Seite - (000373) - in Autonomes Fahren - Technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte

Sicherheitspotenzial automatisierter Fahrzeuge: Erkenntnisse aus der Unfallforschung360 Die Theorie der erfinderischen Problemlösung (TRIZ) definiert die Anforderungen einer idealen Maschine über die Formel für das Ideale Endresultat mit einem unbegrenzten Nutzen ohne Kosten und Schäden [19]: IdealesEndresultat Nutzen Kosten Schäden = ∑ ∑ +( ) = +( ) = ∑ ∞ ∞ 0 0 (17.2) Betrachtet man einerseits den tatsächlichen Gesamtnutzen im Hinblick auf das verbrau- cherrelevante Sicherheitspotenzial automatisierter Fahrzeuge, so steigt dieser entsprechend dem Wirkungsgrad bis zum maximalen „Effektivfeld“ an (Nachweis über Unfalldatenana- lyse und Funktionskenntnis). Andererseits können die Risiken in Abhängigkeit vom Auto- matisierungsgrad („Driver“ versus „Robot“) ansteigen. Diese reduzieren wiederum den tatsächlichen Nutzen für die Sicherheit (s. Abb. 17.2). Zur Minimierung möglicher Risiken erfolgt vonseiten des Herstellers ein Risikomanagement (s. Kap. 28) unter Ein beziehung von Unfalldaten. 17.4 Aussagekraft möglicher Prognosen auf der Basis von Unfalldaten Die nachfolgende Metaanalyse zeigt an Beispielen Möglichkeiten und Grenzen von Poten zialaussagen auf Basis verschiedener Unfalldaten. Da bislang keine Erfahrungen zur Analyse hoch- bzw. vollautomatisierter Fahrzeuge existieren, werden zunächst Fahrzeug- systeme ohne Automatisierung („driver only“/„no automation“) sowie mit geringeren Automatisierungsgraden bezüglich der Hauptfahraufgaben („assistiert“/„teilautomati- siert“) betrachtet, gegliedert nach A-posteriori- und A-priori-Analysen. Abschnitt 17.4.1 beschreibt Beispiele für A-posteriori-Aussagen zu bislang erfassten Unfalldaten. In der hier genutzten Definition können „aus der Erfahrung gewonnene“ [20] Zahlen direkt für Interpretationen genutzt werden. Im Gegensatz dazu werden die in Ab- Abb. 17.2 Verbraucher bewerten das Sicherheitspotenzial subjektiv, indem sie wahrgenommene Risiken und den Nutzen kontextbezogen gegeneinander abwägen. Risiken hängen vom Automatisierungsgrad, der Nutzen vom Wirkungsgrad ab. Unfalldatenanalysen sowie Risiko- management (s. Kap. 28) ermög- lichen Objektivierung (s. Kap. 30) und Optimierung