Auf dem Dach des BMW-Testfahrzeugs sitzt ein Lidar, an Bord arbeiten Kameras und Radare. An einer Kreuzung kommen zusätzlich Daten von Sensoren an Schilderbrücken hinzu. So entsteht ein digitales Echtzeitbild des Verkehrs, das Autos, Fahrräder und Fußgänger aus allen Richtungen mit einer Genauigkeit von bis zu zehn Zentimetern zeigt. Die künstliche Intelligenz prognostiziert dabei fortlaufend, wie sich die Verkehrsteilnehmer bewegen.

Das klingt zunächst nach einer technischen Spielerei, zielt aber auf ziemlich alltägliche Gefahren: ein Kind, das hinter einem Fahrzeug auf die Straße läuft, ein Radfahrer, der um eine Ecke kommt, oder ein Unfall auf der Autobahn, der von der eigenen Sensorik zu spät erkannt wird. Verdeckte Bereiche sollen sichtbar werden, damit Fahrzeuge schneller reagieren oder Menschen rechtzeitig warnen können. Die BMW Group untersucht das Verfahren gemeinsam mit der Technischen Universität München (TUM).

Ein digitaler Zwilling für die Kreuzung

Die KI führt Sensordaten aus Fahrzeugen, Schilderbrücken und Ampeln zusammen. Zusätzlich berücksichtigt sie die aktuelle Umgebungssituation und Datenbankinformationen. Dann entscheidet sie, welche Messwerte in den laufend aktualisierten „digitalen Zwilling“ der Verkehrssituation aufgenommen werden.

Nicht jeder Sensor darf automatisch mitreden. Ist er verdeckt, verschmutzt, falsch kalibriert oder aus einem anderen Grund in seiner Leistung eingeschränkt, wird er ausgeschlossen. Die zentrale Schwierigkeit liegt darin, unterschiedliche Perspektiven, Messintervalle und Bewegungsgeschwindigkeiten zusammenzubringen. Durch die laufende Vorhersage von Bewegungen werden die Daten zu einem Gesamtmodell verbunden. Aktualisiert wird dieses Modell alle 100 Millisekunden.

Ein künftiger Einsatzbereich sind Baustellen. Dort ändert sich die Verkehrsführung häufig, während Fahrzeugkarten möglicherweise noch den alten Zustand zeigen. Kameras an Ampeln oder Masten können zusätzliche Perspektiven liefern; über den digitalen Zwilling gelangen diese Informationen an das Fahrzeug. Für die Neukartierung von Baustellen und einen neuen Ansatz zur Datenfusion in verteilten Systemen haben die Forschenden Patente eingereicht.

Hier könnte Ihr Advertorial stehen
Ein Advertorial bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Botschaft direkt im redaktionellen Umfeld zu platzieren

Mehr sehen als die eigene Sensorik

Das Grundprinzip passt zum Konzept V2X – „Vehicle-to-Everything“. Fahrzeuge kommunizieren dabei mit anderen Fahrzeugen (V2V), mit Ampeln und Straßenschildern (V2I), mit Fußgängern und Radfahrern (V2P), mit Mobilfunk- und Cloud-Diensten (V2N), dem Stromnetz (V2G) und sogar mit Haushalten (V2H). Die Wahrnehmung reicht damit über die Sichtweite und die bordeigenen Sensoren hinaus.

Zum V2X-System gehören On-Board Units in Fahrzeugen, Roadside Units an Straßen und Kreuzungen, Antennen, Radar-, Lidar- und Kamerasensoren, Kommunikationsmodule, Prozessoren und Steuergeräte, Sicherheitsmodule sowie Fahreranzeigen und Benutzerschnittstellen. Genutzt wird unter anderem der 5,9-GHz-Bereich.

Bei DSRC läuft die Kommunikation direkt und ohne Mobilfunk, typischerweise über 300 bis 1.000 Meter, mit einer Latenz von unter 100 Millisekunden. C-V2X nutzt direkte Verbindungen über PC5 und zusätzlich 4G- oder 5G-Mobilfunk; über das Mobilfunknetz sind mehrere Kilometer, beziehungsweise bis zu 10 Kilometer, möglich. DSRC und C‑V2X sind nicht direkt miteinander kompatibel. C‑V2X ist 5G-kompatibel und zeigte in Tests bei Geschwindigkeiten über 160 km/h eine um 40 Prozent höhere Paketübertragungsrate als DSRC. Hybride Roadside Units können beide Standards unterstützen, verteuern die Infrastruktur aber um 30 bis 50 Prozent.

Für einzelne Verbindungen werden folgende Werte angegeben: Eine direkte V2V-Verbindung reicht 300 bis 1.000 Meter und bleibt unter 50 Millisekunden, V2I kommt auf 500 bis 2.000 Meter und unter 100 Millisekunden. V2N über Mobilfunk hat eine unbegrenzte Reichweite, die Latenz liegt dort bei 20 bis 200 Millisekunden.

