Immer mehr Fahrzeuge werden künftig zumindest streckenweise hochautomatisiert am Straßenverkehr teilnehmen. Dabei geraten auch sie in schwierige Verkehrslagen, die sie nicht allein bewerkstelligen können – in denen der Mensch jedoch unterstützen kann. Das intelligente Assistenzsystem KoFFI hilft, solche Situationen früh zu erkennen und durch eine vertrauenswürdige Fahrer-Fahrzeug-Kooperation zu lösen. Um diese zu optimieren, arbeiteten bei der Entwicklung von Beginn an Technik-, Ethik- und Rechtsexpertinnen und -experten eng zusammen.

Dichter Nebel liegt über der Landstraße, der Fahrer kann nur wenige Meter weit sehen. Ein Traktor bremst den Verkehr aus. Soll der Fahrer jetzt überholen? „In dieser Situation ist die Maschine klar im Vorteil“, erklärt Marcel Woide von der Universität Ulm und Mitarbeiter des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten Forschungsprojekts KoFFI (Kooperative Fahrer-Fahrzeug-Interaktion). „Mit modernster Technik wie LIDAR oder Radarsystemen kann das intelligente Auto durch den Nebel blicken – und sicher den Traktor überholen“, so Woide. Anders verhält es sich ohne Nebel. Hier hat der Mensch meist die bessere Sicht, da die Technik nur einige hundert Meter erfasst.

Die Autoindustrie sieht fünf Entwicklungsstufen vor, bis ein Fahrzeug vollautomatisch fährt. Es dauert noch, bis die letzte Stufe erreicht ist und so bleibt der Mensch weiterhin in der Verantwortung. In der Praxis heißt das: Es wird viele Verkehrssituationen geben, die weder die Automatisierung noch der Fahrer allein ideal lösen können. An dieser Stelle setzt KoFFI  an: Durch die reibungslose Kooperation zwischen Fahrzeug und Fahrer sollen knifflige Situationen rasch und sicher gemeistert werden.

Mensch und Auto kooperieren

Unter der Leitung des Verbundkoordinators Robert Bosch GmbH erforschten die Projektpartner (Daimler AG, EML European Media Laboratory GmbH, Hochschule Heilbronn, Hochschule der Medien in Stuttgart, Universität Ulm), wie ein teil-automatisiertes Fahrzeug zum kooperativen Partner im Straßenverkehr werden kann. Das Ziel: Fahrer und Fahrzeug sollten kritische Verkehrssituationen so früh wie möglich erkennen, um angemessen reagieren zu können.

Im selbst entwickelten Fahrsimulator spielten die KoFFI-Forschenden Situationen wie die eingangs beschriebene Nebelfahrt mit Testfahrern durch. Erstaunliche Erkenntnis: „Acht von zehn Fahrern brechen den Überholvorgang im Nebel trotz modernster Technik ab, wenn das Auto sein Handeln nicht erklärt“, berichtet Woide. Der KoFFI-Fahrassistent wurde daher mit einem Sprachdialogsystem und einer multimodalen Bedienoberfläche ausgestattet. Das bedeutet, dass sich das Fahrzeug sowohl visuell als auch über Audio erklären kann.

Ein Softwareframework sorgt dafür, dass die Künstliche Intelligenz die Gemütslage des Fahrers anhand des Sprachstils erkennt und entsprechend reagiert. Es wurden Situationen simuliert, in denen einerseits der Mensch und andererseits die Automatisierung überfordert sind. Wichtig dabei war, gemeinschaftliche Lösungen zu finden.

Das System schlägt vor, der Fahrer entscheidet

Doch wer entscheidet bei Uneinigkeit? Überwiegend der Mensch, erklärt Marcel Woide. Das Fahrzeug mache in der Regel nur Vorschläge, die der Fahrer jederzeit ablehnen könne. Einzige Ausnahme: Es droht ein Unfall – etwa weil der Fahrer beim Abbiegen einen anderen Verkehrsteilnehmer übersehen hat. „Dann übernimmt unsere Schutzengel-Funktion und stoppt das Fahrzeug kontrolliert“, erklärt Woide. Wann der Schutzengel eingreifen soll, wurde mittels Simulationen in Zusammenarbeit mit Ethik-Forschenden und Rechtswissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern der HdM Stuttgart optimiert.

Die Entwicklerinnen und Entwickler von KoFFI testeten nicht nur im Fahrsimulator, sondern auch auf öffentlichen Straßen, wie die Interaktion zwischen Mensch und Maschine am besten gelingt. Gemeinsam hat das Team ethische Empfehlungen und Leitlinien zum automatisierten Fahren erarbeitet. Die Projekt-Ergebnisse bilden die Grundlage, um kooperative Fahrer-Fahrzeug-Interaktionen kontinuierlich weiterzuentwickeln.