Extremsituationen überfordern autonome Autos
JAIST-Forscher weisen in Simulationen Unfälle bei schnellen Spurwechseln und Bremsen nach
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Versuchsfahrt auf der digitalen Teststrecke im JAIST-Labor (Foto: Duong Dinh Tran, jaist.ac.jp) |
Nomi/Shinagawa-ku (pte002/27.05.2025/06:05)
Autoware, das weltweit führende Open-Source-Projekt für autonomes Fahren, ist in Extremsituationen überfordert. Das hat Duong Dinh Tran vom Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST) mit seinem Team nachgewiesen, darunter die JAIST-Professoren Takashi Tomita und Toshiaki Aoki. Um die Sicherheit der Software zu überprüfen, haben die Forscher ein virtuelles Testsystem entwickelt, quasi eine digitale Teststrecke für selbstfahrende Autos.
Vertrackte Verkehrssituationen
Mittels AWSIM-Script simulierten die Experten verschiedene vertrackte Verkehrssituationen, in die sie das virtuelle Fahrzeug verwickelten. Ein Tool namens "Runtime Monitor" zeichnete alles, was dabei geschah, detailliert auf. Schließlich analysierte das Verifizierungsprogramm "AW-Checker" diese Daten, um festzustellen, ob Autoware die Verkehrsregeln gemäß dem Sicherheitsstandard der Japan Automobile Manufacturers Association einhielt.
Die Forscher konzentrierten sich auf zwei besonders gefährliche Situationen: Ein Fahrzeug schert kurz vor einem anderen, das überholen will, aus, und eines bremst unerwartet und ohne ersichtlichen Grund. Es zeigte sich, dass Autoware diese Lage nicht sicher beherrscht. "Autoware ist, anders als ein kompetenter und vorsichtiger menschlicher Fahrer, nicht in der Lage, in diesen Situationen Kollisionen konsequent zu vermeiden - vor allem nicht bei hohen Geschwindigkeiten", so Tran.
LiDAR ist ohne Kamera besser
Ein wesentlicher Grund für diese Fehler scheint laut den Experten in der fehlerhaften Vorhersage der Bewegungen anderer Fahrzeuge durch Autoware zu liegen. Das System prognostiziert häufig langsame und allmähliche Spurwechsel. Bei schnellen, aggressiven Spurwechseln sind die Vorhersagen von Autoware jedoch ungenau, was in den Simulationen zu verzögertem Bremsen und anschließenden Kollisionen geführt hat.
Das Team hat auch die Wirksamkeit verschiedener Sensor-Konfigurationen auf die Reaktionen von Autoware untersucht. Das radargestützte Abstandsmesssystem LiDAR schnitt dabei überraschenderweise besser ab als die Kombination aus LiDAR und Kameras. Autoware wird bereits von autonomen Fahrzeugen genutzt, die Taxidienste anbieten.
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