der Stufe 4 immer mehr dieser Grenze an. Es gibt auch autonome Funktionen der Stufe 2 und 3 von Autoherstellern wie Ford und Tesla, was Teilautomatisierung bzw. bedingte Automatisierung bedeutet. In den nächsten 10 Jahren werden wir möglicherweise vollautonome, selbstfahrende Fahrzeuge der Stufe 5 auf der Straße sehen.

Das Design eines autonomen Fahrzeugs ist komplexer als das herkömmlicher Autos (mit Verbrennungsmotor oder Elektroantrieb), da das Fahrzeug so konzipiert ist, dass es über ein eigenes „Gehirn“ verfügt und die üblichen Fahraufgaben unter Einhaltung aller erforderlichen Sicherheitsmerkmale ausführt. Dadurch entsteht eine rechtliche Grauzone, denn bei einem Unfall gibt es keine Fahrerin bzw. keinen Fahrer, der zur Verantwortung gezogen werden kann. Dies macht das Design und die Validierung von Sicherheitssystemen komplexer, weil die Hersteller sicherstellen müssen, dass Situationen vermieden werden, die zu einer rechtlichen Herausforderung führen könnten.

Die Fahrzeugautomatisierung bringt folgende Vorteile für die Gesellschaft mit sich:

• Sorgenfreiheit beim Pendeln in starkem Verkehr und die Möglichkeit, während einer langen Fahrt andere Aufgaben zu erledigen
• Weniger Unfälle dank besserer Vorhersagen von selbstfahrenden Fahrzeugen
• Weniger Staus beim Fahren mit optimaler Geschwindigkeit
• Höhere Geschwindigkeiten und höhere Sicherheit auf Autobahnen durch weniger menschliche Fehler, Ablenkung und Ermüdung
• Verbesserter Zugang zu Verkehrsmitteln für Menschen mit Behinderungen
• Verringerung der CO2-Emissionen durch geringere Verkehrsaufkommen mit noch größeren Auswirkungen in Verbindung mit Elektrofahrzeugen (EVs)
• Geringere Kosten durch größere Produktionsmengen, um die Produktion preiswerterer Fahrzeuge zu ermöglichen und neue Wirtschaftsmärkte zu schaffen

Es gibt jedoch auch einige mögliche Nachteile:

• Großer Datenbedarf für technologisch sehr komplexe Systeme, da ein kleiner Fehler in der Software zu Unfällen führen könnte
• Hohe Produktionskosten aufgrund strenger Prüfanforderungen
• Möglichkeiten für Hacker, in cloudbasierte Software einzugreifen
• Die Notwendigkeit robuster Kommunikationsnetzwerke zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit 

Wie bereits erwähnt, gibt es für Fahrzeuge fünf Automatisierungsstufen und drei für die Luft- und Raumfahrt. Stufe 1 bedeutet, dass es keine autonome Technologie gibt, wohingegen Stufe 5 ein selbstfahrendes Fahrzeug mit vollständiger Autonomie ist. Die meisten autonomen Fahrzeuge befinden sich auf Stufe 2 oder Stufe 3. 

Stufen 0–2

Die Stufen 0–2 reichen von keinerlei Automatisierungsfunktionen bis hin zur Nutzung von Fahrassistenzfunktionen. In jeder dieser Stufen hat der Fahrer immer noch die volle Kontrolle über das Fahrzeug und muss jederzeit aktiv eingreifen. Die Automatisierungstools in diesen Stufen unterstützen die Fahrerin bzw. den Fahrer bei den Fahraufgaben, ohne die Kontrolle zu übernehmen.

Stufen 3–5

Ab Stufe 3 trägt der/die Fahrer*in nicht mehr die volle Verantwortung für das Fahrzeug und das automatisierte Fahrsystem überwacht die Fahrumgebung.  

In Stufe 3 kontrolliert der Fahrer das Fahrzeug nur dann, wenn es einen Notfall gibt, Stufe 4 und 5 sind komplett fahrerlos. Der Hauptunterschied zwischen Stufe 4 und Stufe 5 besteht darin, dass Fahrzeuge der Stufe 4 durch Geofencing an bestimmte Einsatzbedingungen gebunden sind, während Fahrzeuge der Stufe 5 völlig autonom sind und überall hinfahren können. Fahrzeuge der Stufe 5 unterliegen auch keinen vorgegebenen Bedingungen.

