MIT-Studie: Tesla-Fahrer werden unaufmerksam, wenn Autopilot läuft
Daten von 290 von Menschen ausgelösten Autopilot-Abschaltungen untersucht.
Bis zum Ende dieser Woche werden möglicherweise Tausende von Tesla-Besitzern die neueste Version der Beta-Software "Full Self-Driving" (FSD), Version 10.0.1, auf öffentlichen Straßen testen, auch wenn Aufsichtsbehörden und Bundesbeamte nach einigen aufsehenerregenden Unfällen die Sicherheit des Systems untersuchen.
Eine neue Studie des Massachusetts Institute of Technology untermauert die Vermutung, dass das FSD-System, das trotz seines Namens eigentlich kein autonomes System, sondern eher ein fortschrittliches Fahrerassistenzsystem (ADAS) ist, möglicherweise gar nicht so sicher ist. Forscher, die die Blickdaten von 290 von Menschen initiierten Autopilot-Abschaltungen untersuchten, fanden heraus, dass Fahrer bei der Nutzung teilautomatisierter Fahrsysteme unaufmerksam werden können.
"Visuelle Verhaltensmuster ändern sich vor und nach der [Autopilot-]Deaktivierung", heißt es in der Studie. "Vor der Deaktivierung blickten die Fahrer weniger auf die Straße und konzentrierten sich mehr auf nicht fahrrelevante Bereiche als nach dem Übergang zum manuellen Fahren. Der höhere Anteil an Blicken abseits der Straße vor der Umstellung auf das manuelle Fahren wurde nicht durch längere Blicke nach vorne kompensiert."
Tesla-CEO Elon Musk hat erklärt, dass nicht jeder, der für die FSD-Software bezahlt hat, Zugang zur Beta-Version haben wird, die mehr automatisierte Fahrfunktionen verspricht. Zunächst wird Tesla Telemetriedaten verwenden, um persönliche Fahrdaten über einen Zeitraum von sieben Tagen zu erfassen, um sicherzustellen, dass die Fahrer immer noch aufmerksam genug sind. Die Daten können auch dazu verwendet werden, eine neue Sicherheitsbewertungsseite einzurichten, die das Fahrzeug des Besitzers verfolgt und mit dessen Versicherung verknüpft ist.
Die MIT-Studie liefert Beweise dafür, dass die Fahrer den Autopiloten (AP) von Tesla möglicherweise nicht wie empfohlen nutzen. Da der Autopilot Sicherheitsfunktionen wie verkehrsabhängige Geschwindigkeitsregelung und Autolenkung enthält, sind die Fahrer weniger aufmerksam und nehmen ihre Hände öfter vom Steuer. Die Forscher fanden heraus, dass dieses Verhalten möglicherweise darauf zurückzuführen ist, dass die Fahrer die Möglichkeiten und Grenzen der AP-Funktionen nicht richtig einschätzen, was bei guter Leistung noch verstärkt wird. Fahrer, deren Aufgaben für sie automatisiert sind, können sich natürlich langweilen, nachdem sie versucht haben, ihre visuelle und körperliche Aufmerksamkeit aufrechtzuerhalten, was den Forschern zufolge nur zu weiterer Unaufmerksamkeit führt.
Der Bericht mit dem Titel "A model for naturalistic glance behavior around Tesla Autopilot disengagements" (Ein Modell für das natürliche Blickverhalten bei der Abschaltung des Tesla-Autopiloten) hat Tesla Model S- und Model X-Besitzer während ihrer täglichen Routine über einen Zeitraum von einem Jahr oder mehr im Großraum Boston beobachtet. Die Fahrzeuge waren mit dem Datenerfassungssystem Real-time Intelligent Driving Environment Recording1 ausgestattet, das kontinuierlich Daten vom CAN-Bus, einem GPS und drei 720p-Videokameras sammelt. Diese Sensoren liefern Informationen über die Fahrzeugkinematik, die Interaktion des Fahrers mit den Fahrzeugsteuergeräten, den Kilometerstand, den Standort und die Körperhaltung des Fahrers, sein Gesicht und die Sicht vor dem Fahrzeug. Das MIT hat fast 500.000 Meilen an Daten gesammelt.
Mit dieser Studie soll Tesla nicht beschämt werden, sondern vielmehr für Systeme zur Steuerung der Fahreraufmerksamkeit plädiert werden, die dem Fahrer in Echtzeit Feedback geben oder die Automatisierungsfunktionen an den Grad der Aufmerksamkeit des Fahrers anpassen können. Derzeit verwendet Autopilot ein Hand-Rad-Sensorsystem, um das Engagement des Fahrers zu überwachen, aber es überwacht die Aufmerksamkeit des Fahrers nicht durch Augen- oder Kopfverfolgung.
Die Forscher, die hinter der Studie stehen, haben ein Modell für das Blickverhalten entwickelt, "basierend auf naturalistischen Daten, das helfen kann, die Eigenschaften von Verschiebungen der Fahreraufmerksamkeit unter Automatisierung zu verstehen und die Entwicklung von Lösungen zu unterstützen, die sicherstellen, dass Fahrer ausreichend mit den Fahraufgaben beschäftigt bleiben." Dies würde nicht nur Fahrerüberwachungssysteme bei der Bewältigung "atypischer" Blicke unterstützen, sondern kann auch als Benchmark für die Untersuchung der Sicherheitsauswirkungen der Automatisierung auf das Verhalten des Fahrers verwendet werden.
Unternehmen wie Seeing Machines und Smart Eye arbeiten bereits mit Autoherstellern wie General Motors, Mercedes-Benz und angeblich Ford zusammen, um kamerabasierte Fahrerüberwachungssysteme für Fahrzeuge mit ADAS zu entwickeln, aber auch um Probleme zu lösen, die durch Trunkenheit am Steuer oder Fahruntüchtigkeit entstehen. Die Technologie ist vorhanden. Die Frage ist nur: Wird Tesla sie nutzen?