Thought Leadership
Das Open-Source-System Autoware stößt in kritischen Verkehrssituationen an seine Grenzen. Ein Forschungsteam des Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST) hat in virtuellen Tests gravierende Schwächen in der Reaktion der Software aufgedeckt – mit potenziellen Folgen für die Verkehrssicherheit.
Digitale Teststrecke für autonome Fahrzeuge
Um die Fähigkeiten von Autoware zu analysieren, entwickelten die Wissenschaftler eine komplexe virtuelle Testumgebung. Mithilfe des Simulationswerkzeugs AWSIM-Script konfrontierten sie ein autonom fahrendes Testfahrzeug mit realitätsnahen, aber besonders riskanten Verkehrsszenarien. Ein sogenannter Runtime Monitor protokollierte die Abläufe detailliert, während ein Analyseprogramm namens AW-Checker die gesammelten Daten daraufhin untersuchte, ob die Software den Sicherheitsanforderungen der Japan Automobile Manufacturers Association genügte (via Pressetext).
Gefährliche Verkehrssituationen als Herausforderung
Besonderes Augenmerk legte das Team auf zwei Situationen, die im Straßenverkehr immer wieder zu Unfällen führen:
- Ein Fahrzeug wechselt plötzlich die Spur – direkt vor einem überholenden Auto.
- Ein anderes bremst abrupt, ohne ersichtlichen Grund.
In beiden Fällen konnte Autoware die Gefahr nicht zuverlässig entschärfen. Vor allem bei höheren Geschwindigkeiten gelang es der Software nicht, rechtzeitig zu reagieren und Kollisionen zu vermeiden. Die Forscher sehen darin einen deutlichen Unterschied zum Verhalten vorsichtiger menschlicher Fahrer.
Die Ursache liegt offenbar in der unzureichenden Vorhersage der Fahrzeugbewegungen durch das System. Autoware geht meist von langsamen und kontinuierlichen Spurwechseln aus. Reagiert ein Fahrzeug jedoch schnell und aggressiv, erkennt die Software die Gefahr zu spät – das resultiert in einer verzögerten Reaktion und im schlimmsten Fall in einem Unfall.
Ein überraschender Befund betraf die Sensorik. Im Test erwies sich das auf Radar basierende LiDAR-System als effektiver als die Kombination aus LiDAR und Kameras. Letztere, so die Forscher, könnten sogar zu einer Überladung mit Informationen führen, was die Reaktionszeit negativ beeinflusst.
Bedeutung für die Praxis
Die Untersuchung wirft ein kritisches Licht auf den gegenwärtigen Entwicklungsstand autonomer Fahrsysteme. Autoware wird bereits heute in selbstfahrenden Taxis eingesetzt – ein Umstand, der die Bedeutung solcher Tests unterstreicht. Die Ergebnisse zeigen: Es braucht noch erhebliche Fortschritte, um das Verhalten autonomer Fahrzeuge auch in Extremsituationen sicher und verlässlich zu gestalten.
