Autonomes Fahren | Einsteigen und staunen!
Autonomes Fahren hat in den USA bereits Einzug in den öffentlichen Straßenverkehr gehalten, mit Fahrzeugen, die weitgehend selbstständig agieren können. In Deutschland hingegen sind autonome Fahrzeuge bisher nur eingeschränkt verfügbar, meist in Form von Pilotprojekten oder unter spezifischen Bedingungen wie auf Autobahnen. Der technologische Fortschritt schreitet jedoch weltweit voran. Ich hatte die Gelegenheit, ein solches Fahrerlebnis zu genießen.
Autonomes Fahren 2026 – Das Wichtigste in Kürze
Autonomes Fahren ist 2026 deutlich näher am realen Einsatz als noch vor wenigen Jahren, allerdings stark abhängig von Automatisierungsstufe und Einsatzszenario. In Deutschland ist mit Mercedes-Benz Drive Pilot ein zugelassenes SAE-Level-3-System verfügbar, das in der S-Klasse und im EQS unter definierten Bedingungen auf Autobahnen bis 95 km/h die Fahraufgabe zeitweise übernimmt. Zusätzlich existiert mit dem von Mercedes-Benz und Bosch realisierten Automated Valet Parking bereits ein genehmigter SAE-Level-4-Anwendungsfall für fahrerloses Parken in speziell ausgestatteten Parkhäusern.
Von einem flächendeckenden autonomen Straßenverkehr kann in Europa dennoch noch keine Rede sein. Der Markt ist weiterhin geprägt von klar begrenzten Betriebsbereichen, Pilotprojekten und einzelnen Serienanwendungen. 2026 zeigt sich damit vor allem eines: Autonomes Fahren ist kein reines Zukunftsthema mehr, aber im öffentlichen Regelbetrieb noch weit von einer breiten Durchdringung entfernt. Diese Einordnung ergibt sich aus den bislang eng umrissenen Zulassungen und Einsatzfeldern.
In den USA ist die Entwicklung bereits weiter sichtbar. Dort sind fahrerlose Ride-Hailing-Dienste in mehreren Städten im Alltag angekommen. Waymo spricht inzwischen von mehr als einer halben Million Fahrten pro Woche in zehn US-Metropolregionen. Öffentliche Angebote wurden 2026 unter anderem auf Nashville sowie weitere Städte ausgeweitet. Autonomes Fahren ist damit in Amerika nicht flächendeckend etabliert, aber in einzelnen urbanen Räumen bereits Teil des regulären Mobilitätsangebots.
Neuheiten und Innovationen
Wir stellen Ihnen in diesem Absatz neue technische Entwicklungen für selbstfahrende Autos vor.
ADAS-Fahrzeugcomputer für zentralisierte E/E-Architekturen
14.04.2026 | Bosch baut sein Angebot für softwaredefinierte Fahrzeuge im Bereich Fahrerassistenz weiter aus und setzt dabei auf eine skalierbare ADAS-Plattform, die in Zusammenarbeit mit Qualcomm Technologies um neue Rechen- und Integrationsoptionen ergänzt wird. Im Mittelpunkt stehen modular aufgebaute Fahrzeugcomputer für moderne Assistenzfunktionen, die sich von Basis-ADAS bis hin zu komplexeren automatisierten Fahrfunktionen auslegen lassen.
Technische Grundlage ist die ADAS-Integrationsplattform von Bosch. Sie ist als skalierbarer Fahrzeugcomputer für Fahrerassistenzsysteme ausgelegt und kombiniert hohe Bandbreite, Rechenleistung und Speicherverwaltung mit einer Architektur, die mehrere Sensortechnologien zu einem präzisen 360-Grad-Umgebungsmodell zusammenführt. Auf dieser Basis lassen sich komplexe Algorithmen zur Umfeld-Wahrnehmung und Fahrzeugführung ausführen, um auch bei höheren Geschwindigkeiten ein sicheres und dynamisches Fahrverhalten zu unterstützen.
