5 Gründe, warum selbstfahrende Autos noch nicht weit verbreitet sind

Vielleicht treten wir allmählich in die Ära selbstfahrender Autos ein, wenn eine Reihe von „Bosses“ in der Technologiewelt wie Apple, Google und insbesondere Tesla Technologieentwicklungsprojekte in ihren Händen halten. Die Technologie selbstfahrender Autos ist äußerst ehrgeizig. Doch trotz enormer Investitionen und unermüdlicher Bemühungen von Unternehmen sind vollautomatisierte Autos immer noch nicht weit verbreitet.

Tatsächlich gibt es noch viele grundlegende Herausforderungen, die Hersteller lösen müssen, bevor sie darüber nachdenken, ein wirklich sicheres vollautomatisiertes Auto auf den Markt zu bringen, das komplexe Tests bestehen kann, und vor allem das Vertrauen der Benutzer im Umgang mit realen Situationen zu gewinnen. Im Folgenden sind fünf Gründe aufgeführt, die die aktuelle Situation erklären, warum selbstfahrende Autos weltweit immer noch nicht weit verbreitet sind, obwohl in letzter Zeit viel in sie investiert und sie gefördert wurde.

Sensor

Selbstfahrende Autos nutzen eine Reihe einfacher bis fortgeschrittener Sensoren, um ihre Umgebung in Echtzeit zu beobachten und wahrzunehmen und ihnen dabei zu helfen, Objekte wie Fußgänger, andere Fahrzeuge und Verkehrszeichen zu erkennen. Beispielsweise helfen Bildsensoren (Kameras) dem Auto, Objekte zu beobachten. Lidar-Sensoren messen mithilfe von Lasern den Abstand zwischen Objekten und Fahrzeugen. Radarsensoren sind dafür verantwortlich, Objekte zu erkennen und deren Geschwindigkeit und Richtung zu verfolgen.

Selbstfahrende Autos nutzen komplexe Sensorsysteme

Alle diese Sensoren sammeln Daten und senden sie zurück an das Steuerungssystem des Autos (normalerweise ein KI-Computer). Hier werden die Daten sorgfältig analysiert, um dem Auto dabei zu helfen, die genauesten Entscheidungen zu treffen, zum Beispiel darüber, wo es lenken oder wann es bremsen soll, welche Bremskraft... Ein vollautomatisiertes Auto benötigt ein Sensorsystem, das unter allen Bedingungen und in allen Umgebungen fehlerfrei funktioniert ohne menschliches Eingreifen.

Tatsächliche Tests haben jedoch gezeigt, dass Faktoren wie raues Wetter, starker Verkehr, Verkehrsschilder mit komplexen Zeichnungen usw. die Genauigkeit des Sensors negativ beeinflussen können. Das von Tesla-Autos verwendete Radar wird durch widrige Wetterbedingungen weniger beeinträchtigt. Die Herausforderung besteht jedoch weiterhin darin, sicherzustellen, dass der Sensor alle Objekte mit der erforderlichen Sicherheit erkennen kann, um absolute Sicherheit für die im Auto sitzenden Personen zu gewährleisten.

Damit ein autonomes Fahrzeug wirklich sicher funktioniert, muss dieses Sensorsystem bei allen Wetterbedingungen überall auf der Welt, von Alaska bis Sansibar, gut funktionieren. Und in überfüllten Städten mit komplizierten Verkehrssituationen wie Kairo oder Hanoi. Dies ist immer noch eine große Herausforderung für Unternehmen, darunter auch Tesla.

Künstliche Intelligenz

Wie bereits erwähnt, nutzen die meisten autonomen Fahrzeuge künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um von Sensorsystemen erhaltene Daten zu verarbeiten und spezifische Entscheidungen für jede Situation zu treffen. Dies kann mit dem Gehirn des Autos verglichen werden.

KI-Algorithmen werden darauf trainiert, die vom Sensor erkannten Objekte zu identifizieren und sie dann genau zu klassifizieren. Anschließend entscheidet der Computer anhand dieser Informationen, ob das Auto Maßnahmen wie Bremsen oder Ausweichen ergreifen muss, um einem Objekt auszuweichen.

KI kann als das Gehirn autonomer Fahrzeuge betrachtet werden

In Zukunft werden Maschinen diese Erkennungs- und Klassifizierungsarbeit effektiver leisten können als der Mensch selbst. Derzeit gibt es jedoch keine Garantie dafür, dass in Autos verwendete Algorithmen für maschinelles Lernen absolut sicher sind. Es besteht Bedarf an einer Standardisierung, wie maschinelle Lernsysteme in autonomen Fahrzeugen trainiert, getestet oder validiert werden sollten. Das ist nur eine Frage der Zeit.

Stabilisierung

Wenn ein selbstfahrendes Auto auf der Straße rollt, lernt es ständig dazu, fährt durch neue Straßen, erkennt Objekte, denen es während des Trainings nicht begegnet ist, und ist gezwungen, seine Software regelmäßig zu aktualisieren.

Wie können wir sicherstellen, dass das System weiterhin so sicher ist wie die Vorgängerversion? Oder ob nach der Aktualisierung der Software Fehler oder Schwachstellen auftreten, die sich auf die Leistung des Fahrzeugs auswirken. Jeder noch so kleine Fehler kann in dieser Situation zu katastrophalen Unfällen führen.

Standards

Es gibt noch kein System internationaler, einheitlicher Standards und Vorschriften für autonome Fahrzeugtechnologie. Für diesen neuen Fahrzeugtyp müssen für jede einzelne Funktion neue Regelungen gelten, beispielsweise für automatische Spurhaltesysteme. Von da an sind Automobilhersteller gezwungen, die Zulassung neuer Produkte einzuhalten.

Hierbei handelt es sich nicht nur um ein Sicherheitsproblem, sondern auch um eine Reihe anderer Aspekte wie Umwelt, Wirtschaft und Gesellschaft.

Soziale Akzeptanz

Es gab viele Unfälle mit selbstfahrenden Autos im Allgemeinen und Tesla im Besonderen. Gesellschaftliche Akzeptanz ist nicht nur ein Thema für diejenigen, die selbstfahrende Autos kaufen möchten, sondern auch für diejenigen, die die Straße mit ihnen teilen.

Jeder Bürger muss in Entscheidungen über die Einführung und Einführung autonomer Fahrzeuge einbezogen werden. Die bloße Teilnahme am Straßenverkehr mit Systemen der künstlichen Intelligenz ist beispiellos und die Menschen haben das Recht, die Sicherheit der Gemeinschaft in Frage zu stellen.

Die ersten drei Herausforderungen müssen angegangen werden, um die letzten beiden zu meistern. Natürlich wird das Rennen im Bereich der autonomen Fahrzeuge nicht abkühlen. Doch ohne ein Treffen zwischen Herstellern, Verbrauchern, Prüfstellen und Regulierungsbehörden werden autonome Autos wahrscheinlich noch viele Jahre nur auf Teststraßen rollen.

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