Internationales Verkehrswesen (68) 1 | 2016 62 Autonomes Fahren - Game-Changer für die Zukunft der Mobilität Eine einstige Utopie wird Realität Autonomes Fahren, Shared Mobility, Zukunft der Mobilität, Multimodalität, Vernetzung Was in den von Technikeuphorie geprägten frühen Nachkriegsjahren als unmittelbar bevorstehende Entwicklung erwartet wurde, benötigte tatsächlich fast 60 Jahre, um als funktionierendes Konzept mit realistischem Umsetzungshorizont wieder in Erscheinung zu treten: das selbstfahrende Auto. Im ersten Teil dieses zweiteiligen Beitrags wird das Veränderungspotenzial des vernetzten und autonomen Fahrens dargestellt, das weit über die individuelle Mobilität hinaus vielfältige Bereiche des alltäglichen Lebens betreffen wird und damit öffentliche Akteure vor große Herausforderungen stellen wird. Autoren: Lukas Foljanty, Thuy Chinh Duong S chon auf der Weltausstellung 1939/ 40 stellte General Motors seine Vision autonomen Fahrens auf Highways mit automatischer Abstandsregelung und in die Fahrbahn integrierten, induktiven Ladestationen für elektrisch betriebene Fahrzeuge vor. Mit der Verfügbarkeit leistungsstarker Computer und der rasanten Verbreitung des (mobilen) Internets ist die Umsetzung der einstigen Utopie seit der Präsentation des Google Car (Bild 1) Anfang 2014 in greifbare Nähe gerückt. Dem vernetzten und autonomen Fahren wird fundamentales Veränderungspotenzial im täglichen Leben vorhergesagt, nicht nur für individuelle Mobilität, sondern auch für Arbeit, Siedlungs- und Stadtentwicklung, soziale Vernetzung und Freizeit. Die positiv konnotierten Prognosen sehen Potenzial zur massiven Verringerung der Fahrzeugzahl auf den Straßen, einer effizienteren Nutzung der Infrastruktur und Erhöhung der Lebensqualität durch Wiedergewinnung und Umnutzung von Straßenraum. Fast unisono wird dabei von einer On-Demand Shared Mobility mit autonomen Fahrzeugen ausgegangen, denn autonome Fahrzeuge im Privatbesitz könnten genau zu gegenteiligen Effekten Bild 1: Das fahrerlose Google Car hat weder Pedale noch Lenkrad Foto: Google MOBILITÄT Autonomes Fahren Internationales Verkehrswesen (68) 1 | 2016 63 Autonomes Fahren MOBILITÄT durch starke Induktion von Neuverkehren führen. Digitale Fahrzeugtechnologien wie Navigationssysteme und Bordcomputer und Fahrassistenzsysteme wie Brems- und Spurhalteassistenten sind heute längst gängig. Radikale Auswirkungen der Automatisierung sind jedoch erst mit dem vollständig autonomen Fahrzeug zu erwarten. Während Google die Marktreife seines Fahrzeugs bereits bis ca. 2020 angekündigt hat, erachtet die Automobilindustrie vollständig fahrerlose Automobile erst ab 2030 für realistisch (Bild 2) [1]. Unbekannt ist auch noch die Geschwindigkeit der Marktdurchdringung. Erst ab einer signifikanten Abnahme konventioneller Fahrzeuge ist mit positiven Effekten autonomer Fahrzeuge zu rechnen. Ob es langfristig nur noch autonome Fahrzeuge oder einen Mischverkehr mit fahrergesteuerten Autos geben wird, ist unentschieden. Sollte das Verbreitungstempo dem anderer bedeutender Fahrzeugtechnologien folgen (z. B. Automatikgetriebe, Airbag, Navigationssystem), ist jedenfalls mit einem jahrzehntelangen Übergang zu rechnen. Zum einen wird neuen Technologien - zumal einer so radikalen wie einem Fahrroboter - zunächst hinsichtlich Zuverlässigkeit, Sicherheit und Mehrwert mit gewisser Skepsis begegnet. Zum anderen ist anfänglich ein Preisaufschlag bei der Anschaffung zu erwarten, der mit wachsender Marktdurchdringung abschmilzt. Darüber hinaus ist das Auto meist eine große, langfristig angelegte Investition, die nicht sofort ersetzt