Autonomes Fahren in Österreich: Levels, Autos & Stand 2026
Autonomes Fahren gehört zu den spannendsten Entwicklungen der Mobilität – gleichzeitig sorgt kaum eine andere Fahrzeugtechnologie für so viele Diskussionen. Schließlich übernimmt dabei nicht mehr der Mensch, sondern ein Computer die Kontrolle über das Fahrzeug. Laut einer Forbes-Umfrage sorgen sich 60 % der Befragten um die Sicherheit autonomer Fahrzeuge. 58 % vertrauen ihnen in Notfällen nicht und 51 % bezweifeln, dass sie auch bei schlechtem Wetter zuverlässig funktionieren. Genau diese Herausforderungen stehen im Mittelpunkt der aktuellen Entwicklung autonomer Fahrsysteme.
In diesem Artikel erfährst du, was hinter den häufigsten Bedenken steckt, wie autonome Fahrzeuge mit schwierigen Verkehrssituationen umgehen und welche Autos heute bereits unter bestimmten Voraussetzungen selbstständig fahren können.
Die wichtigsten Fakten auf einen Blick:
Selbstfahrende Autos sind bereits Realität. In einigen Städten sind sie aktuell schon ohne Fahrer unterwegs, allerdings nur in genau kartierten und klar abgegrenzten Gebieten.
Selbst die modernsten Fahrzeuge stoßen an ihre Grenzen. Starker Regen, dichter Schneefall oder unübersichtliche Baustellen können autonome Systeme noch immer vor Herausforderungen stellen.
Damit autonome Fahrzeuge ihre Umgebung zuverlässig erkennen, nutzen sie ein Zusammenspiel aus Kameras, Radar- und LiDAR-Sensoren. So erfassen sie das Geschehen rund um das Fahrzeug in Echtzeit.
Rund 95 % aller Verkehrsunfälle werden durch menschliche Fehler verursacht. Genau deshalb könnte autonomes Fahren den Straßenverkehr in Zukunft sicherer machen.
Springe zu den Themen, die dich am meisten interessieren
Was ist autonomes Fahren?
Autonomes Fahren bedeutet, dass ein Fahrzeug selbstständig fahren, sich im Verkehr orientieren und in unterschiedlichen Verkehrssituationen eigenständig Entscheidungen treffen kann. Je nachdem, wie viele Fahraufgaben das Fahrzeug übernimmt, wird die Technologie in fünf Automatisierungsstufen eingeteilt: von einfachen Fahrerassistenzsystemen bis hin zu vollständig autonomen Fahrzeugen, die keinen Fahrer mehr benötigen.
Zum autonomen Fahren zählen sowohl bekannte Fahrerassistenzsysteme wie der adaptive Tempomat als auch Fahrzeuge, die komplett selbstständig unterwegs sein können. Fahrerassistenzsysteme (Advanced Driver Assistance Systems, kurz ADAS) gehören heute bereits in vielen Autos zur Serienausstattung und unterstützen dich im Alltag oft, ohne dass du es bewusst bemerkst.
Von vollständig autonomen Fahrzeugen, die jede Verkehrssituation selbst meistern, sind wir allerdings noch ein Stück entfernt. Bevor sie flächendeckend auf unseren Straßen unterwegs sein können, müssen noch einige technische und rechtliche Herausforderungen gelöst werden.
Was ist der Unterschied zwischen automatisiertem und autonomem Fahren?
Automatisiertes Fahren bedeutet, dass ein Fahrzeug bestimmte Fahraufgaben wie Lenken, Beschleunigen oder Bremsen selbstständig übernehmen kann. Das funktioniert allerdings nur unter bestimmten Bedingungen. Je nach Automatisierungsstufe muss der Fahrer das System weiterhin überwachen oder bei Bedarf jederzeit die Kontrolle übernehmen.
Autonomes Fahren geht einen Schritt weiter. Das Fahrzeug nimmt seine Umgebung selbst wahr, trifft eigenständig Entscheidungen und erledigt alle Fahraufgaben ohne menschliches Eingreifen. In der höchsten Automatisierungsstufe ist deshalb kein Fahrer mehr erforderlich.
