Mercedes testet in den USA in Zusammenarbeit mit Nvidia einen erweiterten Fahrassistenten, der den Menschen auch im Stadtverkehr entlasten soll. Auf lange Sicht soll dieses System autonom agieren. Eine erste Testfahrt im Feierabendverkehr der Westküstenmetropole verlief vielversprechend.

Mercedes steht unter Druck. Auch beim autonomen Fahren. Zwar haben die Schwaben mit dem Mercedes Drive Pilot 95 als erster Hersteller in Deutschland ein Level-3-System auf die Straßen gebracht und damit einen veritablen Achtungserfolg erzielt. Doch in den USA und China tüftelt die Konkurrenz bereits an Robo-Autos auf Level 4 - und das mit sichtbaren Erfolgen. In Städten wie San Francisco oder Austin betreibt Waymo bereits eine Flotte kommerzieller fahrerloser Taxis, die quasi rund um die Uhr Passagiere transportieren und dabei riesige Mengen an Daten sammeln. In China haben neben Autobauern wie BYD auch Tech-Konzerne wie Huawei diese nächste Stufe des autonomen Fahrens im Visier.

Die Ankündigungen aus dem Reich der Mitte sind keine Fantastereien, wie unsere Testfahrten mit Huaweis Fahrerassistenzsystem zeigen. Noch „beängstigender“ ist, was die Basisversion von BYDs God’s Eye bei Regen ablieferte. Der Autopilot schlängelte sich nicht nur unter den wachsamen Augen eines Fahrers, der regelmäßig das Lenkrad berühren musste, durch den Verkehr einer Autobahn, sondern dirigierte den Wagen auch selbstständig zur Ausfahrt bis zur Mautstation. Und jetzt drängt auch noch Tesla mit seinem kamerabasierten FSD-System („Full Self-Driving“) nach Europa. Die Amerikaner testen bereits in Austin Robo-Taxis ohne Sicherheitsfahrer oder sonstige Insassen. Allerdings noch nicht als regulären Kundendienst. Der nächste Schritt soll die Amerikaner in die Höhle des Löwen führen: unter anderem nach Deutschland, Frankreich, Italien und Belgien. Allerdings immer noch mit einem Sicherheitsfahrer am Steuer. Elon Musk hat bereits einen Türöffner für Europa ausgemacht. Nämlich das RDW-Verfahren (Rijksdienst voor het Wegverkeer) der niederländischen Zulassungsbehörde.

Das größte Lob für Teslas FSD kam von einem Fachmann. Nvidias Robotics-Direktor Jim Fan schrieb nach einer Fahrt mit FSD v14 („Full Self-Driving“), er habe zeitweise kaum unterscheiden können, ob ein Mensch oder das neuronale Netz, sprich die Maschine, fährt. Interessanterweise kooperiert Mercedes bei seinem Drive Assist Pro-System in den USA mit Nvidia. In China arbeitet der deutsche Autobauer hingegen mit der dortigen KI-/Softwarefirma Momenta zusammen. Doch die regulatorische und politische Großwetterlage machte den Partnerwechsel notwendig. Zudem könnte das auch den Einsatz in Europa erleichtern. Doch Mercedes verfolgt jedoch einen anderen Ansatz als die Konkurrenz. Anstatt auf autonomes Fahren der Stufe 4 zu setzen, geht der Stuttgarter Autobauer einen konservativen und vermeintlich sicheren Weg.

Nicht gleich aufs Ganze gehen, sondern einen robusten Helfer etablieren, der dem Menschen auch im hektischen Stadtverkehr zur Hand geht. Das Auto bremst vor Schwellen oder blinkt beim selbsttätigen Ausfahren aus dem Kreisverkehr, aber der Mensch hat jederzeit das Kommando. In einem Jahr soll das System serienreif sein, das ausdrücklich als Level 2++ definiert ist. Das bedeutet, dass der Fahrer nach wie vor in der Verantwortung. Dahinter steckt das Konzept des „kooperativen Lenkens“. Der Mensch kann jederzeit die Maschine überstimmen. Das System erkennt das und lernt aus diesem Verhalten des Fahrers. Es bleibt auch nach dem Eingriff aktiv. Lediglich beim Bremsen muss es anschließend erneut gestartet werden. „Es ist schwieriger, so ein System zu entwickeln, als ein Level-4-System“, erklärt Ali Kani, Vizepräsident Automotive bei Nvidia.