wird, sobald ein neues Modell auf den Markt kommt. Hinzu kommt der hohe Anteil an Käufen von (konventionellen) Gebrauchtwagen, auch nachdem Neuwagen überwiegend als autonome Fahrzeuge angeboten werden [2]. Akteure in Bewegung Mit zunehmender Automatisierung ist neben der Komplexität der Fahrzeugführung selbst auch die der Fahrumgebung zu berücksichtigen. Seit Jahren gibt es Beispiele fahrerloser Fahrzeuge in Umgebungen geringer Komplexität, z. B. in geschlossenen Wegesystemen wie seit 2011 das Pod Parking-System am Flughafen London- Heathrow. Fahrerlose Metrolinien gibt es weltweit seit Jahrzehnten, ebenso fahrerlose Shuttles an Flughäfen. Dagegen sind hohe Automatisierungsstufen in hochkomplexen Umgebungen wie dem innerstädtischen Straßenraum eine große technische Herausforderung, für die es bisher wenige Anwendungsbeispiele gibt. Auf eigenen Fahrspuren im öffentlichen Raum wurden jüngst im Forschungsprojekt „CityMobil2“ fahrerlose Minibusse als Feeder- oder Shuttle-Systeme im ÖV auf kurzen Strecken getestet. Die Elektrofahrzeuge mit einer Kapazität von bis zu acht Personen, die mit 8-20 km/ h fahren, wurden 2014 und 2015 in Frankreich und seither im nordgriechischen Trikala getestet (Bild 3) [3]. Nach den Pilotversuchen werden sie unter dem Namen „WEpods“ ab Frühjahr 2016 erstmals im öffentlichen Straßennetz in Ede (Niederlande) zunächst auf festen Routen zwischen dem Bahnhof Ede/ Wageningen und dem Universitätscampus eingesetzt, perspektivisch evtl. erweitert um eine Appgestützte On-Demand-Funktionalität [4]. Im schweizerischen Sitten erprobt die Post- Auto AG seit Ende 2015 ebenfalls zwei autonome Kleinbusse. Im chinesischen Zhengzhou werden derzeit vollautomatisierte Großbusse im hochkomplexen städtischen Straßenraum getestet. Autonome PKW sind in den USA in mehreren Bundesstaaten auf öffentlichen Straßen im Testbetrieb, und auch auf deutschen Straßen bewegen sich - von der Öffentlichkeit weitgehend unbemerkt - bereits selbstfahrende Testfahrzeuge. Dies sind allerdings öffentlich nicht zugängliche Tests der Fahrzeugentwickler, so dass zwar Erkenntnisse über die technische Funktionsfähigkeit, aber noch keine Rückschlüsse auf etwaige verkehrliche und gesellschaftliche Auswirkungen gezogen werden können. Diese Frage steht hingegen in Singapur im Vordergrund, wo die Land Transport Authority ein sechs Kilometer langes Versuchsnetz für autonome Taxis im One- North District einrichtet. Der Versuch soll beantworten, ob autonome Taxis sich auf festen Routen als Massentransportmittel eignen und ob ein On-Demand-System dazu beitragen kann, die Abhängigkeit vom privaten PKW-Besitz zu reduzieren. Zwei in Singapur ansässige Forschungsinstitute testen ihre Robo-Taxis ab 2016 [5]. Zwar wird Google als der Treiber des Themas wahrgenommen, doch auch Automobilhersteller (z. B. Mercedes Benz, Volvo, Tesla) entwickeln eigene autonome Fahrzeuge. Als Zeichen ihrer Ambitionen erwarben im August 2015 drei große deutsche Autohersteller den Kartendienst Here von Nokia, um für die künftigen autonomen Fahrzeuge die Abhängigkeit von der zur Konkurrenz gewordenen IT-Branche zu reduzieren. Allerdings zielen die IT-Firmen nicht unbedingt auf die Produktion und den Verkauf von Autos per se ab. Es ist auch offen, welche Akteure künftig Autos kaufen und besitzen werden. Dass sich das Paradigma des Fahrzeug-Privateigentums wandelt, ist aber absehbar. Gerade bei autonomen Fahrzeugen könnte der Privatbesitz ganz durch Flotten von Mobilitätsdienstleistern in Sharing-Modellen ersetzt werden. In der Konsequenz müsste die gesamte Auto- Bild 2: Prognostizierte Einführungszeitpunkte der