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Autonomes Fahren

Autonomes Fahren – welche Technologien stecken dahinter?

Autonomes Fahren gilt als eine maßgebliche Schlüsseltechnologie für die Zukunft des Individualverkehrs. Fahren alle Autos bald von selbst, können wahrscheinlich viele Unfälle verhindert werden. Berufspendler und Reisende könnten während der Fahrt schlafen, arbeiten oder Medien konsumieren. Aber welche Technologien stehen eigentlich hinter der großen Vision vom Autonomen Fahren?

Mehrere Technologien – ein Ziel

Um die angesprochene Vision Wirklichkeit werden zu lassen, werden Autos mit einer Vielzahl unterschiedlicher Sensoren und Systeme ausgerüstet. Schließlich müssen alle Aufgaben eines menschlichen Fahrers übernommen werden. Dazu müssen Sensoren eine umfangreiche und exakte Wahrnehmung 360 Grad um das Auto herum erzeugen, damit eine auf dem höchstmöglichem Standard trainierte Künstliche Intelligenz die Aufgaben des Menschen übernehmen kann und im Idealfall sogar die Kompetenz besitzt, in kritischen Situationen besser und schneller zu entscheiden. Um dies zu gewährleisten und um die höchste Stufe des Autonomen Fahrens zu erreichen, müssen gleich mehrere Technologien sowie deren Datenfluss kombiniert, ins Fahrzeugsystem integriert und gemanagt werden. Die Ultraschallsensorik ist eine davon. Sie wird nach wie vor für die Nahfeld-Erkennung genutzt. Die sogenannten Parkpiepser sind solche Ultraschallsensoren, die sich schon heute in den Fahrzeugen als Standard durchgesetzt haben. 

Autonomes Fahren und die Augen des Computers

Videokameras spielen bei der Entwicklung eines Autonomen Fahrzeugs eine immer bedeutendere Rolle. Sie machen Bilder von der Straße und der Umgebung des Fahrzeugs und “blicken” in alle Richtungen. So kann das gesamte Umfeld 360 Grad um das Fahrzeug herum überwacht werden. Andere Verkehrsteilnehmer, auch im toten Winkel, werden erkannt und die Verkehrszeichen gelesen. Als sogenannte Stereokamera ist es solch einer Kamera auch möglich, Entfernungen zu messen. Je höher die Lichtstärke und Auflösung der Kamera ist, desto exakter kann die Umgebung wiedergeben werden. Aber auch für die Innenraumüberwachung kommen Kameras zum Einsatz. Die Fitness sowie der Gesundheitszustand des Fahrers kann überwacht und seine Eingabebefehle durch Gestensteuerung erkannt werden. Als Folge der Entwicklung könnten herkömmliche Rückspiegel bald der Vergangenheit angehören. Audi ist mit seinem neuen Elektro-SUV E-Tron mit windschnittigen Kameras der erste Hersteller der die Rückspiegel komplett durch Kameras ersetzt. 

Radar – bewährte Technik, ständig weiterentwickelt

Radarsensoren (radio direction and ranging) senden und empfangen Radiowellen, um die Umwelt abzutasten. Sie werden bereits seit 20 Jahren in der Autoindustrie eingesetzt, etwa für den Tempomat, der den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug konstant hält. Radar kann Objekte erkennen, deren Entfernung, relative Geschwindigkeit und die Bewegungsrichtung. Ein Vorteil von Radarmessungen ist die hohe Reichweite die Robustheit gegenüber Umwelteinflüssen. Ein Nachteil ist jedoch die geringe Auflösung, mit der Objekte erkannt werden. Andere Technologien bilden Objekte wesentlich exakter ab.

LiDAR – die Vermessung der Umwelt mit Licht

Sensoren auf LiDAR Basis (light detection and ranging) funktionieren grundsätzlich ähnlich wie Radar. Der Unterschied liegt in der gemessenen Strahlung. Denn LiDAR Systeme senden für das menschliche Auge unsichtbare Laserimpulse aus, deren Reflektionen von den Sensoren gemessen werden. Diese Technologie ist exakter, kann also mit höherer Auflösung wahrnehmen. Allerdings ist die Reichweite bei LIDAR Systemen ein wenig geringer und die Messungen sind anfälliger für Umwelteinflüsse wie etwa Regen, Nebel oder Schnee. Dunkle Autos reflektieren LiDAR-Strahlen eher schlecht. Deshalb ändern Lackhersteller zur Zeit ihre Formeln, um auch schwarze Lacke besser reflektieren zu lassen. Die LiDAR-Sensoren führen 10.000 Messungen pro Sekunde durch und erstellen so ein aktuelles Abbild der Umgebung und ermöglichen schnelle Reaktionszeiten des autonomen Systems.

