Das autonome Fahren ist derzeit der heißeste automobile Wunschtraum. Und manchmal, morgens kurz nach dem Aufstehen, ertappe ich mich bei dem Gedanken, dass ich nach dem Frühstück in ein selbstfahrendes Auto einsteigen werde, das mich ins Büro bringt. Glücklicherweise bringt mich der morgendliche Kaffee schnell wieder auf den Boden der Realität zurück.
Fernab von spektakulären medienwirksamen Veröffentlichungen und mit 15 km/h dahin rasenden Campus-Shuttles lässt sich lediglich festhalten: Das Rennen um das erste Level-5-Auto läuft auf vollen Touren. Aber wie man so schön sagt: Das Leben Die Entwicklung des autonomen Autos ist eine Baustelle.
Die Komplexität des autonomen Fahrens ist schwer vorstellbar. Wir erwarten von einer zugegeben elaborierten (ursprünglich mechanischen) Konstruktion aus Blech und Gummi, dass sie ein eigenes Denken entwickelt – zumindest insoweit, dass sie uns inmitten einer betriebsamen oder sogar turbulenten Umgebung sicher an unser Ziel bringt. Das Ziel erinnert ein bisschen an Rabbi Löws Golem – ursprünglich nur ein Klumpen Lehm, der als stummer Diener durch die Straßen Prags zieht. Die Orientierung in deutschen Innenstädten fällt ja schon manchem Menschen schwer – und nun soll das ein Auto selbst bewerkstelligen.
Doch ein zweites Moment kommt noch hinzu: Damit autonome Autos mindesten genauso gut sind wie Menschen, müssen Sie über ihren Tellerrand blicken. Sie müssen mehr „sehen“ als nur die Daten ihrer Bord-Sensorik. Sie müssen sich unterhalten mit smarten Verkehrsinfrastrukturen und im Idealfall auch mit anderen Verkehrsteilnehmern. Autonomes Fahren ist also mehr als nur autonomes Auto. Auch die Umgebung muss smart werden, sprich: Daten sammeln.
Mit 5G und Edge Computing hat das erstmal nichts zu tun. Auch wenn beides sicher wichtige Komponenten sind, die insbesondere im Rahmen der Cellular Car2X-Kommunikation zusätzliche Intelligenz erzeugen. Schon heute können die Embedded Systems und 4G viele Herausforderungen des autonomen Fahrens lösen. Das eigentliche Problem liegt aber nicht in der Technik, sondern hinter den Kulissen. Und da gilt eben: Die Entwicklung des autonomen Autos ist eine Baustelle.
Denn momentan haben – wie sollte es auch anders sein – viele Beteiligte und damit viele technologische Inseln: Bagger hier, Kräne dort, Betonmischer hier, Verschalungen dort. Einer großen Baustelle gleich braucht auch das autonome Fahren eine zentrale Koordination. Heutzutage sollte das über ein Ökosystem bzw. deren technische Abbildung, eine gemeinsame Plattform geschehen. Die entscheidende Anforderung für den Erfolg des autonomen Fahrens ist der Transfer von Domänenwissen aus vorhandenen Systemintegrationen und Big-Data-Szenarien in Betriebsplattformen für autonomes Fahren.
Neben Over-the-Air-Updates kann eine solche integrierte Betriebsplattform auch wichtige Beiträge für das Monitoring aller Komponenten des Ökosystems leisten oder für Automotive-spezifische Sicherheitslösungen. Darüber hinaus braucht diese Betriebsplattform aber auch „offene Ohren“ für den Engineering-Prozess bei den Automobilherstellern. Hierbei lassen sich beispielsweise die digitalen Zwillinge der Fahrzeuge aus Entwicklungs- und Betriebsperspektive mit den digitalen Zwillingen ihrer Umgebung kombinieren, so dass die Betriebsergebnisse direkt in den Designprozess einfließen können.
Dass solche Betriebsplattformen auch anfassbare, reale Komponenten für echte Tests benötigen, steht außer Frage. In Berlin, auf der Straße des 17. Juni, läuft gerade ein solcher Dauertest. Auf dem autonomen Testfeld fahren autonome Autos durch ein digitalisiertes Ambiente im Stadtverkehr.
