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Thorben Stange

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Ein Stück Wolke für das selbstfahrende Auto

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Grafik zu Cloud - Selbstfahrende Autos

Ein Auto nicht selbst fahren, sondern bequem und sicher von ihm gefahren werden – davon träumen viele Autofahrer, aber auch die Industrie schon lange. Spurhalteassistent, Abstandsmessung, Tempomat, Einparkhilfe – viele kleine Bausteine auf dem Weg zu diesem „autonomen Fahren“ sind bereits im Massenmarkt angekommen. 

Kameras und Sensoren machen bisher die ganze Arbeit, aber reicht das aus, um ein Auto komplett alleine fahren zu lassen? Oder anders gefragt: Würdet Ihr in Eurem Auto heute schon die Hände vom Lenkrad nehmen? Hoffentlich nicht.

Obwohl die Autos ihre Umgebung bereits sehr gut „im Blick“ haben, fehlen ihnen immer noch der Weitblick und die nötige Übersicht, um autonom fahren zu können: Bei gutem Wetter reicht ihre „Sicht“ 300 Meter weit. Das reicht für `ne Vollbremsung, aber für mehr noch nicht. Wie erfährt das Auto von einem Stau hinter einer nicht einsehbaren Kurve? Wie erkennt es beim Überholen eines LKWs, ob das davor fahrende Auto nicht plötzlich die Spur wechselt?

Autonomes Fahren erfordert Echtzeitkommunikation

Im Straßenverkehr müssen Entscheidungen in Sekundenbruchteilen gefällt werden. Vom autonom fahrenden Auto der Zukunft müssen wir deshalb erwarten, dass es mindestens genauso schnell, idealerweise sogar schneller reagiert, als wir es selbst könnten. Das funktioniert nur, wenn das Auto alle Informationen in Echtzeit erhält – und Echtzeit meint gerade mal ein paar Millisekunden.

Nehmen wir den nicht einsehbaren Stau hinter einer Kurve als Beispiel: Je schneller die Stau-Information von den Autos, die schon drin stehen, bei den Autos ankommt, die darauf zu fahren, umso besser. Denn bei einem Tempo von 100 km/h bewegt man sich fast 30 Meter pro Sekunde vorwärts. Um die Information von einem Auto zum anderen zu transportieren, braucht es eine App. Diese würde Stand heute in der Cloud zu finden sein, also auf Servern in Rechenzentren. In diesem Fall würde die Information „Halt, Stopp, hier ist Stau!“ vom stehenden Auto zum LTE-Mast und von dort über das Netz ins Rechenzentrum zur Anwendungen gelangen. Nach der Verarbeitung dort führt der Weg wieder zurück über das Netz und den LTE-Mast zum heranfahrenden Auto. Die bewegte Datenmenge ist dabei geringer als bei einer  Google-Suche. Und so eine Suche dauert meist weniger als eine halbe Sekunde. Aber in dieser halben Sekunde ist das herankommende Auto schon wieder 15 Meter weiter gefahren. Die Verzögerung, Latenzzeit genannt, ist also zu groß, um die Information wirklich in Echtzeit vom stehenden Auto zum heranfahrenden zu übertragen.

Intelligenz für den Mobilfunkmast

Das so genannte „Mobile-Edge Computing“ macht diese Zeitspanne viel kürzer. Dabei wird ein Stückchen Cloud aus dem Kern der Datennetze an den Rand verschoben – direkt neben den LTE-Mast. Die Information flutscht also nur noch vom stehenden Auto zum LTE-Mast, wird dort verarbeitet und kann direkt an das nachfolgende Auto gegeben werden.

Bei ersten Tests auf dem Digitalen Testfeld Autobahn an der A9 musste genau dieses Prinzip in fest definierten Verkehrssituationen seine Alltagstauglichkeit beweisen. Dieses Mobile-Edge Computing lässt das Netz in weniger als 20 Millisekunden reagieren. Zum Vergleich: In dieser Zeit fährt unser 100 km/h schnelles Auto gerade einmal 60 Zentimeter weit und eben nicht gleich 15 Meter.

Bis die ersten Autos serienmäßig damit herumfahren, wird es noch ein Weilchen dauern. Der Feldversuch zeigt jedoch, welche wichtige Rolle die Netze auf dem Weg zum autonomen Fahren spielen werden.

Situationen, wo man solch schnellen Reaktionszeiten brauchen könnte, gibt es genug. Mein persönliches Highlight wäre aber tatsächlich eine Situation, wo es gar nicht so sehr auf das Bremsen ankommt: An der Ampel in der Innenstadt. Wird die Ampel grün, setzten sich endlich alle Autos gleichzeitig in Bewegung und keine Schnarchnase sorgt mehr dafür, dass ich bei Grün nicht mehr durchkomme… Also: Her mit dem autonomen Fahren! ;-)

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