Autonome Fahrzeuge k\u00f6nnten die Zahl der Unf\u00e4lle erheblich reduzieren \u2013 zumindest in Zukunft. Derzeit ereignen sich aber immer noch teilweise schwere Unf\u00e4lle mit Personenschaden. Experten zufolge hat das zwei Hauptursachen: <\/p>\n\n\n\n
Auf den Stra\u00dfen bewegen sich Fahrzeuge unterschiedlicher Autonomiestufen – und das f\u00fchrt zu einer gemischten Verkehrssituation mit inkompatiblen Fahrstilen. <\/p>\n\n\n\n
Informationsgesteuerte Vehikel reagieren anders als Menschen. Das k\u00f6nnte dazu f\u00fchren, dass sie kritische Situationen nicht vollst\u00e4ndig erkennen und sich unberechenbar verhalten. Erschwerend kommt hinzu, dass es keine Standards gibt und autonome Fahrzeuge verschiedener Hersteller unterschiedliche Designs in Konzept, Training und Test ihrer Produkte aufweisen. <\/p>\n\n\n\n
\u201eUnf\u00e4lle werden anders aussehen als bisher. Aber derzeit wissen wir nicht genau, wie sie aussehen werden. Dieses fehlende Wissen ist ein Hindernis f\u00fcr die Verbesserung der Sicherheit k\u00fcnftiger Mischverkehrssituationen\u201c, sagt Professor Alessio Gambi<\/a>, Projektleiter am Department of Science and Technology<\/em> <\/a>an der Fachhochschule<\/em> IMC Krems<\/em>.<\/a> Er ist einer von zehn Partnern im EU-finanzierten Forschungsprojekt Flexcrash<\/em><\/a>, das dazu beitragen soll, die Wissensbasis zu erweitern \u2013 und Ans\u00e4tze f\u00fcr Probleml\u00f6sungen zu entwickeln.<\/p>\n\n\n\n Hauptziel des Forschungsprojekts ist es, eine neuartige Fertigungstechnologie f\u00fcr Fahrzeugstrukturen zu entwickeln. Werkstoff sind hochfeste gr\u00fcne Aluminiumlegierungen, <\/em>die den Nachhaltigkeitszielen der Europ\u00e4ischen Union entsprechen. Gr\u00fcnes Aluminium<\/em> ist kohlenstoffarm und kann bis zu 90 Prozent aus recyceltem Aluminium bestehen. Als solches tr\u00e4gt es dazu bei, die CO2<\/sub>-Emissionen im Produktionsprozess zu senken. Im Hinblick auf das Projektziel vereint Aluminium die Vorz\u00fcge der Leichtbauweise mit jenen einer verbesserten Aufprallsicherheit. <\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Die Forschenden wollen eine neue Generation crash-toleranter Strukturen schaffen, die bei einer Vielzahl von Aufprallwinkeln und unerwarteten Crash-Bedingungen hervorragende Leistungen bringen. Dazu wollen sie hybride Fertigungstechnologien nutzen und mittels additiver Verfahren Oberfl\u00e4chenmuster auf vorgeformte Teile aufbringen. <\/p>\n\n\n\n Frontalzusammenst\u00f6\u00dfe machen 70 Prozent aller Fahrzeugkollisionen aus. Daher konzentrieren sich die L\u00f6sungen im Projekt Flexcrash<\/em> auf die Frontstruktur. Wobei sich die zu entwickelnden Technologien jedoch auf mehrere sicherheitsrelevante Stellen des Fahrzeugs \u00fcbertragen lassen, an denen das Verletzungsrisiko f\u00fcr die Insassen hoch ist. Die neu zu schaffende Technologie soll wesentlich dazu beitragen, unfallbedingte Todesf\u00e4lle und Verletzungen zu reduzieren. Gleichzeitig sollen die Herstellungskosten f\u00fcr autonome Fahrzeuge gesenkt werden.<\/p>\n\n\n\n Um dieses Forschungsziel zu erreichen, m\u00fcssen zun\u00e4chst die Sicherheitsanforderungen f\u00fcr aktuelle und zuk\u00fcnftige Fahrszenarien ermittelt werden. Daher werden fortschrittliche Crash-, Z\u00e4higkeits-, Bruch- und Erm\u00fcdungstests durchzuf\u00fchren sein.<\/p>\n\n\n\n Die Aufgabe von Professor Gambi und seinem Team von der Fachhochschule IMC Krems<\/em> ist es, anhand der aktuell verf\u00fcgbaren Crash-Datenbanken relevante Crash-Szenarien zu identifizieren, an denen m\u00f6glicherweise auch autonome Fahrzeuge beteiligt sind. Diese Forschung soll die Grundlage f\u00fcr eine Simulationsplattform liefern, auf der virtuelle Live-Interaktionen zwischen Menschen, advanced driver-assistance systems<\/em> (ADAS) und autonomen Fahrzeugen untersucht werden k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n Entsprechende Daten sind derzeit noch kaum vorhanden. Denn der Grad der Autonomie von Fahrzeugen, die in einen Unfall verwickelt sind, ist bislang weltweit erst in einer \u00f6ffentlich zug\u00e4nglichen Datenbank systematisch erfasst: der Department of Motor Vehicles<\/em> (DMV)-Datenbank<\/a> f\u00fcr autonome Fahrzeuge der kalifornischen Regierung. In anderen Datenbanken sind Informationen zum Grad der Autonomie der unfallbeteiligten Fahrzeuge nicht verpflichtend, da es keine entsprechenden Vorschriften daf\u00fcr gibt.