Snapdragon-Ride-Lösungen für Skalierung
Für die Rechenplattform kommen Snapdragon-Ride-Lösungen zum Einsatz. Sie ermöglichen eine kostenoptimierte Skalierung unterschiedlicher ADAS-Konfigurationen – von Geschwindigkeits- und Abstandsregelung über Spurhaltefunktionen bis hin zu erweiterten automatisierten Fahrfunktionen. Besonders relevant für zentrale Fahrzeugarchitekturen ist dabei die Möglichkeit, Cockpit- und ADAS-Funktionen auf einer gemeinsamen Plattform zusammenzuführen. Mit Snapdragon Ride Flex lassen sich Anwendungen mit unterschiedlichen Sicherheitsstufen auf nur einem sicherheitszertifizierbaren SoC (System on Chips) konsolidieren. Das reduziert die Systemkomplexität, senkt den Energiebedarf und schafft mehr Spielraum bei Packaging und Fahrzeugarchitektur.
Cockpit- und ADAS-Integrationsplattform
Bosch ergänzt diesen Ansatz um eine Cockpit- und ADAS-Integrationsplattform, die Fahrassistenz, automatisiertes Fahren und Infotainment in einem Hochleistungsrechner bündelt. Mehrere Displays und Kamerasignale lassen sich ebenso ansteuern wie personalisierte Navigation, Sprachassistenz und weitere HMI-Funktionen. Gleichzeitig sind die Systeme auf hohe funktionale Sicherheit bis ASIL-D ausgelegt. Für Fahrzeughersteller entsteht damit ein technischer Migrationspfad weg von vielen verteilten Steuergeräten hin zu wenigen, deutlich leistungsfähigeren Zentralrechnern.
Die Zusammenarbeit mit Qualcomm bildet dabei den Plattformrahmen, im Vordergrund steht die technische Skalierbarkeit: Rechenleistung, Sensorfusion, Safety, Energieeffizienz und die Integration von Cockpit- und ADAS-Funktionen auf einer gemeinsamen Hardwarebasis. Erste Fahrzeuge auf Basis der neuen ADAS-Projekte sollen ab 2028 in Serie gehen.
Autonome Systeme mit erweiterter Wahrnehmung
07.04.2025 | Die Technische Universität Ilmenau hat zur Hannover Messe 2025 zwei aktuelle Forschungsergebnisse vorgestellt, die autonome Systeme im Außen- und urbanen Bereich mit erweiterten Wahrnehmungsfähigkeiten ausstatten.
Drohne als vorausschauende Sensoreinheit für unwegsames Gelände
Ein interdisziplinäres Team um Viktar und Aleksandra Beliautsou (Bild) präsentiert ein patentiertes Verfahren zur Geländeüberwachung, das autonome Fahrzeuge bei Offroad-Einsätzen unterstützt. Grundlage ist eine mit Lidar-Sensorik und Recheneinheit ausgestattete Drohne, die in definierter Flughöhe vor dem Fahrzeug fliegt.
Sie kartiert das Gelände, erkennt Hindernisse, erfasst Fahrbahnprofil und Oberflächenbedingungen wie Schlamm oder Eis und überträgt die Daten in Echtzeit an das Fahrzeug. Dadurch kann das Fahrzeug auf aktuelle Bedingungen reagieren – etwa durch Anpassung von Bremsverhalten, Fahrwerkssteuerung oder Traktionsregelung.
Die Anwendung ist insbesondere für den Einsatz in schwer zugänglichem Gelände, etwa im Katastrophenschutz oder in der Landwirtschaft, vorgesehen. Abhängig von Anforderung und Umgebung lässt sich die Drohne modular mit weiteren Sensoren ausrüsten oder in Schwärmen betreiben.
KI-gestützte Wahrnehmung für autonome Gehwegerkennung
Ein zweites Exponat zeigt eine ebenfalls patentierte Wahrnehmungs- und Steuerungssoftware für autonome Roboter im Fußgängerumfeld. Die KI-basierte Lösung erfasst in Echtzeit sowohl die Bewegungen als auch nonverbale Signale wie Gesichtsausdrücke von Passanten, um deren Absichten frühzeitig zu interpretieren. Entwickelt wurde die Software von Qais Yousef in Zusammenarbeit mit dem Fachgebiet Prozessoptimierung unter Leitung von Prof. Pu Li.
