Mobilität: Wie intelligente Straßen autonomes Fahren vorantreiben sollen
Köln. Auf einem Industriegelände in Taufkirchen bei München wird bald die Zukunft der Mobilität und des autonomen Fahrens erforscht. Dazu wird eine reale Kreuzung aus der Münchener Innenstadt nachgebaut – auch mit aufblasbaren Häuserfassaden. Wie an einem Filmset lassen sich dann Verkehrsszenarien durchspielen. Autonome und herkömmliche Autos, Radfahrer und Fußgänger sind dabei. Das Land Bayern fördert das Projekt der TU München.
„Es sollen kontrollierte Experimente stattfinden“, sagt Klaus Bogenberger, Professor am Lehrstuhl für Verkehrstechnik. Eine Leitfrage: Welche Rolle kann und wird intelligente Verkehrsinfrastruktur in Zukunft spielen, gerade in Verbindung mit autonomer Mobilität? Ein Grundproblem sei, dass beim autonomen Fahren klassische Kommunikation mit dem Fahrzeugführer – etwa durch Handbewegungen oder Kopfnicken – wegfalle, sagt Bogenberger. Zudem bleibe die Sensorik auch beim intelligentesten Auto beschränkt.
„Das Fahrzeug kann nicht um die Ecke oder hinter Hindernisse schauen.“ Hier kommt smarte Infrastruktur ins Spiel. Diese kann etwa mit Kameras zusätzliche Daten über Verkehrssituationen in Echtzeit senden. „Das Auto berücksichtigt dies und bremst, wenn sich etwa ein Zusammenstoß mit einem Radfahrer anbahnt.“ Entscheidend ist ein reibungsloser Datenaustausch ohne Verzögerung zwischen Infrastruktur und Fahrzeug.
Autonomes Fahren benötigt eine intelligente Infrastruktur
„Auf unserem Testfeld können wir in einem sicheren Rahmen ausprobieren, welche Gefahr zum Beispiel ein Versatz von wenigen Millisekunden darstellt“, erklärt Bogenberger. Um niemanden zu gefährden, kommen auch VR-Brillen zum Einsatz. So kann die Person am Steuer etwa virtuelle Fußgänger auf der Kreuzung sehen, die in Wirklichkeit gar nicht da sind. Gleichzeitig wollen die Forscher herausfinden, welche Mobilfunk-Bandbreiten für welche Anwendungsfälle notwendig sind – und wie der Schutz vor Cyberangriffen gelingt.
>> Lesen Sie hier: Mercedes will so „klebrig“ wie Apple werden – mithilfe von Salesforce
An smarter Infrastruktur forscht auch Serge Lamberty, Bereichsleiter Digitalisierung am Institut für Straßenwesen der RWTH Aachen. Bisher werden Verkehrsströme meist durch Zählung von Fahrzeugen erhoben – etwa mithilfe von Induktionsschleifen in der Fahrbahn. Für Erkenntnisse zur Verkehrssicherheit sind solche Daten oft nicht ausreichend. Man benötige genauere Informationen zum Verhalten jedes einzelnen Fahrzeugs, sagt Lamberty. „Wir möchten wissen, wann und wo gebremst und beschleunigt wird und wie die verschiedenen Verkehrsteilnehmer untereinander agieren.“
Erfasst wird das zum Beispiel mit an Laternenmasten installierten Wärmebildkameras. Dies gewährleistet den Datenschutz, da keine Gesichter oder Kennzeichen erkannt werden. Zudem liefern die Kameras auch bei Dunkelheit zuverlässige Daten. Verschiedene Kreuzungen haben die Aachener Forscher einen Monat lang mit Kameras ausgestattet und auf kritische Situationen hin analysiert. Maßnahmen zur Verkehrssicherheit orientierten sich heute meist an Unfallzahlen, sagt Lamberty.
KI von Yunex Traffic greift in Echtzeit ein
„Wir interessieren uns aber für die Beinahe-Unfälle. Diese sind viel häufiger, tauchen aber in keiner Statistik auf.“ Etwa, wenn ein Autofahrer scharf bremsen muss, weil vor ihm plötzlich ein Radfahrer auftaucht. Um zukünftige Unfälle zu vermeiden, lassen sich dann etwa Wegführungen oder Ampelphasen ändern. Das geschieht in Echtzeit. So wurden im Projekt „AdaptIn“ in Aachen verschiedene Leuchtelemente an der Straße angebracht, um Autofahrer anhand der Kameradaten vor drohenden Zusammenstößen mit Radfahrern oder Fußgängern zu warnen.
