Einem Forscherteam der Tsinghua-Universität ist ein Durchbruch beim autonomen Fahren gelungen. Sie haben eine Technologie entwickelt, mit der Fahrzeuge selbst lernen können, wie sie mit ungewohnten Situationen während der Fahrt umgehen. Die Innovation könnte die Sicherheitsbedenken beim autonomen Fahren künftig ausräumen.

Anders als bei der herkömmlichen Methode, bei der die Fahrzeuge im Vorfeld so viel wie möglich in verschiedenen Fahrszenarien trainiert werden, ermöglicht die neue Technologie eine kontinuierliche Leistungsverbesserung der Fahrzeuge anhand der während des autonomen Fahrens gesammelten Daten, erklären die Forscher in den in der Zeitschrift Nature Machine Intelligence veröffentlichten Studienergebnissen.

Die herkömmliche Selbstfahr-Technologie basiert auf einem Algorithmus, der durch langwieriges Training in möglichen Fahrszenarien mehr Daten sammelt, wobei das Auto im Notfall einen voreingestellten Reaktionsplan hat. Daher weiß das Auto möglicherweise nicht, wie es in ungewohnten Situationen, für die es nicht trainiert wurde, reagieren soll, was eine Gefahr für die Fahrsicherheit darstellt.

Das Forschungsteam bewertete die neu vorgeschlagene Technologie sowohl in Simulationen als auch in Straßentests. Die Ergebnisse zeigten, dass die Autos in neuen Situationen lernen konnten und ihre Leistung mit zunehmender Fahrleistung und Datenmenge kontinuierlich verbessert wurde, sagte Cao Zhong, ein Teammitglied der Tsinghua-Universität.

Die Technologie sei bei den Olympischen Winterspielen 2022 in Beijing in Fahrzeugen eingesetzt worden, erklärte Yang Diange, der Leiter des Teams. Die neue Technologie soll in großem Maßstab auf offenen Straßen mit mehreren Szenarien weiter verifiziert werden, erläuterte Yang.