Sicherheit und autonomes Fahren: KI verändert die Mobilität

Ohne KI geht bei autonomen Fahrzeugen nichts. Aber welchen Einfluss hat Künstliche Intelligenz beim autonomen Fahren auf die Sicherheit?

Innovative KI-Technologien sind die Zukunft der Mobilität. Unternehmen können den Mobilitätssektor aktiv mitgestalten, indem sie autonome Fahrzeuge und smarte Verkehrssteuerungen entwickeln. Diese Technologie wird nicht nur den Individualverkehr revolutionieren, sondern auch den öffentlichen Personenverkehr nachhaltig verändern.

Autonomes Fahren ermöglicht es Fahrzeugen, ohne menschliche Einwirkung die Herausforderungen des Straßenverkehrs zu meistern. Fahrer müssen nicht mehr lenken und auf Ampeln, Verkehrszeichen, Vorfahrtsregeln oder spezielle Verkehrssituationen achten. Das bedeutet eine spürbare Entlastung für Menschen, doch Sicherheit hat oberste Priorität. 

Um die Sicherheit aller Verkehrsteilnehmer zu gewährleisten, müssen autonome Fahrzeuge mit Kameras, Sensoren und KI ausgestattet sein, die nahtlos zusammenarbeiten. Die Zuverlässigkeit autonomer Systeme hängt davon ab, wie präzise die Umgebung erfasst wird und wie KI in Echtzeit die richtigen Entscheidungen trifft. Durch intelligente Algorithmen kann KI dabei helfen, ein sicheres autonomes Verkehrsnetz zu schaffen, den Verkehrsfluss zu optimieren und Unfälle zu vermeiden, was einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung der Verkehrssicherheit leisten kann.

Der Beitrag von KI zur Verbesserung der Sicherheit in der Mobilität

KI im Mobilitätssektor verändert die Art und Weise der Fortbewegung. Das betrifft autonome Fahrzeuge ebenso wie intelligente Verkehrssysteme. Neben mehr Sicherheit trägt sie auch zur Nachhaltigkeit und Effizienz bei. Moderne Fahrzeuge, die noch nicht unter die Kategorie autonome Fahrzeuge fallen, sind inzwischen mit fortschrittlichen Assistenzsystemen ausgestattet, bei denen der Einsatz von KI eine wichtige Rolle spielt. Sie optimiert Verkehrsflüsse, analysiert das Fahrverhalten und ermöglicht eine intelligentere und ressourcenschonende Mobilität.

Autonomes Fahren ist eines der wichtigsten Anwendungsfelder für Künstliche Intelligenz. Sie gewährleistet Sicherheit, indem sie das Umfeld mit höchster Präzision erfasst und analysiert. Als essenzieller Bestandteil moderner Sicherheitstechnologien ermöglicht KI eine zuverlässige Erkennung von Hindernissen und Verkehrsbedingungen. Autonome Fahrzeuge sind mit Radar-, Lidar-Sensoren und Kameras ausgestattet, die in Echtzeit die Verkehrssituation auswerten und so für eine sichere Fortbewegung sorgen. Eine Studie von 2024 über Unfälle mit autonomen Autos ergab, dass mit autonomen Fahrzeugen weniger Unfälle mit Personenschäden als bei menschlichen Fahrern zu verzeichnen waren. 

Solche Sicherheitstechnologien werden auch bei menschlichen Fahrern angewendet. Die Fahrzeuge verfügen über moderne Fahrerassistenzsysteme (ADAS), zu denen Spurhalteassistenten, Notbremsassistenten und Abstandsregeltempomaten gehören. Diese Systeme erkennen frühzeitig Gefahrensituationen und greifen bei Bedarf aktiv ein, um Unfälle zu verhindern.

Bei der Unfallerkennung und -vermeidung bedeutet KI eine entscheidende Verbesserung. Moderne Systeme analysieren das Fahrverhalten und warnen Fahrer bei Müdigkeit oder Ablenkung. Im Notfall können diese Überwachungssysteme sogar zu einem automatischen Fahrstopp führen. KI-gestützte Innenraumüberwachungssysteme sind bereits in einigen Fahrzeugen vorhanden und bieten durch die Analyse von Kopfhaltungen und Augenbewegungen ein hohes Maß an Sicherheit.

