Page - (000472) - in Autonomes Fahren - Technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte

45521.5 Freigabeherausforderung für das vollautomatisierte Fahren (Freigabefalle) Testfälle für das autonome Fahren ist nicht möglich, da keine Methode, ähnlich der Fahr- erlaubnisprüfung des Menschen, existiert. Dennoch ist das Ziel, eine Aussage zu treffen, ob das Risiko durch den Einsatz des autonomen Fahrzeugs erhöht wird oder nicht: V R Rakz zus ver = <1. Hier sei noch einmal darauf hingewiesen, dass diese Bedingung in keiner Weise zwingend ist. Für die theoretische Betrachtung wird die Bedingung kleiner eins jedoch als worst case angenommen. Die einzige den Autoren bekannte belastbare Metrik für das Aufstellen eines solchen Verhältnisses sind die Zahlen der nachträglichen Auswertung von Verkehrsunfällen. Für Deutschland sind dies beispielsweise die Zahlen des Statistischen Bundesamtes. Für 2012 gibt das Statistische Bundesamt [21] beispielsweise 3375 polizeilich erfasste Unfälle mit Getöteten in Deutschland an. Dabei wird mit der Zahl für Getötete gearbeitet, da dies den worst case für den zu erbringenden Nachweis darstellt. Bezogen auf eine Fahrleistung von 709 Milliarden Kilometern in Deutschland, bedeutet diese Zahl als Durchschnittswert, dass zwischen zwei Unfällen mit Getöteten 210 Millionen Kilometer liegen. Da die Zahlen lediglich einen Erwartungswert darstellen, existieren auch Strecken zwischen zwei Un- fällen, die kürzer oder länger sind. Um diese Verteilung der Unfallereignisse darzustellen, wird die Poisson-Verteilung herangezogen: P k k e k λ λλ( )= − ! . Dabei wird angenommen, dass das Auftreten eines Unfalls ein unabhängiger und nicht erschöpfender Zufallsprozess ist P kλ( ). In der Gleichung entspricht k der Anzahl an Un- fallereignissen und Ȝ dem Erwartungswert, mit dem dieses Ereignis auftritt. Der Erwar- tungswert Ȝ ist definiert durch den Quotienten λ= s s test leist , wobei stest für die beobachteten Testkilometer steht und sleist für die Leistungsfähigkeit des Systems. Die Leistungsfähigkeit steht für die erwartete Anzahl von Kilometern zwischen zwei Unfällen. Die Wahrscheinlichkeitsverteilungen für k=[ ]12 3 4 5 und λ=[ ]1 2 sind in Abb. 21.7 als Beispiel abgebildet. Aus der Abbildung ist die Problematik für den Nachweis des Risikos gut zu erkennen: Angenommen, die blaue Verteilung steht für ein autonomes Fahrzeug und die rote Vertei- lung für ein Driver-Only-Fahrzeug. Beide Fahrzeuge werden die gleiche Anzahl von Test- kilometern bewegt s a stest s= ⋅ , mit dem Streckenfaktor as = 2 und dem durchschnittlichen Abstand s zwischen zwei Unfällen mit Getöteten. Die Leistungsfähigkeit s a sleist leist= ⋅