Die Zukunft der Mobilität liegt im automatisierten und vernetzten Fahren – und die Universität Bremen ist an der aufwändigen Forschungs- und Entwicklungsarbeit für die neuen Technologien maßgeblich beteiligt.
Das Projekt „AO-Car“ – die Abkürzung steht für „Autonom Optimal“ – hat jetzt erste Ergebnisse vorgelegt. Auf dem Parkplatz der Universität präsentierten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler live, wie autonomes Fahren funktioniert, wo die Herausforderungen liegen und welche Perspektiven es gibt.
Selbstfahrende Autos ohne Lenkrad und Pedale, Nahverkehrsfahrzeuge oder LKW-Flotten ganz ohne Fahrer, entspanntes Reisen und dabei dem Auto alle Fahrmanöver überlassen: Diese Szenarien werden mit dem autonomen Fahren verbunden.
„Und sie rücken immer näher“, sagt Professor Christof Büskens, Leiter des Projekts „AO-Car – Autonome, optimale Fahrzeugnavigation und -steuerung im Fahrzeug-Fahrgast-Nahbereich für den städtischen Bereich“. „Wir haben in den vergangenen Monaten wichtige Schritte auf dem Weg zum autonomen Fahren gemacht und viele grundlegende Forschungserkenntnisse gewonnen, die notwendig sind, um das autonome Fahren verlässlich und sicher zu machen.“
Technik trifft die Entscheidungen
Vorführungen auf dem Universitäts-Parkplatz zeigten, wie ein Fahrzeug ein lokal begrenztes Parkplatzareal selbstständig erkundet. Auf der Basis von Sensorinformationen werden Steuersignale (Gas, Bremse, Lenkrad) für das Fahrzeug für die nächsten Sekunden beziehungsweise Minuten berechnet.
„Die Technik trifft unabhängig vom Fahrer autonome Entscheidungen über optimale Fahrmanöver, die in der jeweiligen Situation notwendig sind, und führt sie geregelt aus“, so Dr.-Ing. Mitja Echim vom Zentrum für Technomathematik (ZeTeM). Das Fahrzeug orientiert sich auf dem Parkplatz selbstständig, parkt ein und aus, weicht Hindernissen aus und vollzieht Notbremsungen.
Bereits seit September 2016 erforschen die Universität Bremen und die Universität der Bundeswehr in München Methoden zur hochautomatisierten Navigation und Steuerung von Pkws. Basis der Forschungen sind innovative Algorithmen aus der Raumfahrt.
Seit Mai 2017 war ein Forscherteam der Universität Bremen mit einer Ausnahmegenehmigung auf den Straßen Bremens und Niedersachsens unterwegs, um mit einem aufgerüsteten Serien-PKW in realen Verkehrssituationen – Kreuzungen, Landstraßen, Autobahnen, Parkplätze und vieles mehr – hochautomatisierte Fahrmanöver zu analysieren. Gleichzeitig tüftelten die Technomathematiker und Informatiker an Rechnern über Algorithmen und werteten die Testergebnisse aus, um das automatisierte Fahren stetig zu verbessern.
Optimale Steuerung und Regelung
„Die Herausforderung ist, mit multisensorischen Informationen, Vorwissen und Echtzeitinformationen aktuelle Fahrzeugzustände zu ermitteln“, erläutert Joachim Clemens aus der AG Kognitive Neuroinformatik. „Gleichzeitig muss die Umgebung abgebildet werden. Je nach Situation müssen dann die passenden Manöver mit optimaler Steuerung und Regelung berechnet werden.“ Parallel dazu sind Risikoabschätzungen notwendig, die das stets vorhandene „unsichere Wissen“ berücksichtigen – was wiederum zu Verhaltensänderungen und der Generierung neuer Manöver führen kann.
„Auf dem Gebiet des autonomen Fahrens wird weltweit intensiv geforscht“, so Professor Büskens. „Im Unterschied zu bestehenden Ansätzen zeichnet sich das von uns entwickelte Fahrverhalten dadurch aus, dass es neue Methoden zur Risikoberechnung, Kartierung und dem Umgang mit unsicheren Informationen nutzt.“ Mit einem grundlegend anderen Ansatz für die Ermittlung optimaler Fahrmanöver könne das „Bremer Fahrmodell“ die Stabilität und Erweiterbarkeit im Hinblick auf vielfältige Fahrsituationen garantieren.
Nächster Schritt: Vom Parkplatz auf die Straße
Im nächsten Schritt wollen die Bremer Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler jetzt das „AO-Car“ verstärkt vom Parkplatz auf die Straße bringen. Im Fokus stehen dabei der Überland- und der Stadtverkehr. „Durch die konsequente Weiterentwicklung der Algorithmen soll vor allem die Sicherheit gewährleistet werden“, so Christof Büskens. Parallel werden die existierenden Algorithmen mit Industriepartnern evaluiert, um langfristig die Forschungsergebnisse auch praktisch nutzbar zu machen.
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