ruyven_macaran
Trockeneisprofi (m/w)
Es geht darum, dass ein Großteil von Informationen, die Menschen eine bekanntermaßen schon nicht immer auszureichende Wahrnehmung der Umgebung erlauben, von selbstfahrenden Autos gar nicht erst erhoben wird. Wir hatten den Tesla-Unfall, in dem ein LKW für ein weit entferntes Schild gehalten wurde, weil keine Tiefeninformationen erfasst wurden. Uber hat eine Frau totgefahren, weil die Lichtempfindlichkeit von Kameras nicht zur Auswertung unbeleuchteter Bereiche reicht und im Scheinwerferkegel nur wenige Pixel einen undeutlichen Matschhaufen bildeten, die Software mindestens sich abhebende Arme oder Beine für eine korrekte Identifikation gebraucht hätte, aber kein Fuß-großes Objekt erkennen konnte. Und mehrere Untersuchungen haben gezeigt, dass schon einfache schwarze Schmierereien auf einem rot-weißen Verkehrsschild reichen, damit dieses nicht mehr erkannt wird.
Natürlich muss ein echtes autonomes Auto nicht auf die gleichen Sensorsysteme wie ein Mensch zurückgreifen, aber die schlechteste Idee wäre es aufgrund der Auslegung unsers Straßensystems nicht. Und man arbeitet eben kaum mit Alternativen, sondern man schneidet einfach ersatzlos einen Großteil der Dinge weg, die ein menschlicher Fahrer macht.
Die Berücksichtigung abschüssiger Straßen wäre über Lagesensoren und selbst grobes Kartenmaterial sehr einfach zu bewerkstelligen, da dass Auto sehr direkt die Auswirkungen erfasst die ein Mensch gar nicht so fein wahrnimmt, ist das aber kein Problem. Genauso würde ich erwarten, dass die meisten Fahrer sogar schlechter über Volksfeste, Schulabschlüsse und Mondphasen informiert sind, als Google. Laub wäre eher ein Thema, aber das ist keine Frage des Vorausdenkens, sondern des erkennens. Und hier haben selbstfahrende Autos eben enorme Defizite, die können Laub genausowenig auflösen wie eine Herde Lemminge. Aus der Erkennung die richtigen Schlüsse zu ziehen wäre dann aber ein leichtes. (Das fällt eher Menschen schwer, wenn ich an die Unfähigkeiten im Umgang mit Schnee denke
)
