Seite - (000473) - in Autonomes Fahren - Technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte

Die Freigabe des autonomen Fahrens456 des autonomen Fahrzeugs ist um den Leistungsfaktor aleist = 2 größer als die des Driver- Only-Fahrzeugs. Daraus folgt für das autonome Fahrzeug der Erwartungswert Ȝ = 1 und für das Driver-Only-Fahrzeug Ȝ = 2. Obwohl das autonome Fahrzeug gemäß der vorherigen Annahme eine doppelte Leis- tungsfähigkeit wie das Driver-Only-Fahrzeug auszeichnet, geriet das autonome Fahrzeug während des Tests in einen Unfall mit Getöteten (Wahrscheinlichkeit P e1 11 1 037( )= ⋅ ≈− , ), das Driver-Only-Fahrzeug jedoch nicht (Wahrscheinlichkeit P e2 20 1 014( )= ⋅ ≈− , ). Eine Aussage, dass das autonome Fahrzeug unsicherer sei als das Driver-Only-Fahrzeug, ist dementsprechend infrage zu stellen. Dieses Beispiel zeigt, dass auf jeden Fall ein Strecken- faktor as größer zwei notwendig ist, um mit einer ausreichend hohen Signifikanz eine Aussage über die Leistungsfähigkeit des autonomen Fahrens treffen zu können. Aus wissenschaftlicher Sicht ist beispielsweise von einer fünfprozentigen Irrtums- wahrscheinlichkeit auszugehen und somit auch das gleiche Signifikanzniveau e = 5 % heranzuziehen. Der Streckenfaktor as ist in Abhängigkeit der Anzahl an Unfällen ent- sprechend groß zu wählen, sodass die Wahrscheinlichkeit für ein Fahrzeug mit geringerer Leistungsfähigkeit kleiner fünf Prozent wird, diese geringe Anzahl von Unfällen zu er- reichen. Abb. 21.8 zeigt das Ergebnis dieser Überlegung und der numerischen Berechnung der Werte. Der Datenpunkt bei null Unfällen mit Getöteten bedeutet, dass mit einem Streckenfaktor von as § GLH :DKUVFKHLQOLFKNHLW NOHLQHU I QI 3UR]HQW LVW GDVV HLQ VFKOHFKWHUHV )DKU]HXJ als die Vergleichsgruppe in keinen Unfall mit Getöteten verwickelt ist. Unglücklicherweise ist die Erfolgswahrscheinlichkeit für diesen Test genauso gering. Denn ist das Testfahrzeug genauso gut wie die Vergleichsgruppe, also gilt Leistungsfaktor aleist = 1, dann folgt daraus eine Erfolgswahrscheinlichkeit für diesen Nachweis von eben- falls nur fünf Prozent. Damit der Test gelingt, ist eine größere Erfolgswahrscheinlichkeit erstrebenswert. Als Beispiel wird nun eine Erfolgswahrscheinlichkeit von 50 Prozent ge- fordert, mit der ein Test zeigen soll, dass das Testfahrzeug nicht schlechter als die Ver- Anzahl Unfälle mit Getöteten k 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 0 1 2 3 4 5 λ = 1 autonom λ = 2 driver only Abb. 21.7 Poisson-Wahrscheinlich- keitsverteilung für die Anzahl von Unfällen mit unterschiedlichen Er- wartungswerten