Ziel ist eine verbesserte Routenplanung durch proaktives und reaktives Verhalten. Neben der Bewegungsanalyse berücksichtigt das System Umgebungseinflüsse wie Gehwegstruktur, Wetter oder Lichtverhältnisse. Über eine 2D-Kamera mit digitalem Zoom kann das System auch entfernte Objekte und Situationen in die Routenplanung einbeziehen. Zudem ist die Software bereits auf die Kommunikation mit Ampelsystemen vorbereitet und verfügt über Mechanismen zur Bewertung der Prognosegüte.
Die Lösung eignet sich für autonome Systeme im öffentlichen Raum, z. B. Lieferroboter, Geweg-Reinigungsroboter oder Assistenzsysteme für sehbehinderte Personen.
Lidar Technologie der dritten Generation
30.03.2023 | Mit dem Scala 1 und 2 von Valeo wurde das bedingt automatisierte Fahren in Staus Realität. Jetzt lässt sich der Einsatzbereich von Privatfahrzeugen mit dem Scala 3 Lidar aufgrund eines größeren Nutzungsumfangs und der Unterstützung höherer Geschwindigkeiten erheblich erweitern.
Rekurrente neuronale Netze befähigen KI in Frühwarnsystem
31.03.2021 | In der TUM haben Forschende ein neues Frühwarnsystem für autonome Fahrzeuge entwickelt, das mit Künstlicher Intelligenz (KI) auf Basis rekurrenter neuronaler Netze aus Tausenden realen Verkehrssituationen lernt. Das System kann mit mehr als 85-prozentiger Genauigkeit bei heutigen selbstfahrenden Entwicklungsfahrzeugen bereits 7 s im Voraus vor einer potenziellen kritischen Situation warnen. Das können selbstfahrende Autos heute noch nicht allein meistern. Die Studie hat die TUM zusammen mit der BMW Group durchgeführt.
Neuer Ansatz Künstliche Intelligenz
Damit selbstfahrende Autos sicher werden, setzen viele Entwickler auf ausgefeilte Modelle, mit denen die Autos das Verhalten aller Teilnehmenden im Straßenverkehr beurteilen können. Es gibt aber komplexe, unvorhergesehene Situationen, bei denen solche Modelle aktuell noch unzureichend sind.
Einen neuen Ansatz verfolgt ein Team der Technischen Universität München (TUM) um Prof. Eckehard Steinbach, Inhaber des Lehrstuhls für Medientechnik und Mitglied des Board of Directors der Munich School of Robotics and Machine Intelligence (MSRM) an der TUM. Künstliche Intelligenz befähigt ihr System, aus vorausgegangenen Situationen, in denen autonome Testfahrzeuge im realen Straßenverkehr an ihre Systemgrenzen gestoßen sind, zu lernen. In solchen Situationen übernimmt der Mensch wieder die Kontrolle über das Fahrzeug, weil er sich aus Sicherheitsgründen dazu entschieden hat oder das Auto ihn zum Eingreifen aufgefordert hat.
Rekurrente neuronale Netze zur Mustererkennung
Die neue Technologie erfasst über Kameras und Sensoren die Umgebung und zeichnet den Fahrzeug- und Umgebungszustand auf. Das können der Stand des Lenkrads, die Straßenbeschaffenheit, das Wetter oder Geschwindigkeit und Sicht sein. Die auf rekurrente neuronale Netze (RNN) basierende KI lernt, Muster aus diesen Daten zu erkennen. Erkennt die Technologie ein Muster in einer neuen Fahrsituation wieder, welches in der Vergangenheit schon einmal unter diesen Umständen die automatisierte Steuerung überfordert hat, warnt es die Fahrenden Dank der KI frühzeitig vor der potenziell kritischen Situation.
