Mega-Game autonomer Verkehr
Zum Thema „autonomes Fahren“ hier nun noch die Reportage über den Experten-Treff „Autonomous Traffic & Logistics“, der vor drei Wochen im Ludwig-Bölkow-Campus auf dem Airbus-Gelände in Ottobrunn bei München stattgefunden hat. An dieser Stelle möchte ich ein paar Gedanken auf einen speziellen Aspekt richten, der auch in der Sendung enthalten ist – nämlich: Die Welt der Gaming-Industrie und die der Automobilbauer wächst zusammen. Das klingt, fand jedenfalls ich, auf den ersten Blick recht erstaunlich, lässt sich aber bei genauerer Sicht gut erklären. Was also bringt die Gaming-Branche für Entwickler autonomer Fahrzeuge? Ziemlich viel, wie ich erfahren habe. Vielleicht die wichtigste Neuerung dafür: Sie bringt das digitale Hirn autonomer Fahrzeuge.
NVIDIA ist als amerikanische Technologiefirma von Grafikprozessoren wie Gaming-Plattformen einer der größten Player im Markt. Auch ich, die ich in meinem Schnittprogramm mit hochauflösenden Videos hantiere, habe eine Grafikkarte dieses Herstellers in meinem Rechner. Unbekannt war sie mir also durchaus nicht, aber etwas überrascht war ich dennoch, einen Unternehmens-Verantwortlichen auf dem Kongress als einen Hauptredner zu finden. Danach allerdings nicht mehr. Denn bei NVIDIA ist man schon vor einiger Zeit auf die Idee gekommen, einen Beitrag zur Simulation des autonomen Fahrens leisten zu wollen und seither mächtig dorthin abgedriftet. Joachim Langenwalter, der Chef der Automotive Software, ein NVIDIA-Bereich, der in Deutschland bald 300 Mitarbeiter haben wird, sagte auf dem Kongress dieses: „Man kann die autonomen Fahrzeuge im realen Verkehr nicht genügend testen. Einige tausend Fahrzeuge, die zusammen nur wenige Millionen Meilen fahren – das reicht bei weitem nicht aus. Außerdem sind solche Tests teuer und zeitraubend.“
Er konkretisierte dann noch weiter: dass man nach Meinung von NVIDIA Milliarden gefahrener Kilometer benötigt, bis sich autonome Software in allen erdenklichen Verkehrs- und Gefahren-Situationen richtig verhalten kann. Deep Learning vom menschlichen Fahrverhalten, das also ist es, was in den Simulatoren passiert. Denn nur über extrem vieler gefahrener Kilometer lassen sich die neuronalen Netze der Autonomen auf richtige Reaktionen trimmen. Mit aufwändigen Testfahrten ist das einfach nicht zu schaffen. Einmal ganz abgesehen davon, dass sich schwere Gefahrensituationen im realen Verkehr sowieso nicht richtig austesten lassen. Aber gerade deren Beherrschung will besonders gut gelernt sein – die ethische Komponente der Autonomen ganz außer Betracht gelassen. Das hatten wir ja schon an anderer Stelle debattiert.
Die Anforderungen an eine Plattform dieser Art sind natürlich groß. Am Anfang steht eine virtuelle Echtzeit-Welt, in die das Fahrzeug dann eintaucht: Das können nur digital aufgebaute Landschaften sein, ebenso lässt sich die virtuelle Außenwelt über Videoaufnahmen realer Straßen gestalten. Sogar ein Mix von beidem ist machbar. Die Daten der Umgebung werden von der Plattform so verarbeitet, dass sie den Input der unterschiedlichen Sensoren des Fahrzeugs simulieren: Datenströme von bis zu sechs Radars, acht Lidars und acht Videokameras gleichzeitig können dafür erzeugt werden. Entsprechend der unterschiedlichen Aktionen des Fahrers werden die Umweltdaten in Echtzeit aktualisiert und über die simulierten Sensoren ins autonome System zurückgespielt – und das mit einer Positionsgenauigkeit von weniger als 20 Zentimetern.