Vorteile des autonomen Fahrens
Die Vision vom selbstfahrenden Auto ist klar: Der tägliche Weg zur Arbeit und andere Fahrten sollen sicherer, entspannter und komfortabler werden. Gleichzeitig haben autonome Fahrzeuge das Potenzial, den Straßenverkehr für alle sicherer, flüssiger und effizienter zu machen. Doch das ist längst nicht alles. Die Technologie bietet noch viele weitere potenzielle Vorteile:
Weniger Verkehrsunfälle durch menschliche Fehler
Mehr Sicherheit im dichten Straßenverkehr
Weniger Staus durch einen gleichmäßigeren Verkehrsfluss
Mehr Mobilität und Unabhängigkeit für ältere Menschen und Menschen mit Behinderung
Weniger Stress und Ermüdung beim Fahren
Geringerer Energie- und Kraftstoffverbrauch
Weniger Emissionen durch eine effizientere Fahrweise
Mehr Zeit für Arbeit, Entspannung oder andere Tätigkeiten während der Fahrt
Rund um die Uhr einsetzbar in Logistik und Lieferverkehr
Nachteile des autonomen Fahrens
Autonomes Fahren bietet zwar viele Vorteile, doch bis Fahrzeuge vollständig ohne Fahrer unterwegs sein können, sind noch einige Herausforderungen zu bewältigen. Denn der Straßenverkehr ist oft unvorhersehbar und genau damit müssen autonome Systeme zuverlässig umgehen können. Zu den größten Nachteilen und Herausforderungen zählen:
Hohe Entwicklungs- und Fahrzeugkosten
Risiko von Softwarefehlern oder Systemausfällen
Unklare Haftungsfragen in bestimmten Unfallsituationen
Herausforderungen bei starkem Regen, Schnee oder anderen extremen Wetterbedingungen
Möglicher Arbeitsplatzverlust für Berufskraftfahrer
Abhängigkeit von hochpräzisen Karten und einer geeigneten Infrastruktur
Datenschutzbedenken durch die kontinuierliche Erfassung von Daten
Fehlendes Vertrauen in die Technologie und anhaltende Sicherheitsbedenken
Wie funktioniert autonomes Fahren technisch?
Beim autonomen Fahren erfassen Kameras die Umgebung und erkennen Fahrbahnmarkierungen, Verkehrsschilder sowie andere Verkehrsteilnehmer. Radarsensoren messen Geschwindigkeiten und Entfernungen, während LiDAR-Sensoren (Laserscanner) ein präzises dreidimensionales Bild der Umgebung erstellen. Eine künstliche Intelligenz (KI) verarbeitet diese Daten in Echtzeit und trifft auf dieser Grundlage die erforderlichen Entscheidungen. Über die Car-to-X-Kommunikation erhält das Fahrzeug zusätzlich Informationen aus seiner Umgebung und der Verkehrsinfrastruktur.
Hardware: Die Sinne des Fahrzeugs
Damit ein Fahrzeug selbstständig fahren kann, muss es seine Umgebung zunächst zuverlässig erfassen. Dafür nutzt es verschiedene Sensoren, die unterschiedliche Informationen sammeln, ähnlich wie der Mensch mit seinen Augen und Ohren.
Kameras erkennen Tempolimits, Ampelsignale und Fahrbahnmarkierungen. Bei starkem Sonnenlicht, heftigem Regen oder Nebel geraten sie jedoch oft an ihre Grenzen. Vereinfacht gesagt funktionieren sie zuverlässig bis zu dem Moment, in dem die Sichtverhältnisse besonders schwierig werden. Wird ein Fahrer durch Fernlicht geblendet, steigt das Unfallrisiko. Dasselbe gilt für Kameras: Können sie ihre Umgebung nicht mehr zuverlässig erfassen, sind sie nur noch eingeschränkt nutzbar.
Radar misst die Geschwindigkeit und Entfernung anderer Fahrzeuge und Objekte. Da Radar nicht auf Licht, sondern auf Radiowellen basiert, funktioniert die Technologie auch bei völliger Dunkelheit, starkem Regen oder dichtem Nebel zuverlässig. Wenn Kameras wegen schlechter Sicht kaum noch verwertbare Informationen liefern, übernehmen die Radarsensoren und sorgen dafür, dass das Fahrzeug den Abstand zum vorausfahrenden Verkehr weiterhin zuverlässig einschätzen kann.
LiDAR erstellt ein detailliertes dreidimensionales Bild der Umgebung. Dadurch kann das Fahrzeug unter anderem parkende Autos, Radfahrer oder Baustellen besonders präzise erkennen. Lange Zeit war LiDAR deutlich teurer als andere Sensorsysteme. Während Tesla-CEO Elon Musk auf LiDAR verzichtet und stattdessen auf kamerabasierte Systeme setzt, betrachten viele andere Hersteller und Entwickler die Technologie als wichtigen Baustein für autonomes Fahren.
Gut zu wissen:
LiDAR steht für „Light Detection and Ranging“.
Die Technologie nutzt Licht in Form von Laserstrahlen, um die Umgebung präzise zu erfassen und dreidimensional abzubilden. Dadurch fungiert LiDAR als eine Art hochentwickeltes „Auge“ für autonome Fahrzeuge, Drohnen und Roboter.
Software und Netzwerk
Leistungsstarke Software verarbeitet die Daten aller Sensoren und trifft daraus die notwendigen Fahrentscheidungen – und zwar deutlich schneller, als ein Mensch es könnte.
Künstliche Intelligenz (KI):
Leistungsstarke Bordcomputer nutzen neuronale Netzwerke, um die Daten aller Sensoren in Echtzeit zu verarbeiten.
Die Software kann außerdem das Verhalten anderer Verkehrsteilnehmer vorhersagen.
Erkennt die KI beispielsweise einen Fußgänger, der mit Blick aufs Smartphone auf den Fahrbahnrand zuläuft, geht sie lieber auf Nummer sicher und bremst vorsorglich ab.