Automatisierungsstufen Quelle: Eigene Darstellung Internationales Verkehrswesen (68) 1 | 2016 64 MOBILITÄT Autonomes Fahren mobilindustrie ihre Geschäftsmodelle neu ausrichten. Mittelfristig werden drei Akteursgruppen die Verbreitung autonomer Fahrzeuge prägen: • Software-Lieferanten (z. B. Google), die ihre Software (z. B. „Google Chauffeur“) an Hardware-Hersteller lizensieren (evtl. kostengünstig/ kostenlos, da ihr Kerngeschäft in (datenbasierten) Zusatzdiensten besteht); • Hardware-Produzenten, darunter überwiegend heutige Automobilhersteller, die im Vergleich zu globalen IT-Unternehmen nicht über die Ressourcen verfügen, um inhouse Software zu entwickeln und mit den Innovationszyklen der IT-Branche Schritt zu halten (analog zu Smartphones von zahllosen Herstellern, die mit dem Android-Betriebssystem ausgeliefert werden); • Betreiber (Carsharing-/ Rideselling-Unternehmen), die in großem Umfang autonome Fahrzeuge kaufen und sich dabei weniger an etablierten Automarken orientieren, sondern eigene Fahrzeuganforderungen definieren und die Produktion in großen Ausschreibungen an Hardware-Produzenten vergeben. Insbesondere die Betreiber autonomer Carsharing-Angebote könnten eine Schlüsselrolle in der Umgestaltung des Verkehrssystems der Zukunft einnehmen und den Privatbesitz autonomer Fahrzeuge bedeutungslos machen. Ob dies so eintritt, oder sich das fahrerlose Auto als neues Statussymbol etabliert, kann auch von den kommunalen Strategien der nächsten Jahre, also vor Markteinführung der autonomen Fahrzeuge abhängen. Große, aber ungewisse Auswirkungen Die Auswirkungen autonomen Fahrens sind mangels empirischer Daten derzeit noch überwiegend spekulativ oder bestenfalls modellhaft beschreibbar. Welche dieser Effekte in welcher Intensität tatsächlich eintreten, wird maßgeblich von der Konfiguration des Verkehrssystems abhängen: dem Mischverhältnis autonomer bzw. fahrergesteuerter Fahrzeuge, den Anteilen privat besessener bzw. geteilt genutzter autonomer Fahrzeuge, sowie dem Stellenwert des Umweltverbundes. In Mischverkehren könnten die positiven Effekte autonomen Fahrens nicht nur ausbleiben, sondern negative Effekte eintreten. Bei Sharing-Modellen wird eine simultane Nutzung (Ridesharing) effizienter sein als eine sequenzielle Nutzung (Carsharing/ Rideselling/ Taxi [6]). Autonome Sharing-Fahrzeuge könnten durch Selbstdisposition und reduzierte Standzeiten erhebliche Effizienzgewinne gegenüber konventionellem Carsharing einbringen. Sie könnten sich autonom dorthin begeben, wo zeitnah die höchste Nachfrage erwartet wird, so dass mit weniger Fahrzeugen mehr Angebotsqualität und Systemeffizienz erreicht würde. Die Selbstdisposition könnte aber auch zu spürbarem Mehrverkehr führen, der je nach Ausprägung des Verkehrssystems zwischen 6 und 103 % liegen könnte [7]. Dennoch bieten autonome Fahrzeuge die Chance auf stark reduzierte Verkehrsmengen und eine effizientere Nutzung der Straßeninfrastruktur. Ein dichterer Abstand und gleichmäßigerer Fahrzeugfluss könnte besonders die Kapazität von Autobahnen steigern, und einen weiteren Netzausbau überflüssig machen. Auch könnten massiv Stellflächen eingespart bzw. verlagert werden. Da die Fahrzeuge autonom einen entlegenen Parkplatz ansteuern können, würden zudem weniger fußläufig erreichbare Parkplätze im Innenstadtbereich benötigt. Das Einsparpotenzial liegt bei bis zu 20 % der öffentlichen Parkplätze sowie bis zu 80 % des Parkraums auf Privatgeländen [8]. Mit den Effizienzsteigerungen werden ein reduzierter Ressourcenverbrauch sowie sinkende Umweltbelastungen durch den Straßenverkehr prognostiziert. Ein konstanter, quasi