Autonomes Fahren: Bedeutung, Funktionsweise & Entwicklungsstand

Was ist autonomes Fahren?

Autos, die selber fahren, wie von Geisterhand – das ist wahrscheinlich das Bild, was du beim Stichwort „autonomes Fahren“ direkt im Kopf hast. Im Großen und Ganzen geht es dabei auch genau darum. Nur steuern keine übernatürlichen Kräfte die Fahrzeuge, dafür aber viel ausgeklügelte moderne Technologie. 

Das autonome Fahren ist das Zielstadium eines laufenden Entwicklungsprozesses, der Fahrzeuge zunehmend mit Automatisierungsfunktionen ausstattet. Aktuell ist es noch so, dass du als Fahrer*in von deinem Auto im Rahmen der technischen Möglichkeiten beim Fahren unterstützt wirst. Autonomes Fahren soll sich in Zukunft aber dadurch kennzeichnen, dass der Mensch sich dauerhaft von der Fahraufgabe abwendet. Das Fahrzeug bewegt sich währenddessen eigenständig fort.

Momentan ist es aber immer noch eine gesetzliche Anforderung, dass sich zu jedem Zeitpunkt eine Person hinter dem Steuer befinden muss. Es gibt zwar schon Systeme, die eine sehr hohe Automatisierung beim Fahren ermöglichen (z. B. während eines Staus auf der Autobahn). Sobald das Auto jedoch Bescheid gibt, musst du in der Lage sein, wieder aktiv einzugreifen. 

Die 5 Level des Autonomen Fahrens

Der Weg zum autonomen Fahren ist ein Prozess, der verschiedene Stufen der Automatisierung durchläuft. Zur Beschreibung hiervon hat sich ein Level-System durchgesetzt, das im SAE-Standard J3016 definiert ist. Dieser Standard wurde von der SAE International entwickelt. Diese Organisation entwirft auf internationaler Ebene derartige Konzepte für die Automobilindustrie.

• Level 0 – keine Automatisierung: Hier liegt noch keine Automatisierung vor. Ein Fahrzeug macht nur dann etwas, wenn eine Person aktiv eingreift. Du übernimmst also aktiv die dynamische Fahraufgabe.
• Level 1 – Assistierter Modus: Das ist aktuell schon sehr üblich. In einzelnen Situationen unterstützt das Fahrzeug die Person am Steuer. Eine sehr geläufige Technik, die dazu zählt, ist z. B. der Tempomat. 
• Level 2 – Assistenzsysteme mit Teilautomatisierung: Hier kommen weitere Systeme hinzu, welche die fahrende Person unterstützen. Der Unterschied ist, dass das System nun auch die Quer- und Längsführung zum Teil übernimmt. Ein Beispiel dafür ist der Spurhalteassistent, den viele Fahrzeuge bereits haben und der seit Juli 2022 für Neuwagen Pflicht ist. Bis Level 2 ist der/die Fahrer*in weiterhin angehalten, den Fahrbereich aktiv im Blick zu behalten. Du musst zu jeder Zeit aktiv eingreifen können.
• Level 3 – Bedingte Automatisierung; Das Fahrzeug kann in einzelnen Fahrmodi autonom agieren, jedoch ist die Person hinter dem Steuer weiterhin als Backup notwendig. Sobald das Fahrzeug ein entsprechendes Signal gibt, musst du wieder aktiv eingreifen können. Vereinzelt bzw. nur sehr eingeschränkt, sind solche Systeme bereits einsetzbar.
• Level 4 – Hochautomatisiert: Das Auto übernimmt bei ausgewählten Fahrfunktionen vollständig die Kontrolle, ohne dass eine Person aktiv zum Eingreifen aufgefordert wird. Es muss keine Person zwangsweise hinter dem Steuer sitzen, jedoch kann es sein, dass das Fahrzeug sich dann in bestimmten Situationen in einen sicheren Zustand begibt und die Fahrt unterbricht. Ein Beispiel: Das Fahrzeug dürfte auf Level 4 eigenständig auf eine Autobahn auffahren, eine Strecke darauf zurücklegen und anschließend wieder abfahren. Danach würde das Auto die Fahrt auf sichere Weise beenden, sofern du nicht aktiv weiterfährst. Das Auto bewegt sich also vollautomatisiert, bis es an bestimmte technische Grenzen kommt (etwa komplexe Verkehrssituationen innerhalb einer Stadt).

