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Prädiktion von maschineller Wahrnehmungsleistung beim automatisierten Fahren434 Stereosystems zur Verfügung. Lediglich eine Entfernungsschätzung ist dann aus Stereo- daten nicht mehr verfügbar und müsste beispielsweise durch Lidar- oder Radarsensoren kompensiert werden. Voraussetzung für diese Redundanz ist natürlich, dass die Verarbei- tungshardware und grundlegende Software der Einzelkameras unabhängig, d. h. redundant ausgelegt sind. Alternativ könnte natürlich auch eine weitere Monokamera inklusive eigener Verarbeitungshardware und -software verbaut werden. Durch derartige Redun- danzkonzepte kann somit auch bei Ausfall einzelner Komponenten immer eine Mindest- wahrnehmungsleistung des automatisierten Fahrzeugs aufrechterhalten werden. Die automatisierte Fahrzeugführung auf Bahnebene basiert auf der aktuellen maschinel- len Wahrnehmung bzw. der darauf aufbauenden Prädiktion der aktuellen Verkehrssituation. Letztere erfolgt nach dem Stand der Technik im Wesentlichen durch eine einfache Prädik- tion des aktuellen Bewegungsverhaltens der Objekte in die Zukunft. Aufgrund der Vielzahl der möglichen und nicht voraussehbaren Ereignisse, insbesondere reaktiver Aktionen an- derer Verkehrsteilnehmer, steigen die Unsicherheiten der Situationsprädiktion nach etwa zwei bis drei Sekunden so stark an, dass hierauf keine verlässliche Trajektorienplanung mehr möglich ist. Die Situationsprädiktion kann daher auch nicht den Rückgabezeitraum zum Fahrer beim hochautomatisierten Fahren oder das Erreichen eines eigensicheren Zu- stands beim vollautomatisierten Fahren sicher überbrücken, falls die maschinelle Wahr- nehmung das Fahrzeugumfeldmodell nicht mehr ständig aktualisiert. Der Mensch ist aufgrund seiner Fahrerfahrung allerdings auch in der Lage, die Gesamt- situation für etwa zwei bis drei Sekunden in die Zukunft mit gewisser Sicherheit vorher- zuahnen [23]. Da der Mensch seine Umgebung aber quasikontinuierlich wahrnimmt und interpretiert, reicht dieser kurze Vorhersagehorizont völlig aus, adäquat und deeskalierend in nahezu allen Situationen zu reagieren und Unfälle in aller Regel zu vermeiden. Dies sollte also auch für automatisierte Fahrzeuge möglich sein, wobei hier natürlich zusätzlich Latenzen sowie Unsicherheiten in der Wahrnehmung zu berücksichtigen sind. Voraus- setzung ist, wie oben erwähnt, eine garantierte Mindestleistungsfähigkeit der maschinellen Wahrnehmung. Wesentlich für die Gesamtfunktion ist es allerdings, dass sich das automatisierte Fahr- zeug erst gar nicht in eine technisch unlösbare Situation bringt. Die zulässige Kritikalität der Situation muss dabei immer der aktuellen maschinellen Wahrnehmungsleistung ent- sprechen. Es sind hierbei insbesondere auch plötzlich auftretende Ausfälle und damit eine spontane Reduktion der maschinellen Wahrnehmungsleistung zu berücksichtigen. Inner- halb der einigermaßen verlässlichen Prädiktionszeit für die Situationsentwicklung von zwei bis drei Sekunden muss das automatisierte Fahrzeug dann in der Lage sein, sein Fahrverhalten der geänderten maschinellen Wahrnehmungsleistung anzupassen. Ein ein- faches Beispiel wäre das Fahren auf einem Fahrstreifen. Verringert sich durch technische Ausfälle oder Witterungseinflüsse die Sensorreichweite, muss das Fahrzeug in der Lage sein, seine Geschwindigkeit innerhalb der Gültigkeit der Prädiktion der aktuellen Situation anzupassen, was ein sicher lösbares technisches Problem darstellt. Während diese einfache Situation leicht beschreibbar und untersuchbar ist, ist allgemein heute nicht bekannt, wie es zu kritischen Situationen kommt und was im Hinblick auf die