Regulatorien und Technik auf dem Prüfstand Das automatisierte Fahren wird konkret(er)

Wie sieht der technische Fortschritt beim vernetzten und automatisierten Fahren derzeit aus? Welche rechtlichen Rahmenbedingungen stellen Herausforderungen dar und wie lassen sich diese lösen? Welche Rolle wird künstliche Intelligenz spielen? Diese und weitere Fragen standen im Mittelpunkt der Konferenz „AI Assurance in Mobility“, die Anfang April 2025 in Berlin stattfand.

Schon auf der CES 2025 hat es sich konkret abgezeichnet, dass automatisiertes Fahren auch in Europa bald seinen Weg in den Alltag auf europäischen Straßen findet. Die technischen Lösungen stehen, und in China sowie in diversen US-amerikanischen Städten gehören selbstfahrende „Taxis“ bereits zum Alltag im Straßenverkehr. Bis die ersten Privat-Pkw in Europa auf Level 4 durch den Stadtverkehr fahren, dürfte aber selbst im Premium-Segment noch einige Zeit vergehen. Für kommerzielle Anwendungen wie Lkw im Langstreckenverkehr zwischen Hubs außerhalb der Städte sowie für Personen-Transportdienstleistungen durch Taxi-Konkurrenten wie Uber oder Lyft kommt das automatisierte Fahren allerdings auch hierzulande immer näher, denn hier gibt es jeweils einen Business Case, der sich rechnet. Schließlich können Level-4-Fahrzeuge 24/7 an fast 365 Tagen im Jahr fahren, und Fahrermangel ist beim autonomen Fahren auch kein Problem. In den USA könnten diese Anwendungen dann schon in fünf Jahren in echten Stückzahlen auf den Highways (Trucks) sowie in den urbanen Bereichen (Taxi-Konkurrenten) unterwegs sein.

SDV als Basis für AD

Die Grundlage schlechthin für das automatisierte Fahren (Automated Driving, AD) ist das Software-definierte Fahrzeug (Software-Defined Vehicle, SDV). Lars Reger, CTO von NXP, brachte die Notwendigkeit von SDVs gut auf den Punkt: „So langsam wird allen Automobilherstellern klar, dass am Plattform-Ansatz kein Weg vorbeiführt.“ Der NXP-CTO betont, dass es bei einer guten SDV-Plattform um ein gutes Ökosystem gehe, bei dem viele Unternehmen die Möglichkeit haben müssen, zu partizipieren, denn dann könnten auch alle Beteiligten davon profitieren.

Eines ist dabei elementar wichtig: Auch das SDV muss safe und secure sein, also sowohl funktional sicher gemäß ISO 26262 als auch in punkto Cybersecurity sicher gemäß ISO 21434. Aus finanziellen und praktischen Gründen sollte die SDV-Plattform zudem über mehrere Fahrzeugsegmente hinweg skalierbar sein. Und dass ständig Over-the-Air-Updates (OTA) erforderlich sind, kennt man nicht nur von den Smartphones, sondern diese Notwendigkeit ist auch in der Automobilbranche angekommen.

Zusammenspiel von Auto und Fahrer-Software

Im Prinzip benötigt jedes Fahrzeug zwei wesentliche Blöcke: Der eine Teil umfasst die Hardware, also das Auto per se wie es seit Jahrzehnten in immer höheren Innovationsgraden bekannt ist. Der andere Teil ist der Fahrer – entweder ein Mensch oder bei AD die Fahrer-Software. Im herkömmlichen Fahrzeug müssen Sitz, Bremse, Beschleunigungspedal, Lenkrad etc. zum Menschen hinter dem Steuer passen. Während der Mensch ein bisschen nach links, rechts, vorn oder zurück rücken kann, geht das beim automatisierten Fahren nicht. Hier muss die Hardware eines automatisierten Fahrzeugs sehr exakt zur darüber liegende Fahrer-Software passen. Mittlerweile gibt es aber mit Aurora ein Unternehmen, das den automatisierten Fahrer fast schon als Standardprodukt zuliefert: Wenn die Hardware-Voraussetzungen – auch auf der Sensorseite – passen, dann kann die Software von Aurora – oder in Zukunft auch von anderen Anbietern – die Fahrerfunktion übernehmen.

Internationales Regel-Set

Derzeit erarbeitet ein internationales Team mit Vertretern aus Nordamerika, Europa und Asien ein „Set of Regulations for ADS“, wobei ADS für Automated Driving Systems steht. Obwohl die Arbeiten daran erst im März 2024 begonnen haben, soll das Regel-Set bereits Mitte 2026 fertiggestellt sein. Ein wichtiges Element in diesem Zusammenhang ist auch das kurz DSSAD genannte Data Storage System for Automated Driving, das den jeweils aktuellen Status des automatisierten oder gar autonomen Fahrsystems sowie des Fahrers erfasst und mehr als nur ein Event Data Recorder (EDR, etwa: Blackbox im Auto) ist. Dabei geht es zunächst darum, die Kategorien der zu erfassenden Daten und des Datenformats sowie die Ereignisse zu definieren, die eine Aufzeichnung triggern sollen. Und natürlich gilt es, die technischen Spezifikationen in punkto System-Performance, wie Lebensdauer, Erreichbarkeit, Speicherkapazität oder Datensicherheit zu definieren. Die erforderliche Privatsphäre und der Datenschutz sollen dabei als eigenes Design-Feature definiert werden.

Darüber hinaus stehen noch weitere Arbeiten an, denn bisher wurden alle Anforderungen für Fahrzeuge definiert, bei denen ein Mensch an Bord ist. Jetzt steht eine Überprüfung sämtlicher Vorschriften an – also auch für Reifen, Lampen, Spiegel etc. Der Grund dafür sind die gänzlich anderen Anforderungen von ADS.