Der Einsatz von KI trägt auch zu mehr Sicherheit im Verkehrsmanagement bei. Die Wahrscheinlichkeit von Unfällen an Kreuzungen wird durch Echtzeit-Verkehrsanalysen und intelligente Ampelschaltungen reduziert, die eine optimierte Verkehrsführung ermöglichen. Zudem erkennen KI-gestützte Systeme frühzeitig gefährliche Wetterbedingungen wie schlechte Sicht oder vereiste Straßen und warnen Fahrer sowie andere Verkehrsteilnehmer rechtzeitig.

Sicherheit beim autonomen Fahren durch das Zusammenspiel von Sensorik und KI

Eine Studie der Unternehmensberatung McKinsey & Company zur Consumer Electronics Show 2023 in Las Vegas zeigte, dass das Vertrauen in die Technologie eine wichtige Rolle spielt. Im Jahr 2020 waren von den Befragten noch 35 Prozent bereit, ein vollautonomes Auto zu kaufen. Dieser Wert sank 2023 auf 26 Prozent. Das liegt daran, dass das Vertrauen in diese Technologie gesunken ist. Von den Befragten gaben 64 Prozent an, dass die Sicherheit noch weiter verbessert werden muss. Nur dann, wenn autonome Fahrzeuge sicher genug sind, ist die Bereitschaft in der Bevölkerung vorhanden, solche Fahrzeuge zu kaufen.

Die Sicherheit autonomer Fahrzeuge steigt, wenn alle Sicherheitstechnologien nahtlos zusammenarbeiten. Damit autonomes Fahren sicher funktioniert, ist eine präzise Umfeldwahrnehmung entscheidend. Autonome Fahrzeuge nutzen eine Kombination aus Kameras, Lidar und Radar, die bei der sicheren Fahrzeugsteuerung verschiedene Aufgaben übernehmen:

• Kameras erfassen visuelle Daten und erkennen andere Verkehrsteilnehmer, Verkehrsschilder und Fahrbahnmarkierungen.
• Lidar nutzt Laserstrahlen, um eine detaillierte 3D-Umgebungskarte zu erstellen. Auch bei schlechten Lichtverhältnissen erkennt es Hindernisse präzise.
• Radar nutzt Radiowellen, um Objekte zu erkennen und ihre Geschwindigkeit zu messen – selbst bei Regen oder Nebel. 

Um potenzielle Gefahren zu erkennen und präzise Entscheidungen für die Sicherheit im autonomen Fahren zu treffen, muss KI die Sensordaten verarbeiten. Dank KI können autonome Fahrzeuge sich schnell an veränderte Verkehrssituationen anpassen und präziser reagieren – für mehr Sicherheit auf der Straße. Das ist ein komplexer Vorgang, der sich aus mehreren Schritten zusammensetzt:

• Sensordaten stammen aus verschiedenen Quellen, zu denen Kameras, Radar und Lidar gehören. Sie werden von KI verarbeitet und zu einem umfassenden Bild der Umgebung zusammengefügt. 
• Autonome Fahrzeuge können aufgrund der Fusion von Sensordaten – Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen – potenzielle Gefahren erkennen und präzise Entscheidungen treffen. Durch die Fusion dieser Sensordaten entsteht ein zuverlässiges Gesamtbild, das Schwächen einzelner Sensoren ausgleicht und die Sicherheit des autonomen Fahrens verbessert.
• KI analysiert Objekte und deren Bewegungen mithilfe leistungsstarker Algorithmen, lernt kontinuierlich aus den gesammelten Daten und erkennt potenzielle Gefahren frühzeitig.
• KI verarbeitet die Sensordaten in Echtzeit und erkennt potenzielle Gefahren wie plötzlich auftauchende Hindernisse oder Fußgänger, um Kollisionen zu vermeiden.
• Im Vergleich zu menschlichen Fahrern kann KI schneller und präziser auf Gefahrensituationen reagieren und so zur Maximierung der Verkehrssicherheit beitragen.

Autonomes Fahren, KI und Cybersicherheit

Ein zentraler Aspekt der Sicherheit im autonomen Fahren ist die Cybersicherheit, da autonome Fahrzeuge potenzielle Angriffsziele für Hacker sind. Laut einer Umfrage unter Softwareentwicklern im Automobilsektor (2024) zählt die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien für knapp 50 Prozent der Befragten zu den größten Herausforderungen. Zudem stuften 28 Prozent die Gefahr von Cyberangriffen als besonders besorgniserregend ein. 

