Elon Musk geht nicht mehr von einem stets problemlosen Autonomen Fahren aus. Schauen wir uns einmal die Sensorik und deren Verarbeitung an. Zur Auswahl stehen Ultraschallsensor (1), Radarsensor für mittlere Reichweite hinten (2), Kamera für den Nahbereich (3) und Radarsensor für größere Reichweite vorn (4). Nicht im Bild, ein Laserscanner.

Radar muss schon allein wegen seiner bis zu 200 Meter vorausschauenden Fähigkeiten sein. Wie die beiden Ausführungen oben im Bild zeigen, kommt es nicht nur vorn bzw. hinten vor, sondern zeigt z.B. dem/der Busfahrer/in einen Radfahrer, den er/sie wegen eines gewissen Abstandes durch die Rückspiegel nicht wahrnehmen kann.

Im Gegensatz zu einer Kamera oder einem Laserscanner braucht Radar keine Spritzdüsen für immer klare Sicht. Verschmutzungen machen dem Radarsensor nichts aus. Auch ungünstige Wetterbedingungen muss man bei ihm nicht fürchten. Seine Radiowellen durchdringen auch stärkeren Regen oder Nebel.

Wie man allerdings von der militärischen Nutzung weiß, gibt es Oberflächen und Design, die z.B. Flugzeuge für Radarwellen komplett unsichtbar machen. Radar hat demnach auch wie andere Sensoren durchaus blinde Flecken, kann auch keineswegs zu hoch auflösen wie moderne Kameras bzw. Laserscanner.

Von Scannern weiß man um deren Fähigkeiten. Immerhin haben sie die komplette Analogphotographie verdrängt. Während es allerdings Radar für verschiedene Öffnungswinkel gibt, ist der Laserscanner hier eingeschränkt. Und natürlich arbeitet auch ein Laser mit Lichtstrahlen, die nicht jedes Wetter durchdringen. Light Detection And Ranging wird es auch genannt, was so viel heißt wie Licht zu erkennen und zu bewerten.

Typisch die ersten autonom fahrenden Auto z.B. von Google mit dem rotierenden Laserscanner auf dem Dach. Die waren jedoch sehr teuer, man sprach von ca. 15.000 Euro, so dass man mittlerweile auf sie verzichtet. Sie hatten allerdings den Vorteil, ein sehr genaues und rundum geschlossenes Bild bis zu 150 Meter zu erstellen. Bewegt sich der Laserscanner und/oder das Objekt, sind sogar 3D-Bilder möglich. Um allerdings den Verkehr und die Fahrbahnen wesentlich genauer als Radar abzubilden, reicht jeweils ein stationärer.

Ultraschallsensoren dürften den meisten Autofahrern/innen bekannt sein. Manche haben vielleicht sogar vier bis fünf von ihnen hinten in die Stoßstange eingebaut, um beim Rückwärtseinparken vor Hindernissen einigermaßen sicher zu sein. Wie der Name schon sagt, erzeugen sie kein Bild, geben Signaltönen, die sich bei Gefahr entsprechend verändern. Die kann man natürlich auch vorne brauchen, um bei der Abschätzung dort sicherer vor eventuellen Berührungen zu sein.

Und dann natürlich die Kamera, wobei der Signuar wohl fehl am Platz ist. Es sind deren meist zwei, die oben hinter der Windschutzscheibe ihren Dienst tun, hoffentlich durch Scheibenwischer mit einwandfreiem Sichtfeld ausgestattet. Wie beim Menschen mit seinen zwei Augen ist hierbei eine Abschätzung in die dritte Dimension möglich. Schwer haben es dabei nicht die Kameras selbst sondern eher das auswertende Steuergerät, dass nicht nur die auf den Bildern sichtbaren Hindernisse interpretieren, sondern auch noch die Ergebnisses sämtlicher Sensoren zu einem brauchbaren Bild zusammenfügen muss.

Vermutlich wäre das Steuergerät zumindest bei Dunkelheit aufgeschmissen, müsste es sich nur auf die bisherige Sensorik verlassen. Hier hilft GPS, diesmal wieder im Doppelpack, um die Genauigkeit deutlich zu verringern. Vermutlich ist die auch mit ein Grund für Europa, ein eigenes Satellitensystem zu installieren. Es ist der Griff ins Unsichtbare, den es erlaubt. Dazu zählt dann auch die weitere Künstliche Intelligenz in den Geräten, die Ergebnisse der Sensorik möglichst sachlich richtig interpretieren muss.

Da gibt es Fahrzeuge in Fahrspuren, bei denen man davon ausgehen kann, dass sie diese weiterhin benutzen. Würden sie plötzlich auf die Gegenspur geraten, könnten auch Automon Fahrende Autos nur schwer vor einem Unfall zu schützen sein. Also vertraut man hier anders als z.B. bei Fußgängern, die durchweg als weniger berechenbar eingestuft werden. Und dann müssen die auch noch erfolgreich und deutungsrichtig aus den Punktwolken herausinterpretiert werden. Aber übervorsichtig darf so ein System auch nicht sein.

Zwei Zufluchten bleiben noch, wobei das Selbstlernen hier noch schwerer als anderswo zu installieren ist. Denn das System kann nicht jedes Mal den/die Fahrer/in fragen, ob das jetzt ein Fußgänger war oder etwas anderes. Bleibt noch die Vision des Austauschs der Informationen zwischen den Fahrzeugen über eine Cloud. Jedes hinterlässt bei bestimmten Absonderlichkeiten an einem bestimmten Teil der Strecke einen Eintrag, der allerdings mit zeitlichem Abstand weniger brauchbar wird und dann langsam verblassen darf. Aber auch das muss das Steuergerät entscheiden.