Wenn Ampeln denken lernen – Deutschlands erster Test für gesteuertes autonomes Fahren

 Markt und Mittelstand

Stadtverkehr hat es in sich. Der Mensch ist in der Lage, ein Auto sicher hindurchzusteuern, das Auto allein nur bedingt. Seit Jahren arbeiten Technologiekonzerne und Autohersteller daran, das zu ändern. In Deutschland laufen Tests. In den USA sind Robotertaxis bereits gegen Gebühr in größerem Umfang unterwegs, doch immer wieder kommt es zu Pannen und Unfällen. Obwohl die Fahrzeuge mit Sensoren, Kameras, Radar, GPS und Karten ausgestattet sind, können sie manch unübersichtliche Situation schlecht einschätzen. Was, wenn Ampeln, Laternen und Gebäude dem Auto helfen? 

Ein entsprechendes Projekt hat das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) gemeinsam mit dem Forschungszentrum Information und mehreren Unternehmen entwickelt.

Die grundsätzliche Idee von Managed Automated Driving (gesteuertes automatisiertes Fahren, Mad): Sensoren an Ampeln, Straßenlaternen und Gebäuden sowie sogenannte Edge-Rechner, sogenannte digitale Infrastruktur, helfen der Technik des autonomen Fahrzeugs. Edge-Rechner sind kompakte Computer, die Daten dort verarbeiten, wo sie entstehen, am Rand (edge) eines Netzwerks. 

„Die Daten, die diese Sensoren erfassen, führen wir dann zusammen, um ein Gesamtbild aller Verkehrsteilnehmenden zu erzeugen. Das schließt auch die aus Sicht des Fahrzeugs verdeckten Objekte ein“, sagt Julian Schindler, DLR-Forscher und technischer Leiter des Projekts. So sehe das autonome Fahrzeug mehr und könne besser mit herausfordernden Situationen zurechtkommen. „Man kann sich das Mad-Verfahren wie einen Lotsen in der Luft- oder Schifffahrt vorstellen“, sagt der Experte. Er hofft, dass die Technologie autonomes Fahren sicherer, schneller und damit auch wirtschaftlich attraktiver macht. Die Daten aus der digitalen Infrastruktur könnten in Zukunft auch genutzt werden, den Verkehr effizienter zu lenken, etwa um die Ampelschaltungen der Situation anzupassen. 

Die Forscher testeten die Idee weltweit erstmals an einer Kreuzung in Braunschweig. Dort erfassten zwei Säulen voller Sensoren und Rechner die Umrisse von vorbeifahrenden Fahrzeugen, Menschen und Objekten auf Kreuzungen, Fuß- und Radwegen. Näherte sich ein Forschungsfahrzeug, übernahm ein Rechner in einer Säule die Kontrolle und steuerte es sicher über die Kreuzung, und übergab wieder an das Fahrzeug. 

Die Experten können sich vorstellen, dass eine ganze Buslinie mit der Mad-Technologie gesteuert wird. So weit ist es noch nicht, das DLR-Projekt sollte erst einmal zeigen, ob es möglich ist, die Infrastruktur beim Fahren einzubinden. 

Beteiligt waren zahlreiche Unternehmen. Vitronic aus Wiesbaden entwickelte die Sensorsäulen und baute sie auf. Balluff aus dem baden-württembergischen Neuhausen auf den Fildern lieferte die Sensortechnologie für die Stereo-Bilderfassung. Intel half bei der Sicherheitsarchitektur, GFT Technologies aus Stuttgart entwickelte die Software für die Leitzentrale mit, die automatisierte Fahrzeuge überwachen kann. 

Faktenbox: Projekt „MAD Urban“ des DLR

• Premiere: Erstmalige Demonstration des autonomen Fahrens mit digitaler Infrastruktur-Unterstützung in Deutschland

• Projektname: MAD Urban (Managed Automated Driving – Urban)

• Initiator: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

• Partner: Industrie- und Forschungspartner, u. a. FZI Forschungszentrum Informatik

• Testort: Tostmannplatz, Braunschweig (öffentlicher Straßenverkehr)

• Technologie:

  • Vernetzung von Fahrzeugautomatisierung und digitaler Infrastruktur

  • Sensoren an Ampeln, Laternen, Gebäuden

  • Edge-Rechner zur Echtzeit-Datenverarbeitung

  • Ziel: Sicheres, effizientes, wirtschaftliches autonomes Fahren in Städten

• Nutzen:

  • Bessere Erkennung komplexer urbaner Situationen

  • Unterstützung bei verdeckten Hindernissen

  • Beschleunigung des Markthochlaufs autonomer Mobilität

Quelle: DLR

Der Beitrag erschien in der November-Ausgabe von Markt und Mittelstand 2025

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