„Um Fahrzeuge autonomer zu machen, untersuchen viele der bisherigen Methoden, was die Autos bislang vom Verkehr verstehen und verbessern dann die Modelle, nach denen sich die Autos richten. Der große Vorteil unserer Technologie ist: Wir ignorieren völlig die Meinung des Autos und schauen stattdessen rein auf die Daten des tatsächlichen Geschehens und finden Muster“, sagt Prof. Steinbach. „Die KI entdeckt so auch potenziell kritische Situationen, die in Modellen vielleicht nicht oder noch nicht erkannt wurden. Unser System bietet damit eine Sicherheitsfunktion, die weiß, wann und wo die Autos Schwächen haben.“
Warnung bis zu 7 s im Voraus und Datenerhebung
Die Forscher haben die Technologie zusammen mit dem Autobauer BMW und deren automatisiert fahrenden Entwicklungsfahrzeugen im öffentlichen Straßenverkehr getestet. Dabei wurden rund 2500 Situationen, in denen die Fahrenden eingreifen mussten, ausgewertet. Die Studie ergab eine 85 % genaue Vorhersage potenziell kritischer Situationen bis zu 7 s vor deren Eintreffen.
Damit die Technologie funktioniert, braucht es eine große Datenmenge. Denn KI kann nur dann Erfahrungen mit der Systemgrenze erkennen und vorhersagen, die bereits gemacht wurden. Angesichts der hohen Zahl an Entwicklungsfahrzeugen würden dabei Daten quasi von allein erzeugt. Studienautor Christopher Kuhn sagt: „Jedes Mal, wenn es bei Testfahrten zu einer potenziell kritischen Situation kommt, fällt ein neues Trainingsbeispiel für uns ab.“ Die zentrale Speicherung der Daten mache es möglich, dass jedes Fahrzeug aus den Aufzeichnungen der ganzen Flotte lernen kann.
Autonom fahren – Mein erstes Mal
Während in Deutschland die Autofahrer vom 100-protzentigen autonomen Fahren noch träumen müssen, kann man diese unvorstellbare Zukunftsmobilität in Amerika bereits hautnah erleben. Als ich kürzlich mit einem Freund in einem Tesla vollständig autonom in jeder erdenklichen Verkehrssituation etwa 50 Meilen durch Stadt und Land gefahren wurde, war ich besonders begeistert von der Leichtigkeit, mit der dieser bahnbrechende Paradigmenwechsel von statten geht.
Zunächst war ich zum Start sehr beeindruckt, wie reibungslos der Computer das Fahrgeschehen übernimmt. Bereits nach ein paar Meilen nahm ich es auch schon gar nicht mehr bewusst wahr, dass das Auto ganz alleine fährt. Es fuhr direkt so wie ich selber fahre, es gab kein Ruckeln oder unnötiges Bremsen, kein verzögertes Anfahren oder plötzliches Stoppen. Das Auto fährt, als ob es das normalste der Welt ist und Autos schon immer autonom unterwegs waren.
Kameras: Acht Augen auf im Verkehr
Die acht Kameras machen einen guten Job. Sie erkennen, dass man in Amerika bei rot rechts abbiegen kann, wenn es sich verkehrstechnisch anbietet. Der Computer trifft die richtigen Entscheidungen beim Linksabbiegen ohne Linksabbiegeampel. Auch eine gelb blinkende Ampel der Achtsamkeit hat das Auto korrekt beachtet. Und an den gleichberechtigten Kreuzungen mit Stop-Schild verhielt es sich absolut korrekt. Es fuhr, als es an der Reihe war. Schließlich funktionierte auch das Einparken reibungslos.
Während der ganzen Fahrt gab es nur eine winzige Situation beim Ausparken, die eines menschlichen Eingriffs bedurfte, jedoch im Handumdrehen gelöst wurde. Der Fahrer muss übrigens die ganze Fahrt über wachsam sein. Ist er es nicht oder schaut er z. B. einmal zu lange auf den Monitor, hält das Auto an, um ihn zu ermahnen. Wiederholt sich das mehrfach, wird der autonome Modus für eine Woche gesperrt – eine automobile Erziehungsmaße quasi.
Alles in allem war ich überhaupt nicht nervös und schon gar nicht ängstlich. Das war echt crazy. Ob ich mir selbst so ein Auto annschaffen würde? Ich glaube (noch?) nicht. Denn wenn ich schon am Lenkrad sitze, kann ich auch etwas tun. Dann spare ich mir die 8000 USD für den Kauf der autonomen Funktion auf Autolebenszeit bzw. die 100 USD Lizenzgebühr monatlich für diesen Service.
