Autonome & softwaredefinierte Fahrzeuge: Wie das Auto zum Computer auf Rädern wird
Wenn Autos denken, lernen und selbstständig handeln.
Entdecken Sie, wie künstliche Intelligenz, Sensoren, Hochleistungsrechner, Cloud-Plattformen und kontinuierlich aktualisierte Software das Automobil in eine vernetzte, intelligente Computerplattform auf Rädern verwandeln.
01 • Grundlagen
Was ändert sich im heutigen Auto?
Die Automobilentwicklung bewegt sich von einer weitgehend hardwarebasierten Maschine zu einem zunehmend softwaredominierten System. Software spielt dabei eine immer größere Rolle für Fahrzeugfunktionen, Nutzererlebnisse, Konnektivität und Teile des Fahrverhaltens. Autonome Fahrzeuge nutzen Sensoren, Wahrnehmungssoftware sowie Planungs- und Regelsysteme, um unter festgelegten Bedingungen bestimmte Fahraufgaben zu übernehmen.
Softwaredefinierte Fahrzeuge ermöglichen es, Fahrzeugfunktionen per Software zu konfigurieren, zu verbessern oder neu einzuführen, auch durch drahtlose Bereitstellung. Vernetzte Mobilität verbindet Fahrzeuge über Cloud-Dienste mit anderen Fahrzeugen, Infrastruktur und mobilen Geräten, wodurch Informationen ausgetauscht und digitale Dienste ermöglicht werden.
02 • Automatisierung
Stufen der Fahrautomatisierung
Das SAE-Modell beschreibt die Entwicklung von Warn- und Assistenzsystemen hin zu automatisierten Fahrsystemen. Stufe 0 bedeutet keine Fahrautomatisierung, der Fahrer übernimmt die Fahrt. Bei Stufe 1 kann ein Assistenzsystem unter bestimmten Bedingungen Geschwindigkeit oder Lenkung steuern. Stufe 2 ermöglicht die gleichzeitige Unterstützung bei Lenkung und Geschwindigkeit, während der Fahrer verantwortlich bleibt.
Bei Stufe 3 übernimmt das System die Fahraufgabe unter definierten Bedingungen und fordert den Fahrer bei Bedarf zur Übernahme auf. Stufe 4 ermöglicht hohe Automatisierung innerhalb eines festgelegten Einsatzbereichs. Stufe 5 beschreibt konzeptionell eine Vollautomatisierung, die für alle Straßen- und Umweltbedingungen ausgelegt ist.
03 • Technologie-Stack
Autonomen Fahren, Intelligenz dahinter
Autonomes Fahren entsteht durch das Zusammenspiel von Sensoren, Rechenleistung und Algorithmen. Computer Vision erkennt Spuren, Fahrzeuge, Schilder und Fußgänger. Radar misst Entfernung und Relativbewegung, während LiDAR die Umgebung dreidimensional erfasst. GNSS, Karten und Inertialsensoren unterstützen die Positionsbestimmung. KI und maschinelles Lernen helfen bei Wahrnehmung, Vorhersage und Planung.
HD-Karten liefern zusätzlichen Straßenkontext und Lokalisierungsinformationen. Fahrzeugrechner verarbeiten Sensordaten auf zentralen oder domainbasierten Plattformen und führen die Fahrzeugsoftware aus. V2X-Kommunikation kann Fahrzeuge zudem mit Infrastruktur, Netzwerken und anderen Verkehrsteilnehmern verbinden.
04 • Von Wahrnehmung zu Aktion
In der Lage sein, als ein autonomes Auto Entscheidungen zu treffen
Kameras, Radar, LiDAR und andere Sensoren erfassen Daten über die Umgebung. Algorithmen erkennen Objekte, Fahrbahngrenzen, Verkehrssignale und weitere Merkmale. GNSS, Inertialsensoren, Karten und Wahrnehmungsdaten helfen dem Fahrzeug, seine Position zu bestimmen. Modelle sagen voraus, wie sich andere Verkehrsteilnehmer bewegen könnten.
Anschließend wählt ein Planungssystem anhand von Regeln, Kontext und Einschränkungen eine sichere und umsetzbare Trajektorie. Regelsysteme übersetzen diese in Lenk-, Beschleunigungs- und Bremsbefehle, damit das Fahrzeug kontrolliert handeln kann.
