15.01.2016

Selbstfahrende Autos von Google bauen Unfälle

Vor rund sechs Jahren gab Google bekannt, selbstfahrende Autos entwickeln zu wollen. Damit sollen Unfälle vermieden und Fahren sicherer werden. Der neue Unfallbericht lässt Zweifel aufkommen.
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(c) google: Das erste Auto für Testfahrten der Suchmaschine.

Ob Internetunternehmen oder die Autoindustrie, alle wollen sie autonom fahrende Autos entwickeln. So bezeichnet man ein Fahrzeug, das ohne menschliches Zutun selbstständig von A nach B fahren kann. Dabei hat das „Roboterauto“ die volle Kontrolle über das Auto. Es fährt, steuert und parkt sogar selbst ein. Der Fahrer wird überflüssig und kann seine Aufmerksamkeit anderen Dingen zuwenden.

Unfälle von selbstfahrenden Autos

Die IT-Industrie wirbt damit, dass Roboterautos viel sicherer seien und Unfälle im Straßenverkehr vermieden werden könnten. Der Mensch mache viele Fehler, ganz im Gegensatz zur Maschine. Schon in naher Zukunft sollen die selbstfahrenden Autos von der Straße nicht mehr wegzudenken sein. Und das nicht nur in Kalifornien und Texas, wo Google seine Autos bereits regelmäßig aussendet. Auch in Europa sind Roboterautos kein Fremdwort. Daimler möchte etwa bereits dieses Jahr auf Deutschlands Straßen mit Testfahrten starten. Fahrer werden zwar trotzdem (noch) in der Kabine sein, deren Hände aber nicht mehr am Lenkrad. Damit möchte man zu einer unfallfreien Zukunft beitragen.

+++ Daimler schickt dieses Jahr selbstfahrende LKWs auf Deutschlands Straßen +++

lexus google selbstfahrendes auto
(c) google: Im Jahr 2012 hatten Googles Autos bereits 300,000 Meilen „autonom“ zurück gelegt.

Der aktuelle Testbericht von Google für die Straßenverkehrsbehörde in Kalifornien malt ein anderes Bild. Die Ergebnisse zeigen, dass bei 424.331 zurückgelegten Meilen in 15 Monaten Fahrer manuell ganze 272 Mal eingreifen mussten. „Unsere Testfahrer sind trainiert und vorbereitet auf solche Situationen. Die durchschnittliche Reaktionszeit bei allen Vorkommnissen war 0,84 Sekunden“, liest man im Report. Weitere 69 Mal musste außerdem bei Simulationsfahrten eingegriffen werden.

Unfall-Simulation

Google hat zum Testen einen gigantischen Simulator ins Leben gerufen. Die Fahrer können damit Situationen im Straßenverkehr noch einmal durchmachen. Damit sollen Fragen geklärt werden, wie bspw:

  • Was wäre passiert, wenn der Fahrer nicht eingegriffen hätte?
  • War ein manuelles Einlenken tatsächlich notwendig?
  • Was wäre unter leicht veränderten Umständen passiert?

Mit Hilfe des Simulationsprogramms können die Ingenieure bei Google herausfinden, ob das Eingreifen unumgänglich war und ob der Vorfall für die Weiterentwicklung des Roboterautos relevant ist. Die Autos von Google sind mit 40 km/h übrigens nicht allzu schnell unterwegs.

Hier ein Foto vom Google Auto:

google auto
(c) google

+++ Auch interessant: „Schleich“-Werbung: Googles selbstfahrendes Auto angehalten +++

Quelle und Testbericht

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Die Eye-Tracking-Brille von Viewpointsystem kommt im Rahmen des EU-Projekts Manufactor in der Industrie zum Einsatz | (c) viewpointsystem
Die Eye-Tracking-Brille von Viewpointsystem kommt im Rahmen des EU-Projekts Manufactor in der Industrie zum Einsatz | (c) viewpointsystem

Einarbeitungszeiten um mehr als 35 Prozent und Fertigungsfehler um 20 Prozent reduzieren; gleichzeitig das Vertrauen der Mitarbeitenden in die eigenen Fähigkeiten um mehr als 20 Prozent steigern und die körperliche und mentale Belastung senken – das sind die ambitionierten Ziele des Projekts Manufactor.

