Unfälle: Schäden mit Autonomen Fahrzeugen reduzieren
Forschende der Universität von Waterloo haben ein System entwickelt, das zur Unfallschadensminimierung bei selbstfahrenden Autos beitragen kann.
Die University of Waterloo in Kanada ist eine der Universitäten, die sich mit dem Autonomen Fahren auseinandersetzen. Dabei hat man sich nun auf die Vermeidung von Schäden bei Unfällen mit Autonomen Fahrzeugen konzentriert.
Dabei handelt es sich um eine Methode zur Planung der Bewegung für Autonomes Fahren. Diese Methode wird in Notsituationen, die unweigerlich zum Unfall führen, aufgerufen. Damit gibt man dem Auto eine Handlungsanweisung, wie man dem Unfall mit dem geringsten Schadensrisiko begegnet.
Die Methode ist selbstverständlich ein Algorithmus, den man Model Predictive Control (MPC) getauft hat. Ist eine Bewegungsplanung qua Modell nicht möglich, werden die Schwere des Unfalls und das Potenzialfeld berechnet, um die Schwere des Unfalls zu reduzieren. Dabei berücksichtigt man auch die Fahrzeugdynamik.
Das System wurde in Simulationen auf seine Funktion hin überprüft. Es kann Hindernissen ausweichen und die Schwere des Unfalls reduzieren, wenn ein Unfall unausweichlich ist. Dabei überprüft es alle verfügbaren Optionen, die das Fahrzeug in der Umgebung wahrnehmen kann.
Das System, das seine Daten über die Sensoren bezieht, kann Hunderte Entscheidungen pro Sekunden treffen. Derart ist es immer in der Lage, die Situation einzuschätzen. Das Hauptziel ist aber die Vermeidung des Unfalls, vor allem mit Passanten. Denn auf die Erkennung von Passanten hat die Universität einen besonderen Fokus gelegt.
Das System wurde entwickelt, da man auch beim Autonomen Fahren davon ausgehen muss, dass es zu Unfällen kommen muss. Obgleich sich die Sicherheit mithilfe der Technik dramatisch verbessern werde, so der Abteilungsleiter Amir Khajepour.
Die Ethik wurde in dem System nicht einprogrammiert, jedoch hat man das Framework so eingerichtet, das dies möglich ist.
