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29.03.2018 | Automatisiertes Fahren | Im Fokus | Onlineartikel

Eine vorläufige Analyse des Uber-Unfalls

Autor:
Christiane Köllner

Ein autonom fahrender Volvo XC90 des Fahrdienst-Vermittlers Uber hat im US-Staat Arizona eine Frau überfahren. Seitdem wird über die Hintergründe und Ursachen des Unfalls spekuliert. Jetzt haben Professoren deutscher Universitäten den Unfall analysiert. 

Ein Testfahrzeug des Fahrdienst-Vermittlers Uber erfasst und tötet in der Stadt Tempe im US-Bundesstaat Arizona abends eine Fußgängerin, die die Straße überquerte – weder das automatisch fahrende Fahrzeug noch die Sicherheitsperson hinter dem Steuer haben reagiert. Der Unfall hat viele Fragen in der öffentlichen Diskussion nach dem Sinn und dem technischen Stand der Fahrzeugautomatisierung aufgeworfen. Jetzt haben Professoren deutscher Universitäten, die seit vielen Jahren zum autonomen Fahren forschen und sich im Verein Uni-DAS zusammengeschlossen haben, den Unfall analysiert. Dazu gehören, Klaus Bengler (TU München), Klaus Dietmayer (Universität Ulm), Lutz Eckstein (RWTH Aachen), Markus Maurer (TU Braunschweig), Christoph Stiller (Karlsruher Institut für Technologie) und Hermann Winner (TU Darmstadt). 

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Einige Tage nach dem Unfall mit Todesfolge des Uber-Fahrzeugs, ein Volvo XC90, hat das Tempe Police Department ein Video einer Außen- und Innenkamera des Unfalls veröffentlicht. Zu sehen ist sowohl der Bereich vor dem Fahrzeug als auch die Sicherheitsperson selbst. Die Fußgängerin, die von links nach rechts über eine mehrspurige Straße läuft und ein Fahrrad schiebt, taucht plötzlich im Lichtkegel auf der Fahrbahn auf und der Wagen fährt weiter, ohne auf die Gefahrensituation zu reagieren. In einer ersten Stellungnahme der Polizei hieß es noch, die Fußgängerin sei seitlich aus dem Dunkel auf die Fahrbahn getreten, weshalb ein Unfall nur schwer zu vermeiden gewesen wäre – inzwischen gab die die Polizei bekannt, dieses Zitat sei aus dem Zusammenhang gerissen. Das Video macht deutlich, dass das Fahrzeug weder gebremst noch den Ansatz eines Ausweichmanövers versucht hat. Auch die Sicherheitsperson zeigte keine Reaktion; sie schaute nicht ständig auf die Fahrbahn, sondern öfter nach unten. Hieß es zunächst noch, das Fahrzeug sei mit überhöhter Geschwindigkeit unterwegs (64 km/h statt der erlaubten 56 km/h), vermeldete die New York Times später, dass an der Unfallstelle 72 km/h erlaubt waren. Damit wäre das autonome Auto acht km/h langsamer gewesen als erlaubt. 

Unfallhergang ist schwer nachvollziehbar

Nach Analyse der Professoren sei der Betrieb des automatisierten Uber-Fahrzeugs im vorliegenden Fall als Automatisierung nach Stufe 2 einzuschätzen, auch wenn höhere Stufen der Automatisierung getestet wurden. Dies bedeute, dass die in diesem Fahrzeug sitzende Sicherheitsperson ständig alle Funktionen des Fahrzeugs überwachen und im Zweifelsfall eingreifen musste. Die hohe Komplexität des automatisierten Fahrens stellt damit auch hohe Anforderungen an den überwachenden Fahrer. Springer-Autoren Ina Othersen nennt das im Kapitel Der Mensch als Überwacher aus dem Buch Vom Fahrer zum Denker und Teilzeitlenker die "Irony of Automation": 

Je hochentwickelter eine Automatisierung ist, desto essentieller ist der Mensch als Überwacher. Aber, so die Ironie, desto schlechter ist auch die Überwachungsqualität des Menschen. Durch die Abnahme der motorischen und kognitiven Aufgaben wird der Mensch aus dem Regelkreis genommen, was zu einem Fertigkeitsverlust führen kann. Kommt es nun jedoch zu einem Systemausfall, muss der Mensch sofort eingreifen und die Aufgaben der Automatisierung übernehmen. Dazu ist der Überwacher jedoch teilweise nicht mehr unmittelbar befähigt".

Warum die Sicherheitsperson im Uber-Testfahrzeug nicht aufmerksam war, ständig den Blick von der Straße abgewandt hat und nicht eingegriffen hat, lässt sich derzeit nicht beantworten. War sie müde, gelangweilt, abgelenkt oder lag es an einem Fertigkeitsverlust, den die angesprochene "Irony of Automation" impliziert? Wir wissen es derzeit nicht. Die Fragen seien laut der Professoren auch aufgrund des Videos allein nicht zu beurteilen. Auch könne aufgrund der recht geringen Qualität des Videos nicht beurteilt werden, was die Sicherheitsperson bei aufmerksamen Verhalten hätte sehen können. Somit sei im Verlauf der Ermittlungen zu klären, warum die Sicherheitsperson nicht reagiert habe. Außerdem sollten die Behörden die Frage klären, wie Sicherheitsfahrer durch Uber ausgebildet werden und ob das Sicherheitskonzept des Versuchsbetriebs ausreichend war, fordern die Professoren.