Chronologie & Archiv
Die nachfolgenden Berichte dokumentieren den technologischen Fortschritt und die Entwicklungen der vergangenen Jahre (ab 2019).
15.10.2020 | Moderne Fahrassistenzsysteme verwenden Radartechnik. Hierfür gibt es viele Systeme zu adaptiver Regelung der Geschwindigkeit, Unterstützung des Spurwechsels, Vermeidung von Kollisionen sowie Erkennung von Fußgänger und Radfahrer. Alle ebnen den Weg zum selbstfahrenden Auto. Das Fraunhofer FEP hat jetzt einen Radarsensor entwickelt, der in den Autoscheinwerfer integriert werden kann.
Baumraum für Sensoren wird knapp
Der Einbau einer stetig wachsenden Anzahl an Sensoren begrenzt die Verfügbarkeit exponierter Messstellen. Es ist kaum noch weiterer Bauraum für die Installation von Sensoren vorhanden. Das Fraunhofer Institut für Organische Elektronik, Elektronenstrahl- und Plasmatechnik FEP hat deswegen diese Radarsensoren entwickelt. Solch ein Radarsensor lässt sich in den Frontscheinwerfer integrieren. Das zugrunde liegende Projekt, welches vom Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF gefördert wird, nennt sich Radarglass.
Durch die Integration der Radarsensoren in die Frontscheinwerfer eines Fahrzeugs sind diese vor Schnee, Eis und Regen geschützt. Die äußere Fahrzeughülle wird nicht beeinträchtigt. Designer künftiger Automobil Generationen sind nicht mehr durch zusätzliche Sensor Aufbauten am Fahrzeug eingeschränkt.
Die Forscher untersuchten zusammen mit Projektpartnern, mit welchem Dünnschichtsystem sich Radarwellen verlustarm steuern lassen, ohne die Beleuchtungsfunktion des Scheinwerfers einzuschränken. Sie entwickelten eine dünne transparente funktionale Beschichtung für eine im Scheinwerfer angebrachte Baugruppe. Mit ihr lassen sich die Radar Strahlen gezielt formen und lenken.
Beschichtung auf Sensor lenkt Strahlung
Die Beschichtung vom Radarsensor kann die Strahlausbreitung je nach Einsatzart unterschiedlich manipulieren. Bei der Fußgänger Erfassung werden die Radarstrahlen zum Beispiel zur Seite gelenkt. Die Strahlausformung lässt sich wie ein Auge auf den Nah- oder Fernbereich anpassen. Zum Lenken der Ausbreitung und Formen der Radarstrahlen müssen kleine Bereiche der Beschichtung mittels Laser präzise strukturiert wearden. So können diese als Antennen für die Radarwellen fungieren.
„Im Rahmen des Projektes haben wir ein Dünnschichtsystem entwickelt, dass im sichtbaren Bereich nahezu transparent ist und zudem auch hochfrequente Wellen formen kann. Der Herstellungsprozess ist so weit optimiert, dass die Beschichtung die Farbe der Lichtquelle unverändert lässt und Temperaturschwankungen zwischen -30° und +120 °C standhält“, erläutert Dr. Manuela Junghähnel, Projektleiterin am Fraunhofer FEP.
Ein Demonstrator wurde für den Fernbereich ausgelegt. Mit ihm lässt sich das Radar mit einer Verstärkung von 20 dBi (Antennengewinn) in einer kleinen Strahlbreite von 5° in Fahrtrichtung bündeln. Hindernisse in bis zu 300 m Entfernung können mit dem Radar erfasst werden.
Beteiligte Institute an Radarglass
Am Projekt Radarglass sind neben dem Fraunhofer FEP das Institut für Hochfrequenztechnik der RWTH Aachen und das Fraunhofer Institut für Lasertechnik ILT beteiligt. Die Experten der RWTH Aachen simulierten das Antennenlayout und überprüften dieses durch Messungen im 76 GHz bis 81 GHz Band. So konnten Eignung und Leistungsfähigkeit des Radarreflektors bestimmt werden. Die Wissenschaftler am Fraunhofer ILT entwickelten einen hochpräzisen Laserabtragprozess für die Strukturierung der Antennen auf der Beschichtung.