Damit ließen sich Warnungen vor plötzlich bremsenden Fahrzeugen verschicken. Kollisionswarnungen könnten bis zu zwei oder drei Sekunden früher kommen als bei klassischen Sensoren. Kreuzungswarnungen sollen auf Fahrzeuge aus toten Winkeln oder auf Rotlichtverstöße hinweisen. Fußgänger und Radfahrer könnten über Smartphones oder Wearables bis zu 150 Meter entfernt gewarnt werden, herannahende Einsatzfahrzeuge in einem Umkreis von bis zu 500 Metern. Auch Glätte, Aquaplaning und Sichtbehinderungen sowie Baustellenstandorte und Geschwindigkeitsbegrenzungen könnten per GPS übermittelt werden.

Von der Ampel bis zum autonomen Auto

Ampelschaltungen könnten sich an das Verkehrsaufkommen anpassen, Busse und Einsatzfahrzeuge Vorrang bekommen. Pilotprojekte und Testregionen berichten laut dem zugrunde liegenden Artikel von bis zu 80 Prozent weniger Unfällen in kritischen Situationen, 20 bis 30 Prozent kürzeren Reisezeiten, bis zu 13 Prozent weniger Kraftstoffverbrauch und rund 6 Prozent weniger CO₂-Emissionen.

Auch die weiteren Angaben sind recht konkret: Im öffentlichen Verkehr seien 25 Prozent weniger Wartezeit und 15 Prozent weniger CO₂ möglich. Für den Güterverkehr werden 30 Prozent höhere Kapazität und 22 Prozent weniger Emissionen genannt, für den Stadtverkehr 20 Prozent kürzere Fahrzeiten und 12 Prozent weniger Kraftstoffverbrauch. Park-and-Ride-Systeme und Ladeinfrastruktur könnten anhand von Echtzeitdaten optimiert werden.

Für autonome Fahrzeuge wäre V2X ein zusätzlicher Wahrnehmungskanal. Hindernisse könnten „um die Ecke“ erkennbar werden. Bei der sogenannten Collective Perception teilen Fahrzeuge Sensordaten; so könnte etwa ein hinter einem Lastwagen verborgenes Hindernis in ungefähr 200 Metern Entfernung auftauchen. Trotzdem bleibt die gemeinsame Nutzung der Straße durch autonome und menschlich gesteuerte Fahrzeuge schwierig, weil menschliche Fahrmanöver oft unvorhersehbar sind. Für Autonomiegrad 5 werden nahezu vollständige Umgebungsdaten und eine flächendeckende V2X-Ausstattung als notwendig beschrieben.

Technisch soll die Entwicklung weitergehen: 5G könnte künftig Latenzen von unter 1 Millisekunde ermöglichen. Edge Computing an Straßenrand-Einheiten soll Verkehrsflüsse in Millisekunden optimieren, lokale KI-Analysen ohne Verzögerung durch eine Cloud erlauben und die Netzbelastung senken. KI-Anwendungen könnten Verkehrsmuster vorhersagen und Routen anhand von Echtzeitdaten anpassen.

Teuer, angreifbar, noch nicht überall kompatibel

V2X-Systeme in der Serienproduktion kosten demnach etwa 200 bis 400 Euro pro Fahrzeug. Nachrüstlösungen liegen bei ungefähr 800 bis 1.500 Euro, an anderer Stelle werden mindestens 1.500 Euro genannt; häufig ist dafür eine CAN-Bus-Anbindung nötig. Eine ausgerüstete Kreuzung kostet etwa 15.000 bis 25.000 Euro. Für einen deutschlandweiten Ausbau der Roadside Units werden 2,5 bis 3 Milliarden Euro geschätzt. Wirtschaftlich rentabel soll das System ab etwa 30 Prozent vernetzter Fahrzeuge werden.

Hinzu kommen PKI-Zertifikate zur Absicherung, mit etwa 50 bis 100 Euro jährlich pro Fahrzeug, und ein um rund 15 bis 20 Prozent höherer Rechenaufwand durch Verschlüsselung. Deutschland investiert laut Artikel bis 2025 rund 2,2 Milliarden Euro in V2X-Infrastruktur. Neue Elektrofahrzeuge von Herstellern wie BMW und Mercedes werden zunehmend ab Werk mit V2X ausgestattet; ab 2030 wird V2X im Artikel als Serienstandard bezeichnet.

Ganz ohne Stolpersteine ist die Sache nicht. Gefälschte Gefahrenmeldungen durch Message Spoofing, überlastete Kommunikationskanäle durch Denial-of-Service-Angriffe und wiederholte alte Nachrichten bei Replay-Angriffen gehören zu den genannten Risiken. Ungeklärt ist außerdem die Haftung, wenn fehlerhafte V2X-Daten einen Unfall verursachen.

Auch praktisch bleibt Arbeit: DSRC und C‑V2X sind nicht interoperabel, bei hoher Fahrzeugdichte können Netzwerklatenzen über 100 Millisekunden steigen, während sicherheitskritische Anwendungen teilweise Reaktionszeiten unter 20 Millisekunden brauchen. Dazu kommen regulatorische Unterschiede zwischen den USA, Europa und Deutschland, der hohe Infrastruktur- und Investitionsbedarf sowie die Gefahr, dass fehlende staatliche Förderung die Verbreitung verlangsamt. In München läuft währenddessen das Modell weiter – alle 100 Millisekunden, zwischen Ampel, Schilderbrücke und Fahrzeugdach.