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Auf Basis von Fahrzeugsensoren könnten intelligent vernetzte Autos künftig Unfälle verhindern, bevor Sie entstehen. Bild: Ford

Es klingt nach verrückter Vision, doch Autohersteller arbeiten daran: Sie möchten, dass smarte Fahrzeuge künftig Unfälle vorhersehen, um diese zu vermeiden. So abwegig ist das nicht. Denn bereits aktuelle Kollisionswarner sind schon recht fit, wenn es darum geht, drohendem Unheil aus dem Weg zu gehen. Die Technik dafür ist vorhanden: Radar und Laser scannen das Umfeld um Wagenlängen voraus ab, etliche Sensoren checken dauernd Abstände, Spuren und Straßenzustände. Genug Rechenpower, um aus Umfeld-Informationen blitzschnell die richtigen Schlüsse zu ziehen, ist auch an Bord.

Sensoren, Kameras und Co. liefern deutlich mehr Informationen als unsere Sinne, was die fehlende Intuition der Maschinen mehr als wett machen könnte. „Letztlich können die Autos um die Ecke schauen oder per Radar durch den Vordermann hindurch“, sagt Continental-Sprecher Enno Pigge. Künftig sollen Kameras genau im Blick haben, was Passanten am Wegesrand so treiben. Pigge: „Wir arbeiten gerade an einer Gesten- und Situationserkennung.“ Dadurch soll das Auto beispielsweise erahnen können, ob ihm gleich ein gedankenverlorener Smartphonenutzer vor den Grill läuft – denn sein gesenkter Kopf in Verbindung mit der typischen Handhaltung lassen diesen Schluss zu.

„Wir möchten Autos in die Lage versetzen, dass sie verstehen, was in ihrer Umgebung als nächstes geschieht. So, wie ein Fahrschüler lernt, Dinge vorherzusehen“, sagt Pigge. Was beim Menschen mit Erfahrung und Intuition zu tun hat, ist beim Auto eine Mischung aus hartem Lernen und künstlicher Intelligenz. Heißt: Zum einen werden klassische Situationen wie ein auf die Straße rollender Ball dem Steuersystem als Gefahr eingeimpft. Zum anderen lernt das System durch maschinelles Lernen von den Reaktionen der Testfahrer. Conti lernt seine hellseherischen Helfer mit tausendenden typischen, in einer Datenbank gespeicherten, Situationen von Autobahnen und aus dem Stadtverkehr an: Zunächst wird am Rechner simuliert – so dass die künstliche Intelligenz daraus sichere Fahrstrategien entwickelt und abspeichert. Erst dann darf die Technik auf dem Testgelände erprobt werden. Wenn es hier glatt läuft, stehen erste Erprobungen im Gewusel des wahren Lebens an.

Dort lauern oft genug unübersichtliche Kreuzungen, Bäume oder Werbetafeln, die zu Unfällen führen. Leider muss es krachen, damit solche Gefahrenschwerpunkte entschärft werden. Für Forscher von Ford völlig unbefriedigend: Sie wollen aktiv werden, bevor es zu spät ist. Big Data soll dabei helfen. Wie, zeigt ein Forschungsprojekt des Unternehmensbereichs Ford Smart Mobility. In London zeichnete eine Ford-Flotte auf insgesamt einer Million Kilometer 500 Millionen Einzeldaten auf, etwa wo Fahrzeuge scharf bremsen mussten, auswichen oder Warnblinker aufleuchteten. Sinn der Übung: Nicht nur sehen, wo es oft scheppert, sondern vor allem auch, wo Fahrmanöver darauf deuten, dass es dort bald scheppern könnte. „Wir haben diese Informationen zudem mit bestehenden Unfallberichten verglichen, um daraus einen Algorithmus zu entwickeln, der voraussagen kann, wo es künftig mit hoher Wahrscheinlichkeit zu Unfällen kommen wird“, erklärt Projektleiter Jonathan Scott von Ford Smart Mobility. Für Verkehrs- und Stadtplaner ein hilfreiches Werkzeug. Jetzt wissen sie, was passiert, bevor es passiert.

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