Menschliches Fehlverhalten 13.10.2020, 17:42 Uhr

Autonome Autos sollen unartiger werden

Um die Systeme autonomer Autos zu verbessern, wird diesen an der TU Delft bewusst menschliches Fehlverhalten beigebracht.
Autofahrt: Menschen bleiben oft nicht auf Ideallinie
(Quelle: Hans Braxmeier/Pixabay )
Forscher der Technischen Universität Delft haben ein neues Modell entwickelt, um selbstfahrenden Autos menschlicheres Fahrverhalten beizubringen. Diese sollen künftig nicht mehr nur stur und roboterhaft auf einer geraden Linie den optimalen Weg fahren, den ihre Computersysteme berechnet haben, sondern auch einmal von der Ideallinie abweichen. Die Sicherheit bleibt dabei gegeben, weil ein bestimmter Risiko-Level nie überschritten wird, versprechen die Erfinder.

Abseits der Ideallinie

«Das Fahrverhalten wird normalerweise mit Modellen geregelt, die darauf ausgelegt sind, den jeweils optimalen Weg zum Ziel zu finden. Das entspricht aber einfach nicht der Art und Weise, wie Menschen in Wirklichkeit fahren», so Sarvesh Kolekar Department of Cognitive Robotics der TU Delft. Menschliche Autofahrer würden dauernd von der Ideallinie abweichen. «Die Leute fahren etwa nicht immer in der Mitte der Fahrspur. Solange dabei nicht die Fahrbahngrenzen überschritten werden, ist das kein Problem», betont der Wissenschafter.
In modernen selbstfahrenden Autos sei das aber vollkommen anders. «Die aktuelle Generation von intelligenten Fahrsystemen ist überaus brav. Sie suchen kontinuierlich nach dem sichersten Weg und der angemessensten Geschwindigkeit», erklärt Kolekar. Das führe letztlich zu einem sehr mechanischen und roboterhaften Fahrverhalten. «Um das menschliche Fahrverhalten besser zu verstehen, haben wir ein Modell entwickelt, das auf den natürlichen Risiko-Grenzbereich des Menschen setzt», so der Experte.

«Driver's Risk Field»-Prinzip

Als Grundprinzip haben Kolekar und sein Team hierfür das sogenannte «Driver's Risk Field» (DRF) definiert. Dieses stellt ein dynamisches zweidimensionales Feld dar, das ein Fahrzeug umgibt und festlegt, wie hoch ein Autofahrer die Gefahr von Unfällen einschätzt. Fährt man zum Beispiel auf einer Bergstrasse, die auf einer Seite steil abfällt, wird das als höheres Risiko eingestuft, als wenn man auf einer Landstrasse mit Wiesen auf beiden Seiten unterwegs ist.
«Das DRF basiert auf einem psychologischen Konzept, das davon ausgeht, dass ein Autofahrer ein gewisses Risikofeld um sich herum spürt und sein Verhalten im Strassenverkehr ständig aufgrund dieser Wahrnehmung anpasst», erläutert Kolekar. Genau diesen Ansatz habe er in einen Algorithmus verpackt. «Diese Technologie könnte intelligenten selbstfahrenden Autos zu mehr Akzeptanz verhelfen, weil sie sich weniger wie Roboter verhalten», ist der Forscher überzeugt.

Autor(in) Markus Steiner, pte



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