Welche Bedrohungen sind durch Hackerangriffe möglich: 

• Unbefugter Zugriff auf persönliche Daten: Moderne Fahrzeuge speichern zunehmend sensible Daten wie Gesundheitsinformationen, Fahrgewohnheiten und Zahlungsdetails. Ein erfolgreicher Hackerangriff kann zu Datenschutzverletzungen und Missbrauch führen.
• Manipulation der Fahrzeugsteuerung: Hacker könnten Kamerabilder, Lidar- oder Radardaten manipulieren, wodurch das Fahrzeug falsche Informationen erhält und in seiner Entscheidungsfindung beeinträchtigt wird. Oder Hacker könnten die Steuerung übernehmen, indem sie in das System des Fahrzeugs eindringen. Dies kann zu Fehlsteuerungen oder Unfällen führen.
• Manipulation der V2X-Kommunikation: Angriffe auf die Kommunikation zwischen Fahrzeugen und der Infrastruktur (V2V, V2I) können gefälschte Verkehrsdaten oder Signale übermitteln. Dies kann zu falschen Entscheidungen des Fahrzeugs führen, etwa plötzlichem Abbremsen oder Ausweichen ohne realen Grund.

Um autonome Fahrzeuge gegen Cyberangriffe zu schützen, sind umfassende Sicherheitsmaßnahmen erforderlich. Künstliche Intelligenz spielt dabei eine zentrale Rolle bei der Absicherung autonomer Fahrzeuge, da sie Bedrohungen in Echtzeit erkennen, analysieren und abwehren kann. Hier sind die wichtigsten Einsatzbereiche:

• Intrusion Detection Systems (IDS): Sie überwachen kontinuierlich den Datenverkehr und identifizieren verdächtige Aktivitäten. Durch maschinelles Lernen werden bekannte Angriffsmuster analysiert und neue Bedrohungen erkannt.
• Sicherung der Fahrzeugkommunikation (V2X-Sicherheit): KI-basierte Systeme stellen sicher, dass eingehende Signale authentisch sind und keine gefälschten Warnmeldungen oder manipulierten Ampelsignale akzeptiert werden.
• Schutz vor Spoofing und Sensor-Manipulation: KI kann Angriffe wie LiDAR-Spoofing, bei denen externe Lichtsignale die Sensoren täuschen, frühzeitig erkennen. Durch Bild- und Musteranalysen werden manipulierte Verkehrszeichen oder Hindernisse identifiziert, sodass das Fahrzeug nicht fehlgeleitet wird.
• Automatische Reaktion und Gegenmaßnahmen: In einem Angriffsszenario kann das System infizierte Software isolieren, alternative Steueralgorithmen aktivieren oder Sicherheitsmechanismen hochfahren, um den Betrieb des Fahrzeugs nicht zu gefährden. 
• Optimierung von Sicherheitsupdates: Durch KI-gesteuerte Over-the-Air-Updates (OTA) können Fahrzeuge regelmäßig und gezielt mit den neuesten Sicherheitspatches versorgt werden. KI priorisiert sicherheitskritische Updates und erkennt mögliche Kompatibilitätsprobleme, um Unterbrechungen oder Fehlfunktionen zu vermeiden.

Fazit

Autonomes Fahren verändert die Mobilität grundlegend. Fahrzeuge werden nicht mehr von Menschen gesteuert, sondern durch das Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz und Sensoren. Dabei ist Sicherheit ein zentraler Aspekt: Nur wenn autonome Fahrzeuge zuverlässig Bedrohungen erkennen und darauf reagieren können, wird diese Technologie ihr volles Potenzial entfalten. 

Der Einsatz von KI trägt erheblich zu mehr Sicherheit beim autonomen Fahren bei, da sie Gefahren schnell erkennt und in Echtzeit reagiert. Auf der Grundlage der gesammelten Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen, lernen die Systeme und verbessern sich selbst immer weiter. 

KI ist auch ein wichtiger Faktor für die Cybersicherheit bei autonomen Fahrzeugen. Sie hilft, Bedrohungen durch Hacker zu erkennen und abzuwehren. Durch die intelligente Nutzung von KI wird autonomes Fahren nicht nur effizienter, sondern auch sicherer – sowohl auf der Straße als auch in der digitalen Welt.