AD-Strategie in Deutschland

Für Deutschland ist der Rahmen jetzt gesetzt. Seit dem 28.11.2024 ist für Städte, Gemeinden und Verkehrsanbieter die Strategie in der Broschüre „Autonomes Fahren im öffentlichen Verkehr“ festgelegt, und am 4.12.2024 gab die Bundesregierung unter dem Titel „Die Zukunft fährt autonom“ ein Update ihrer Strategie an die Öffentlichkeit, das als eine Art Rahmenrichtlinie zur Implementierung der AD-Technologie dienen soll.

Ohne KI läuft nichts

Allerdings hat sich bereits vor geraumer Zeit abgezeichnet, dass der künstliche Fahrer in einem autonomen Fahrzeug nur auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI; Artificial Intelligence, AI) realisierbar ist, und so kommt das Machine Learning (ML) mit all seinen Vor- und Nachteilen ist Spiel. Die große Frage ist nur: Wie kann man KI trauen, wie kann man sie nutzen, ohne dass es zu gravierenden Fehlentscheidungen kommt?

Diese Frage ist dermaßen wichtig, dass dieses Jahr bereits zwei Konferenzen zum Thema „AI Assurance in Mobility“ stattfanden – eine in Austin/Texas und eine in Berlin. Es ging somit stets um die Beantwortung der Frage „Wie kann ich sicherstellen, dass die KI in Mobilitätsanwendungen auch wirklich so funktioniert, wie sie soll?“ Welch‘ hohe Bedeutung dieses Thema wirklich hat, sieht man beispielsweise daran, dass auf der Konferenz in Berlin der Präsident des Kraftfahrt-Bundesamts (KBA), Richard Damm, nicht nur die Eröffnungs-Keynote hielt, sondern auch den gesamten ersten Tag an der Tagung anwesend war und die Konferenz für den intensiven Austausch nutzte. Das Thema ist somit auch an höchster Stelle angekommen, und das ist gut so, denn nur so kann das automatisierte Fahren entsprechend gefördert, gelenkt, gezähmt, reguliert und gefördert werden.

Bei der Konferenz, die Mitte Februar in Austin/Texas stattfand, sollte eigentlich Jason JonMichael, Vice Chairman des US DOT, also des US-Verkehrsministeriums, die Eröffnungs-Keynote halten, aber die Trump-Administration hatte dem schon damals einen Riegel vorgeschoben, so dass Prof. Joachim Taiber, Executive Director der IAMTS, International Alliance for Mobility Testing and Standardization, inspiriert von den Inhalten des US DOT den Eröffnungsvortrag hielt. Und zur Konferenz in Berlin durfte Jason JonMichael „natürlich“ auch nicht mehr anreisen, obwohl er – zu Zeiten von President Biden – mit offizieller Reiseerlaubnis seiner Vorgesetzten zugesagt hatte. Die Schlussfolgerung der Konferenzteilnehmer lautet vorsichtig ausgedrückt so: Es ist nicht abzusehen, dass die US-Administration in absehbarer Zeit zum Schrittmacher in punkto „AI Assurance“ wird.

Testen – auch und vor allem virtuell

Für die Bauartzulassung hochautomatisierter Fahrzeuge gibt es mit dem Dokument 2022/1426 klare EU-Richtlinien, aber besonders wichtig ist das EU-Dokument „Interpretation of EU Regulation 2022/1426 on the Type Approval of Automated Driving Systems“. Darin geht es um die technische Interpretation des regulatorischen Texts, ergänzt um sechs Anhänge mit Beispielen und den relevanten Ressourcen.

Thomas Quernheim, Senior Vice President Mobility beim TÜV Rheinland, wies auf der AI-Assurance-Konferenz in Berlin darauf hin, dass bei vielen Hardware-Software-Systemen kein Objekt-basierendes Testen möglich ist – und das sei besonders relevant, wenn KI mit im Spiel ist. Jegliche Software müsse vor ihrem Deployment, also vor ihrer Integration in das Gesamtsystem, validiert werden, um sicher zu stellen, dass sie mit den entsprechenden Gesetzen konform ist sowie alle regulatorischen Anforderungen, Empfehlungen und Auflagen erfüllt. Dies gelte auch für den Update-Prozess und schließt aus, dass das Online-Lernen Systeme betrifft, die in den Anwendungsbereich der Verordnung fallen. Gemäß der aktuellen Gesetzeslage dürfe das Fahrzeug dabei im Rahmen des KI-Einsatzes nämlich ausdrücklich nicht selbständig lernen. Und ohne intensives virtuelles Testen werden wir für hochautomatisierte Fahrzeuge keine Typzulassung bekommen, das physikalische Testen ist ja schon heute am Limit.

Für den TÜV ist laut Thomas Quernheim eines klar: Der Paradigmenwechsel bei den Prüfmethoden für die Typgenehmigung wird weiterhin zu mehr Vorschriften führen, und KI wird weitere Anforderungen an den Typgenehmigungsprozess stellen. Das Safety Management System (SMS) wird dabei eine immer wichtigere Rolle spielen. Er ist sich sicher: „Zur Erleichterung der Skalierbarkeit und zur Bereitstellung von Geschäftsfällen sind Harmonisierung und Synchronisierung von Testszenarien zwingend erforderlich.“(se)

Einsatz künstlicher Intelligenz in China

Autonomes Fahren: Besserer Algorithmus durch Diffusion

Automatisiertes Fahren

Toyota und Waymo entwickeln neue Plattform für autonome Fahrzeuge

(ID:50410419)