Beispiele für verschiedene Stufen der Automatisierung in der heutigen Gesellschaft

• Uber verfügt in Kalifornien über Fahrzeuge mit Fahrerassistenzsystemen der Stufe 2 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) und automatischem Fahren der Stufe 3. 
• Uber möchte in naher Zukunft mithilfe von KI auf Fahrzeuge der Stufe 4 umsteigen und wird demnächst einen Robotaxi-Service aus China in Ländern außerhalb der USA einführen.
• Selbstfahrende Fahrzeuge sind bereits in San Francisco, Los Angeles, Phoenix und Austin über Waymo verfügbar, aber die Fahrzeuge sind durch Geofencing an diese Orte gebunden.

Herausforderungen beim Übergang zu Fahrzeugen der Stufe 5

Die Technologie ist bereits verfügbar, um automatisierte Fahrzeuge der Stufe 5 zu entwickeln, wenn das Fahrzeug auf einer Straße ohne Hindernisse fährt. Hindernisse, Baustellen und Menschen, die sich unvorhersehbar verhalten, erschweren jedoch die Entwicklung vollautomatischer Fahrzeuge. Hinzu kommen die vielen verschiedenen Straßentypen, die befahren werden müssen (z. B. unbefestigte Straßen, die anders aussehen als herkömmliche Straßen und die Algorithmen des Fahrzeugs verwirren könnten).

Sensoren sind die wichtigsten Komponenten autonomer Fahrzeuge und bilden die Grundlage jeder Fahrerassistenztechnologie. Sensoren sammeln alle verarbeitungsbereiten Daten, damit das „Gehirn“ eines autonomen Fahrzeugs – das Datenfusionsalgorithmen verwendet – eine fundierte Entscheidung treffen kann. Mit größeren Mengen an verschiedenen Daten können autonome Fahrzeuge bessere Entscheidungen treffen. Aus diesem Grund kommen in autonomen Fahrzeugen viele Arten von Sensoren zum Einsatz.

Wenn wir ein autonomes Fahrzeug mit einem Menschen vergleichen, repräsentieren die Sensoren die Ohren und Augen, die potenzielle Gefahren erkennen. Das Gehirn (die KI) interpretiert dann die Umgebung anhand seiner Beobachtungen. Obwohl Sensoren heute noch nicht so präzise arbeiten wie die menschlichen Sinne, können viele von ihnen kombiniert werden, um ein vollständiges Bild der Fahrzeugumgebung zu erhalten.

Das sind die Schlüsselsensoren eines autonomen Fahrzeugs:

• Kamera: Wirkt wie die Augen des Fahrzeugs und sieht die Welt um das Fahrzeug herum
• Lidar: Analysiert Abstände und bestimmt den Abstand zwischen dem Fahrzeug und einem Hindernis
• Radar: Misst kurzfristige Entfernungen und bestimmt die Geschwindigkeit
• Thermosensor: Wird verwendet, wenn sich Kameras nicht eignen (z. B. in Tunneln und bei Dunkelheit), indem die von Personen und Objekten abgegebene Temperatur gemessen wird, die von der Kamera nicht erfasst werden kann.
• Ultraschallsensor: Befindet sich in den Rädern, um Bordsteinkanten und andere Fahrzeuge beim Parken zu erkennen

Algorithmen zur Sensorfusion sind entscheidend, um sicherzustellen, dass ein autonomes Fahrzeug effektiv navigieren kann. Bei der Sensorfusion werden Daten von jedem Sensor erfasst, von der Geschwindigkeit eines Objekts bis hin zur Entfernung des Objekts, und zur Beurteilung der Situation zusammengeführt.

Bei der Sensorfusion werden je nach Umgebung auch verschiedene Sensoren priorisiert. Wenn es zum Beispiel dunkel ist, haben die Daten der Wärmebildkameras für Entscheidungen Vorrang vor den Kameradaten.

Es gibt mehrere Entwicklungsstufen für autonome Fahrzeuge, einschließlich Komponentendesign, Systemdesign und Validierung. Simulationssoftware wird in allen Konstruktionsphasen verwendet, um Workflows zu optimieren.

Beim Design der Komponenten werden Linsen, mechanische Zylinder, mehrere Sensoren und die Position der Sensoren am Fahrzeug optimiert. Obwohl die Komponente für sich genommen perfekt sein mag, passt sie möglicherweise nicht an die gewünschte Stelle, da die Geometrie des Fahrzeugs oder Störungen den Sensorbetrieb beeinträchtigen. 

Die Komponenten werden in verschiedenen Szenarien und Wetterbedingungen simuliert. So wird sichergestellt, dass sie im betrieblichen Ökosystem des Fahrzeugs effektiv arbeiten. Der gesamte Designprozess hängt davon ab, dass jede Phase so schnell wie möglich validiert wird, um Zeit und Kosten zu sparen.

