Handlungsfeld Mobilität

Das Auto als ganzheitlicher Navigator

Abstract

Lektion 4

Am besten von A nach B

Michael: Hi Jürgen! Mein Navi hat den Geist aufgegeben. Du machst dich doch gerade zu sowas schlau. Soll ich ein neues kaufen oder das Handy zur Navigation nutzen? 

Jürgen: Hallo Michael, keine leichte Entscheidung. Ich mag mein Navi. Meine Kinder nutzen die Handy-App. Dort gibt es detaillierte Echtzeitinformationen zur Verkehrslage, Staus werden umfahren und die Route aktualisiert ... 

Michael: Klingt nach einem großen Vorteil ... 

Jürgen: Aber du musst für mobile Daten zahlen. Alle Daten zu Verkehr und Tempolimits gibt mir mein Navi auch und ich werde nicht ständig abgelenkt. 

Michael: Weißt du, wie das funktioniert? Also woher erhält das Navi Daten? 

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Grafik Innenansicht Auto

Jürgen: Da gibt es viele Datenquellen: Informationen zur Verkehrslage von der Polizei, von Verkehrsclubs, von Sensoren auf der Autobahn, Standortdaten von mobilen Geräten und natürlich GPS-Daten anderer Autos. 

Michael: Ich dachte, das GPS-Tracking dient dazu, Firmenwagen im Blick zu behalten oder Paketzusteller zu überwachen. 

Jürgen: Naja, kann man alles so oder so nutzen ... 

Michael: Auch wahr. 

Jürgen: GPS-Daten erkennen automatisch und anonym, wo und wie schnell sich Fahrzeuge bewegen. Wenn plötzlich alle an der Autobahnauffahrt anhalten, wird das registriert, übertragen, und das GPS-Navi zeigt an, dass dort ein Stau ist. 

Michael: Spannend! Aber GPS ist ja nicht alles. Eine Bekannte hat sich gerade ein E-Auto gekauft. Da kommen noch viele weitere Daten zum Einsatz, oder? 

Jürgen: Sowieso. Aber mit Sicherheit auch bei der Routenplanung: Elektroautos haben noch keine große Reichweite, nur um die 400 Kilometer pro Aufladung. Mit meinem Diesel schaffe ich oft 1.000 Kilometer mit einmal Tanken. 

Michael: Ach klar, da sind Infos zu Ladestationen entlang der Route natürlich wichtig! 

Immer mehr Autos nutzen elektrischen Strom für ihren Antrieb. Dies sind insbesondere Fahrzeuge mit hochmodernen Assistenzsystemen. Da sie batteriebetrieben sind, ist die Reichweite eines der wichtigsten Themen bei Elektroautos. Integrierte Navigationsgeräte und zugehörige Apps haben daher eine große Bedeutung, um die Reichweite stets im Blick zu behalten.

Plant man eine Route, gibt das Navi im E-Auto immer auch einen Hinweis darauf, wie weit man mit der Batterieladung noch kommt und wo eine passende Ladestation angesteuert werden kann.

Die Info zum Batterieladestand allein reicht aber nicht aus, um zuverlässig vorherzusagen, wie weit das Auto noch kommt. Dazu benötigt man außerdem Daten zum aktuellen Verbrauch, zum Verschleiß der Batterie sowie zu Besonderheiten auf der Route wie etwa Staus.

Exercise:

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Gut aufgepasst? Teste dich! 

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Exercise:

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Elektroautos berücksichtigen auch Daten außerhalb des Autos, um eine Einschätzung der Reichweite geben zu können. Welche Daten könnten sich eignen?

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Falsch verstanden?

Bei der Bestimmung der Reichweite eines Elektroautos oder allgemein bei der Routenplanung kann einiges schiefgehen. Daten können zwar korrekt gesammelt worden sein, aber bei der Weiterverarbeitung bis hin zur Information für Auto oder Mensch ist es möglich, dass Fehler vorkommen. Diese können durch fehlerhaft entwickelte Anwendungen oder durch Missverständnisse beim Deep Learning passieren.