Ohne High-Speed Datenverarbeitung kein Autonomes Fahren

Es gibt also unterschiedliche Arten von Sensoren, die ständig große Mengen von Daten produzieren. Erst durch deren Kombination, Anreicherung und blitzschnelle Verarbeitung wird Autonomes Fahren ermöglicht. Der Begriff hierfür ist die Sensorfusion. Um die Datenmengen der Sensoren verarbeiten zu können, müssen Autos mit immer schnelleren Prozessoren ausgestattet werden. Die Automobilhersteller und Zulieferer stehen bezüglich Rechenleistung mittlerweile in starkem Wettbewerb zueinander. Über die Daten von Sensoren und Kameras läuft eine Mustererkennung, welche die reale Umwelt strukturiert und so für das System verwendbar macht. Hinzu kommen noch hinterlegte Kartendaten sowie Positionsdaten aus dem GPS Signal. Um diese großen Mengen von Daten zu verarbeiten, werden Methoden aus den Bereichen Big Data und Künstliche Intelligenz implementiert. So kann ein System auch selbstlernend ausgelegt und erworbene Lerneffekte an die Systeme anderer Autos übertragen werden.

Neben Sensoren, die das Autonome Fahren an sich unterstützen sollen, arbeiten verschiedene Unternehmen daran, aus den gewonnenen Daten weitere Informationen zu generieren, die auch schon bei niedrigeren Automatisierungsgraden von Fahrzeugen das Fahrerlebnis und die Sicherheit verbessern sollen. Die Software des israelischen Startups Tactile Mobility zum Beispiel nutzt Sensorfusion der im Fahrzeug bestehenden Sensoren um u.a. den Grip Level (Haftungsgrad) der Straße zu bestimmen. Bei Veränderungen der Straßenverhältnisse wird der Fahrer bzw. das autonome Fahrzeug dabei in Echtzeit über Gefahren und Gegenmaßnahmen informiert.

Welche Entwicklungen stehen noch an?

Konnektivität ist die Grundvoraussetzung für Autonomes Fahren. Ein autonom fahrendes Fahrzeug mit all seinen Sensoren wird auch mit einem Server des Herstellers verbunden sein. So können beispielsweise Verkehrs- und Wetterdaten in Echtzeit berücksichtigt und die Software des Fahrzeugs ständig aktualisiert und optimiert werden. Gerade für die Cyber-Security des Fahrzeugs ist diese Vehicle-to-Backend-Connectivity (V2B) ausschlaggebend. Um einen Cyber-Angriff schnellstmöglichst zu stoppen, sind Over-the-Air (OTA)-Updates unumgänglich. Desweiteren werden die autonomen Fahrzeuge mit der Infrastruktur vernetzt sein, die sogenannte Vehicle to Infrastructure-Connectivity (V2I) sowie untereinander, also Vehicle to Vehicle (V2V). Um die Positionen der autonomen Fahrzeuge zu überwachen und den Verkehr sicher zu steuern, wird in der Zukunft auch die Vehicle-to-Satellite-Connectivity (V2S) mehr und mehr in den Fokus rücken. Auch eine weitere Vernetzung, genannt Vehicle-to-Everything (V2X), ist möglich. Für die Datenmengen, die konnektiv über die verschiedenen Kanäle ausgetauscht werden, reicht der heutige Mobilfunkstandard nicht aus. Erst wenn der schnellere Mobilfunkstandard 5G eingeführt wird, können sich die Fahrzeuge auch untereinander vernetzen (V2V). Jedes Auto könnte dann ein Signal senden um von anderen Verkehrsteilnehmern bereits außerhalb der Sensorreichweite erkannt zu werden. Verkehrsflüsse ließen sich so optimieren und sicherer gestalten. Mit wachsender Konnektivität steigt auch das Risiko für Cyber-Crime. Ein autonomes Fahrzeug muss behandelt werden wie ein Computer auf Rädern und benötigt von Grund auf ein ausgereiftes end-to-end Cyber-Security Konzept. 

