Mercedes-Benz erprobt in San Francisco ein neues System für hochautomatisiertes Fahren, bekannt als Level 2++. Obwohl das Unternehmen bereits Level 3 in Serie anbietet, verfolgt es parallel diesen datengesteuerten Ansatz. Die Tests zeigen eine vielversprechende Entwicklung im komplexen Stadtverkehr, bei der der Fahrer jedoch stets die Verantwortung behält.
Wichtige Erkenntnisse
- Mercedes entwickelt Level 2++ parallel zu Level 3, um Kosten zu senken und Daten zu sammeln.
- Das System nutzt Kameras und Sensoren, verzichtet aber auf teure LiDAR-Technologie.
- In San Francisco zeigte der Prototyp im CLA ein weitgehend überzeugendes Fahrverhalten.
- Trotz der Fortschritte bleibt der Fahrer bei Level 2++ immer in der Verantwortung.
- Mercedes kooperiert mit Nvidia in den USA und Momenta in China für die Entwicklung.
Warum Mercedes auf Level 2++ setzt
Mercedes-Benz gehört zu den wenigen Automobilherstellern, die bereits Level 3 des autonomen Fahrens in Serienfahrzeugen anbieten. Dennoch investiert das Unternehmen erheblich in die Entwicklung von Level 2++. Dieser scheinbare Widerspruch hat klare Gründe. Systeme der Stufe 3 sind komplex und teuer in der Entwicklung und Zertifizierung. Sie erfordern zudem eine strenge Regulierung, die weltweit noch sehr unterschiedlich ist.
Level 2++ bietet eine kostengünstigere Alternative, die eine breitere Einführung von Fahrerassistenzsystemen ermöglicht. Durch die größere Verbreitung können Hersteller wie Mercedes wertvolle Daten sammeln. Diese Daten sind entscheidend, um die Algorithmen zu trainieren und die Systeme für höhere Autonomiestufen zu verbessern. Es handelt sich um einen datengesteuerten Ansatz, der kontinuierliches Lernen aus realen Fahrsituationen erlaubt.
Fakten zur Fahrautomatisierung
- Level 0-2: Fahrer ist immer in der Verantwortung, assistierende Systeme.
- Level 3: Fahrzeug kann in bestimmten Szenarien autonom fahren, Fahrer muss innerhalb weniger Sekunden übernehmen können.
- Level 4: Fahrzeug fährt in bestimmten Szenarien vollständig autonom, Fahrer muss nicht eingreifen.
- Level 5: Vollständiges autonomes Fahren unter allen Bedingungen.
Technologie im Mercedes CLA: Kameras statt LiDAR
Der Test-CLA, der in San Francisco unterwegs war, ist mit einer beeindruckenden Sensorik ausgestattet. Mercedes setzt hierbei auf ein kamerabasiertes System, ergänzt durch Radarsensoren, verzichtet aber auf den teuren LiDAR-Sensor. Dies ist ein entscheidender Faktor für die Kostenreduzierung und die breitere Verfügbarkeit des Systems.
Zur Ausstattung gehören eine Tele- und Weitwinkel-Frontkamera für einen „Doppelblick“ nach vorn. Die Weitwinkelkamera erfasst den Nahbereich und bietet eine gute Übersicht, während das Teleobjektiv weiter entfernte Objekte präzise erkennt. Vier Surround-Kameras sorgen für eine 360-Grad-Rundumsicht. Zusätzlich überwachen vier seitliche Kameras den Querverkehr und den toten Winkel bei Spurwechseln.
Die Rechenleistung übernimmt ein Nvidia-Prozessor mit bis zu 254 TOPS (Tera Operations Per Second) für die KI-Berechnungen. Ein Flashspeicher von über 600 GB speichert die gesammelten Daten. Ein schnelles Datennetzwerk mit einer Übertragungsrate von 2,5 Gbit/s ist für den Datenaustausch unerlässlich.
„Die Entwicklung an vielen Stellen verläuft in unterschiedliche Richtungen, und dafür gibt es auch gute Gründe.“
Kooperationen und Lernprozesse
Mercedes arbeitet für die Entwicklung von Level 2++ mit verschiedenen Partnern zusammen. In den USA kooperiert der Konzern mit Nvidia, einem führenden Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz und Prozessoren. In China ist die lokale KI- und Softwarefirma Momenta der Partner. Diese regionale Anpassung ist notwendig, da die gesetzlichen Rahmenbedingungen und politischen Gegebenheiten weltweit stark variieren.
