Wie wird nachgewiesen, dass ein autonomes Auto sicher ist? Die Antwort von NVIDIA

Theoretisch kann ein autonom fahrendes Auto Millionen von Kilometern ohne Unfälle zurücklegen, reicht das aber aus, um seine Sicherheit zu beweisen? Nicht ganz. Die Situationen, die im Verkehr auftreten können, sind praktisch unendlich, und einige davon sind glücklicherweise so selten, dass sie während der Tests kaum vorkommen.

Um dieses Problem zu bewältigen und einer Sicherheit von 100 % so nahe wie möglich zu kommen, hat NVIDIA auf dem GTC in Berlin Halos SAFE vorgestellt – ein Akronym für Safety Assurance Framework for Evaluation. Es handelt sich um eine Sammlung von Werkzeugen und Verfahren, die darauf abzielen, messbare und überprüfbare Beweise für die Sicherheit von Systemen zur automatisierten Fahrsteuerung zu sammeln, vom Assistenzsystem der Stufe 2 bis hin zu Robotaxi der Stufe 4.

Warum viele Kilometer nicht ausreichen

Laut NVIDIA würde es zur Nachweisung von Zuverlässigkeitsniveaus im Bereich eines kritischen Ereignisses alle zehn Millionen Fahrstunden eine Menge an echten Tests erfordern, die für jede experimentelle Flotte unpraktikabel wäre. Das Problem betrifft nicht nur die zurückgelegte Strecke, sondern auch die Vielfalt der zu bewältigenden Szenarien.

Ein Fahrzeug kann tausende Kilometer lang einwandfrei funktionieren und dann vor einem ungewöhnlichen Baustellenbereich, einem plötzlich über die Straße gehenden Fußgänger oder einer besonders ungünstigen Kombination aus Verkehr und Wetterbedingungen auf Schwierigkeiten stoßen. Deshalb muss die Sicherheitsbewertung auf mehreren Beweisquellen beruhen, anstatt sich ausschließlich auf die auf der Straße erzielten Ergebnisse zu verlassen.

Simulationen, echte Tests und kontinuierliche Überwachung

Halos SAFE umfasst verschiedene Phasen der Überprüfung: digitale Simulationen, Tests von Software und Hardware, Prüfungen auf der Straße sowie die Überwachung bereits im Einsatz befindlicher Fahrzeuge. Die Szenarien werden anhand messbarer Leistungsbedingungen und -kriterien definiert, damit die Tests wiederholt, die Ergebnisse verglichen und die gesammelten Erkenntnisse rekonstruiert werden können. Die Simulation ermöglicht zudem die Nachbildung gefährlicher oder besonders seltener Situationen, ohne sie im realen Verkehr auslösen zu müssen.

Zu den Unternehmen, die mit NVIDIA bei der autonomen Fahrzeugentwicklung zusammenarbeiten, gehören Mercedes, Volvo, Volkswagen V.I. und Jaguar-Land Rover.

Bild von: nvidia

Ziel ist es, eine nutzbare technische Dokumentation zu erstellen, um die Einhaltung der Sicherheitsanforderungen nachzuweisen und die Prozesse der Homologation sowie Zertifizierung zu unterstützen. Halos SAFE stellt jedoch an sich keine Zertifizierung dar und garantiert nicht automatisch die Sicherheit eines Fahrzeugs.

Ein Netzwerk von Partnern

Am Projekt sind Unternehmen beteiligt, die sich auf Prüfung und Validierung spezialisiert haben, darunter dSPACE, IVEX und TÜV Rheinland. Im Halos SAFE-Ökosystem sind außerdem Hersteller wie Mercedes, Volvo und JLR sowie zahlreiche Anbieter von Technologien und Simulationswerkzeugen vertreten.

Die Verbindung mit Mercedes ist besonders bedeutsam: Der deutsche Automobilhersteller erweitert seine Zusammenarbeit mit NVIDIA, um Systeme zur fortschrittlichen Fahrerassistenz und Automatisierten Fahrfunktionen zu entwickeln, wobei er die Technologien Hyperion, Alpamayo und Halos in seine MB.OS-Architektur integriert.

Diese gleichen Technologien finden auch in Programmen für Robotaxi und autonomen Transport Anwendung, in Zusammenarbeit mit Partnern wie Bolt, Lucid und Volkswagen Nutzfahrzeuge. Die Herausforderung besteht also nicht nur darin, den Autos beizubringen, selbstständig zu fahren, sondern auch nachvollziehbare Kriterien dafür zu liefern, wie zuverlässig sie dabei sind.

Autonome Fahrzeugsteuerung und Sicherheit