Ausblick

Um das vollautonome Fahren (Level 5) zu ermöglichen, ist ein ganzes Paket an unterschiedlichen Technologien notwendig. Für die Automobilindustrie ist das Autonome Fahren momentan an Komplexität nicht zu übertreffen. Es geht nicht nur um die Technologien im Fahrzeug, viele weitere Faktoren, wie das Management der Datenmengen, festgelegte Normen, datenschutzrechtliche Vorgaben, Cyber-Security-Themen, die momentan vorzufindenden Standards, wie der Mobilfunkstandard, sowie der Ausbau der Infrastruktur müssen gleichzeitig betrachtet oder ausgebaut und in optimaler Weise zueinander in Beziehung gesetzt werden. Warum es in den nächsten Jahren eher unrealistisch ist, dass wir im öffentlichen Straßenverkehr vollautonome PKW vorfinden werden und weshalb sich vollautonome Fahrzeuge voraussichtlich erst im Bereich der Nutzfahrzeuge etablieren werden, klären wir in einem unserer nächsten Artikel.  Wir freuen uns auf einen regen Austausch zum Thema. Kontaktieren Sie gerne unsere Experten bei Magility!

 

 

Dsgvo

DSGVO und autonomes Fahren – Wem gehören die Daten?

Durch den permanenten Umgang mit Smartphone, Computer, Smart Home oder Connected Car generieren wir stetig mehr Daten, die lokal oder in der Cloud gespeichert, an Dienste übermittelt oder mit anderen Anwendungen geteilt werden. Längst weiß niemand mehr, welche Daten für welchen Zweck verwendet werden. Erst kürzlich wurde in Deutschland die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) auf den Weg gebracht, damit Nutzer Auskunft über ihre eigenen Daten einholen und wieder über sie verfügen können. Seit Mai 2018 ist sie nun rechtskräftig. Doch wie wirkt sich die DCGVO auf das vernetzte oder autonome Fahren aus? Welche Daten sind davon betroffen? Und was bedeutet das für die Vision des self-driving Cars?

Datengetriebene Geschäftsmodelle

Laut einer Studie des Digitalverbands Bitkom sind 69 Prozent der befragten Deutschen der Meinung, dass der Eigentümer des Autos darüber entscheiden sollte, wer die in ihrem Auto generierten Daten nutzen darf. Immerhin 42 Prozent sind aber bereit der Speicherung und Weiterverwendung der Daten zuzustimmen, sofern damit ein gesellschaftlicher Nutzen verbunden ist. 27 Prozent würden ihre Daten für einen individuellen Nutzen weitergeben. „Die Nutzer sind bereit, Daten weiterzugeben, wenn sie wissen, wer die Daten erfasst und wofür sie verwendet werden. Dabei werden Privatpersonen in Zukunft von der DSGVO direkt geschützt. Gleichzeitig ist die DSGVO aber eine große Herausforderung für Unternehmen, da sie einen  enormen prozessualen und organisatorischen Aufwand an vielen Stellen vorantreiben müssen, um den verbindlichen Anforderungen gerecht zu werden“, so Digitalisierungsexperte Dr. Michael Müller, Geschäftsführer der Magility GmbH.

Kunden möchten einen Nutzen sehen

Die Weitergabe der Daten ist zunehmend an die Bedingung geknüpft, dass ein konkreter Nutzen daraus entsteht. Längst ist es kein Geheimnis mehr, dass Daten ein wertvolles Gut sind. Entsprechend gehen viele Kunden immer sparsamer mit der Weitergabe ihrer Daten um. Gleichzeitig kam man bei vielen digitalen Diensten und Apps gar nicht mehr umhin der Datenverarbeitung zuzustimmen, sodass die gewünschte Autonomie über die Daten nicht mehr gewährt war. Hier kommt nun die neue DSGVO ins Spiel.

Personenbezogene Daten im autonomen Fahrzeug

Laut der neuen Datenschutzgrundverordnung gelten nahezu alle Daten als direkt oder indirekt personenbezogen. Einer Erklärung des Verbands der Automobilindustrie e.V (VDA) und der Datenschutzbehörde nach, zählen alle erhobenen Daten, die mit der Fahrzeugidentifikationsnummer (VIN) oder dem Kfz-Zeichen in Zusammenhang gebracht werden können, als indirekt personenbezogen. Dazu zählen unter anderem Durchschnittsgeschwindigkeit, Verbrauch, Füllstände oder andere durch Sensoren ermittelte Messwerte. Sie lassen auf das Verhalten des Fahrers schließen, geben Einblicke in dessen Alltag oder geben Auskunft über den Standort und sind deshalb besonders zu schützen.

Was genau ändert sich mit der DSGVO?

