In Grossbritannien leitete Nissan ein zehn Firmen umfassendes, von der britischen Regierung finanziertes Konsortium, welches die Bezeichnung Human Drive – menschliches Fahren – trägt. Ziel des in diesen Tagen abgeschlossenen, seit 2017 laufenden Projektes war es, mit Hilfe computergestützten Lernens zu versuchen, das autonome Fahren weg von der bisherigen Entwicklungsrichtung und näher an menschliches Verhalten zu rücken. Zwei Hauptpunkte wurden dabei erarbeitet: einerseits, wie das Auto die jeweiligen Verkehrssituationen erkennt und einschätzt, andererseits aber auch der Stil, die Art und Weise, wie das Auto fährt.
Ohne Markierungen
Eine der Stützen, nach welchen sich autonom fahrende Prototypen heute ausrichten, sind die seitlichen Linien der Strassenmarkierung. Human Drive zielte hingegen auf die Bewältigung der typisch britischen Überlandstrecke ab: Enge Landstrassen und Ortsdurchquerungen ohne Strassenmarkierung und Bordsteinkanten, schlechte Strassenbeläge, enge Kurven, schneller Gegenverkehr und viele Kreisel. Situationen, wie sie der Mensch ohne zu überlegen meistert, die für den autonomen Wagen bislang aber schwer zu bewältigen waren. Zum Abschluss zeigte sich Bob Bateman, Projektleiter und Nissan-Entwickler, sehr zufrieden. «Die Projektvorgabe verlangte eine 20 Meilen lange autonome Fahrt durchs englische Hinterland, wir haben jedoch 230 Meilen (370 km – Red.) absolviert».
Drei identische Nissan Leaf bildeten die Basis der Entwicklung, die 230-Meilen-Strecke zwischen dem technischen Zentrum in Cranfield und dem Werk in Sunderland wurde mit nur einem gefahren. Acht Lidarscanner (Laser), sieben Kameras und ein Radar tasten die Umgebung und das Geschehen ab, wobei nie alle Sensoren gleichzeitig in Betrieb sind, da sie für unterschiedliche Aufgaben benutzt werden. Das hochpräzise Differenzial-GPS positioniert den Wagen besonders exakt auf der Strasse, starke Prozessoren und spezifische Logarithmen wandeln die gesammelten Informationen in Fahrbefehle um.
99 Prozent der Fahrt wurde autonom abgewickelt, wobei das Thema Fahrstil gemäss den Verantwortlichen noch nicht bereit ist für Tests auf öffentlichen Strassen. Auch gibt Bob Bateman zu bedenken, dass die mit Human Drive angestrebte autonome Fahrt in der Stadt noch viel mehr Rechenleistung und weitere Lernprotokolle brauche, damit die hochkomplexe Situation dieses Verkehrs gemeistert werden könne. Deshalb übernahm auf der 230-Meilen-Fahrt der Testfahrer das Steuer, sobald die Situation zu komplex wurde, beispielsweise an jenen Orten, die für die von den Behörden geforderten Pausen angesteuert wurden.
Situatives reagieren
Die Adaption des menschlichen Fahrstils oblag im Projekt dem Elektronikkonzern Hitachi und der Universität Leeds. Während Hitachi an einer situativ agierenden Steuertechnologie im Wagen arbeitet, analysiert Leeds mit einem virtuellen Fahrsimulator, welche Fahrweise wann als angenehm empfunden wird. So wird an einem sonnigen Tag der Abstand beim Passieren von am Strassenrand abgestellten Fahrzeuge anderes empfunden als bei miesen Wetterbedingungen. Dies gilt es bei künftiger Steuerelektronik zu beachten. Übrigens zeigte sich, dass der Mehrzahl der Probanden in einem – simuliert – von einem Menschen gelenkten Wagen wohler ist als in einem – ebenfalls simuliert – computergesteuerten, autonomen Fahrzeug.
In Leeds wird Human Drive auch nach Abschluss des Projekts weiterverfolgt. So erklärte die wissenschaftliche Mitarbeiterin Foroogh Hajiseyedjavadi, dass in einem nächsten Schritt das Thema Reisekrankheit angegangen werde. Damit nimmt die Universität Leeds die Frage ins Visier, ob und wie sich das Wohlbefinden des Fahrers verändert, wenn sein Auto komplett autonom fährt und er dereinst kein Lenkrad mehr in den Händen hält. Aus dem Aspekt Reisekrankheit abgeleitet will man in Leeds ebenfalls klären, wie das künftige Fahrzeuginterieur gestaltet werden müsste.
Die situativ reagierende Technologie von Hitachi ist bereits in den drei Test-Leaf implementiert, wobei das Hitachi-System teilweise andere Sensoren benutzt als jene, die für die 230-Meilen-Fahrt eingesetzt wurden. Auch hier dienen die Navigationskarten als Positionierungshilfe, aber Hitachi erarbeitet seine Route unter Berücksichtigung der Umgebung ständig neu. «Das bedeutet, dass, wenn wir eine Strecke zehn Mal hintereinander befahren, die Spur zehn Mal anders gewählt wird», erklärt Nick Blake, Leiter Innovationsstrategie bei Hitachi Europa. Dieser Ansatz fokussiert die Rechenleistung auf die Momenterfassung, was weniger Daten und damit weniger Speicherplatz verschlingt. Allerdings basiert auch Hitachis Technologie auf einer Vielzahl von mit Testfahrern gesammelten Informationen wie der Spurwahl, dem Lenkverhalten und Geschwindigkeitsveränderungen.
Auch bei Hitachi laufen die Arbeiten nach dem Human-Drive-Projekt weiter. Vor allem soll der situative Ansatz für die öffentliche Strasse testreif werden. Nissan wiederum entwickelt angestossene Projekte die nächsten drei Jahre weiter.
Das Projekt Human Drive
Neben Nissan, den Partnern Hitachi und Universität Leeds haben an Human Drive auch das Innovationsnetzwerk Catapult, die Stras-sen-behörde Highways England, Software-Entwickler Aimsun, die Cybersecurity-Firmen Atkins und SBD Automotive, Horiba Mira sowie die Universität Cranfield mitgewirkt. Die britische Regierung stellte für Human Drive umgerechnet rund 17.3 Millionen Franken zur Verfügung. Es wurden mehr als 20 000 Kilometer autonom zurückgelegt. 135 Personen haben am Projekt gearbeitet, 360 Personen liessen ihr Fahrverhalten im Simulator analysieren.