Durch Radarglass werden viele Anwendungen in der Automobil- und Zulieferindustrie erschlossen. Aus dem aktuellen Entwicklungstrend zu autonomen Fahrzeugen sind vielfältige Impulse zu erwarten. Neben Lizenzvereinbarungen streben die Verantwortlichen weitere Kooperationen mit der Industrie an, um die Radarsensoren in Serie produzieren zu können.
28.02.2020 | Im Auto der Zukunft steigt in Sachen Elektromobilität und autonomes bzw. automatisiertes Fahren der Bedarf an ausfallsicheren elektrischen und elektronischen Systemen. Infineon präsentiert jetzt eine wichtige Neuentwicklung für das automatisierte Fahrzeug. Die Aurix Mikrocontroller der zweiten Generation (TC3xx) haben als erste Embedded Sicherheitscontroller weltweit eine Zertifizierung für das höchste funktionale Sicherheitslevel im Auto (ASIL D) nach der jüngsten Fassung der ISO-Norm 26262 vom SGS TÜV Saar erhalten.
Die Norm beschreibt ein weltweit verbindliches Vorgehen für die Entwicklung und Produktion sicherheitskritischer Systeme im Fahrzeug wie es beim automatisierten Fahren gefordert ist. Die aktuelle Version gilt seit Dezember 2018. Sie hat die ursprüngliche Fassung von 2011 ersetzt.
„Wir haben die Sicherheitsarchitektur der zweiten Aurix-Generation definiert, als die neue Fassung von ISO 26262 noch gar nicht verfügbar war“, sagt Peter Schäfer, Vice President und General Manager Automotive Microcontroller bei Infineon. „Dennoch erfüllt sie alle Anforderungen an einen ASIL-D Sicherheitscontroller für automatisiertes Fahren.
Basis ist unser ganzheitlicher Sicherheitsansatz, der sich in einer ausgeklügelten robusten Architektur niederschlägt. Die Aurix Mikrocontroller der zweiten Generation bieten die Sicherheit und tragen zu dem notwendigen Vertrauen bei, um automatisiertes Fahren auf die Straße zu bringen“, so Schäfer weiter.
Rechenplattformen für automatisiertes Fahren setzen auf Aurix
Die Aurix-Familie von Infineon ist schon lange erfolgreich in sicherheitsrelevanten Anwendungen. Rechenplattformen für das automatisierte Fahren setzen auf Aurix als Sicherheits-Host-Controller. Darüber hinaus kommen die Mikrocontroller für die Verarbeitung von Sensordaten in Radarsystemen, Motor- und Betriebesteuerung, Bremsen, Airbags und Lenkungen, zentralen Gateways, Domänen-Steuergeräten oder Hybrid- und Elektroautos zum Einsatz.
Neben dem Automotive-Bereich ist die Produktfamilie immer stärker auch in anderen sicherheitskritischen Anwendungen gefragt, etwa in Nutz Fahrzeugen und in der Robotik. Deshalb plant Infineon im nächsten Schritt die Zertifizierung nach IEC 61508. Dies ist eine industrieübergreifende, grundlegende Norm für funktionale Sicherheit, die als Basis für anwendungsspezifische Standards dient.
Aurix TC3xx-Bausteine besitzen bis zu 6 Prozessorkerne mit je 300 MHz Taktfrequenz. Bis zu vier davon verfügen über einen zusätzlichen Lockstep-Kern. Mit rund 3000 DMIPS setzt Aurix unter Sicherheitscontrollern den Maßstab bei der Rechenleistung zur Umsetzung von ASIL-D-Sicherheit. Hinzu kommen u. a. ein verteiltes Speicherschutzsystem und sichere interne Kommunikationsbusse. Zudem gestattet der Sicherheitscontroller die Integration von Software mit verschiedenen Sicherheitsstufen aus unterschiedlichen Quellen. Dadurch lassen sich mehrere Betriebssysteme und Anwendungen wie Bremsen, Lenkung, Airbag und Fahrerassistenzsysteme im für das autonome, selbstfahrende, automatisierte Fahrzeug auf einer gemeinsamen Plattform hosten.
