Das Forschungsinstitut Rand sieht die Sicherheit beim Autonomen Fahren durch fehlende Akzeptanz gefährdet.
Für die Einführung des Autonomen Fahrens, wofür sich die US-Forschungsgruppe Rand einsetzt, braucht es einen Sicherheitsrahmen. Doch diesen zu gestalten ist eine schwierige Aufgabe.
Volvo Uber Fahrzeuge in San Francisco
Die Sicherheit ist dadurch definiert, dass man ein gewisses Restrisiko akzeptieren kann. Da scheint es gar nicht problematisch die Sicherheit des Autonomen Fahrens zu sehen, denn viele Hersteller sprechen von einer dramatischen Reduzierung der Unfälle durch die Technik. Doch dafür benötigt es einen Sicherheitsrahmen, wie die aktuelle Studie aus dem Hause Rand zeigt.
Dieser Sicherheitsrahmen ist eine Grundbedingung für den kommerziellen Einsatz der Autonomen Fahrtechnik und diese scheitert an der Bedeutung von Sicherheit. Es gibt denn für diesen Bereich keine Standarddefinition, so die Forschenden der Rand Corporation.
Die Studie des unabhängigen Forschungsinstituts wurde von Uber bezahlt und trägt den Titel “Measuring Automated Vehicle Safety” also “Messung automatisierter Fahrzeugsicherheit”. Der Unfall eines automatisierten Uber-Fahrzeugs im Frühjahr 2018 führte zu einer Diskussion um die Sicherheit der Fahrzeuge und über deren Testbedingungen. Dabei hatte bei diesem Unfall ein Mensch versagt.
Die Ergebnisse der Rand-Studie legen nahe, dass es ein Grundvertrauen in die Technik brauche. Das beträfe sowohl die Legislative als auch die Öffentlichkeit. Dabei ist die Geheimhaltung der Entwicklung aus Konkurrenzgründen nicht gerade hilfreich.
Selbst die Millionen an Testmeilen, die beispielsweise Waymo bereits zurückgelegt hat, würden nicht ausreichen, um aussagekräftige Daten für die Sicherheit bereitzustellen. Schon bei der Anhörung zu einem Gesetz für das Autonome Fahren hat die Rand Gruppe auf das Fehlen dieser Datensätze verwiesen, daher forderte man alternative Testmethoden. Das Gesetz scheiterte daher bisher auch an Sicherheitsbedenken im US-Senat.
Die Rand-Studie empfiehlt, nicht abzuwarten, bis Statistiken die Sicherheit bestätigen. Die Perfektion dürfe nicht zum Feind des Guten werden, so die Projektleiterin der Rand-Studie Marjory Blumenthal. Man sollte nicht bloß die Unfälle zählen, wie es im US-Bundesstaat Kalifornien gefordert ist. Aber woran sollte man die Sicherheit der Fahrzeuge ausmachen?
Die Studie setzt stattdessen auf die Idee des “Roadmanship”. Das soll als Messparameter herhalten. Dabei meint man eine Messung von Ereignissen, die mit den Ideen von Sicherheit übereinstimmen. So könnte man beispielsweise registrieren, ob sich ein Fahrzeug an die Verkehrsregeln hält.
Mit Roadmanship hätte man einen Maßstab wie ein Autonomes Auto im Verkehr interagiert. Man könnte Sicherheitsabstände definieren und sehen, ob diese eingehalten werden. Man könnte damit auch messen, welche Fahrzeuge unsichere Verkehrsbedingungen verursachen und wie die anderen Fahrzeuge darauf reagieren. Dabei greift man auf das Modell von Mobileye zurück: RSS.
Das Responsibility-Sensitive-Safety (RSS) Modell entspricht der menschlichen Vorstellung von sicherem Fahren. Das Konzept hat auch das Forschungs- und Testzentrum in Arizona aufgegriffen. In jedem Fall, so Blumenthal, braucht es Indikatoren, bevor man zu unerwünschten Ereignissen käme. Außerdem sollten die Unternehmen sich über diese Sicherheitsverstöße verständigen. Es sollte also markenübergreifend Einigkeit darüber herrschen. Das bedeute aber auch, dass man die Geheimhaltung zurückfahren müsste. Man redet zwar über das Teilen, tut es aber nicht.
Derart müssten auch die Behörden Zugang zu diesen Daten bekommen, allen voran die NHTSA. Der Austausch von Informationen und die Vereinbarung von Sicherheitsdefinitionen sollte helfen, die Akzeptanz in der Bevölkerung zu steigern. Denn derzeit, so der Verweis auf die aktuelle AAA-Studie, haben fast drei Viertel der Fahrenden Angst davor, die Autonomen Fahrzeuge zu nutzen. Um auch diese Menschen für das Produkt zu gewinnen, muss man Informationen mit der Öffentlichkeit teilen.
So oder so, sind die Menschen auf den Straßen Teil des Experiments, um Sicherheitsgewinne zu erzielen – auch wenn man keine Informationen über die Fortschritte erhält.