Das klassische Modell ist mathematisch klar definiert. Im Grunde läuft eine klar definierte Prozesskette ab. Etwa wenn die Sensorik ein Hindernis oder eine rote Ampel meldet, dann reagiert der Auto-Pilot und leitet das Ausweichmanöver ein beziehungsweise bremst. Das Problem dabei ist jedoch, dass auch eine Falschmeldung zunächst weitergereicht wird. Zudem stößt dieser Ansatz früher oder später an seine Grenzen. Zum Beispiel, wenn sich Reste gelber Fahrbahnbegrenzungen von Baustellen auf dem Asphalt befinden. Der End-to-End-Ansatz beim autonomen Fahren ist datengetrieben, nutzt die KI und agiert aufgrund des gelernten Modells. Bei Nvidia und Mercedes laufen diese beiden Modelle parallel: Das End-to-End-Modell ist der Ideengeber fürs Fahren, das klassische Modell überwacht und prüft, ob alles passt. Das Auto lernt mit jedem Meter dazu. Auch wenn der Mensch eingreift. Heikle Situationen werden vom Auto aufgezeichnet und die Kamerabilder samt den Sensordaten wie beim Video-Schiedsrichter von Menschen analysiert. Die Nvidia-Programme simulieren dann aus jedem Vorfall etliche Variationen desselben, die dann ins Auto zurückgespielt werden.

Um diese Aufgabe zu erfüllen, ist eine immense Rechenleistung erforderlich. Entsprechend ist die Hardware des rollenden Computers konfiguriert. Der Hauptprozessor von Nvidia schafft bis zu 254 Tera Operations per Second (Tops), also Billionen Operationen pro Sekunde, und ist damit für die KI-Rechenleistung relevant. Damit diese Leistung nicht verpufft, ist ein schnelles Datennetzwerk mit einer Übertragungsrate von 2,5 Gbit/s nötig. Ergänzt wird der Rechner durch mehr als 600 GB Flashspeicher. Letztendlich handelt es sich beim Mercedes CLA, der diese Aufgaben erfüllen soll, um das vielbeschworene Software-Defined Vehicle. Das zeigt sich auch an der Sensorausstattung des Mercedes CLA. Unter anderem: eine Tele- und Weitwinkel-Frontkamera für den „Doppelblick“ nach vorn (Weitwinkel für den Nahbereich beziehungsweise die Übersicht) und das Teleobjektiv für weiter entfernte Objekte. Hinzu kommen vier Surround-Kameras für die 360-Grad-Rundumsicht sowie vier seitliche Kameras, die beim Spurwechsel den Querverkehr und den toten Winkel überwachen. Was fehlt, ist ein teurer LiDAR-Sensor. Ähnlich wie das bei Tesla der Fall ist.

Genug der Vorrede. Jetzt wollen wir sehen, wie sich der Mercedes-Nvidia-CLA im Feierabendverkehr von San Francisco schlägt. Schnell wird klar: Der Autopilot im CLA ist kein Draufgänger, sondern eher ein korrekter Akteur, der frisch von der Fahrschule kommt und sich an die Regeln hält. Das ist auch gut so, ein Robo-Auto im Harakiri-Modus wäre nicht besonders vertrauenserweckend. Wir fühlen uns schnell wohl. Der Maschinen-Fahrer erkennt, dass ein anderes Fahrzeug aus einer Parklücke ausschert, und macht höflich Platz. Der Mercedes blinkt, um die Spur zu wechseln, lässt andere vorbei und fährt dann rüber. Dass die Maschine gelernt hat, wie es im Großstadtdschungel abläuft, merkt man, wenn am rechten Straßenrand Autos parken. Dann wechselt der Mercedes proaktiv nach links, da es dort erfahrungsgemäß schneller vorangeht.

Der autonome Mercedes schlägt sich gut. Rote Ampeln, Stop-Schilder samt der US-Wer-zuerst-kommt-mahlt-zuerst-Regel und Passanten, die einfach über die Straßen laufen, werden zuverlässig erkannt. Wie ein menschlicher Fahrer nimmt das System den Fuß vom Gas, checkt die Lage und fährt dann weiter. Doch noch läuft nicht alles glatt. Als ein Auto die Gegenfahrbahn blockiert und andere Fahrzeuge sich daran vorbeidrängen wollen, fährt der Mercedes etwas zu knapp am Gegenverkehr vorbei. Beim Linksabbiegen verharrt der Autopilot auf seiner Spur, obwohl die andere frei gewesen wäre. Insgesamt zählen wir während der 45-minütigen Testfahrt drei Situationen, die das autonome System nicht perfekt gelöst hat. Gefährlich wurde es nie. Zudem hat man noch knapp ein Jahr Zeit, bis der Mercedes Drive Assist Pro in Serie gehen soll. Interessant ist, dass das Schwester-Testfahrzeug, das mit identischer Software und Sensorik ausgestattet ist, bei Spurwechseln eine andere Strategie verfolgt und die Fahrbahn manchmal schneller wechselt oder länger in ihr bleibt.

Das ist alles gut und schön, wenn es um die USA geht. Aber letztendlich sollen auch die deutschen Autofahrer in den Genuss dieser Unterstützung kommen. Noch sind die Regularien nicht in Stein gemeißelt. Doch die Mercedes-Ingenieure wollen vorbereitet sein, sobald der Gesetzgeber grünes Licht gibt. „Ich habe das System schon in Stuttgart ausprobiert und es hat in 90 Prozent der Fälle richtig entschieden“, erzählt Christoph von Hugo, Leiter der Aktiven Sicherheit bei Mercedes. Das macht Mut. Doch genau die restlichen zehn Prozent sind so schwer zu erreichen.

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