Autonomes Fahren: Toyota erschließt neue Datenquellen

Mandali Khalesi wird vermutlich in den verschiedensten Gebieten der Welt seinen Weg finden: Der Software-Spezialist hat bereits in den USA, Europa und Asien gearbeitet, er spricht fließend farsi, japanisch, englisch, französisch und ein paar andere Sprachen und seit Jahrzehnten beschäftigt er sich mit der Verbesserung von Straßenkarten.

Mercedes, BMW und Audi hätten den Experten wohl gern an leitender Stelle in ihrer milliardenteuren Navi-Firma Here behalten - aber "das Angebot von Toyota war einfach großartig", sagt der Manager und lächelt. Es ist nicht nur die Befreiung von der strengen Anzugordnung, die den bekennenden Jeans- und Sneakerfreund nach Tokio gelockt hat. Als Vizepräsident der Software-Tochter triad hat er mehr als zwei Milliarden Euro zur Verfügung für seine Mission: die ganze Welt sekundenaktuell in künftige Autos der Japaner zu bekommen.

Methode eins: Satellitenbilder liefern Daten

Mit vier Methoden wollen Khalesi und sein Team die erreichen: aus dem Weltall, mit hochspezialisierten Fahrzeugen, durch den virtuellen Nachbau Tausender Straßen und mit Millionen von Testfahrern.

Methode eins - der Blick aus dem Weltall: Satelliten sind für die Navigation schon lange im Einsatz. Vor allem liefern sie per GPS den Autos die eigene Position. "Für die Karten, die wir etwa für autonome Fahrzeuge brauchen, müssten diese Daten aber nicht auf einen Meter genau sein, sondern auf zehn Zentimeter", sagt Khalesi.

Solch supergenaue Karten erzeugt seine Mannschaft inzwischen per Zugriff auf frei verfügbare Satellitenbilder. Die werden durch künstliche Intelligenz so weit verfeinert und vermessen, dass sich dadurch absolut präzise jede Bundesstraße, jedes Gässchen und jeder Feldweg kartografieren lässt.

Methode zwei: Toyota schickt Spezialfahrzeuge auf die Straßen

Methode zwei - die Spezial-Fahrzeuge: Auch Toyota hat längst solche Autos im Einsatz, wie sie auch Google oder Apple für ihre Kartendienste benutzen. Aber die Japaner verquicken diese Bilder und Daten auch mit den Werten, die etwa ihre hochpräzisen Karten aus dem All liefern. "Und die werden schon bald tägliche Updates bekommen - das schafft ein Test-Fahrzeug ja nie", so Khalesi.

Vorteil der realen Autos: Sie können die Karten mit Dutzenden von Sensoren weiter anreichern. Daraus lässt sich ein dreidimensionales, supergenaues Bild errechnen.

Methode drei: Computer berechnet virtuelle Verkehrssituationen

Das führt zu Methode drei - die virtuelle Verkehrswelt: Bald lässt sich jede Straße der Welt virtuell präzise wie nie im Computer abbilden. "Und das ist sehr wichtig, weil wir diese virtuellen Straßen dringender brauchen als die echten", erklärt Khalesi. Sie beschleunigen die Arbeit an der Navigation der Zukunft für autonome Fahrzeuge rasant.

Denn auf der echten Straße hagelt, regnet oder schneit es vielleicht erst in zwei Monaten mal wieder, der Kanaldeckel wird in drei Jahren erneuert - und zwei Lkw blockieren die linke Spur vielleicht nie, während zugleich drei Motorräder blitzartig auf der anderen Fahrspur überholen wollen.

In der virtuell exakt kopierten Straße lässt sich dagegen jede Witterung, jeder Straßenbelag, jede Situation, jedes neue Verkehrsschild in Sekunden einbauen und durchrechnen. So kann die autonome Navigation bereits Millionen von Variablen durchspielen, bevor sie real auf die Straße kommt.

Auch hier kommt wieder künstliche Intelligenz zum Einsatz - die zum Beispiel auch die absurdesten Verkehrsverhalten etwa im Gewimmel von Neu-Delhi oder Kairo mit Pkw, Rollern, Eseln, Lastern, Straßenverkäufern oder Radfahrern kreuz und quer berechnen kann. Daraus lässt sich wiederum ableiten, welchen Weg auch durch engste Verkehrslagen ein autonomes Fahrzeug finden kann. "Wir gehen bei den Berechnungen gerade auf Straßen im Mittleren Osten oder Nordafrika - denn was dort funktioniert, das ist ein guter Maßstab", sagt Khalesi.

Methode vier: Toyota-Fahrzeuge liefern anonymisierte Daten

Methode vier - die größte Testfahrflotte der Welt: Toyota verkauft jährlich rund zehn Millionen Autos - nur alle 13 VW-Marken zusammen können da mithalten. Das Khalesi-Team will diese Autos schon bald mit Daten-Kommunikation ausstatten, die anonymisiert die Werte aller Sensoren in die eigene Cloud liefert - und damit Billionen genauester Angaben zu der aktuellen Lage auf den Straßen der Welt.

Klar ist dem Software-Manager natürlich auch, dass "der Datenschutz in verschiedenen Ländern da unterschiedliche Möglichkeiten und Genehmigungen erfordert". Aber allein die Millionen Flottenfahrer wie beispielsweise die Tokio-Taxis liefern längst eifrig Massen von Kartenmaterial. Außerdem können die Daten-Jongleure bei Lücken in der Lieferung ja auch immer auf Methode eins bis drei zurückgreifen.

"Die zentimetergenaue, immer exakt den Verkehrszustand abbildende Routenführung ist nur eine Frage der Zeit", sagt der Experte. Rund zehn Jahre werde es aber wohl noch dauern, bis das vollautonome Fahren auch außerhalb von Autobahnen und Privatstrecken flächendeckend Alltag ist.

Und auch dann sieht Mandali Khalesi das Ende des Autofahrens von Menschenhand nicht gekommen: "Wenn ein katastrophales Unwetter Live-Satelliten, Sensoren oder Datenfluss den Zugriff auf die Verkehrslage verwehrt, wird kein autonomes Fahrzeug mehr vorankommen." Ob es dann allerdings so schlau ist, wenn der Mensch sich selbst durch Sturmflut, Erdbeben oder Orkan voranquält? (SP-X/cr)