Das System lernt kontinuierlich dazu. Jede Fahrerin und jeder Fahrer, der eingreifen muss, liefert wertvolle Daten. Diese heiklen Situationen werden aufgezeichnet. Kamerabilder und Sensordaten werden dann von Menschen analysiert. Die Nvidia-Programme simulieren aus jedem Vorfall zahlreiche Variationen, die anschließend in das Auto zurückgespielt werden. Dies ermöglicht eine schnelle und effiziente Verbesserung der Algorithmen.
End-to-End-Ansatz vs. Klassisches Modell
Beim autonomen Fahren verfolgen Entwickler oft unterschiedliche Ansätze. Der End-to-End-Ansatz ist stark datengetrieben und nutzt künstliche Intelligenz, um direkt aus den Sensordaten Fahrentscheidungen abzuleiten. Das klassische Modell basiert auf vordefinierten Regeln und Algorithmen. Mercedes und Nvidia kombinieren diese beiden Ansätze: Das End-to-End-Modell liefert Fahrideen, während das klassische Modell diese überwacht und auf Plausibilität prüft. Dies erhöht die Sicherheit und Zuverlässigkeit des Systems.
Eindrucksvolle Fahrt durch San Francisco
Die Testfahrt mit einem Vorserienfahrzeug in San Francisco zeigte, wie weit die Entwicklung bereits fortgeschritten ist. Der Mercedes CLA agierte im dichten Stadtverkehr souverän und vorausschauend. Das System erkannte beispielsweise ein ausparkendes Fahrzeug und machte höflich Platz. Es blinkte rechtzeitig, um die Spur zu wechseln, ließ andere Fahrzeuge passieren und vollzog dann den Wechsel.
Besonders beeindruckend war die Fähigkeit des Systems, sich an den Großstadtdschungel anzupassen. Wenn am rechten Straßenrand Autos parkten, wechselte der Mercedes proaktiv nach links, um dort zügiger voranzukommen. Dies zeigt, dass die Maschine gelernt hat, menschliche Fahrmuster zu antizipieren und zu imitieren.
Herausforderungen und zukünftige Verbesserungen
Trotz der überzeugenden Vorstellung gab es während der 45-minütigen Testfahrt drei Situationen, die das System nicht perfekt löste. Beispielsweise fuhr der Mercedes einmal etwas knapp an einem entgegenkommenden Fahrzeug vorbei, das die Fahrbahn blockierte. Auch beim Linksabbiegen verharrte der Autopilot in seiner Spur, obwohl die andere frei gewesen wäre.
Christoph von Hugo, Leiter der Aktiven Sicherheit bei Mercedes, berichtete von einem Test in Stuttgart, bei dem das System zu 90 Prozent korrekt entschied. Das bedeutet, dass in jeder zehnten Situation ein menschliches Eingreifen notwendig gewesen wäre. Mercedes hat noch knapp ein Jahr Zeit, bis der „Drive Assist Pro“ auf den Markt kommen soll. Die Entwickler haben also noch einiges zu tun, um die Fehlerquote weiter zu reduzieren und das System für den Serieneinsatz zu optimieren. Die Fortschritte sind jedoch unbestreitbar und geben einen vielversprechenden Ausblick auf die Zukunft des assistierten Fahrens.
- Rote Ampeln und Stopp-Schilder werden zuverlässig erkannt.
- Passanten, die unerwartet die Straße überqueren, werden registriert.
- Das System passt sich an die US-Regel „Wer zuerst kommt, mahlt zuerst“ an Kreuzungen an.
Fazit: Ein wichtiger Schritt für die Mobilität der Zukunft
Die Entwicklung von Level 2++ bei Mercedes-Benz ist ein wichtiger Schritt in Richtung autonomes Fahren. Das System bietet eine praktikable Lösung für den Übergang zu höheren Autonomiestufen, indem es bereits heute fortschrittliche Assistenzfunktionen zu geringeren Kosten ermöglicht. Die gesammelten Daten und die kontinuierliche Verbesserung durch KI-Modelle werden die Basis für zukünftige, noch autonomere Fahrzeuge legen.
Auch wenn noch nicht alles perfekt ist, zeigt die Testfahrt in San Francisco das enorme Potenzial dieser Technologie. Die Fähigkeit, sich im komplexen Stadtverkehr zurechtzufinden und vorausschauend zu agieren, ist beeindruckend. Mercedes verfolgt damit einen pragmatischen Weg, der sowohl die Sicherheit als auch die breite Akzeptanz von Fahrerassistenzsystemen fördert.