lückenloser Fahrzeugfluss würde allerdings die soziale Brauchbarkeit öffentlicher Räume massiv einschränken. Es ist zudem derzeit noch überaus unklar, wie die Interaktion der Fahrroboter mit menschlichen Verkehrsteilnehmern (mindestens im Rad- und Fußverkehr) in der Praxis funktionieren wird. Denn eine defensive Fahrweise der autonomen Fahrzeuge, die im Sinne der Verkehrssicherheit und in Bezug auf Haftungsfragen von den Herstellern voraussichtlich implementiert werden wird, könnte im Zusammenspiel mit Menschen, die sich teilweise unvorhersehbar, erratisch und möglichweise auch in Missachtung der Verkehrsregeln bewegen, zu starken Effizienzeinbußen des Straßenverkehrs führen. Das so verursachte Stop-and-Go der autonomen Fahrzeuge würde die eigentlichen Effizienzpotenziale der Fahrroboter konterkarieren. Durch Vollautomatisierung könnte ein Großteil der Verkehrsunfälle vermieden werden, die heute zu 90 % durch Fahrfehler verursacht werden und jährlich zu über 1,2- Mio. Verkehrstoten weltweit führen [9]. Allerdings wird es auch mit autonomen Fahrzeugen Unfälle geben, die durch technisches Versagen verursacht, oder in der Interaktion mit dem auch zukünftig von Menschen verantworteten Rad- und Fußverkehr entstehen werden. Die Haftungsfrage wird keine wesentliche Hürde sein (der Verantwortliche für die Software wird sie übernehmen), aber eine kritische rechtlich-ethische Frage muss noch beantwortet werden, die mit dem so genannten Trolley- Problem versinnbildlicht werden kann [10]: Wie soll der Fahrroboter reagieren, wenn in einer Situation jede Handlungsoption zu einem Personenschaden führt? Soll er z. B. zwischen Kind und Erwachsenen wählen - oder zwischen eigenen Insassen und Passanten, zwischen Verkehrsteilnehmern im Recht und solchen, die Verkehrsregeln missachtet haben, oder anhand der Anzahl potenziell betroffener Personen? Im Sinne der gesellschaftlichen Akzeptanz kann die Antwort nicht den Programmierern allein überlassen werden, sondern es ist Aufgabe der öffentlichen Hand dazu einen gesellschaftlichen Diskurs anzustoßen. Da sowohl die Automobilindustrie als auch der IT-Sektor global agieren, werden internationale Vereinbarungen erforderlich sein, die in eine novellierte Fassung der Wiener Konvention einfließen könnten. Ein System mit überwiegend autonomen Sharing-Fahrzeugen bietet große Chancen für mehr Lebensqualität in den Städten. Freiwerdende Straßenflächen könnten für den Rad- und Fußverkehr oder als Aufenthalts-, Erholungs- und Konsumorte genutzt werden. Der deutlich reduzierte Bedarf an Parkhäusern bietet zudem Einnahmechancen für die Städte in der Immobilienvermarktung und kann zu Kostensenkungen beim Immobilienneubau führen. Allerdings gilt es planerisch oder gesetzgeberisch eine Balance zu schaffen zwischen diesen Vortei- Bild 3: Ein „Robucity“ Peoplemover der französischen Firma Robosoft unterwegs in La Rochelle. Foto: Frédéric Le Lan/ Communauté d‘Agglomération de La Rochelle Internationales Verkehrswesen (68) 1 | 2016 65 Autonomes Fahren MOBILITÄT len und den Nachteilen längerer autonomer Leerfahrten von und zum Parkplatz. Verbleibt die überwiegende Zahl an Fahrzeugen im Privatbesitz oder kommt es zu einem längeren Zeitraum mit Mischmodellen sind erhebliche Rebound-Effekte mit Mehrverkehr und zusätzlichem Flächenverbrauch zu befürchten. Abseits der urbanen Zentren könnte der derzeitige Trend zur Reurbanisierung, u. a. motiviert durch den Wunsch nach reduzierten Pendelwegen und -zeiten, durch die Verfügbarkeit autonomer Fahrzeuge umgekehrt werden in eine „Re-Sub-Urbanisierung“. Da die Fahrzeit in autonomen Fahrzeugen für produktive