Wenn Sie sich ein autonomes Fahrzeug vorstellen, denken Sie wahrscheinlich daran, dass es sieht – das Gelände liest, Hindernisse erkennt, einen Weg findet. Sie denken wahrscheinlich an farbige Wahrnehmungsüberlagerungen, die befahrbare Bereiche, Hindernisse und Geländemerkmale hervorheben und den Eindruck erwecken, dass die autonome Navigation weitgehend gelöst ist. Aber das Sehen ist die leichtere Hälfte. Die eigentliche Arbeit beginnt in dem Moment, in dem das Fahrzeug eine Entscheidung treffen muss.

Letzte Woche in From Data to Dirt haben wir ein Beispiel dafür beschrieben, wie unsere Wahrnehmungsalgorithmen lernen, befahrbaren Boden von allem anderen zu unterscheiden. Das Ergebnis ist eine Karte der befahrbaren Bereiche, auf der Bewegung möglich ist. Auf einer asphaltierten Straße beantwortet diese Karte die Frage fast von selbst. Abseits der Straße ist das nicht der Fall – denn „möglich“ und „sinnvoll“ sind zwei sehr unterschiedliche Dinge.

Wenn Sie ein Feld oder einen Waldweg überqueren, finden Sie in der Regel nicht nur einen Pfad, sondern mehrere. Einer ist kürzer, aber schlammig. Ein anderer bietet eine bessere Traktion, führt aber über einen steilen Hang. Ein dritter ist weder für die Traktion noch für die Steigung ideal, scheint aber ein guter Kompromiss zu sein. Die Frage lautet also nicht mehr „Kann ich hier fahren?“, sondern „Welchen dieser Wege soll ich wählen – und bringt er mich dorthin, wo die Mission mich braucht?“

Die Beantwortung dieser Frage ist die Aufgabe der Trajektorienplanung. Und sie beginnt immer mit einer Absicht: dem Missionsziel und den vom Bediener festgelegten Wegpunkten. Ein einfacher Logistik-Abwurf kann den Schwerpunkt verändern und damit auch die Steigungen, die ein Fahrzeug auf dem Rückweg bewältigen kann. Die Mission, zusammen mit dem definierten Ziel, den gewünschten Wegpunkten und der aktuellen Position des Fahrzeugs, machen aus einer offenen Karte eine reale Aufgabe – gelange von hier nach dort, durch dieses Gelände und berücksichtige diese Einschränkungen.

Im Rahmen dieser Aufgabe jongliert der Planer mit konkurrierenden Anforderungen auf einmal – Steigung, Traktion, Hindernisse und der einfachen Frage, ob das Fahrzeug die Bewegung physisch bewältigen kann. Selten weisen sie in dieselbe Richtung: Die kürzeste Strecke ist nicht die sicherste, die sicherste ist nicht die schnellste. Der Planer wägt diese Faktoren immer wieder gegeneinander ab und entscheidet sich für eine Trajektorie, die nicht nur auf dem Papier möglich ist, sondern auch im Gelände funktioniert – eine Trajektorie, der das Fahrzeug dann selbstständig folgen kann.

Genau dieser Balanceakt ist das, was Offroad-Autonomie verlangt, denn es gibt keine vorgezeichnete Linie, der man folgen könnte. Das Fahrzeug muss seine Umgebung lesen, die Optionen gegen die Mission abwägen und sich entscheiden. Die Wahrnehmung sagt ihm, wie die Welt aussieht. Die Planung sagt ihm, wie es sich durch diese Welt auf ein Ziel zubewegen soll. Erst zusammen ergeben sie eine autonome Navigation.

Denn bei der Autonomie geht es nicht wirklich um das Sehen. Es geht um das Entscheiden.