14.9.2018
Verkehrssituationen verstehen und autonom Fahren – das geht nur mit künstlicher Intelligenz
Gastbeitrag von Wolfgang Sczygiol, CEO ESG Elektroniksystem- und Logistik-GmbH
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Die Realisierung hochautomatisierter und autonomer Fahrfunktionen und damit die Übernahme der Fahraufgabe durch Algorithmen ist keine Science Fiction mehr, es ist eine konkret absehbare Option für die nicht mehr allzu ferne Zukunft. Einfache Regelalgorithmen reichen dafür nicht aus, man denke zum Beispiel an das Fahren im komplexen urbanen Umfeld. Hierfür benötigt man Kontextwissen über die Wirkmechanismen von Verkehrsabläufen in den unterschiedlichen Szenarien. Das Verstehen der Szene impliziert dabei die Fähigkeit zur Antizipation wahrscheinlicher Veränderungen und ist die Voraussetzung für das sichere Manövrieren in komplexen Verkehrssituationen. Für den menschlichen Fahrer ist das völlig klar: Er kennt seine eigenen Handlungsoptionen und kann aufgrund seiner Erfahrung auch die Optionen der anderen Verkehrsteilnehmer verlässlich einschätzen.
Hohes Maß an Lernfähigkeit
Eines ist klar: Ohne ein Mindestmaß an Intelligenz erscheint so etwas wie „Verstehen“ kaum möglich. Unter anderem an dieser Stelle kommt nun Künstliche Intelligenz (KI) ganz konkret ins Spiel. Das unfallfreie Zusammenspiel von autonomen und gegebenenfalls auch nicht autonomen Fahrzeugen im Straßenverkehr setzt die Vertrautheit mit den in der Straßenverkehrsordnung (StVO) niedergelegten Verkehrsregeln voraus.
Wolfgang Sczygiol
Die Regeln der StVO können mittels KI-Methoden adäquat abgebildet und von autonom agierenden Fahrzeugen im Verkehrsfluss angewendet werden. Vorteilhaft ist dabei ein hybrides Lösungskonzept, das einerseits die fixen Regeln der StVO im System hinterlegt, andererseits aber auch ein hohes Maß Lernfähigkeit mitbringt. Im Hinblick auf die in Grenzsituationen teilweise chaotische Realität des Verkehrsgeschehens ist ein strikt regelbasierter Ansatz allein zu starr und unflexibel, deswegen muss die KI-Implementierung mit lernenden Systemerweiterungen ergänzt werden. Im Ergebnis werden so autonome Fahrzeuge für ein regelkonformes Verhalten im gemischten Verkehr mit nicht autonomen Fahrzeugen befähigt.
