Quo vadis autonomes Auto?

Nach der vorbenannten Studie wird davon ausgegangen, dass die Automatisierung von Systemen die Zahl an Verkehrsunfällen erheblich verringern wird, da menschliche Fehler wie Müdigkeit oder Ablenkung bis zu 90 % zur Unfallverursachung beitragen. Außerdem legt die Untersuchung nahe, dass Unfälle mit Fahrzeugen, die mit fortschrittlichen Fahrsystemen (Advanced Driving Systeme („ADS”)) ausgestattet sind, in den meisten ähnlichen Unfallszenarien ein geringeres Unfallrisiko haben als von Menschen gesteuerte Fahrzeuge (Human-Driven Vehicles („HDV”)). 

Der Vorteil gegenüber herkömmlichen Fahrzeugen zeigte sich insbesondere auf Schnellstraßen und bei Nebel sowie bei Auffahrunfällen. Allerdings gibt es eine Abweichung bei Unfallszenarien bei Dämmerung oder bei Abbiegesituationen. Hier schnitten HDV (noch) besser ab als die autonomen Fahrzeuge. Wird dieses Ergebnis genauer betrachtet, erscheint das schlechtere Abschneiden jedoch auf die von den verschiedenen Herstellern unterschiedlich eingesetzte Technik zurückführbar. In den USA werden vor allem Sensoren und Kamerasysteme mit visuellen Algorithmen und künstlicher Intelligenz eingesetzt.

Hierbei werden Daten verwendet, um ein Netzwerk zu trainieren, damit es besser mit der Fahrsituation umgehen kann. Der Vielzahl der in Kalifornien eingesetzten autonomen Fahrzeuge könnte es daher schlicht noch an Training und Erfahrung fehlen. Deutsche Hersteller setzen im Vergleich zum amerikanischen Markt häufiger nicht nur auf Daten aus den eingebauten Kameras, sondern verbauen vermehrt zusätzlich Radar- und Lidar-Systeme. Erfolgt jedoch eine kombinierte Verwendung von Kameras, LIDAR- (Light Detection And Ranging ist ein optisches Messverfahren zur Ortung und Messung der Entfernung von Objekten im Raum), GNSS- (Global NavigationSatellite System ist ein Sammelbegriff für die Verwendung bestehender und künftiger globaler Satellitensysteme zur Positionsbestimmung und zur Navigation) und RADAR-Sensoren sind ADS-Fahrzeuge besser in der Lage, Fußgänger und Fahrzeuge unter den verschiedenen Wetterbedingungen zu erkennen (z.B. Bewölkung, Schnee, Regen und Dunkelheit), als es der menschliche Fahrer insbesondere bei starkem Nebel und Regen vermag. Dies bietet Lösungsmöglichkeiten für Gefahrensituationen, die mit dem Fahren unter weniger idealen Bedingungen verbunden sind.

Bewertung für die Praxis

Der Einsatz von Assistenzsystemen und der auf fehlende personelle Ressourcen zurückzuführende Bedarf an autonomen Fahrzeugen im ÖPNV wird zeitnah zunehmen. Dies wirft bereits jetzt vermehrt Fragen im Hinblick auf die Haftungslage bei Unfällen und die Produktsicherheit auf deutschen Straßen auf.
Wer ist schuld, wenn ein durch KI gesteuertes Fahrzeug einen Unfall baut? In Deutschland gibt es klare Regelungen zur Haftung und Versicherung für Level 4, also grundsätzlich selbst gesteuerte, autonome Fahrzeuge. Aufgrund der neuen Technik gibt es jedoch noch viele Graubereiche. Dies gilt vor allem dann, wenn an der konkreten Erbringung der autonomen Fah​rleistung verschiedene Akteure beteiligt, sind: etwa Fahrzeughersteller, Fahrzeugausstatter, Technische Aufsicht, Verkehrsunternehmen und Halter der Fahrzeuge.


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¹ A matched case-control analysis of autonomous vs human-driven vehicle accidents | Nature Communications​

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