Mit sechs Millionen Euro von Horizon Europe gefördert

14 Partner aus zehn EU-Ländern sind daran beteiligt, darunter Universitäten wie TU Darmstadt (Deutschland) und Universität Uppsala (Schweden), Industriebetriebe wie Hitachi Energy Sweden und Volkswagen Autoeuropa (Portugal) und Startups wie u-sense.it (Italien) und Viscando (Schweden). Mit dem oberösterreichischen Maschinenbauer Fill und dem Wiener Datenbrillen-Startup Viewpointsystem sind auch zwei österreichische Unternehmen bei dem im Rahmen von Horizon Europe mit sechs Millionen Euro geförderten EU-Projekt dabei.

Zusammenführung mehrerer Technologien

Um die zuvor genannten Ziele zu erreichen, sollen im Rahmen des auf drei Jahre angesetzten Forschungs- und Entwicklungsprojekts mehrere Technologien zusammengeführt werden und ein validierter Prototyp entstehen: tragbare Sensoren, XR-Brillen, Eye Tracking, 3D-Bildsensoren, KI-Agenten und Human Digital Twins. „Zusammen liefern sie Informationen über die körperliche und kognitive Situation der Mitarbeitenden und ermöglichen eine situationsgerechte Unterstützung direkt am Arbeitsplatz. Im Mittelpunkt stehen dabei der Mensch und die Frage, wie Technologie ihn bei seiner Arbeit bestmöglich unterstützen kann“, heißt es von Projektpartner Viewpointsystem in einer Aussendung.

Vom Eye-Tracking zum „Human Digital Twin“

Das Wiener Startup steuert als einer von vier zentralen Technologiepartnern eine Weiterentwicklung seiner Eye-Tracking-Brille bei. Die Eye-Tracking- und Kameradaten der Brille sollen im Projektverlauf mit weiteren Sensordaten zusammengeführt werden. Daraus soll ein Echtzeitbild der körperlichen und kognitiven Situation von Mitarbeitenden, also ein sogenannter „Human Digital Twin“ entstehen. KI-Agenten sollen diese Informationen dann nutzen, um die Unterstützung an die jeweilige Situation anzupassen, etwa durch Audioanweisungen oder direkt in der XR-Brille eingeblendete Informationen.

„KI kann ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen“

„Wirklich adaptive Unterstützung beginnt damit, den Menschen hinter der Aufgabe zu verstehen. Eye Tracking gibt uns in Echtzeit Aufschluss über die Aufmerksamkeit und kognitive Belastung eines Menschen“, erklärt Frank Linsenmaier, CTO von Viewpointsystem. „Auf dieser Grundlage kann KI ihre Unterstützung an die Person und die jeweilige Situation anpassen und damit über eine reine Automatisierung von Assistenz hinausgehen.“

Test in der Next World Factory von Fill

Getestet wird das unter anderem bei Industriepartner Fill, konkret im firmeneigenen Ausbildungs- und Lernzentrum Next World Factory. Im Projekt soll untersucht werden, wie adaptive, KI-gestützte Assistenz den Kompetenzerwerb beschleunigen und die sichere Anwendung im Arbeitsalltag unterstützen kann. Martin Muik, Forschung und Entwicklung bei Fill, nennt auch den Fachkräftemangel als Grund für das Projekt. „Mit Manufactor wollen wir erproben, wie intelligente Assistenz das Lernen individueller, effizienter und motivierender gestalten und Menschen dabei unterstützen kann, ihr Potenzial bestmöglich zu entfalten.“

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