Tesla Autopilot – Tödlicher Unfall in Florida: Untersuchungsbericht NHTSA

Finaler Bericht entlastet Tesla

Die Untersuchungen zum tödlichen Tesla Unfall im Mai 2016 in Florida sind abgeschlossen. Der Fahrer hatte vor der Kollision mit einem Sattelauflieger die Autopilot-Funktion aktiviert. Diese war nach den Untersuchungen der „National Highway Security Administration“ (NHTSA) nicht fehlerhaft. Mit diesem Ergebnis entlastet die Behörde den Autohersteller Tesla. Somit muss Tesla seine Modelle mit dem Autopilot-System nicht zurückrufen.

Der NHTSA Bericht kommt zum Ergebnis, dass der verunglückte Fahrer nach der Reaktionsauforderung mindestens sieben Sekunden Zeit hatte zu reagieren. Laut NHTSA-Sprecher Bryan Thomas verlangt der Autopilot permanent die volle Aufmerksamkeit des Fahrers.

Quelle: https://static.nhtsa.gov/odi/inv/2016/INCLA-PE16007-7876.pdf

 

Technische vs. menschliche Wahrnehmung

Zur Veranschaulichung der eingeschränkten Leistungsfähigkeit technischer Wahrnehmung im Vergleich zur menschlichen wird im Folgenden ein stark vereinfachtes und unvollständiges Modell derzeit am Markt genutzter Sensortechnologien verwendet. Damit ein Fahrzeug Informationen über die Umgebung erhält, sind Sensoren notwendig, die nach ihrem physikalischen Messprinzip klassifiziert werden können. Im Automobilbereich kommen heute vor allem Radar, Lidar, Nah- bzw. Ferninfrarot-, Ultraschallsensoren und Kameras zur Anwendung …

Quelle:

Winkle, T. (2015). Sicherheitspotenzial automatisierter Fahrzeuge: Erkenntnisse aus der Unfallforschung. In: Maurer, M., Gerdes, C., Lenz, B., Winner, H., (Hrsg.),  Autonomes Fahren – Technische, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte. Springer – Verlag, Berlin, Heidelberg.

(Winkle_Sicherheitspotenzial: pdf-Download)

Maschinelle versus menschliche  Wahrnehmung
(oberes Bild: Radar in Blau mit Lidar in Gelb, mittleres Bild: Ergänzung mit Kamera-Bildverarbeitung in Grün und Rot, unteres Bild: Überlagerung maschineller mit menschlicher Wahrnehmung)

Datenbank zur realen und virtuellen Absicherung automatisierter Fahrzeuge

Für weiterführende Erkenntnisse sollten vertiefende Erhebungen schwerer Verkehrsunfälle mit weltweit verfügbaren Verkehrsunfalldaten, Wetterdaten und idealerweise mit Verkehrssimulationen zusammengeführt werden. Resultierende Ergebnisse dienen der Entwicklung, Auslegung und dem Test sicherer automatisierter Fahrzeuge …

Quelle:

Winkle, T. (2016). Safety Benefits of Automated Vehicles: Extended Findings from Accident Research for Development, Validation and Testing. In: Maurer, M., Gerdes, C., Lenz, B., Winner, H., (Hrsg.), Autonomous driving – technical, legal and social aspects. Springer – Verlag, Berlin, Heidelberg.

(Winkle_Safety-Benefits: pdf-Download)

Modelldatenbank zur Unterstützung des Entwicklungsprozesses bis zur Markteinführung automatisierter Fahrzeuge