Evolutionärer Ansatz könnte sogar schneller sein

Doch beide Waymo-Zahlen sind nach Ansicht Kösters ohnehin nicht besonders aussagekräftig. Diese Zahl sei wenig wert, wenn nicht bekannt sei, welche Szenarien und Situationen dahintersteckten, sagt er. Hintergrund dieser Einschätzung ist auch das unterschiedliche Vorgehen der US-Entwickler von Waymo, Cruise AV (General Motors) und Uber sowie der japanischen Anbieter. Diese setzten in weiten Teilen auf KI-basierte "One-Shot-Lösungen", wie zum Beispiel zur Umsetzung fahrerloser Taxis in Städten, sagt Köster, während sich insbesondere deutsche Entwickler in den vergangenen Jahren eher evolutionär und mit einem hohen Sicherheitsanspruch den schwierigeren Stufen des automatisierten Fahrens annäherten. Vor allem der tödliche Unfall mit einem Uber-Fahrzeug vor mehr als einem Jahr hatte gezeigt, welche Risiken die Tests autonomer Autos für die übrigen Verkehrsteilnehmer bergen können.

Der Ansatz des szenariobasierten Testens werde nun auch außerhalb Deutschlands diskutiert, etwa in Frankreich, den USA und Japan. "Das geht deutlich über ein normales Forschungsprojekt hinaus", sagte Köster. Der analytische Weg sei zwar "ein bisschen langsamer, aber unter Umständen kommen sie in einer sehr konstanten Zeit voran und treffen dann sehr gut vorbereitet auf diese letzten fünf Prozent". Dann könne es sein, "dass man ein Rennen auch mit diesem Ansatz gewinnt".

Open-Source-Ansatz favorisiert

Neben der ausgearbeiteten Methodik habe Pegasus weitere Ergebnisse geliefert. So hätten Projekte wie Open Drive, Open Scenario und Osi-Schnittstellen für Simulation innerhalb der Industrie "so viel Akzeptanz, dass man diese auch standardisieren wolle". Das bedeutet, dass die einzelnen Hersteller mit teilweise denselben Daten und Szenarien testen, so dass die Ergebnisse anschließend ebenfalls bestimmten Standards entsprechen können. Darüber hinaus sind bereits Nachfolgeprojekte wie SET Level 4to5 vereinbart, um simulationsbasierte Werkzeuge für die nächsten Stufen des autonomen Fahrens zu entwickeln.

Doch trotz aller Simulation und Tests: Auf diese Weise lässt sich immer noch nicht garantieren, dass sich das selbstfahrende Auto in allen Situationen fehlerfrei verhält. "Wir wollen nicht schlechter werden, als es jetzt ist, aber man sollte im Kopf behalten, dass Technik nicht beherrschen kann, was nicht zu beherrschen ist", sagte Köster. Daher dürften keine falschen Erwartungen geweckt werden. Es sei wichtig, dass die Fahrzeuge mit den zu erwartenden relevanten Situationen sicher umgehen könnten. "Das muss ein Spektrum von Situationen abdecken, so dass die Aussage möglich wird: Ich bewege mich mindestens so sicher, wie ich es jetzt tue", sagte Köster. Dennoch könne es Grenzsituationen geben, in denen das Fahrzeug, ebenso wie ein Mensch, eine falsche Entscheidung treffe. Kösters Fazit: "Das ist ein Risiko, das man grundsätzlich bei der Einführung von Technologie akzeptieren muss."