Was bedeutet Autonomes Fahren wirklich? Einblick in das System hinter den Schlagworten

Autonomes Fahren ist eine der bedeutendsten, aber auch am meisten missverstandenen Technologien unserer Zeit. Während in den Medien meist von Robotaxis oder fahrerlosen Teslas die Rede ist, liegt die Realität autonomer Mobilität deutlich tiefer – und ist vor allem kollaborativ.

Dieser Artikel ist der Auftakt unserer Blogserie „Autonomes Fahren, verständlich erklärt“, in der wir die Technologien, Akteure und branchenspezifischen Anwendungen beleuchten, die Autonomie erst möglich machen. Wir beginnen mit dem Fundament: Was bedeutet autonomes Fahren wirklich? Welche Automatisierungsstufen gibt es? Und warum kann kein Unternehmen allein diese Herausforderung bewältigen?

Autonomes Fahren ist mehr als nur ein „intelligenteres Auto“

Entgegen weitverbreiteter Meinung geht es beim autonomen Fahren nicht um ein Auto, das „einfach von selbst fährt“. Es handelt sich um ein komplexes Ökosystem aus Hardware, Software, Regulierung, Infrastruktur und Dienstleistungen, die in Echtzeit miteinander interagieren. Die Society of Automotive Engineers (SAE) unterscheidet sechs Automatisierungsstufen – von Level 0 (keine Automatisierung) bis Level 5 (vollständige Automatisierung unter allen Bedingungen, ohne menschliches Eingreifen).

Status quo: Die meisten als „autonom“ bezeichneten Fahrzeuge auf unseren Straßen fahren derzeit auf Level 2 (teilautomatisiert, mit ständiger Überwachung durch den Menschen), einige erreichen Level 3. Erste Pilotprojekte mit Level-4-Shuttles laufen in definierten urbanen Zonen.

„Wir müssen unterscheiden zwischen dem, was Technologie verspricht, und dem, was Regulierung, Sicherheit und reale Einsatzbedingungen überhaupt zulassen.“
— Dr. Volker Wissing, ehem. Bundesminister für Digitales und Verkehr

Die sechs zentralen Funktionsschichten autonomer Mobilität

Wer autonomes Fahren verstehen will, muss die funktionalen Ebenen kennen, die es ermöglichen:

• Sensorik: LiDAR, Radar, Kameras und Ultraschallsensoren erfassen die Umgebung.
• Perzeption & Sensorfusion: Sensordaten werden interpretiert und zu einem Gesamtbild zusammengeführt.
• Planung & Entscheidungsfindung: Algorithmen berechnen Routen, Manöver und Reaktionen.
• Aktorik: Steuer-, Brems- und Beschleunigungsbefehle werden z. B. über Drive-by-Wire elektronisch ausgeführt.
• Sicherheit & Redundanz: Umfasst Cybersecurity, Fehlertoleranz, Fail-Operational-Design sowie Normen wie ISO 26262 und UNECE R155.
• Infrastruktur & Kommunikation: V2X-Netze, HD-Karten, 5G und Remote-Kontrollzentren.

Diese sechs Schichten müssen nahtlos zusammenarbeiten – über Lieferanten, Fahrzeugtypen und Softwareplattformen hinweg.

Autonomie baut niemand allein

Marken wie Waymo, Mobileye oder Tesla beherrschen die Schlagzeilen – aber sie sind nur ein Teil eines größeren Puzzles. Eine reale autonome Lösung erfordert:

• Fahrzeugplattformen von OEMs
• Sensorik, Steuergeräte und Aktorik von Tier-1- und Tier-2-Zulieferern
• Softwarestacks für Wahrnehmung und Planung
• Infrastrukturanbieter für Konnektivität und Karten
• Auditoren für Sicherheit und Compliance
• Regulierungsbehörden und öffentliche Institutionen

Selbst fortgeschrittene Anbieter wie Volvo Autonomous Solutions arbeiten in strategischer Partnerschaft – z. B. durch Integration der Aurora-Software in eigene Fahrzeuge und Sicherheitsarchitekturen.

Warum Drive-by-Wire wichtig ist – aber nicht im Rampenlicht steht

Arnold NextG ist auf Drive-by-Wire-Systeme spezialisiert – also Technologien, bei denen Steuerbefehle nicht mehr mechanisch, sondern rein elektronisch übertragen werden. Sie ermöglichen sichere, redundante und fail-operational Lenk-, Brems- und Antriebsfunktionen – die Grundlage jeder echten Level-4- oder Level-5-Anwendung.

Doch: Drive-by-Wire ist nicht der Star, sondern das Nervensystem. Ohne zuverlässige Sensorik, intelligente Software und stabile Kommunikation bleibt selbst die robusteste Steuerung wirkungslos. Deshalb ist Arnold NextG integriert in größere Ökosysteme – vom Verteidigungstransport über Bergbau bis hin zu autonomen Shuttles.

Ein strategischer Markt weit über Autos hinaus

Autonomes Fahren ist nicht das Geschäft mit futuristischen Limousinen. Es geht darum, wie Menschen und Güter künftig bewegt werden – in Industrie, Verteidigung, Landwirtschaft und urbaner Mobilität. Beispiele:

• Öffentlicher Verkehr: Level-4-Shuttles ermöglichen Mobilität im ländlichen Raum
• Logistik & Häfen: Teleoperierte Frachtfahrzeuge im 24/7-Betrieb
• Bergbau: Fernbediente Trucks in gefährlichen Zonen
• Verteidigung: Teilautonome Konvois entlasten Soldaten im Einsatz

Die Anforderungen sind je nach Branche unterschiedlich – aber die technologische Basis ist dieselbe.

Fazit: Zeit für systemisches Denken

Autonomes Fahren ist kein Produkt – sondern ein System von Systemen. Wer heute als Technologieanbieter, Gesetzgeber oder Betreiber echte Fortschritte machen will, muss dieses Zusammenspiel verstehen. In den nächsten Teilen dieser Serie widmen wir uns deshalb den einzelnen Ebenen – beginnend mit Sensorik und Wahrnehmung: Wie sehen Maschinen eigentlich ihre Umwelt?

Quellen

• SAE International, J3016 – Definitionen zu Automatisierungsgraden
• Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV), Die Zukunft fährt autonom, 2023
• Bitkom e.V., Thesenpapier zur Einführung und Skalierung des autonomen Fahrens, 2024
• Volvo Autonomous Solutions, Redundanz in autonomen Trucks, 2025
• UNECE, UN Reglement Nr. 155 – Cybersecurity und Managementsysteme, 2021
• Arnold NextG, White Paper: Warum ein redundantes, fail-operational Drive-by-Wire-System fundamental für das autonome Fahren ist, 2025