Die DSGVO regelt die Verarbeitung personenbezogener Daten von EU-Bürgern. Ziel ist es, den Verbraucherschutz zu stärken und Transparenz zu schaffen, sowie die Selbstbestimmung über die eigenen Daten zu gewährleisten. Durch Speicherung und Verknüpfung persönlicher Daten war es vielen Unternehmen bisher möglich, detaillierte Persönlichkeitsprofile zu erstellen, dauerhaft zu speichern und gegebenenfalls diese Profile zu nutzen oder auch zu veräußern. Gegen dieses aufkeimende Geschäft mit Nutzer- und Kundendaten, möchte die Verordnung nun vorgehen. Die drei wesentlichen Punkte sind:

  • Datenschutz
  • Recht des Kunden an den eigenen Daten
  • Recht auf Auskunft, Berichtigung und Löschung der Daten

DSGVO –  Transparenz, Datenminimierung und Information

Für den Verbraucher in der EU bedeutet die neue Grundverordnung mehr Information, Transparenz und Dokumentation. Im Falle des autonomen Fahrens geht es aber vor allem um die Speicherung der erhobenen Daten. Seit Mai 2018 genießt der Verbraucher noch mehr Schutz. Ihm wird im Umgang mit seinen Daten nun unter anderem folgendes gewährt:

  • Betroffene werden informiert, wofür ihre Daten genau verwendet werden (Transparenz)
  • Das Unternehmen darf nur Daten speichern, die es wirklich verwendet (Datenminimierung).
  • Daten dürfen nur für den Zweck verarbeitet werden, für den sie erhoben wurden (Nichtverkettbarkeit).
  • Die Rechte der Kunden (Information, Auskunft, Berichtigung, Einschränkung, Datenübertragbarkeit und Löschung) werden wirksam gewährt (Intervenierbarkeit).

Was bedeutet die DSGVO für das vernetzte Fahren?

Auch bei Diensten rund um das autonome und vernetzte Fahrzeug gilt die neue Datenschutzgrundverordnung. Aktuell ist aber noch nicht absehbar, wie sie im Einzelfall umgesetzt wird. Sicher ist, dass die Anbieter von entsprechenden Diensten deutlich kommunizieren müssen, zu welchem Zweck die erhobenen Daten verwendet werden und sich zuvor die Zustimmung zur Datenverarbeitung einholen müssen. Es bleibt spannend wie die DSGVO im Bereich des vernetzten Fahrens, in der Praxis umgesetzt, aussehen wird.

 

Cybercrime

Cybercrime – Welche Bedrohungen birgt Internetkriminalität?

Die Bandbreite illegaler Aktivitäten im Netz, sogenannter Cybercrime, ist riesig. „Phishing“ persönlicher Zugangsdaten, illegaler Handel, Verbreitung von Schadsoftware, Verbreitung illegaler Inhalte, digitale Erpressung oder Internetbetrug. Die Liste der möglichen Straftaten ist lang und je mehr Raum das Internet im Leben der Menschen einnimmt, desto länger wird sie werden.

Vernetzung birgt Gefahren

Jüngst wurden immer wieder Datendiebstähle gemeldet. Die Vernetzung ermöglicht uns jede Menge Daten ins Netz zu speisen, Fotos in der Cloud zu speichern, Apps auf unsere Smartphones zu laden oder Nachrichten über unser Smartphone versenden. Jedoch lockt die zunehmende Vernetzung und Nutzung digitaler Technologien auch Kriminelle an. Es braucht also stetig mehr Schutz, gleichzeitig aber auch geschultes Wissen darüber, wie man Angriffen vorbeugen kann. Cyber Security und Gefahrenforschung sind damit auch im Privatleben ein hochaktuelles Thema.

Definition von Cybercrime

Internetkriminalität oder Cybercrime umfasst Straftaten, die sich gegen das Internet, Datennetze, IT-Systeme oder deren Daten richten oder die mit Hilfe von Informationstechnik begangen werden.

Studie besagt: jeder zweite Internetnutzer wurde bereits Opfer

Eine Studie des Branchenverbandes Bitkom aus dem Jahr 2017 veranschaulicht, wie weit verbreitet Cybercrime bereits ist. Jeder Zweite der Befragten wurde schon einmal Opfer von Internetkriminalität. Das häufigste Delikt ist dabei die Infizierung des Computers mit Schadprogrammen wie Viren oder Trojanern. Meistens entsteht den Geschädigten ein finanzieller Schaden. Hier die häufigsten Delikte im Überblick:

  • Infizierung mit Schadprogrammen (43%)
  • Diebstahl von Zugangsdaten zu Online-Diensten wie Sozialen Netzwerken oder Online-Shops (19%)
  • Illegale Nutzung persönlicher Daten (18%)
  • Betrug beim Online-Shopping oder Online-Banking (16%)

Die Erscheinungsformen von Cybercrime

Aktuell ist vor allem die Infizierung und Manipulation von Computersystemen mit Schadsoftware verbreitet. Durch Schadsoftware stehlen Hacker persönliche Daten von Nutzern oder missbrauchen diese (Identitätsdiebstahl). Auch werden Daten sowie Dateien mit sogenannter Ransomware verschlüsselt um ein „Lösegeld” zu erpressen. Außerdem können Daten „ferngesteuert” oder in sogenannten Botnetzen zusammengeschlossen und für weitere kriminelle Handlungen missbraucht werden.

