Immer mehr Menschen zieht es in die Städte, immer mehr Waren werden über die Straßen transportiert. Selbstfahrende Autos und Lieferwagen sind eine Antwort auf die Herausforderungen, die Urbanisierung und Globalisierung mit sich bringen.
Automatisiertes Fahren wird oft als Advanced Driver Assistance Systems bezeichnet, kurz: ADAS. Durch das automatisierte Fahren sinkt die Verkehrsbelastung, Treibstoffverbrauch und Emissionen werden reduziert, Parkplatzprobleme gehören der Vergangenheit an. Zudem kann der Fahrer eines voll-automatisierten Fahrzeugs die Reisezeit für andere Dinge nutzen: Entspannen, arbeiten, an Telefonkonferenzen teilnehmen, im Internet shoppen oder Zeitung lesen.
Die elektronischen Systeme eines selbstfahrenden Autos können wesentlich schneller reagieren als der Mensch – nämlich bereits in 0,1 Sekunden statt in 1,4 Sekunden. Dank der Vernetzung mit anderen Fahrzeugen und der Infrastruktur können sie drohende Gefahrensituationen weitaus früher erkennen und vorausschauender fahren. Heute sind laut McKinsey rund 90 Prozent der Verkehrsunfälle auf Fehler des Fahrers zurückzuführen – sie könnten durch automatisierte Fahrzeuge vermieden werden.
Bereits heute kommen die ersten Fahrzeuge auf den Markt, die dem Automatisierungs-Level 3 der international gebräuchlichen sechsstufigen Klassifizierung entsprechen. Stufe 0 beschreibt dabei ein Fahrzeug ohne jegliches Assistenzsystem.
Über die Level 1 bis 4 steigt der Grad der Automatisierung, Assistenzsysteme übernehmen immer mehr Aufgaben des Fahrers. Im Level 5 wird dann vollständig automatisiert - also fahrerlos - gefahren, in jeder Umgebung und in jeder Situation. Hier ist die Kontrolle durch einen Fahrer zu keiner Zeit mehr erforderlich. Experten gehen davon aus, dass etwa im Jahr 2025 die ersten selbstfahrenden Autos nach Level 5 serienreif sein könnten.
Enabler-Technologien des automatisierten Fahrens
Um sich autonom durch den Straßenverkehr zu bewegen, muss ein automatisiertes Fahrzeug über verschiedene grundlegende Fähigkeiten verfügen: Es muss die Umgebung wahrnehmen, aus den so gewonnenen Informationen die richtigen Schlüsse ziehen und entsprechend agieren.
Das Umfeld wahrnehmen
Zur Umfelderkennung sind autonome Fahrzeuge mit einer Vielzahl unterschiedlicher Sensoren ausgestattet: Ultraschallsensoren erfassen Hindernisse unter anderem beim Parken. Radarsensoren erkennen auf größere Entfernung Objekte und messen deren Geschwindigkeit und Position im Vergleich zur Bewegung des eigenen Fahrzeugs. Lidar-Sensoren tasten mit unsichtbarem Laser-Licht die Umgebung ab und erzeugen ein hochgenaues 3D-Abbild des Umfelds. Videosensoren in Form von Kamera-Systemen liefern wichtige optische Informationen wie die Farbe und Textur eines Objektes – so genannte Bildmuster. Jedes dieser Sensor-Systeme bietet in seinem jeweiligen Einsatzgebiet spezifische Vorteile. Doch erst die Kombination der Informationen verschiedener Sensoren – die sogenannte Sensor-Fusion – liefert ein exaktes, nahezu vollständiges und verlässliches Bild der Umgebung.
Das kommunikative Fahrzeug
Dieses Umgebungsbild eines automatisierten Fahrzeugs kann zusätzlich durch Informationen von anderen Fahrzeugen oder der Verkehrs-Infrastruktur ergänzt werden. Dazu wird es über verschiedene Kommunikationskanäle – vom speziellen Automotive-WLAN bis zum 5G-Mobilfunk – vernetzt. Diese Vehicle-to-X oder V2X genannte Kommunikation ermöglicht es dem Fahrzeug, Verkehrsinformationen von anderen Fahrzeugen, Infrastruktur oder von Verkehrsleitsystemen zu empfangen und diese für die Steuerung zu nutzen. So kann der Fahrer über Gefahrensituationen wie Unfälle, Glatteis, Pannenfahrzeuge oder Stauenden entlang der Route gewarnt werden, selbst wenn diese noch nicht in Sensorreichweite des Fahrzeugs sind.
