Automatisierte und effiziente Systeme: Der Nutzen autonomer Fahrzeuge für die Mobilität

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Über den Autor/ die Autorin

Matthias Albisser

Matthias Albisser ist Senior wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Kommunikation und Marketing IKM.

Autonome Fahrzeuge bergen enormes Potenzial. Alle Aspekte der Gesellschaft, seien es Politik, Verkehr oder Wirtschaft, werden durch sie grundlegend verändert, so das Fazit von Andreas Herrmann am IKM Update.

Im Rahmen des IKM Updates «Driverless Revolution: Wie autonomes Fahren die Welt verändert» am 26. April 2018, das in Zusammenarbeit mit dem Kompetenzzentrum Mobilität des Instituts für Tourismuswirtschaft ITW durchgeführt wurde, referierte Prof. Dr. Andreas Herrmann von der Universität St.Gallen über die Zukunft des autonomen Fahrens.

Potenzial für Zeit und Raum

IKM-Update-autonomes-Fahren_Simon-Haltiner Rund 1.2 Milliarden Fahrzeuge, so Schätzungen, gibt es auf der Erde. Diese Autos stehen im Schnitt während 55 Minuten pro Tag im Einsatz und haben für die restliche Zeit weltweit das Äquivalent von 24 Millionen Fussballfeldern als Parkfläche zur Verfügung. 400 Milliarden Stunden verbringen Fahrerinnen und Fahrer jährlich hinter dem Steuer, in Städten wie Neu-Delhi, São Paulo oder Peking den Grossteil davon im Stau. Hinter diesen Zahlen, so Andreas Herrmann, verbirgt sich viel brachliegendes Potenzial für die Gesellschaft.

Driverless Revolution

Zwei Entwicklungen tragen massgeblich dazu bei, dieses Potenzial in Zukunft besser zu nutzen: Die Abkehr vom Fahrzeug-Besitz und das Aufkommen von Sharing einerseits und das autonome, führerlose Fahren andererseits. Insbesondere auf diesen zweiten Punkt spezialisiert sich die Forschung von Professor Herrmann und seinem Team am Institut für Customer Insight (ICI) der Universität St.Gallen. Sein eben erschienenes Buch «Autonomous Driving» greift die gesellschaftlichen und ökonomischen Folgen dieser «fahrerlosen Revolution» auf. Im Rahmen des IKM Updates vertiefte er ausgewählte Aspekte daraus.

5 Entwicklungsstufen

Momentan befinden wir uns auf Stufe 2 eines sechsstufigen Entwicklungsprozesses hin zur vollkommenen Automatisierung des Strassenverkehrs (vgl. Fraunhofer Institut, 2015: Hochautomatisiertes Fahren auf Autobahnen – Industriepolitische Schlussfolgerungen.):

  • Stufe 0: Keine Automatisierung
  • Stufe 1: Fahrunterstützungssysteme
  • Stufe 2: Teil-automatisiert; d.h. der Fahrer hat nach wie vor die Gesamtverantwortung.

In den nächsten 2-3 Jahren soll Stufe 3, ab 2025 Stufe 4 für spezielle Use Cases und ab 2030 Stufe 5 in definiertem Umfeld erreicht sein:

  • Stufe 3: Bedingt-automatisiert; d.h. das Fahrsystem überwacht die Autofahrt und gibt die Kontrolle bei Gefahr mittels eines «Take-Over-Request» an den Fahrer ab.
  • Stufe 4: Hoch-automatisiert; d.h. das Fahrsystem kann alle Aufgaben innerhalb definierter Bandbreiten und Ausnahmen (z.B. Waldwege, Baustellen) selbst bewältigen.
  • Stufe 5: Voll-automatisiert/autonom; d.h. das Fahrsystem kann alle Aufgaben in allen Situationen selbst bewältigt. Die Windschutzscheibe wird zur Projektionsfläche, das Auto zum Wohnzimmer, der Fahrer zum Passagier.

Um Stufe 5 zu erreichen, müssen autonome Autos Objekte identifizieren und einschätzen können. Die Systeme dazu basieren auf Machine-Learning und künstlicher Intelligenz. Je intensiver ein System trainiert wird, desto besser wird es. Je nach Umgebung sammelt es spezifisches Wissen. Ein System, was in den Weiten von Schweden trainiert wurde, reagiert anders, als eines, was sich in den vollen Strassen von Rom bewegt hat.