Im Simulationssystem können sogar unterschiedliche Lichtsituationen – bei Tag, nachts oder im Nebel – wie auf der richtigen Straße beliebig generiert und getestet werden, ebenso unterschiedliche Gefahrensituationen: Menschen, die vor das Auto laufen, oder Hindernisse, die im Weg stehen. Doch solche Tests zeigt man nicht so gern, da sind die Experten meist etwas zugeknöpft. Noch sind wir ja auch längst nicht im Bereich autonomer Fahrzeuge von Level 4 angekommen, also da, wo das selbstfahrende Fahrzeug erst richtig autonom geworden ist, und noch bleibt der Fahrer also Herr im Automobil, selbst dann, wenn er die Hände nicht mehr am Steuer hat. Vielleicht muss der dann künftig hinters Steuer am Simulator, um das Fahren wenigstens trocken zu üben – um als verantwortlicher Halter des Fahrzeugs also im Zweifel ganz schnell selbst entscheiden zu können! Fitness-Fahren im Stand-Simulator statt Stau-Stehen auf den Straßen: eine nette Vorstellung … aber eine andere Geschichte.
Die komplette Basis-Plattform für autonomes Fahren entwickelt der Gaming-Experte NVIDIA übrigens zusammen mit Automotive-Zulieferern wie Bosch. Sie kommt inzwischen bei Tesla, der Volkwagen-Gruppe sowie dem Daimler-Konzern zum Einsatz – und wird also künftig dann auch die aus der Spielewelt hervor gegangene programmiertechnische Richtschnur für die Software von deren autonomen Fahrzeugen bilden. Ohne die Gaming-Profis wären die deutschen Automobilhersteller also glatt aufgeschmissen – naja, vielleicht etwas übertrieben… aber ich finde das jedenfalls ziemlich cool.
Ja, genau so wie sie es beschreiben ist es auch gemäss meinen Informationen – nur ist es falsch NVIDIA vor allem mit der Gaming-Welt in Zusammenhang zu bringen. Heute gibt es NVIDIA-Prozessoren in den grössten Supercomputern und Künstliche Intelligenz hat überhaupt nur den Durchbruch dank NVIDIA-Prozessoren (oder entsprechender Produkte von Konkurrenten) geschafft.
Und ja, ohne Simulationen des autonomen Fahrens kommt man nicht zur gewünschten hohen Zuverlässigkeit gerade in kritischen Situationen. Allerdings muss die Simulation realistisch, fast naturalistisch sein. Irgendwann wird man die Simulation wohl kaum noch von der Realität unterscheiden können.
@Herr Holzherr: Danke für die Ergänzung zu den NVIDIA-Aktivitäten im Bereich Harware KI, die ja direkt mit dem Thema hier zusammen hängen. Ohne geeignete schnelle Prozessoren fürs Deep Learning lässt sich so ein Simulator garnicht betreiben.
Na ja, erstens fahren wir ohne “Autonomes Fahren” auch ganz gut.
Zweitens wird Autonomes Fahren nicht so bald wirklich sicher sein.
Als Unterstützung ausgesprochen sinnvoll.
Sich völlig darauf zu verlassen kann gefährlich sein.
Es hat übrigens auch bei Flugzeugen zu einigen schweren Unfällen geführt wo sich die Piloten völlig auf die Automatik verlassen haben ohne das Geschehen wirklich zu kontrollieren.
@ Markweger: Es gibt halt von der Persönlichkeitsstruktur ein breites Spektrum, das von Euphroisten bis zu Bedenkenträgern reicht. Und es gibt für alles in der Technologie – wenn man nur bereits ist, sich auch auf die Argumente der “anderen” Seite einzulassen – aber wirklich für alles ein Für und Wider. Unabhängig davon, wie man persönlich dazu steht, gehe ich davon aus, dass es lanfgfristig dennoch zum Fahren Level 4 kommen wird, mit allen Friktionen, die das in der Übergangszeit mit sich bringt. Im Schienenverkehr (U-Bahn) sind wir im Realbetrieb schon so weit. Beim Pilotieren in der Luft sind die unbekannten Drohnen auch schon da. Bei Passagierflugzeugen wird es sicherlich länger dauern – denn dafür brauchen wir eine operative Satelliten-gestützte Luftraumüberwachung, von der wir im zivilen Sektor noch einigermaßen entfernt sind, auch wenn Galileo ja unter anderem auch dafür konzipiert ist.