<\/p>\n\n\n\n Also sind Gambi und Team zun\u00e4chst auf die verf\u00fcgbaren Daten angewiesen, die meist keinen Aufschluss \u00fcber den Autonomiegrad der beteiligten Fahrzeuge geben. Weshalb sie sich eher zur Untersuchung des menschlichen Verhaltens eignen. Sobald jedoch Datenbanken mit Angaben zum Autonomiegrad von Fahrzeugen ver\u00f6ffentlicht werden, sollen diese ebenfalls Eingang in die Studie und die Simulationen finden. Um die Daten aus den Datenbanken extrahieren und analysieren zu k\u00f6nnen, nutzen die Forscher speziell entwickelte maschinelle Lernalgorithmen. <\/p>\n\n\n\n Im ersten Schritt des Projekts werden diese vorhandenen Verkehrsszenarien aus Datenbanken wie CARE, GIDAS, STRADA, ZEDATU<\/em> in spezielle Simulationen wie etwa BeamNG.tech<\/a><\/em> eingespeist.<\/p>\n\n\n\n Im zweiten Schritt wird das Team eine offene Online-Simulationsplattform entwickeln. Diese ist an Prinzipien popul\u00e4rer Videospiele orientiert und erm\u00f6glicht es Spielern aus der Ferne miteinander und mit einer k\u00fcnstlichen Intelligenz interagieren. F\u00fcr die Forschenden gilt es, die virtuellen Live-Interaktionen zwischen menschlichen Fahrzeuglenkern und (simulierten) autonomen Fahrzeugen zu untersuchen. Dadurch werden sie in der Lage sein, eine zus\u00e4tzliche Reihe von Verkehrsszenarien zu generieren, die nicht auf fr\u00fcheren Unf\u00e4llen, sondern auf echten Interaktionen beruhen.<\/p>\n\n\n\n M\u00f6glich werden diese Simulation von Verkehrsszenarien durch spezielle Suchalgorithmen, welche von den Forschenden im Haus entwickelt werden. Die Algorithmen nutzen Daten aus Datenbanken und Plattform, um virtuelle Crash-Szenarien zu berechnen, die m\u00f6gliche Aktionen von autonomen Fahrzeugen vorwegnehmen. “Mithilfe unserer Algorithmen k\u00f6nnen wir die virtuelle Schwere der simulierten Unf\u00e4lle ohne viel Aufwand stetig steigern. Das erm\u00f6glicht uns, jene Fahrzeugstrukturen zu identifizieren, die haupts\u00e4chlich an schweren Unf\u00e4llen beteiligt sind – und deren Verhalten in solchen Situationen vorherzusagen,” erkl\u00e4rt Professor Gambi.<\/p>\n\n\n\n Laut Gambi handelt es sich bei dieser Plattform zur Durchf\u00fchrung von Studien \u00fcber Szenarien mit gemischtem Verkehr um ein weltweit einzigartiges Projekt. Es gebe viele Simulationen, die sich auf verschiedene Aspekte des Fahrens und auf unterschiedliche Abstraktionsniveaus konzentrieren, zum Beispiel Autounfall-Simulationen die aus Texten, Unfallskizzen und Dash-Cam-Videos nachgebildet werden. Dies sei jedoch noch Neuland und mit einigen technischen Herausforderungen und offenen Problemen behaftet\u201c, so der Professor. <\/p>\n\n\n\n Um das theoretisch h\u00f6here Sicherheitspotenzial auszusch\u00f6pfen, das autonome Fahrzeuge bieten, m\u00fcssen sich die Menschen an die Technologie anpassen, so Gambi weiter. Das werde mit fortschreitender Technologie zunehmend einfacher werden. In der Zwischenzeit m\u00fcsse man die schlimmsten Unfallszenarien studieren, um vorbereitet zu sein \u2013 und ma\u00dfgefertigte Sicherheitsmechanismen in die Fahrzeuge einbauen. <\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n Autonome Fahrzeuge k\u00f6nnten die Zahl der Unf\u00e4lle erheblich reduzieren \u2013 zumindest in Zukunft. Derzeit ereignen sich aber immer noch teilweise schwere Unf\u00e4lle mit Personenschaden. Experten zufolge hat das zwei Hauptursachen: Auf den Stra\u00dfen bewegen sich Fahrzeuge unterschiedlicher Autonomiestufen – und das f\u00fchrt zu einer gemischten Verkehrssituation mit inkompatiblen Fahrstilen. Informationsgesteuerte Vehikel reagieren anders als Menschen. 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Verletzungsrisiko senken<\/h2>\n\n\n\n
Crash-Szenarien identifizieren<\/h2>\n\n\n\n
Unf\u00e4lle, die auf echten Interaktionen basieren<\/h2>\n\n\n\n
Schwere der Unf\u00e4lle virtuell steigern<\/h2>\n\n\n\n