• Level 5 – Vollautomatisiert/Autonom: Ab dieser Stufe bist du zu jedem Zeitpunkt Passagier im Fahrzeug. Die Technik ist dann so weit ausgereift, dass ein Auto auch komplexe Situationen im Verkehr eigenständig verarbeiten kann.

Wie funktioniert autonomes Fahren?

Damit Fahrzeuge autonom fahren können, benötigen sie clevere Systeme, die unterschiedliche Aufgaben übernehmen. Ähnlich wie ein fahrender Mensch brauchen sie Augen, Ohren und ein Gehirn, um Informationen zu verarbeiten. Sensoren sowie Computer kommen dafür zum Einsatz:

• Radar: Auf Basis von Funkwellen im Radiofrequenzbereich können z. B. Geschwindigkeiten oder Abstände erfasst werden.
• Lidar: Hierbei handelt es sich um Laserscanner, die Lichtwellen nutzen, um Objekte in bis zu 400 Metern zu identifizieren. Im Gegensatz zum Radar nimmt ein Lidar Objekte in der Umgebung wesentlich präziser wahr.
• Kameras: Sie liefern dem System direkte visuelle Impulse, wodurch z. B. Fahrbahnmarkierungen oder Verkehrsschilder erkannt werden können. Abstandsinformationen sind hierdurch aber nicht möglich, weshalb weitere Sensoren unabdingbar sind.

Autonomes Fahren funktioniert dann, wenn diese verschiedenen Sensortechniken sinnvoll kombiniert und deren Daten entsprechend verarbeitet werden. Dafür sind Computer mit ausreichend Rechenleistung notwendig – das Gehirn des Fahrzeugs. Diese greifen auf komplexe Algorithmen zurück. Diese sind so konzipiert, dass sie selbst mit komplexen Verkehrssituationen umgehen und anhand der erhaltenen Daten stets passend reagieren. Das schließt beispielsweise auch lokale Unterschiede bei den Fahrweisen ein, sodass die Algorithmen sich von Land zu Land unterscheiden können und angepasst werden müssen.

Was sind die Vor- und Nachteile autonomen Fahrens?

Gute Gründe für autonomes Fahren gibt es einige. Diese Vorteile spiegeln im Wesentlichen auch die Ziele wider, die mit der Technologie in Zukunft erreicht werden sollen:

• Mehr Sicherheit im Straßenverkehr: Rund 90 Prozent der Unfälle im Straßenverkehr fallen auf menschliches Versagen zurück. Bereits jetzt zeigt sich, dass Assistenzsysteme in Fahrzeugen dem entgegenwirken können. Durch autonomes Fahren könnten in Zukunft noch viel mehr Unfälle vermieden und vor allem Personenschäden reduziert werden.
• Inklusion für eingeschränkte Menschen: Je mehr Fahrzeuge selbstständig fahren, desto mehr Menschen können diese nutzen. Das würde vielen Personen (z. B. im höheren Alter oder mit Behinderungen) weiteren Zugang zu Mobilität verschaffen und damit auch zu gesellschaftlicher Teilhabe.
• Kostenersparnis für öffentliche Verkehrsmittel: Insbesondere für öffentliche Verkehrsmittel bietet das autonome Fahren große Chancen. Bei MOIA z. B. fallen rund 60 – 70 Prozent der laufenden Kosten auf das Fahrpersonal zurück. Sind Fahrzeuge in Zukunft autonom unterwegs, würde das den Fahrpreis für alle Passagiere also deutlich verringern. Das könnte auch dabei helfen, den ÖPNV in schlecht erschlossenen Gebieten effizient zu erweitern. Mithilfe von autonomen Fahrzeugen lässt sich ein Mobilitätsangebot nämlich wesentlich effizienter auch ohne zusätzliches Fahrpersonal vergrößern. Dennoch wird es bei MOIA noch lange Zeit Mischflotten geben, in denen auch Fahrer*innen dringend gebraucht werden.
• Klima- und Umweltschutz: Durch die Nutzung elektrischer Antriebe kann der Ressourcenverbrauch des Verkehrssektors gesenkt werden. Außerdem kann durch digital vernetzte Fahrzeuge der Verkehrsfluss verbessert werden – z. B. durch automatisch angepasste Brems- und Beschleunigungs-vorgänge oder intelligente Verkehrssysteme. Die zusätzlichen Einsatzszenarien für Ridepooling führen zu einer Verringerung des MIV und so zu einem geringeren CO₂-Ausstoß. 
• Sicherung der digitalen Technologieführerschaft: Durch Projekte wie unseres in Hamburg besitzt Deutschland die Chance, die Technologieführerschaft im Bereich des autonomen Fahrens zu übernehmen. Die Förderung der Technologie ermöglicht den Aufbau einer gesamten Wertschöpfungskette für autonomes Fahren in Deutschland, die weit über das Ridepooling hinaus geht. Die Erschließung eines Weltmarktes fördert zudem weitere Innovationen, sichert tausende Arbeitsplätze und stärkt die Zukunftsfähigkeit des Automobilstandorts Deutschland.

