Unfallvermeidung von Waymo qua CAT

Unfallvermeidung von Waymo qua CAT

Die Google-Schwester Waymo hat eine Transparenzoffensive gestartet, um das Vertrauen in die Unfallvermeidung zu steigern.

Es geht um die Situation, dass das Auto erkennt, dass es einen Unfall geben könnte und es reagiert. Doch wie bewertet Waymo die Situation? Waymo hat dafür eine Testmethode entwickelt, die sie Collision Avoidance Testing (CAT) nennen. Wie funktioniert dieses Werkzeug, wie werden die Testszenarien identifiziert und welche weiteren Werkzeuge gibt es dazu?

Eine Methode von Waymo zur Bewertung der Sicherheit des “Waymo Driver” sind szenariobasierte Tests – eine Kombination aus simuliertem Fahren, der Nutzung der Teststrecken und dem Fahren in echten Straßenverhältnissen. Das Konzept ist eines von vielen Methoden zur Bewertung der Sicherheitsbereitschaft. Das CAT-System ist für die neueste Version des Waymo Driver ausgelegt.

Derart wird bewertet, wie gut das System Unfälle vermeidet und das Verletzungsrisiko verringert. Man vergleicht es mit dem Verhalten des Referenzmodells NIEON, das einen aufmerksamen Menschen nachahmt. Das meint einen Menschen, der nicht abgelenkt oder müde ist. Doch anders als Menschen wird NIEON nie die Augen von der Fahrbahn nehmen oder müde werden. Es ist also Perfektion auf fast menschlichem Niveau.

Zur Identifikation der Testszenarien nutzt man die Daten von echten Fahrten, die Waymo über Jahre seit 2016 gesammelt hat. Außerdem stellt man der KI Polizeiunfalldatenbanken, von Dashcams aufgezeichnete Unfälle sowie Expertisen zur Verfügung. Diese Daten werden durch Karten, Fahrbedingungen und Straßentypen ergänzt und regelmäßig erweitert. Die permanente Erweiterung erfolgt durch die Kartografierung und Verkehrserfassung neuer Areale, in denen Waymo expandiert.

Die primären Daten stammen aus dem geschlossenen Testgelände von Waymo namens “Castle“. Dies wird dann durch die Simulation modifiziert und reproduziert. Derart wird das System dem ausgesetzt, bis es reif für die Straße ist. Kommt es dabei zu gefährlichen Situationen, werden diese erfasst und in der Simulation erprobt.

Derart konnte man das Fahrverhalten von Waymo Driver in puncto Kollisionen oder Vermeidung von Verletzungen mit dem Referenzmodell NIEON vergleichen und zieht eine Bilanz, die nach Waymo-Angaben, ähnlich ist. Des Weiteren stellt man einen Vergleich mit früheren Softwareversionen an, um die Leistung anderer Bewertungen zu bestimmen.

Das Konzept kann auf Autos oder Lkws angewendet werden, da es flexibel konzipiert ist und sich durch einen Lernprozess verbessert.

Quelle

David Fluhr

Ich schreibe seit 2011 über das Thema Autonomes & Vernetztes Fahren. Ich habe Sozialwissenschaften an der HU Berlin studiert und bin seit 2012 selbstständiger Journalist. Kontakt: mail@autonomes-fahren.de

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