Wie Fahrzeuge ihre Umwelt wahrnehmen – Sensorik und Fusion im autonomen Fahren

Menschen nutzen fünf Sinne, um ihre Umwelt zu erfassen. Autonome Fahrzeuge verlassen sich auf noch mehr – und müssen alle Informationen in Millisekunden verarbeiten. Kameras, Radar, LiDAR, Ultraschallsensoren, GPS und inertiale Messeinheiten (IMUs) arbeiten zusammen, um ein hochaufgelöstes 360°-Bild der Fahrzeugumgebung zu erzeugen.

Doch „sehen“ reicht nicht aus. Für autonome Systeme ist Verstehen entscheidend. Hier kommt die Sensorfusion ins Spiel – ein zentrales Fundament für sichere und skalierbare autonome Mobilität. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Sensorarchitektur, ihre Herausforderungen und darauf, warum Wahrnehmung mehr bedeutet als das bloße Erkennen von Objekten – es geht um präzises Verstehen in Echtzeit.

Die „Sinne“ autonomer Fahrzeuge: Wichtige Sensorarten erklärt

Autonome Systeme kombinieren verschiedene Sensorarten, um ihre Umwelt umfassend zu erfassen:

• Kameras
  – Erkennen Farben, Texturen, Beschilderungen, Fahrbahnmarkierungen
  – Stark bei der visuellen Klassifikation (z. B. Fußgänger, Ampeln)
  – Schwächen bei Nebel, Blendung oder Dunkelheit
• Radar (Radio Detection and Ranging)
  – Misst Entfernungen und Geschwindigkeiten sehr präzise
  – Funktioniert zuverlässig bei schlechtem Wetter
  – Geringere Auflösung als Kameras
• LiDAR (Light Detection and Ranging)
  – Erzeugt 3D-Karten mit Zentimetergenauigkeit
  – Hervorragend für Tiefenwahrnehmung und Objektkontur
  – Teuer und wetterempfindlich
• Ultraschallsensoren
  – Ideal für Nahbereichserkennung (z. B. Einparken)
  – Günstig und robust
  – Nicht für hohe Geschwindigkeiten oder große Distanzen geeignet
• IMUs & GPS
  – Erfassen Position, Orientierung und Beschleunigung des Fahrzeugs
  – Unverzichtbar für die Eigenlokalisierung in dynamischer Umgebung

„Es gibt keinen ‚Sensor-Wunderwaffe‘. Jeder hat Stärken und Schwächen. Echte Wahrnehmung entsteht durch Redundanz und Fusion.“
— Dr. Alex Grbic, CTO, AEye Lidar Systems

Sensorfusion: Die Sinne zusammenführen

Sensorfusion bezeichnet den Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen zu einem konsistenten Weltbild zusammengeführt werden.

Man unterscheidet drei Fusionsstufen:

• Low-Level-Fusion (Rohdatenfusion): Zusammenführung noch nicht klassifizierter Sensordaten
• Mid-Level-Fusion (Merkmalsfusion): Kombination von Objektmerkmalen wie Kanten, Bewegungsmustern oder Geschwindigkeiten
• High-Level-Fusion (Entscheidungsfusion): Zusammenführung klassifizierter Objekte und Schlussfolgerungen aus verschiedenen Sensorquellen

Ziel ist es, Unsicherheiten zu reduzieren und Widersprüche zwischen Sensoren aufzulösen. Ein gut gestaltetes Fusionssystem liefert nicht nur die Antwort, was vor dem Fahrzeug ist – sondern auch wie sicher diese Antwort ist.

„Sensorfusion ist entscheidend für Redundanz und Vertrauen – besonders ab SAE-Level 3.“
— White Paper von Mobileye & Intel, 2022

Sensorfusion im Einsatz: Anwendungsfälle aus der Praxis

Öffentlicher Verkehr:
Autonome Shuttles nutzen verstärkt Kamera-LiDAR-Fusion, um Kreuzungen zu durchqueren, Fahrgäste zu erkennen und auf Ampeln zu reagieren – selbst im urbanen Chaos.

Häfen & Logistik:
Frachtfahrzeuge im Hafenbetrieb kombinieren Radar und LiDAR zur Kollisionsvermeidung. GPS und IMUs sorgen für zentimetergenaue Andockmanöver an Container-Terminals.

Bergbau:
Staub, Geröll und unebene Oberflächen erfordern radarbasiertes Fusion-Design, ergänzt durch Wärmebildkameras in dunklen Stollen.

Verteidigung & Militärkonvois:
Teleoperierte Fahrzeuge in feindlichem Gelände setzen auf mehrschichtige Sensorarrays, häufig mit getrennter Rechentechnik für fail-operational Sicherheit.

Von der Wahrnehmung zur Entscheidung: Latenz ist sicherheitskritisch

Sensorik allein reicht nicht. In sicherheitskritischen Systemen ist Latenz der Feind. Autonome Fahrzeuge müssen in Sekundenbruchteilen von der Objekterkennung zur sicheren Reaktion übergehen.

Genau hier verbindet sich Perzeption mit Drive-by-Wire-Technologie. Sobald ein Objekt durch die Sensorfusion bestätigt wurde, muss das Fahrzeug lenken, bremsen oder beschleunigen – sofort. Systeme wie NX NextMotion sind für diesen Zweck gebaut: redundant, fehlertolerant, fail-operational – und mit Zuverlässigkeit auf Luftfahrt-Niveau.

Ausblick: KI-basierte Wahrnehmung & Edge-Computing

Die nächste Fahrzeuggeneration wird mehr Intelligenz ins Fahrzeug selbst verlagern – mit Edge-AI, die Sensordaten direkt an Bord verarbeitet und nicht auf Cloud-Roundtrips angewiesen ist.

Das bringt neue Anforderungen an Wärmemanagement, Echtzeitverarbeitung und Cybersecurity in den Wahrnehmungssystemen mit sich – Aspekte, die in frühen Piloten oft unterschätzt werden.

Fazit: Wahre Wahrnehmung ist redundant, robust und in Echtzeit

Sensorik ist das Fundament des Vertrauens in autonome Fahrzeuge. Doch Sicherheit entsteht nicht durch einen einzelnen Sensor – sondern durch das Zusammenspiel, die gegenseitige Validierung und das konsistente Verhalten der Systeme in Echtzeit.

Im nächsten Artikel wechseln wir die Perspektive: Vom Sehen zum Denken – und untersuchen, wie Software Entscheidungen trifft, plant und handelt.

Quellen

• BMDV (2024), Handbuch: Autonomes Fahren im Öffentlichen Verkehr
• Mobileye (2022), Safety Architecture for Self-Driving Vehicles
• UNECE (2021), Reglement Nr. 155 – Cybersecurity und Sicherheitsmanagementsysteme
• Arnold NextG (2025), White Paper: Fail-Operational Drive-by-Wire Systems
• Interview: Dr. Alex Grbic, CTO AEye – The Robot Report, 2023
• Intel & Mobileye, Whitepaper-Serie zu ADAS und Autonomie, 2022