Die Sensoren heutiger Autos würden, so Herrmann, allerdings nur ca. 150 Meter weit reichen. Um dieses Problem zu umgehen und den reibungslosen Verkehr zu gewährleisten, wird auf Real-Life-Maps zurückgegriffen. Solche Karten verfügen sowohl über infrastrukturelle Inhalte (Strassen, Leitplanken, Ampeln, Tankstellen, etc.) als auch über Live-Daten (Unfälle, Baustellen, Wetter, Parkplatzsituation, Verkehrssituation, etc.), die von Infrastruktur und Fahrzeugen automatisch und in Echtzeit in den Karten-Datenpool eingespeist und von dort von jedem Auto individuell wieder bezogen werden.

Beruhigung durch kommunizierende Fahrzeuge

Durch die Automatisierung versprechen sich Städte, Länder, Organisationen und Konzerne diverse Vorteile. Kommunizieren Fahrzeuge untereinander, aber auch mit der Infrastruktur, wird beispielsweise ein harmonisches statt ruckhaftes Fahren ermöglicht. Auch das Bremsen und Anfahren in Kolonnen erfolgt koordiniert und optimiert. Der Durchsatz an Fahrzeugen erhöht sich, der Treibstoffverbrauch geht zurück. Auch eine Reduktion der Anzahl von Verkehrsunfällen wird angestrebt. Los Angeles etwa hat sich das ambitionierte Ziel gesetzt, bis im Jahr 2025 keine Toten und Schwerverletzten im Verkehr mehr beklagen zu müssen. Städte können zudem die Verkehrsinfrastruktur, die heute bis zu 40% ihrer Gesamtfläche ausmachen, verringern und neuen Platz zum Leben schaffen.

Die Sharing Economy ist hier ein wichtiges Stichwort. Autonome Autos setzen den Passagier am gewünschten Ort ab und nehmen in der Nähe einen nächsten Passagier auf. Im besten Fall, so Herrmann, können sämtliche Parkplätze eingespart werden und die Autos bleiben 24 Stunden am Tag im Einsatz. Die Kosten pro Kilometer verringern sich dadurch drastisch.

Grosses Potenzial für neue (Sharing-)Geschäftsmodelle

Autonome und effiziente Fahrzeuge eröffnen Firmen neue Geschäftsfelder. Die Fahrt im Starbucks-Robo-Taxi wird beispielsweise gratis, wenn man sich während der Fahrt einen (bezahlten) Kaffee servieren lässt oder einen Umweg über die Starbucks-Filiale macht.

IKM-Update-autonomes-Fahren_DiskussionViele Firmen sehen auch in den 400 Milliarden Stunden am Steuer, die potenziell eingespart werden können, grosses Business-Potenzial. Anstatt die Augen auf den Verkehr zu richten, können stundenlang Netflix-Serien oder Facebook-Status-Updates gelesen werden. Schliesslich mischt auch Google im Geschäft mit. Eine Idealvorstellung wäre, wenn alle Fahrzeug-Betriebssysteme von Google kämen. Dies würde ihren Datenschatz um eine wesentliche Komponente erweitern.

Möglichst schnell zu Stufe 5: Der vollständig automatisierte Verkehr

Obwohl viele Kräfte die Entwicklung des autonomen Verkehrs fördern, dürfte die flächendecke Einführung noch längere Zeit in Anspruch nehmen. Als schwierigstes Umfeld gilt der Verkehr in Städten mit impliziten Verkehrsregeln. Generell gilt Mischverkehr, also das parallele Vorkommen autonomer und fahrergesteuerter Fahrzeuge, als besonders herausfordernd. In einer ersten Phase sind separate Spuren für autonome Autos denkbar. Andreas Herrmann meint jedoch, dass der Transfer hin zum vollständig automatisierten Verkehr möglichst rasch geschehen muss, um Reibungen und Probleme zu verhindern.

Wenn autonomes Fahren ökonomische Vorteile bringt und die Mobilität demokratisiert, so dass diese für ältere Personen oder Menschen mit Behinderung zugänglicher wird, sind die Tage hinter dem Steuer möglicherweise gezählt. Für Herrmann ist es denkbar, dass man in Zukunft nur noch auf ausgewählten Strecken das Auto selber steuern darf. Der «Freude am Fahren» kommt spätestens dann eine gänzlich neue Bedeutung zu.


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