Intelligent Entscheidungen treffen
Zur Verarbeitung der Flut an Daten, die die Sensoren liefern, sind leistungsstarke Microcontroller und Prozessoren notwendig. Sie müssen sowohl die verschiedenen Informationen möglichst in Echtzeit auswerten, als auch den höchsten Sicherheitsstandards und -anforderungen entsprechen – denn ihre Entscheidungen sind kritisch für den sicheren Betrieb des Fahrzeugs. Viele Experten setzen zudem auf Künstliche Intelligenz, um dem Fahrzeug die Möglichkeit zu geben, intelligent und unabhängig vom Menschen zu agieren. Über Funktionen des Maschinellen Lernens können fahrerlose Autos neues Wissen aus gesammelten und bereitgestellten Daten generieren und ihre Wissensbasis beständig erweitern. Ohne dieses eigenständige Lernen wäre es nahezu undenkbar, sinnvolle Reaktionen auf alle prinzipiell möglichen Situationen in einer Programmierung festzulegen.
Schutz vor Hacker-Angriffen
Doch mit der steigenden Zahl von Kommunikations-Schnittstellen im Fahrzeug wachsen auch die möglichen Einfallstore für Cyberangriffe. Das erfordert geschützte Kommunikationskanäle sowohl innerhalb des Fahrzeugs als auch vom Fahrzeug zur Cloud (V2X). Die Grundlage bilden sogenannte Hardware Vertrauensanker, die im Wesentlichen aus geschützten Schlüsselspeichern und Hardware-Beschleunigern für kryptographische Verschlüsselungsoperationen bestehen. Diese gibt es sowohl in Form eines sogenannten Hardware-Security-Modules (HSM) als integraler Bestandteil eines Mikrocontrollers oder in Form von separaten (diskreten) Sicherheitsbausteinen.
Vernetzte Fahrzeuge sind die Zukunft der Mobilität. Das Auto von morgen verfügt über einen umfassenden Internetzugang, nutzt Ad-hoc-Netzwerke für die Kommunikation mit anderen Fahrzeugen und interagiert mit der Straßeninfrastruktur. So bietet es ein komfortableres, intuitiveres, benutzerorientiertes Fahrerlebnis.
Mit der wachsenden Systemkomplexität steigen allerdings auch die Datenmengen, die verarbeitet und ausgetauscht werden. Diese intensivere Kommunikation innerhalb des Autos und darüber hinaus erhöht auch das Risiko von Cyberangriffen. Durch Manipulations- und Hacking-Versuche können Kriminelle nicht nur an vertrauliche Informationen gelangen, sondern auch die Straßensicherheit gefährden.
Infineon ist bereits 15 Jahre in Folge die weltweite Nummer eins auf dem Gebiet der Sicherheits-Mikrocontroller und verfügt über mehr als 40 Jahre Erfahrung im Automotive-Bereich. Somit sind wir ideal aufgestellt, um eine Antwort auf diese wachsenden Sicherheitsherausforderungen zu geben. Wir bieten das branchenweit größte Spektrum an Secure Elements und Mikrocontrollern mit integrierten Sicherheitsmodulen, um Diebstahl, Betrug und Manipulation zu verhindern.
Doch Sicherheit muss nicht nur aus Sicht der Daten gewährleistet sein – wenn kein Mensch mehr bei einer Fehlfunktion der Systeme eingreifen kann, muss die Technik an sich auch besonders verlässlich sein. Die entsprechenden Anforderungen und Verfahren dazu werden unter dem Begriff Funktionale Sicherheit zusammengefasst, dazu erforderliche Methoden in der Entwicklung und Produktion von Straßenfahrzeugen sind in der ISO 26262 definiert. Speziell für den Einsatz in automatisierten Fahrfunktionen konzipierte Halbleiter bilden die Basis eines funktional sicheren Fahrzeugs. Sie sind nicht nur besonders robust und zuverlässig, sondern überwachen sich sogar selbst bei der Verarbeitung der Daten.
Der Fahrer ist verantwortlich für Längsführung (Geschwindigkeit halten, Gasgeben, Bremsen) und Querführung (Lenken). Es gibt keine eingreifenden, sondern nur warnende Systeme.
In einem bestimmten Anwendungsfall kann der Fahrer Längs- und Querführung an das System übergeben. Er muss jederzeit in der Lage sein, sofort die Steuerung des Fahrzeugs zu übernehmen.
Das System erkennt selbstständig die Systemgrenzen: Der Fahrer muss die Längs- und die Querführung des Fahrzeugs nicht mehr dauerhaft überwachen. Er muss jedoch dazu in der Lage sein, nach Aufforderung durch das System mit einer gewissen Zeitreserve die Fahraufgabe wieder zu übernehmen.
Der Fahrer kann dem System die komplette Fahraufgabe in spezifischen Anwendungsfällen (Straßentyp, Geschwindigkeitsbereich, Umfeldbedingungen) übergeben.
Das Fahrzeug kann die Fahraufgabe vollständig allein durchführen – auf allen Straßentypen, in allen Geschwindigkeitsbereichen und unter allen Umfeldbedingungen.