@Susanne Päch: Danke für den interessanten Text! Die Geschichte NVIDIA-Graphikarten/Deep Learning-Neural-Networks zeigt wieder mal, wie manche Innovationen die Innovationen in anderen Gebieten starten:
Wie @Martin Holzherr schreibt, wäre die momentane Revolution in künstlichen neuronalen Netzen ohne die Rechenleistung der NVIDIA-Prozessoren nicht möglich. Diese Entwicklung trägt aber wiederum maßgeblich zur Entwicklung der NVIDIA-Prozessoren bei:
Am Anfang des Jahres hat NVIDIA eine zehnfache Verbesserung der Performance ihrer Prozessoren im Vergleich zur letzten Generation versprochen, was Verbesserungen im Hardware- und im Software-Bereich beinhaltet.
Schöne Grüße aus dem Nachbarsblog
Jaromir Konecny
@ Markweger (Zitat): „Sich völlig darauf zu verlassen kann gefährlich sein.“
Eher gilt: nur wenn man sich völlig auf das autonome Fahrzeug verlassen kann, ist es überhaupt brauchbar. Das haben google und Waymo schon früh festgestellt – spätestens als sie in Videoaufnahmen sahen wie Testingenieure und Testfahrer bei längerem Mitfahren einschliefen. Übrigens gilt das auch für menschliche Fahrer. Wenn sie von den Fahrkünsten eines Fahrers nicht überzeugt sind nehmen sie ihm besser den Schlüssel weg und lassen ihn nicht hinter das Steuer.
Die Hürde bis zum wirklich automomen Fahrzeug ist wirklich hoch, doch ein halbautonomes Fahrzeug, dass gelegentlich schwerwiegende Fehler macht ist auch (Zitat) Als Unterstützung [NICHT] ausgesprochen sinnvoll.
Akzeptabel ist aber ein autonomes Fahrzeug, das ihnen sagt, heute könne es nicht fahren, dafür sei das Wetter zu schlecht oder welches sich weigert eine bestimmte Route zu nehmen, weil sie zu anspruchsvoll sei.
@Martin Holzherr: Die Spracherkennungs-Quote der künstlichen neuronalen Netze lag vor etwa zwei Jahren nur bei 80 %, jetzt können die Netze Spracherkennung besser als Menschen.
Das Problem bei den autonomen Fahrzeugen ist, dass von ihnen 100 % Sicherheit verlangt wird, was wohl auch richtig ist, auch wenn ein menschlicher Fahrer diese Sicherheit nicht gewährleisten kann. 🙂
@ Jaromir Konecny: Der Massstab für ein autonomes Fahrzeug ist ein professioneller, nüchterner und aufmerksamer Fahrer. Wenn das autonome Fahrzeug ein Kind, das hinter einem Auto hervorspringt anfährt, es vorher aber noch zum frühest möglichen Zeitpunkt gebremst hat, dann ist das OK, wenn aber vor dem Erscheinen des Kinds noch ein Fussball auf die Strasse geflogen kam und das Auto das ignoriert, ist das schon weniger toll, denn ein menschlicher Fahrer hätte die Geschwindigkeit reduziert, weil er weiss, dass ein Fussball selten allein daher kommt. Am schlechtesten kommt ein autonomes Fahrzeug weg, wenn es Fehler begeht, die ein Mensch nie begehen würde wie im Fall des Tesla-Auffahrunfalls auf einen Autobahnspurenteiler aus Beton. Dazu liest man von Tesla (übersetzt von DeepL): Der Grund für diesen Aufprall war, dass der Aufpralldämpfer, eine Sicherheitsbarriere, die einen Aufprall auf einen Betonspurteiler reduzieren soll, entweder entfernt oder bei einem früheren Unfall zerquetscht wurde, ohne ersetzt zu werden”, schrieb das Unternehmen.
Nun, das ist eine schwache Enschuldigung, denn ein professioneller Fahrer würde einen Autobahnspurenteiler auch so erkennen – egal ob da nun ein Aufpralldämpfer platziert ist oder nicht. Das Tesla-Fahrzeug hat also einen schwer nachvollziehbaren Fehler begangen – einen Fehler, der einem aufmerksamen Menschen kaum passieren würde.
