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17 Sicherheitspotenzial automatisierter Fahrzeuge: Erkenntnisse aus der Unfallforschung

17.1 Einleitung

Die fortschreitende Automatisierung von Fahrzeugen verspricht neue Möglichkeiten, die zukünftigen gesellschaftlichen Anforderungen an die Mobilität besser zu erfüllen. In Teilbereichen werden neue erweiterte Konzepte für die Interaktion mit Maschinen [1] entstehen. Voraussetzung dafür ist die technische Weiterentwicklung von Assistenzsystemen mit leistungsfähigeren Sensor- und Informationstechnologien, die eine kontinuierliche Automatisierung von Fahraufgaben in der Fahrzeugführung bis hin zu selbstfahrenden Fahrzeugen möglich machen [2].

17.1.1 Motivation

Im Sinne der fortschreitenden Automatisierung bieten Automobilhersteller bereits seit der Jahrtausendwende aktiv lenkende Assistenzsysteme (Active Lane Keeping Assistance Systems – LKAS) in Kombination mit einem Abstandsregeltempomaten für Serienfahrzeuge an. Die kombinierte Funktionalität stand beispielsweise am japanischen Markt für die Rechtslenkerfahrzeuge Nissan Cima (2001) und Honda Inspire (2003) zur Verfügung. Bei der Nutzung beider Assistenten war ein kurzzeitiges teilautomatisiertes Fahren (s. Abschnitt 17.1.2) bis zu 20 Sekunden unter Aufsicht des Fahrers möglich (Testfahrten des Verfassers im Jahr 2003). Seit 2008 verkaufen auch deutsche Hersteller, beginnend mit dem VW Passat CC, aktive Lenkassistenten optional in ausgewählten Modellen [3].

Die Chancen für mehr Verkehrssicherheit steigen durch eine zunehmende Automatisierung von Fahrzeugen. Eine weitere Marktdurchdringung bereits serienmäßiger sicherheitserhöhender Fahrerassistenzsysteme wird zu einer weiteren Reduktion von Verkehrsunfällen führen (S. 361, Abschnitt 17.4.1).

Nach Angaben des Statistischen Bundesamtes verunglückten im Jahr 2013 bei Verkehrsunfällen in Deutschland 3339 Menschen tödlich [4]. Somit verlieren allein im deutschen Straßenverkehr durchschnittlich neun Menschen pro Tag ihr Leben. Darunter sind Unfälle, die künftig durch automatisierte Fahrzeuge vermeidbar wären. Aus Unfalldaten kann ein Sicherheitspotenzial abgeleitet werden. Die in diesem Beitrag genannten Beispiele zeigen Möglichkeiten und Grenzen der Auswertung von Unfalldaten auf. Mit einem Sicher- heitspotenzial ist hier die prognostizierte Verringerung von Unfallschäden gemeint. Voraussetzungen für die Bestimmung eines konkreten Potenzials sind Grundannahmen zur gesamten Verkehrssituation sowie zum Anteil automatisierter Fahrleistung mit entsprechenden Funktionsgrenzen.

Verkehrsunfallforschung betreiben weltweit unterschiedliche Organisationen. Sie umfasst die Teilbereiche Unfall-Erhebung/-Statistik, Unfall-Rekonstruktion und UnfallAnalyse [5]. Grundlage für die Unfallforschung in Deutschland bildet die von der Polizei in allen Bundesländern geleistete örtliche Unfalluntersuchung. Darüber hinaus betreiben u. a. die VUFO (Verkehrsunfallforschung) der TU Dresden GmbH, die Medizinische Hochschule Hannover, Fahrzeughersteller und Institutionen wie die deutsche Versicherungswirtschaft eine eigene Unfallforschung. Dabei werden Verkehrsunfälle vorrangig direkt vor Ort untersucht, nach bestimmten Merkmalen statistisch erfasst, ausgewertet und bei Bedarf für die Weiterentwicklung zukünftiger Fahrzeugautomatisierung genutzt. Die nachfolgende Ausarbeitung zeigt beispielhaft Möglichkeiten und Grenzen der Erkenntnisse und Prognosen aus Unfalldatensammlungen im Hinblick auf das Sicherheitspotenzial automatisierter Fahrzeuge.

Folgende Fragen werden anhand konkreter Beispiele aus der Unfallforschung erörtert:

• Welche Bedeutung haben Auswertungen und Erkenntnisse aus der Verkehrsunfallforschung für die Einführung automatisierter Fahrzeuge?

• Wie lässt sich das Sicherheitspotenzial durch automatisierte Fahrzeuge nachweisen?

17.1.2 Kategorisierungen von Automatisierungsgraden der Fahrzeugführung

Im Folgenden werden drei Kategorisierungen zur Strukturierung von Automatisierungsgraden (bezogen auf die Fahrzeugführung) vorgestellt, die zur beispielhaften Darstellung der Möglichkeiten und Grenzen von Unfalldatenanalysen dienen. Für die anschließenden Ausführungen ist die 2012 veröffentlichte Einteilung der BASt-Projektgruppe „Rechtsfolgen zunehmender Fahrzeugautomatisierung“ [6] ausreichend. Die verwendeten fünf Grade der Automatisierung beginnen bei der ursprünglich konventionellen Fahrzeugführung mit der Bezeichnung „driver only“ wobei der Fahrer permanent die Längs- und die Querfiihrung ausfiihrt Weitere Einstufungen setzen sich mit der ,,Fahrerassistenz" (assistiert) und der „Teilautomatisierung“ fort, wobei der Fahrer auch letztere noch vollumfänglich und kontinuierlich zu überwachen hat. Abschließend ermöglichen die Stufen „Hochautomatisierung“ und „Vollautomatisierung“ teilweise oder andauernd ein Ausbleiben der menschlichen Überwachung bei der Fahrzeugführung [6]. Nachfolgend hat die amerikanische Behörde NHTSA fünf gleiche Stufen definiert [7]. Darauf aufbauend nahm das International On-Road Automated Vehicle Standards Committee der Society of Automotive Engineers (SAE) im Report J 3016 eine weitere Unterscheidung mit sechs Ebenen vor. Mit dieser Unterteilung arbeiten heute vermehrt Forschungsgruppen. Sie dif-

Abb. 17.1 Kategorien der Automatisierung nach BASt / NHTSA / SAE

ferenziert fahrerloses Fahren unter begrenzten Einsatzbedingungen sowie die Fähigkeit und Verantwortung einer vollständigen Übernahme von Fahraufgaben bei einer Vollautomatisierung [8], (s. Abb. 17.1).

 
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