Auch gemessen am aktuellen Stand der Technik sei der Unfallhergang schwer nachvollziehbar, so die Wissenschaftler. Das automatisierte Uber-Fahrzeug war sowohl mit Lidar-, Radar- als auch Kamerasensoren ausgestattet. "Auch wenn Kamerasensoren in der Dunkelheit eine eingeschränkte Wahrnehmungsleistung haben, so ist die Fußgängerin im Kamerabild bereits über eine Sekunde vor der Kollision deutlich sichtbar", erklären die Professoren. Lidar- und Radarsensoren seien sogar aktive Sensoren, das heißt sie senden aktiv Laserpulse im Infrarotbereich beziehungsweise Radarstrahlung aus und messen aufgrund von Reflektionen die Entfernung zu Objekten, deren Relativgeschwindigkeit und deren Größe. "Diese Sensorprinzipien funktionieren also gerade auch bei Dunkelheit uneingeschränkt“, betonen die Wissenschaftler. Prinzipiell ähnelt das Lidar-System dem Radarverfahren, wobei allerdings anstelle von Mikrowellen beim Lidar Ultraviolett-, Infrarot- oder Strahlen aus dem Bereich des sichtbaren Lichts (daher Lidar) verwendet werden", erklären die Springer-Autoren Heinrich Gotzig und Georg Otto Geduld im Kapitel Lidar-Sensorik aus dem Handbuch Fahrerassistenzsysteme.

Eine bereits heute in vielen Serienfahrzeugen verfügbare Notbremsfunktion, die mit ebendiesen Sensoren funktioniert, hätte zumindest den Fahrer gewarnt und das Fahrzeug gebremst – und dadurch die Kollision gemindert oder möglicherweise sogar vermieden. Nach Angaben der Firma Aptiv sei der Notbremsassistent in dem Uber-Testwagen aber außer Betrieb gesetzt gewesen, wie der Zulieferer, der Radar- und Kamerasysteme für den Notbremsassistenten liefert, gegenüber Bloomberg äußerte. Die Intel-Tochterfirma Mobileye, die Sensoren und Chips für Kollisionsvermeidungssystem zur Verfügung stellt und ein Lieferant von Aptiv ist, gab laut Bloomberg bekannt, dass man die eigene Software beim Abspielen des Onboard-Videos vom Unfall getestet habe. Dabei habe das Mobileye-System eine Sekunde vor dem Aufprall reagiert, und dies trotz der schlechten Qualität der Dashcam-Aufnahme.

Rückschlag für das automatisierte Fahren?

Was auch immer die Ursachen für den Unfall waren, sicher ist: Er hat eine Debatte über das automatisierte Fahren ausgelöst. Der Unfall könnte ein schwerer Rückschlag für die Bemühungen von Uber und anderen Unternehmen werden, autonom fahrende Autos schnell zur Serienreife zu bringen. Laut einem Bericht der New York Times hatte der Fahrdienst schon länger Probleme mit seiner autonomen Testflotte in Arizona. Demnach hätten die Testfahrzeuge besonders in Bereichen mit Baustellen und neben Sattelschleppern Schwierigkeiten. Zudem hätten Uber-Sicherheitsfahrer häufiger manuell in den autonomen Modus eingreifen müssen als die Sicherheitsfahrer von anderen Unternehmen, die das autonome Fahren erforschen, wie etwa die vormalige Google-Tochter Waymo.

Nach dem jetzt aktuellen Unfall in Tempe hat Uber die Probefahrten seiner Roboter-Wagen zunächst ausgesetzt. Mittlerweile hat auch der Gouverneur von Arizona die Uber-Tests komplett gestoppt und dem Fahrdienst-Vermittler die Lizenz wegen Sicherheitsbedenken entzogen. Auch der US-Bundesstaat Kalifornien reagiert: Das California Department of Motor Vehicles will die am 31. März 2018 auslaufende Test-Lizenz für autonom fahrende Uber-Fahrzeuge nicht verlängern. Daneben haben der Chiphersteller Nvidia und der Autohersteller Toyota angekündigt, Tests mit autonomen Fahrzeugen erst einmal zu stoppen. Auch die Stadt Boston hat alle autonomen Fahrzeugtests von NuTonomy und Optimus Ride ausgesetzt. 

Erfolgsdruck macht unvorsichtig

Was bedeutet der Unfall nun für die Zukunft des automatisierten Fahrens? Die deutschen Professoren gehen davon aus, dass sorgfältig entwickelte und abgesicherte automatisierte Fahrzeuge mittel- bis langfristig dazu führen werden, dass die Unfallzahlen gegenüber dem heutigen Stand sinken. Deshalb hoffen sie, dass der Unfall nicht dazu führen wird, die Akzeptanz der Gesellschaft für die Technologie zu vermindern. Doch keine Technik, weder bestehende noch zukünftige Systeme, werde eine 100-prozentige Sicherheit bieten. Es seien auch weiterhin Erprobungen des automatisierten Fahrens auf öffentlichen Straßen notwendig, da Simulationen die Komplexität realer Verkehrssituationen nicht komplett abbilden könnten.

Für den sicheren Weg dorthin bedürfe es aber auch "einer realistischeren Einschätzung der heutigen Möglichkeiten, technischen und technologischen Grenzen sowie robuster Absicherungsprozesse", so die Professoren. Dabei kritisieren sie auch indirekt Uber: "Insbesondere Start-ups in den USA stehen scheinbar, auch durch den Wettlauf um Finanzinvestoren, unter so großem Erfolgszwang, dass sie im Zweifelsfall eher zu früh im öffentlichen Straßenverkehr testen und sich präsentieren", so die Wissenschaftler. Und sie mahnen: "Solange sich Unternehmen in Ankündigungen gegenseitig überbieten, wer am schnellsten den Milliardenmarkt mit fahrerlosen Robotertaxis erschließt, birgt dies durch den Druck auch zunehmende Risiken voreiliger Straßentests".

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