Sicherheit und Vorschriften spielen bei der Konstruktion von Komponenten und Sensorsystemen eine Schlüsselrolle, da sie die Definition der Funktions- und Sicherheitsanforderungen des Systems bestimmen. Der Unterschied in den regionalen und branchenbezogenen Vorschriften ist ausschlaggebend für die Automatisierungsstufen, die eingeführt werden können. So gibt es zum Beispiel in der Bergbau- und Landwirtschaftsbranche bereits eine vollständige Automatisierung, während in der Automobil- und Luftfahrtbranche derzeit nur Teilautomatisierungsfunktionen verfügbar sind.

Betrachten wir zwei der am stärksten regulierten Branchen als Beispiele für die Einschränkungen, denen die Branche bei der Entwicklung von Fahrzeugen mit höherer Autonomie gegenübersteht:

• Luft- und Raumfahrt: Nichts in der Luft- und Raumfahrt wird ohne strenge Validierung freigegeben, und alle Sensoren müssen in extremen Temperaturbereichen, bei hohen Geschwindigkeiten und in Umgebungen mit starken Vibrationen betrieben werden. Während heute 98 % der Flugzeuge durch Autopiloten automatisiert sind, wird die Genehmigung eines Flugzeugs ohne Piloten aufgrund potenzieller Sicherheitsprobleme schwierig sein. Ansys ist Teil des ARP6983-Konsortiums, das neue Vorschriften zur Validierung von Autonomiefunktionen in der Luft- und Raumfahrt erarbeiten will.
• Automobilindustrie: Die Vorschriften variieren je nach Region. Tesla bietet in den USA Fahrzeuge mit FSD-Funktionen (volles Potenzial für autonomes Fahren) an, die in Europa derzeit jedoch noch nicht zugelassen sind. BMW hat außerdem seinen zweiten Autobahnassistenten der Stufe 3 in Europa veröffentlicht.

Die Simulationssoftware bietet zwei Vorteile:

1. Sie reduziert den Bedarf an kostspieligen Prototypen, weil virtuelle Tests und Entwicklungen ermöglicht werden, was Zeit und Ressourcen spart.
2. Sie ist für die Validierung und Verifizierung (V&V) von KI-gesteuerten Systemen unerlässlich, weil diese Systeme nur durch Wahrscheinlichkeitsbewertungen von Ausfallraten validiert werden können, die umfangreiche simulierte Tests erfordern.

Diese beiden Vorteile sind zwar äußerst wichtig, betreffen jedoch verschiedene Aspekte des Entwicklungsprozesses und sind nicht direkt miteinander verknüpft.

Im Folgenden finden Sie einige bedeutende Beispiele für die Verwendung der Ansys-Software während des gesamten Designprozesses:

• Ansys Systems Tool Kit-Software: Bietet eine physikbasierte Modellierungsumgebung zur Analyse von Plattformen und Nutzlasten in einem realistischen Missionskontext.
• Ansys medini analyze-Software: Sorgt dafür, dass die Fahrzeuge sicher sind und die gesetzlichen Anforderungen erfüllen.
• Ansys AVxcelerate Autonomy-Software: Ist eine Lösung, die speziell für die Entwicklung, Prüfung und Validierung sicherer automatisierter Fahrtechnologien konzipiert ist.
• Ansys AVxcelerate Sensors-Software: Integriert die Simulation von Sensoren wie Kamera, Radar, Lidar und Wärmebildkamera, um komplexe ADAS-Systeme und autonome Fahrzeuge virtuell zu bewerten.
• Ansys optiSLang-Software: Wird zur Skalierung verschiedener Testumgebungen und zur Bestimmung einer logischen Reihe von Testszenarien verwendet.
• Ansys Zemax OpticStudio-Software: Dient der Optimierung von Linsenstapeln in den Kameras und im Lidar-System des Fahrzeugs.
• Ansys Lumerical FTDT-Software: Wird für das Design von CMOS-Sensoren mit der besten Leistung verwendet.
• Ansys Speos-Software: Simuliert und optimiert das Design und die Leistung optischer Systeme, einschließlich der Linsen- und Gehäuseräume.
• Ansys HFSS-Software: 3D-Software für die elektromagnetische Simulation, die für das Design verschiedener elektronischer Hochfrequenzkomponenten in autonomen Fahrzeugen verwendet wird, einschließlich Hochfrequenzsensoren , Lidar, Radar und Kameras.

Insgesamt trägt die Simulation dazu bei, die Entwicklungszeit und die Zeit bis zur Markteinführung zu verkürzen. Außerdem lassen sich die verschiedenen Simulationssoftwarepakete während des gesamten Prozesses kombinieren. Ansys legt den Schwerpunkt auf die Verbesserung der Entwicklung von Fahrzeugen der Stufen 2 und 3 und strebt einen gründlicheren Designprozess für autonome Fahrzeuge der Stufen 4 und 5 in der Zukunft an.

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