Schutz vor Hacking und Betrug

„Wir müssen auf die zunehmende Internetkriminalität reagieren und uns besser schützen. Hier sind natürlich die Unternehmen in der Pflicht, aber auch jeder Einzelne muss dazu beitragen. Cyber Security und Datenschutz sind die großen Themen der kommenden Jahre“, kommentiert Dr. Michael Müller, Geschäftsführer der magility GmbH die Bedrohung von Personen und Organisationen durch Cybercrime. Magility bietet Cyber Security Lösungen für die Industrie, mit einem großen Netzwerk an Experten, die Sie gerne zum Thema Sicherheit im Netz beraten. Zögern Sie nicht uns zu kontaktieren.

 

Big Data

Big Data – Wie verändern Daten die Mobilität?

Big Data ist ein Sammelbegriff für Datenmengen, die groß, komplex, schnelllebig und wenig strukturiert sind. Wir hinterlassen und generieren laufend solche unstrukturierten Daten im Netz. Genau diese Big Data sind die treibende Kraft der digitalen Transformation, sofern man sie zu nutzen und einzusetzen weiß. Insbesondere vernetzte Fahrzeuge erzeugen permanent eine Flut an digitalen Informationen. Weiß man diese Informationen intelligent zu nutzen, entstehen daraus datengetriebene Services und Geschäftsmodelle, die unser Mobilitätsverhalten in den nächsten Jahren unausweichlich prägen und verändern werden.

Datenspuren im Netz

Wir hinterlassen heute schon eine große Menge digitaler Spuren im Netz. Über Smartphones und Navigationsgeräte geben wir Auskunft über unsere Standorte, die Länge unserer Aufenthalte, unser eigenes Bewegungsverhalten, unsere Verabredungen, unserer Kontakte uvm.. Datenbasierte Verkehrsplanung, vernetztes Fahren, Konnektivität von Flotten, gerade in der Logistik ist die Erhebung von Daten nichts Neues. Über Telematik werden bereits seit Jahrzehnten Verkehrs- und Flottendaten gesammelt. Allerdings bislang ohne damit gezielt Business Value zu generieren.

Digitale Transformation lässt Logistikbranche umdenken

Um Big Data zu nutzen, braucht es neue Lösungen. Diese kommen oft auch aus der Branche selber. Zum Beispiel von Schmitz Cargobull. Der bekannte Hersteller für Auflieger hat erkannt, wie wertvoll die von den Transportern generierten Daten sind und digitalisiert nun das Transportwesen. Das Ziel ist, Fleet Management sowie Transport- und Logistikprozesse zu digitalisieren. Digitale Lösungen zum Steuern und Überwachen globaler Lieferketten werden immer bedeutender aber auch stetig komplexer. Fahrzeuge, Fracht und Infrastruktur interagieren enger vernetzt. Umfassendes Datenmanagement und künstliche Intelligenz erhöhen die Auslastung der Ladekapazitäten. Deshalb hat Schmitz Cargobull das Start-up KUBIKx gegründet, dass dem Unternehmen die Zukunft weisen soll. Denn während der Bau von Fahrzeugen immer mehr nach Fernost abwandert, braucht der Industriestandort Deutschland vor allem Innovation.

Datengetriebene Geschäftsmodelle

Auf Geschäftsebene gilt es vor allem, aus den Daten einen Business Value zu generieren. Dazu braucht es Experten, die die Daten analysieren und nutzbar machen. Zudem gilt es Big-Data-Technologien auszubauen und die Ergebnisse der Analysen mehr in den Geschäftsprozessen zu verankern. „Daten sind ein wertvoller Rohstoff in unserer Zeit. Diesen Rohstoff zu nutzen, darin liegt die Herausforderung in den nächsten Jahren“, so Michael Müller, Geschäftsführer der magility GmbH über das Zukunftspotenzial von großen Datenmengen.

Mit Big Data zur digitalen Transformation

Sie interessieren sich für digitale Geschäftsmodelle? Nehmen Sie gerne Kontakt zu unseren Experten auf. Diese beraten sie gerne.