05 • Softwaredefiniertes Fahrzeug
Eine neue Fahrzeug-Softwarearchitektur
SDV-Ansätze ermöglichen eine neue Fahrzeug-Softwarearchitektur, bei der Softwarefunktionen von einzelnen Steuergeräten entkoppelt und zentrale Rechenleistung, wiederverwendbare Softwareplattformen sowie serviceorientierte Architekturen stärker genutzt werden. Funktionen können auf Hochleistungsprozessoren gebündelt werden, während Middleware und Laufzeitumgebungen die Kommunikation zwischen Anwendungen, Fahrzeughardware und Daten ermöglichen. Serviceorientierte Software reduziert doppelte Funktionen und unterstützt eine modulare Entwicklung. Cloud-Anbindung ermöglicht Flottenanalysen, Diagnose, digitale Dienste und Softwareunterstützung. Unter geeigneten Voraussetzungen können Software und Sicherheitsprozesse zudem OTA-Updates ermöglichen. Das digitale Cockpit schafft ein softwarebasiertes Nutzererlebnis durch Displays, Sprachschnittstellen, Apps und Personalisierung.
06 • Chancen & Herausforderungen
Mögliche Vorteile und offene Fragen
Mögliche Vorteile autonomer und softwaredefinierter Fahrzeuge sind verbesserte Fahrerassistenz, neue Mobilitätsdienste, stärker vernetzte Flotten, schnellere Softwareentwicklung und innovative Fahrerlebnisse. Technische Herausforderungen bleiben Grenzfälle, Sensorgrenzen, Rechenanforderungen, Softwarekomplexität und ein zuverlässiger Betrieb in unterschiedlichen Umgebungen. Wirtschaftliche Faktoren wie Entwicklungszyklen, Infrastrukturinvestitionen, laufende Softwarekosten, Lieferketten und Kundenerwartungen beeinflussen ebenfalls die Einführung dieser Technologien.
07 • Anwendungen
Wo diese Technologien eingesetzt werden können
Autonome Technologien können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden. Robotaxis können als autonome Fahrdienste innerhalb vordefinierter geografischer und betrieblicher Einsatzbereiche betrieben werden. Der autonome Güterverkehr wird für Logistik und Langstreckentransporte erforscht, während automatisierte Fahrzeuge auch in kontrollierten Umgebungen wie Häfen, Lagerhäusern und Industrieanlagen eingesetzt werden können. Automatisiertes Parken kann Teile des Parkens und langsamer Fahrmanöver übernehmen. In privaten Fahrzeugen unterstützen Fahrerassistenzsysteme und automatisierte Funktionen auf Autobahnen, im Verkehr und beim Parken. Vernetzte Fahrzeuge sind zudem Teil umfassender intelligenter Verkehrssysteme.
08 • Sicherheit & Vertrauen
Sicherheit, Cybersicherheit und Verantwortung
neue Chancen, bringen aber auch zusätzliche Anforderungen an Technik und Governance mit sich. Funktionale Sicherheit befasst sich mit Gefahren, die durch Fehlfunktionen elektrischer und elektronischer Systeme entstehen können. Cybersicherheit schützt vernetzte Fahrzeuge sowie Fahrzeug- und Cloud-Schnittstellen vor unbefugtem Zugriff, Manipulation und Angriffen. Datenschutz wird wichtiger, da vernetzte Funktionen Standort-, Nutzungs- und Fahrzeugdaten generieren können. Die Validierung komplexer Systeme erfolgt durch Simulationen, Tests auf geschlossenen Strecken, Straßentests und Softwareverifikation. Fahrerüberwachung kann bei Systemen helfen, die Aufmerksamkeit und Bereitschaft des Fahrers prüfen müssen. Der Einsatz autonomer Funktionen hängt zudem von geltenden Gesetzen, Sicherheitsvorgaben, Zulassungen und regionalen Unterschieden ab.
09 • Ökosystem
Wer ist der Entwickler des Technologie-Stacks für autonomes Fahren?
Der Technologie-Stack für autonomes Fahren wird von einem breiten Ökosystem entwickelt. Dazu gehören Automobilhersteller, KI- und Rechenleistungsanbieter, LiDAR- und Radaranbieter, Kartendienste, Cloud- und Telekommunikationsfirmen, Cybersicherheits- und Halbleiterunternehmen, Mobilitätsdienste, Infrastrukturbetreiber sowie Regulierungsbehörden.
10 • Ausblick
Einer der Wege zu intelligenter Mobilität
Die Zukunft autonomer und softwaredefinierter Fahrzeuge wird voraussichtlich Fortschritte bei KI, Rechenleistung, Sensorik, Konnektivität, elektrischen Antrieben und Softwareengineering verbinden. KI verbessert Wahrnehmung, Vorhersage und Entscheidungsunterstützung, während OTA laufende Softwarepflege und neue Funktionen ermöglicht. V2X stärkt die Vernetzung von Verkehrssystemen, während immer mehr Fahrzeugfunktionen softwaregesteuert werden. Die Nutzung hängt von Leistungsfähigkeit, Sicherheitsvalidierung, Infrastruktur, Wirtschaftlichkeit und Regulierung ab.
