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Autonomes Fahren – präzise und sicher
Verschiedene Studien zeigen, dass GPS-Daten und ein entsprechendes Visualisierungssystem ausreichen, um ein Fahrzeug völlig autonom von A nach B navigieren zu können. Ein paar Manöver müssen dem System u.U. vorab beigebracht werden, indem das Fahrzeug herkömmlich von einem Menschen über diese Passagen gefahren wird, jedoch müssen nicht alle Routen trainiert werden, denn mit dem richtigen Algorithmus kann das Fahrzeug sogar von vergangenen Manövern dazulernen, insofern Situationen sich ähnlich genug sind - das System adaptiert sich. Dies wird in den nächsten Jahren vermehrt aus der Automobilbranche zu erwarten sein, viele Hersteller setzen heute schon auf eine Vielzahl an Sensoren wie Radar, LiDAR, Ultraschallsensoren, Kameras etc. und fusionieren diese zu einer Umgebungswahrnehmung des Fahrzeugs.
Im Verkehr, oder besser gesagt, in einem sich ständig ändernden Umfeld, kommen viele zusätzliche Herausforderungen hinzu, auf die der Mensch trotz viel höherer Reaktionszeiten immer noch den besser trainierten Instinkt dank seiner Wahrnehmung der Umgebung (oder um die Haftungsfrage zu umgehen) als ein ausgeklügeltes System besitzt, um korrekt auf sie zu reagieren. Die SAE (Society of Automotive Engineers) hat die Fahrmodi in sechs Stufen unterteilt, beginnend mit Autonomiestufe 0, bei der keinerlei Automation besteht, bis hin zu Autonomiestufe 5: volle Automation. Ab Autonomiestufe 3 aufwärts (bedingte Automation) übernimmt das System die Umgebungskontrolle. Gewisse Hersteller versprechen bald die Autonomiestufe 5 anzubieten, jedoch bewegen sich heute verbreitete Fahrzeugmodelle zwischen Autonomiestufe 2 und höchstens Autonomiestufe 3.
In Puncto Sicherheit macht die Industrie uns alles vor. Um ein autonomes System als sicher klassifizieren und entsprechend zertifizieren zu können, müssen nebst der Automation auch die entsprechenden Sicherheitsaspekte beachtet werden. So macht sich die Logistikindustrie Sensorik zunutze, mit der ein zu erreichender Performance Level zu erzielen ist. Hier spricht man von Maschinen- und/oder Personenschutz. Sensorik zur Objekterkennung reicht z.B. aus, wenn es darum geht, die Maschine oder auch andere Objekte vor einer Kollision zu schützen. Sollten sich aber Personen auf einem Areal aufhalten können, das beispielsweise von einem Intralogistik-Roboter befahren wird, so müssen die nichttrennenden Schutzeinrichtungen so gewählt werden, dass sie für den Personenschutz eingesetzt werden dürfen und entsprechende Normen erfüllt sind. Hierzu werden meist Lichtvorhänge, Laserscanner (z.B. LiDAR) oder kameragestützte Schutzsysteme eingesetzt.
Zvonko, CTO