So kommt es vor, dass das Navi eine Route vorschlägt, die mitten durch einen Fluss führt. Der Algorithmus, der die Route berechnet, kann nicht sehen oder verstehen, was eine Straße ist. Er berechnet alle bekannten Wege zwischen Punkt A und Punkt B und liefert ein Ergebnis. Die Fahrt durch einen Fluss kann etwa dann fälschlicherweise vorgeschlagen werden, wenn diese Routenoption abgespeichert, aber nicht als Fährverbindung kenntlich gemacht ist.

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Grafik Innenansicht Auto

Exercise:

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Blindes Vertrauen in eine Navi-Software kann zu Fehlern und gefährlichen Situationen führen. In diesen Fällen ist bei der Sammlung, Verarbeitung oder Darstellung von Daten etwas schiefgelaufen. Welche Ursachen könnten die folgenden Situationen haben?

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Wann in die Werkstatt?

Nicht nur nach einem Unfall muss ein Auto in die Wertstatt. Inspektionen und Wartungen der Hard- und Software im Kraftfahrzeug sollten regelmäßig stattfinden. Lange Zeit richteten sich die Intervalle nach vorgegebenen Zeiträumen oder gefahrenen Kilometern.

Mit der Verfügbarkeit vieler weiterer Daten lassen sich Werkstattbesuche heute besser steuern. Durch die Daten, die ein smartes Auto sammelt und auswertet, können sehr detaillierte Aussagen über die Lebensdauer einzelner Bauteile getroffen werden. Diese Vorhersagbarkeit von Werkstattbesuchen wird „Predictive Maintenance" genannt.

Wenn ich besonders oft scharf bremse, verschleißen meine Bremsen schneller als im Durchschnitt. Schalte ich besonnen, kann das Getriebe länger halten als erwartet. Die KI-Anwendung in meinem Auto wertet solche Daten aus und daraus lassen sich Empfehlungen für die nächste Wartung ableiten.

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Grafik Personen in Arbeitskleidung in Autowerkstatt

Exercise:

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Wie gut kennst du dich aus? Teste dein Wissen:

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Exercise:

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Daten, die im realen Alltag eines smarten Fahrzeugs aufgezeichnet werden, haben die höchste Aussagekraft. Aus ihnen lassen sich die besten Anregungen für neue Entwicklungen – wie Predictive Maintenance – gewinnen. Darum sind Hersteller daran interessiert, so viele reale Daten wie möglich zu sammeln.

Welche kritischen und welche positiven Aspekte siehst du bei diesem Vorgehen?

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Gut gemessen?

Durch die zunehmende Vernetzung von Fahrzeugen verfügen Automobilhersteller über immer mehr Daten aus der Fahrpraxis. Sie sind aussagekräftiger als Daten aus Simulationen, denn reale Fahrten sind weit vielschichtiger als punktuelle Testfahrten es sein können:

Wie oft wird der Kofferraum im Alltag geöffnet? Wie lange bleibt er offen – und wie schlägt sich die eingeschaltete Kofferraum-Beleuchtung auf den Energieverbrauch nieder? Wie oft wird wie stark gebremst, wie schnell dann wieder beschleunigt? Wie hoch ist die Innenraum-Temperatur? Wie stark werden Türen zugeschlagen?

Verschleiß, Schwerpunkte in der Nutzung, Ausfälle und Fehler lassen sich durch eine Kombination aus Nutzungsdaten und Prognosemodellen berechnen. Doch sind die Menschen, die im Jahr 2021 ein smartes Auto fahren und Daten für die Zukunft sammeln, vergleichbar mit den Menschen, die dies im Jahr 2026 tun werden?

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Grafik autonomes Fahren

Exercise:

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Ob Daten wirklich Antworten auf die gestellten Fragen liefern, ob sie unabhängig von der befragenden Person erfasst wurden und ob sie sich noch einmal bestätigen lassen – all dies sind grundlegende Kriterien einer jeden Datenerhebung.

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