Wenn Sie sich ein autonomes Fahrzeug vorstellen, stellen Sie sich wahrscheinlich vor, wie es sieht – wie es das Gelände analysiert, Hindernisse erkennt, einen Weg findet. Sie denken wahrscheinlich an farbige Overlays, die befahrbare Regionen, 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 sich das Fahrzeug entscheiden muss.

Letzte Woche haben wir in From Data to Dirt an einem Beispiel beschrieben, wie unsere Wahrnehmungsalgorithmen lernen, befahrbaren Boden von allem anderen zu unterscheiden. Das Ergebnis ist eine Karte des befahrbaren Bereichs, in dem eine Bewegung möglich ist. Auf einer asphaltierten Straße beantwortet diese Karte die Frage fast von selbst. Im Gelände ist das nicht der Fall – denn "möglich" und "sinnvoll" sind zwei völlig verschiedene Dinge.

Wenn Sie ein Feld oder einen Waldweg überqueren, finden Sie in der Regel nicht nur einen Weg vor, sondern mehrere. Einer ist kürzer, aber schlammig. Ein anderer bietet 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 nehmen – und bringt er mich dorthin, wo der Auftrag mich hinführen soll?"

Die Beantwortung dieser Frage ist die Aufgabe der Trajektorienplanung. Und sie geht immer von der Absicht aus: dem Missionsziel und den Wegpunkten, die der Bediener festgelegt hat. Ein einfacher logistischer Abwurf kann den Schwerpunkt verändern und damit auch die Steigungen, die ein Fahrzeug auf dem Rückweg bewältigen kann. Die Mission macht zusammen mit dem definierten Ziel, den gewünschten Wegpunkten und der aktuellen Position des Fahrzeugs 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 die einfache Frage, ob das Fahrzeug die Bewegung physisch bewältigen kann. Selten weisen sie in dieselbe Richtung: Die kürzeste Linie ist nicht die sicherste, die sicherste 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 Dreck funktioniert – eine, der das Fahrzeug dann selbstständig folgen kann.

Genau dieser Balanceakt ist es, den die Autonomie im Gelände erfordert, denn es gibt keine vorgezeichnete Linie, der man folgen kann. Das Fahrzeug muss seine Umgebung erfassen, die Optionen mit dem Auftrag abgleichen 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 darum, Entscheidungen zu treffen.