oder entspannende Tätigkeiten - wie heute schon im ÖV - genutzt werden kann, stiege die akzeptable Zeit für Pendelwege, zumal Reisezeit und Komfort dem ÖV durch den Tür-zu-Tür- Service überlegen sind. Durch Sharing könnten die individuellen Mobilitätskosten deutlich niedriger liegen als beim Privat- PKW, der ein wesentlicher Kostentreiber des Lebens außerhalb der Kernstädte ist. Die Folgen könnten eine stärkere Zersiedlung, Mehrverkehr und ein erhöhter Ressourcenverbrauch sein. Weiterreichend könnte es auf dem Arbeitsmarkt u. a. zu einem erheblichen Arbeitsplatzabbau für LKW-Fahrer, Taxifahrer und ggf. auch Busfahrer kommen. Zudem ist von einem Wandel in der für Deutschland so wichtigen Automobilindustrie auszugehen, mit einer schrumpfenden Produktion und Beschäftigung bzw. einer Verlagerung in andere Länder. Ob neue Arbeitsplätze im Bereich autonomer Fahrzeuge oder der Elektromobilität dies ausgleichen, ist offen. Die Auswirkungen autonomen Fahrens sind derzeit noch nicht sicher prognostizierbar. Unzweifelhaft liegen darin große Chancen, die negativen Folgen des Straßenverkehrs spürbar zu verringern. Ob und in welchem Maße die positiven Effekte eintreten werden ist derzeit noch ungewiss und wird auch stark davon abhängen welche Akteure die „Spielregeln“ der zukünftigen Mobilität gestalten. In Anbetracht der Machtposition einiger der treibenden Akteure des autonomen Fahrens steht die öffentliche Hand vor großen Herausforderungen hierbei eine aktive Rolle einzunehmen. ■ Der zweite Teil des Beitrag erscheint in Ausgabe 2/ 2016 und behandelt die Chancen, Herausforderungen und Handlungsfelder für öffentliche Akteure, veränderte Machtverhältnisse und ihre Auswirkungen auf die Verkehrsplanung der Zukunft. QuEllEN [1] VDA: Automatisiertes Fahren - Schritt für Schritt in die Zukunft. https: / / www.vda.de/ de/ themen/ innovation-und-technik/ automatisiertes-fahren/ schritt-fuer-schritt-in-die-zukunft.html (Zugriff am 09.09.2015) [2] Litman, Todd (2015): Autonomous Vehicles Implementations Predictions - Implications for Transport Planning. http: / / www.vtpi.org/ avip.pdf [3] http: / / www.robosoft.com/ products/ people-transportation/ robucity.html (Zugriff am 17.12.2015) [4] WEPods (o.J.): Over WEPods. http: / / wepods.nl/ pages/ over (Zugriff am 07.10.2015) [5] Joint Release by the Land Transport Authority (LTA) & MOT - Self- Driving Vehicles will Transform Singapore’s Transport Landscape http: / / www.lta.gov.sg/ apps/ news/ page.aspx? c=2&id=e6dc5dff- 8892-4f7f-9a3e-c89d29c0642c (Zugriff am 27.10.2015) [6] Durch den Einsatz autonomer Fahrzeuge wird es keine klare Abgrenzung zwischen Carsharing, Rideselling und Taxidiensten mehr geben, so dass die Autoren den Begriff „Robo-Taxi“ synonym für diese Angebotsformen verwenden. [7] ITF (2015): Urban Mobility System Upgrade: How shared self-driving cars could change city traffic. International Transport Forum, Corporate Partnership Board, Paris. [8] Ebd. [9] World Health Organization (2015): Global Status Report on Road Safety 2015. [10] Lin, Patrick (2015): Why Ethics Matters for Autonomous Cars, in: M. Maurer et al. (Hrsg.): Autonomes Fahren. Springer. Lukas Foljanty, Dipl.-Ing. Berater und Experte für Fahrscheinvertrieb, Tarif und Digitalisierung, KCW GmbH, Berlin foljanty@kcw-online.de Thuy Chinh duong, Dipl.-Math. Beraterin und Expertin für nutzerorientierte Innovationsentwicklung, KCW GmbH, Berlin duong@kcw-online.de TO O L K I T FÜR MOBIL ITÄT S PL ANUNG ONL INE KOS T ENFR EI VER FÜGBAR: www.nistotoolkit.eu Das NISTO Toolkit bietet Planern, Verwaltungen und Forschern eine Methode, Mobilitätsprojekte