Nachteile ergeben sich aktuell primär durch die Rahmenbedingungen, denen die Technologien noch unterliegen. Zum einen mit Blick auf den Entwicklungsstand: Sie sind zwar insgesamt bereits sehr ausgereift, können jedoch noch nicht zu jedem Zeitpunkt garantieren, dass ein Fahrzeug immer genau das tut, was in der jeweiligen Situation am sinnvollstein wäre.

Damit einher gehen die rechtlichen Vorgaben: Deutschland nimmt mit dem 2021 verabschiedeten Gesetz zum Autonomen Fahren (SAE-Level 4) eine weltweite Vorreiterrolle ein. Der durch das Gesetz geschaffene Rahmen bietet die Möglichkeit, innovative Mobilitätstechnologien in den Regelbetrieb zu überführen und somit das Autonome Fahren im öffentlichen Straßenraum zu etablieren. Das Gesetz und die im Sommer 2022 verabschiedete Verordnung (Autonome-Fahrzeuge-Genehmigungs-und-Betriebs-Verordnung – AFGBV) sind daher ein wichtiger Schritt zur Stärkung des Mobilitäts- und Innovationsstandorts Deutschland. 

Die Europäische Union wird ebenfalls bis Ende 2022 einen vollständigen Rechtsrahmen zur Typgenehmigung automatisierter Fahrzeuge erlassen. Dabei wird es zuerst bei einer Beschränkung auf Kleinserien von bis zu 1.500 Fahrzeugen in der gesamten EU (Fahrzeugklasse M₁) bzw. 250 Fahrzeugen pro Mitgliedsstaat (Fahrzeugklasse M₁, M₂ und M₃) bleiben. Bis Ende 2022 wird für die Fahrzeugklassen M₂ und M₃ eine Anpassung der Mengenbegrenzung auf 1.500 Fahrzeugen erwartet. Eine Regelung für Großserien dagegen könne laut EU-Kommission ab 2024 folgen.

Wie weit ist autonomes Fahren? Beispiel MOIA

Wann autonomes Fahren in Deutschland und anderen Ländern zum Alltag wird, lässt sich nicht zu 100 Prozent vorhersagen. Das Ziel von MOIA ist es, bis 2025 ein autonomes Ridepooling-System in Hamburg zu entwickeln. Dazu arbeiten wir eng mit unserem Partner Volkswagen Nutzfahrzeuge zusammen. VWN stellt mit dem ID. Buzz AD das passende Fahrzeug dafür zur Verfügung. 

Bis 2025 werden intensive Testfahrten unter realen Bedingungen mit und ohne Passagiere - zunächst immer mit Sicherheitsfahrer*innen, umgesetzt, um die Betriebsabläufe eines automatisierten Ridepooling-Service optimal erproben zu können. In 2023 ist geplant, mit VWN den ID.Buzz AD zum ersten Mal auf den Straßen Hamburgs zu testen. Ab Anfang 2024 folgen dann die ersten autonome Fahrten mit einer geschlossener Nutzergruppe. 

Wir bei MOIA arbeiten daran, sämtliche Prozesse so weit zu automatisieren, dass das autonome Fahrerlebnis für dich bestmöglich funktioniert – von deiner Anfrage über die MOIA-App, über den Einstieg, bis zur Ankunft an deinem Ziel. 

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