Zitat: Noch sind wir ja auch längst nicht im Bereich autonomer Fahrzeuge von Level 4 angekommen. Waymo’s selbstfahrende Taxis sind auf Level 4 (kein Fahrer auch auf längeren Strecken), allerdings (übersetzt von DeepL) Vorerst sind Waymo’s Level 4 Autos im Umkreis von 100 Meilen um Chandler, Arizona, einem Vorort von Phoenix, geofenced. Doch Waymo’s Fahrzeuge sind technologisch so hochgerüstet (LIDAR, Kameras, Radar), dass ihnen heute noch kein anderer Fahrzeughersteller folgen kann – und trotz dieser Hochrüstung gilt gemäss Wikipedia (Zitat, übersetzt von DeepL): Außerdem kann die LIDAR-Technologie keine Schlaglöcher erkennen oder erkennen, wenn Menschen, wie z.B. ein Polizist, das Auto stoppen wollen (per Handzeichen)[63]. Google-Projekte planen, diese Probleme bis 2020 zu beheben[64].
Offenbar sind heute sichere, autonome, selbstfahrende Fahrzeuge unter kontrollierten Bedingungen (eingegrenztes Gebiet, “vernünftiges” Wetter, “gute” GPS basierte digitale Karten) möglich. Doch solch ein Fahrzeug ist heute einfach zu teuer um es im Massenmarkt absetzen zu können. Nun, es könnte ja sein, dass das noch längere Zeit so bleibt. Autonome selbstfahrende Fahrzeuge könnten sich dennoch verbreiten: als selbstfahrende Taxis und selbstfahrende Minibusse, denn bei solchen Fahrzeugen spielt der Fahrzeugpreis nicht eine so entscheidende Rolle. Zudem sehe ich selber die Zukunft des Strassenverkehrs sowieso in autonomen Fahrzeugen, die überall verfügbar sind, von mehreren Fahrgästen geteilt werden und die keiner Privatperson gehören sondern Firmen wie Waymo.
Waymo, der einzige Fahrdienst mit Level 4 – Autonomie, hat im Juni 2018 1 Million Fahrkilometer zurückgelgegt und ist insgesamt 8 Millionen Fahrkilometer gefahren – und das ohne schweren selbstverschuldeten Unfall. Gemäss Waymo racks up a million autonomous miles in one month bedeutet dies (übersetzt von google translate): Diese Meilenzahlen sind der Konkurrenz weit voraus. Und das Unternehmen fügt seiner Flotte immer mehr autonome Fahrzeuge hinzu. Im Mai gab es die Absicht bekannt, 62.000 Minivans von Chrysler zu kaufen. Mit all diesen neuen Fahrzeugen, die auf die Straße gehen, ist Waymo in der Lage, seiner Konkurrenz in der Erfahrung und dem Training seiner Autosoftware einen Schritt voraus zu sein.
Ja, und damit werden auch die Ansprüche an die Neuankömmlinge unter den autonomen Fahrzeugen grösser: sie können sich kaum erlauben wesentlich unsicherer zu sein als Waymo.
Doch Bosch und Daimler wollen nun mit ähnlichen Fahrdiensten wie Waymo nachziehen (Zitat): Nun beschloss die Kooperation [Daimler,Bosch] ein Pilotprojekt mit der Technik zu starten. Und dieses Projekt wird in Kalifornien stattfinden.
Genauer in der San Francisco Bay im Silicon Valley, wo eine Flotte von Fahrzeugen der Bosch-Daimler Kooperation ihre Testkreise ziehen wird.
Bei der Bosch-Daimler Kooperation besteht der Test aus aus einem Shuttle-Service, der ab dem Sommer 2019 auf vorbestimmten Strecken vorfahren soll. Per App kann man diese On-Demand Shuttle-Fahrzeuge herbeirufen. Der Service wird von Daimler Mobility Services angeboten werden.
Fazit: Waymo ähnliche Fahrdienste mit autonomen Level 4 Shuttles/Taxis werden in den nächsten Jahren das autonome Fahren auf Stufe 4 (ohne Fahrer, aber in kontrollierter Umgebung) beherrschen. Für Privatfahrzeuge ist die dazu nötige Technik in den nächsten paar Jahren noch zu teuer.