Seite - (000432) - in Autonomes Fahren - Technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte

Autonomes Fahren muss sicher sein – die Legitimität dieser Forderung ist unbestritten. Doch was ist für diesen Wunschzustand alles zu beachten? Der Einstieg in diese Thematik erfolgt über die maschinelle Wahrnehmung, die schließlich als enabling technology für das autonome Fahren angesehen wird. Selbstverständlich ist, dass nur das, was zuverlässig erkannt wird, auch in eine sichere Fahrentscheidung umgesetzt werden kann. Lässt sich und, wenn ja, wie lässt sich sicherstellen, dass die maschinelle Wahrnehmung die für die Sicherheit erforderliche Qualität aufweist? Welche Möglichkeiten zur Qualifizierung der Wahrnehmungsleistung onboard bestehen, welche Grenzen lassen sich nicht überschreiten und wie sind diese für die Entwicklung des autonomen Fahrens zu bewerten? Diese Fragen sind Kernfragen im Kapitel Prädiktion von maschineller Wahrnehmungsleistung beim automatisierten Fahren von Klaus Dietmayer. Ist es gelungen, die Anforderungen an ein autonomes Fahrzeug erfolgreich zu definieren und umzusetzen, so bleibt die Herausforderung zu verifizieren und zu validieren, ob die Anforderungen durch die vorliegende Realisierung wirklich erfüllt werden. Unter den Experten herrscht Einigkeit, dass sich autonome Fahrzeuge allein mit den heute eingesetz- ten Test- und Absicherungsmethoden nicht werden freigeben lassen. Walther Wachenfeld und Hermann Winner erläutern die Herausforderungen und skizzieren Ansätze, die Bestandteile neuer Werkzeugketten für die Absicherung sein könnten, in ihrem Beitrag Die Freigabe des autonomen Fahrens. Auch der Mensch ist zu Beginn seiner Karriere als Autofahrer weit entfernt von späterer Leistungsfähigkeit. Besondere Unfallhäufigkeiten bei jungen (männlichen) Fahrern zeugen davon. Mit wachsender Erfahrung verbessert sich die Sicherheit der Fahrerinnen und Fah- rer deutlich, Menschen lernen sicher zu fahren. Walther Wachenfeld und Hermann Winner diskutieren unter dem Titel Lernen autonome Fahrzeuge? auf Basis intensiver Literatur- studien, inwieweit maschinelles Lernen den Anforderungen an die Sicherheit für autono- mes Fahren genügen kann. Ausgehend von der zentralen Norm ISO 26262 diskutiert Andreas Reschka, wann auto- nome Fahrzeuge im Allgemeinen und im Speziellen in den Use-Cases in einem sicheren Teil IV Sicherheit )FSNBOO 8JOOFS .BSLVT .BVSFS