Und in einem Projekt an Ampelkreuzungen in Münster ging es darum, den Busverkehr zu beschleunigen, sagt Lamberty. Ein ähnliches System hat das Münchener Unternehmen Yunex Traffic entwickelt. Dessen Technologie „awareAI“ basiert auf Künstlicher Intelligenz. Bestimmte Straßenabschnitte oder Kreuzungen werden mit Kameras erfasst. Das KI-System verarbeitet die Signale und erzeugt in Echtzeit ein kontinuierliches digitales Abbild der örtlichen Situation.
>> Lesen Sie hier: Was Detroits Gegenwart über Deutschlands Zukunft verrät
Dabei werden automatisch verschiedene Typen von Verkehrsteilnehmern erkannt. Die KI greift ein. Im nächsten Schritt sei die KI dann in der Lage, selbst ins Geschehen einzugreifen, sagt Michael Venus, Leiter des Produktmanagements bei Yunex. Die intelligente Steuerung könne auf verschiedene Ereignisse an der Kreuzung reagieren. „Wenn eine größere Schülergruppe an der Ampel steht, kann das System in Echtzeit die Grünphase verlängern, damit alle sicher hinüberkommen.“
Städte könnten das System auch zur Priorisierung des Rad- und Fußverkehrs nutzen. Genauso sei es möglich, zu bestimmten Tageszeiten den Autoverkehr zu bevorzugen, um Staus zu vermeiden. Zudem könnten Städte mehrere intelligent gesteuerte Kreuzungen in einem Netzwerk verbinden. In Deutschland ist im Sommer in Hamm die erste Yunex-Ampelsteuerung in Betrieb gegangen. Sieben Kameras verfolgen sowohl das Geschehen auf den Fahrbahnen als auch auf Rad- und Gehwegen. Das Interesse sei vielerorts groß, sagt Venus.
Autonomes Fahren: Die Infrastruktur muss mithalten können
Die Stadt Essen plant, bis zu 50 Kreuzungen mit dem System auszustatten. Zudem kann die Yunex-Technik beim Erfassen und Zuweisen freier Parklücken assistieren. Parkvorgänge könnten künftig automatisiert ablaufen. Ein Vorreiter beim Automated Valet Parking (AVP) ist der IT-Dienstleister NTT Data mit Hauptsitz in Tokio. „Infrastruktur und Fahrzeuge gehören immer zusammen“, sagt NTT-Data-Experte Houssem Abdellatif.
Wenn Autos nun immer intelligenter würden, müsse die Infrastruktur entsprechend mithalten. Ziel ist, dass Menschen ihr Auto am Parkhaus abstellen, aussteigen und per App den Einparkvorgang starten. Autos fahren dann selbstständig in eine Parklücke und können zudem enger geparkt werden – niemand muss aus- oder einsteigen. Sensoren im Parkhaus liefern die Daten für ein digitales Abbild der Umgebung.
Ein Algorithmus berechnet den idealen Fahrweg, berücksichtigt Hindernisse und überträgt Fahrbefehle an das Auto. Noch bremsen fehlende Regularien den Praxiseinsatz der NTT-Technologie auf öffentlichen Flächen. Gleichwohl sei das Interesse von Parkhausbetreibern schon groß, sagt Abdellatif. Getestet wird das System in Automobilwerken. Fertig produzierte Fahrzeuge werden automatisch vom Band weggefahren und abgestellt. „Hier kann das autonome Parken Zeit und Ressourcen einsparen.“
E-Autos könnten auf den smarten Straßen der Zukunft auch von induktiven Ladespulen im Asphalt profitieren. Diese übertragen kontaktlos Strom an den Akku – am besten funktioniert das, wenn das Fahrzeug steht oder langsam fährt. Induktives Laden ist auch Teil des neuen Testfelds der TU München – dort wird eine entsprechende Spur gebaut. Besonders interessant könne die Technologie für Elektrobusse sein, sagt Bogenberger. Wenn sie auf festen Linien unterwegs sind, können sie an Haltestellen oder Wendepunkten rasch zwischenladen.
Erstpublikation: 01.12.2023, 17:42 Uhr.