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45921.6
Ansätze für das Lösen der Freigabeherausforderung
eines Stauszenarios aufgrund der reduzierten Geschwindigkeit und der begrenzt zu
gäng-
lichen Szenerie ein geeignetes Einstiegszenario. Aus Sicht der zuvor angestellten statisti-
schen Überlegungen wäre ein Einstiegszenario sinnvoll, bei der der Mensch als Ver-
gleichsgruppe möglichst schlecht abschneidet, also möglichst viele Fehler macht. Mög-
lichst viele Fehler bedeutet wenig Strecke, sodass der Nachweis der Leistungsfähigkeit
einfacher wird.
Der revolutionäre Schritt – ein autonomes Fahrzeug ohne evolutionäre Zwischen
schritte
abzusichern – widerspricht diesem Ansatz und scheint unwahrscheinlich.
21.6.2 Beschleunigung der Freigabe
Trotz des evolutionären Ansatzes sind dennoch neue Funktionen abzusichern. Um dies zu
beschleunigen, sind prinzipiell zwei Stellschrauben vorhanden: Erstens kann das Was und
zweitens das Wie verändert werden. Welche Testfälle sind notwendigerweise zu überprüfen
und womit werden diese Tests durchgefĂĽhrt? Schuldt et al. [10] nennen dies Testfall-
generierung und TestdurchfĂĽhrung.
21.6.2.1 Testfallgenerierung
Die Testfallgenerierung definiert die durchzufĂĽhrenden Tests: Nach Schuldt et al. [10] folgt
aus der Vielzahl von Einflussfaktoren im Einsatzbereich sowie deren Wertebereichen eine
un über schau bare Anzahl von Testfällen. Wie bereits beschrieben, stützen sich Systeme, die
aktuell im Einsatz sind, auf die Leistungsfähigkeit des Menschen und dessen Möglichkeit,
das Fahrzeug zu kontrollieren. Daraus folgt eine starke Raffung der theoretisch notwendi-
gen Testfälle. Somit existiert eine Metrik, die eine Aussage über die Sicherheit ermöglicht,
ohne sämtliche Situationen zu testen. Diese Raffung entfällt für das autonome Fahrzeug,
sodass neue Wege gesucht werden, die Anzahl von Testfällen für das autonome Fahrzeug
zu reduzieren. Dabei sind während der Testfallgenerierung die Anforderungen an ein Test-
konzept aus Abschn. 21.3 zu beachten. Besonders die Repräsentativität ist gefährdet, wenn
Testfälle gestrichen werden.
Die Ansätze von Glauner [23] und Eckstein [24] beschreiben dafür das Identifizieren
von relevanten bzw. kritischen Situationen im öffentlichen Straßenverkehr: Basierend auf
zuvor definierten Ereignisklassen werden während der Testfahrten oder groß angelegter
Feldstudien potenziell kritische Situationen identifiziert. Diese kritischen Situationen flie-
ßen in die Testfallgenerierung ein, sodass Situationen geringer Kritikalität gestrichen wer-
den können. Dieser Raffung liegt die Annahme zugrunde, dass Situationen, die weniger
kritisch sind, durch kritische Situationen abgedeckt werden. Dabei bleibt aktuell als unge-
löste Aufgabe die Suche nach einem validen Risikomaß, das im ersten Schritt eine Bewer-
tung und im zweiten Schritt die Auswahl von kritischen Situationen ermöglicht.
Ein anderes Vorgehen zur Raffung von Testfällen bieten Schuldt et al. [10]: Vorgeschlagen
wird eine generische Testfallgenerierung, bei der Verfahren des Black-Box-Testings und der
Kombinatorik eingesetzt werden, um die Einflussfaktoren auf die vom System ausgehende
Autonomes Fahren
Technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte
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