Zweite Aurix TC3xx-Familie angekündigt
Infineon hat kürzlich den Vertrieb der zweiten Aurix TC3xx-Familie für eine breite Anwendungsbasis im Distributionsmarkt gestartet. Um Kunden eine schnelle und effiziente Implementierung zu ermöglichen, bietet das Unternehmen umfangreichen Hard- und Software-Support an. Neben Einstiegskits und Evaluierungsboards gibt es eine Reihe an Applikationskits. Mit dem Aurix Development Studio steht ein kostenloses Toolkit für Softwareentwicklung und Testing bereit. Im Aurix-Forum können sich Entwickler bei Fragen miteinander austauschen.
13.09.2019 | Die Joyson Gruppe präsentiert in Frankfurt erstmalig ein Cockpitkonzept, das Kompetenzen aus allen drei Divisionen der Gruppe vereint. Neben Lösungen für aktive und passive Sicherheit verfügt der Demonstrator über Bediensysteme/HMI sowie hinterleuchtete Oberflächen und einen Fugenausströmer. Leitgedanke des Cockpitkonzepts ist ein „adaptive interior“: ein Innenraum, der auch für die Anforderungen des autonomen Fahrens ausgelegt ist.
Zu der federführend von Joyson Safety Systems entwickelten Konzeptstudie gehört ein für unterschiedliche Stufen des autonomen Fahrens geeignetes Lenkrad, das dank der im Lenkradkorpus integrierten Steer-by-Wire-Technologie keine feste Lenksäulenanbindung braucht. Im hochautomatisierten Fahrmodus bietet das Konzept die Möglichkeit, das Lenkrad wegzuklappen und einen großen Touchscreen während der Fahrt produktiv zu nutzen.
Eine große Herausforderung beim autonomen Fahren stellt die sichere Übergabe der Fahrzeugkontrolle dar. Damit geht die Notwendigkeit einher, den Fahrerzustand bei der Übergabe zu erkennen. Dies wird durch das Zusammenspiel dreier Technologien gewährleistet: die kamerabasierte Sensierung der Kopfneigung und Blickrichtung „Driver Monitoring System“ (DMS); Hands-on-Detection (HoD), bei der Sensoren im Lenkrad die Position der Hände erfassen und Vitalfunktionen wie Puls und Hautleitfähigkeit auswerte und eine im Sichtfeld des Fahrers positionierte Lightbar, die visuelle Rückmeldung in kritischen Fahrsituationen liefert oder über den Grad des autonomen Fahrens informieren kann.
Multifunktionaler Lenkradschalter
Im Lenkrad findet sich darüber hinaus die Systemlieferanten-Kompetenz von Joyson wieder, denn die multifunktionalen Lenkradschalter wurden von der Preh Gruppe in das Konzept eingebracht. Sie verfügen über eine geschlossene Oberfläche und aktives haptisches Feedback. Besonders deutlich wird die enge Zusammenarbeit der verschiedenen Joyson Sparten im Bereich der Mittelkonsole. So kommen der Fugenausströmer mit nicht sichtbaren Lamellen sowie das hinterleuchtete Oberflächendekor von Joysonquin und das in die Mittelkonsole integrierte Touchmodul von Preh.
Joyson Safety Systems präsentiert außerdem einen Sitz mit einem speziellen, motorisierten Sicherheitsgurt und einem gurtintegrierten Airbag, der auch bei alternativen Sitzpositionen, z. B. liegend, für zusätzliche Sicherheit sorgt und den herkömmlichen Frontairbag ersetzen kann. Zusammen mit dem beleuchteten Gurtschloss und dem Gurtbringer, tragen diese Technologien zur Verbesserung des Insassenschutzes und des Komforts bei. Eine Sensorik zur Sitzplatzerkennung, erforderlich für das Zusammenspiel von Gurtstraffung und Airbagauslösung, ist ebenso Bestandteil des Sitzes, wie ein Precrash Seitenairbag.
Quellenangabe: Dieser Beitrag basiert auf Informationen folgender Unternehmen: Fraunhofer, Infineon, Joyson, TU Ilmenau, TU München, Valeo.