Car-to-X-Kommunikation (V2X):
Das Fahrzeug kommuniziert drahtlos mit der intelligenten Verkehrsinfrastruktur.
So kann eine Ampel dem Fahrzeug schon einige Sekunden vor dem Umschalten mitteilen, dass sie gleich auf Rot wechselt.
Klingt nach einer idealen Lösung, vorausgesetzt, die Verkehrsinfrastruktur hält mit der Entwicklung der Fahrzeuge Schritt.
Was sind die 5 Stufen des autonomen Fahrens?
Die SAE-Klassifikation (Society of Automotive Engineers) unterteilt automatisiertes und autonomes Fahren in fünf Automatisierungsstufen. Je höher die Stufe, desto mehr übernimmt das Fahrzeug selbst und desto weniger muss der Fahrer eingreifen.
Automatisierungsstufe | Was kann das Fahrzeug? | Fahrer notwendig? | In Europa verfügbar? |
|---|---|---|---|
| Level 1: Fahrerassistenz | Unterstützung beim Lenken oder bei der Geschwindigkeitsregelung, z. B. mit einem adaptiven Tempomat | Ja | Ja, weit verbreitet, auch in Deutschland und Österreich |
Level 2: Teilautomatisierung | Gleichzeitiges Lenken, Beschleunigen und Bremsen bei dauerhafter Überwachung durch den Fahrer | Ja | Ja, weit verbreitet, auch in Deutschland und Österreich |
Level 3: Bedingte Automatisierung | Selbstständiges Fahren in bestimmten Situationen, bei Bedarf Kontrollübernahme durch den Fahrer | Ja, bei Aufforderung | Eingeschränkt verfügbar, z. B. bei bestimmten Mercedes-Benz-Systemen in Deutschland |
Level 4: Hochautomatisierung | Selbstständiges Fahren innerhalb eines festgelegten Einsatzbereichs (Operational Design Domain, ODD) ohne menschliches Eingreifen | Nein (innerhalb des definierten Einsatzbereichs) | Nur für Pilotprojekte und Testbetrieb (weltweit) |
Level 5: Vollautomatisierung | Vollständiges autonomes Fahren bei allen Straßen- und Wetterbedingungen | Nein | Nein |
Level 1 & 2: Fahrerassistenz im Alltag
Systeme der Stufen 1 und 2 gehören heute bereits zur Serienausstattung vieler Fahrzeuge. Dabei gilt eine einfache Regel: Der Fahrer bleibt jederzeit rechtlich für das Fahrzeug verantwortlich.
Level 1 (z. B. adaptiver Tempomat): Das Fahrzeug übernimmt jeweils nur eine Aufgabe. Es hält beispielsweise automatisch den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug und passt die Geschwindigkeit entsprechend an, während der Fahrer weiter lenken muss. Unterstützt das System dagegen beim Lenken, bleibt die Geschwindigkeitsregelung Aufgabe des Fahrers.
Level 2 (z. B. Tesla Autopilot/FSD Supervised, Ford BlueCruise): Das Fahrzeug kann gleichzeitig lenken, beschleunigen und bremsen. Es folgt dem Straßenverlauf, hält die Spur, passt die Geschwindigkeit dem Verkehr an und kann je nach System sogar selbstständig einparken. Der Fahrer muss das System jedoch jederzeit überwachen. Kameras oder Sensoren am Lenkrad prüfen, ob der Fahrer aufmerksam bleibt. Reagiert er nicht oder gerät das Fahrzeug in eine Situation, die das System nicht selbst bewältigen kann, muss der Fahrer sofort die Kontrolle übernehmen.
Größte Herausforderung bei Level 1 & 2:
So angenehm Level-2-Fahrassistenzsysteme den Alltag auch machen, sie können Fahrer auch dazu verleiten, sich zu sehr auf die Technik zu verlassen. Da das Fahrzeug Lenkung, Beschleunigung und Bremsen in vielen Situationen selbst übernimmt, entsteht schnell der Eindruck, es könne bereits eigenständig fahren.
Tatsächlich muss der Fahrer das Verkehrsgeschehen jedoch jederzeit aufmerksam beobachten und sofort eingreifen können. Erkennt das System beispielsweise ein stehendes Einsatzfahrzeug oder eine unerwartete Gefahr nicht richtig oder schaltet sich plötzlich ab, kann eine verzögerte Reaktion schwerwiegende Folgen haben.
Level 3: Bedingte Automatisierung
Level 3 verändert die rechtliche Definition des Fahrens grundlegend. Zum ersten Mal fährt innerhalb des zugelassenen Einsatzbereichs rechtlich das System anstelle des Fahrers.
Auf freigegebenen Autobahnabschnitten und bei langsam fließendem Verkehr darfst du als Fahrer die Hände vom Lenkrad nehmen und den Blick von der Straße abwenden.
Du kannst währenddessen beispielsweise einen Film schauen oder E-Mails auf deinem Smartphone lesen.
Du kannst dich jedoch nicht einfach auf die Rückbank setzen oder schlafen. Das Fahrzeug erwartet weiterhin, dass du jederzeit die Kontrolle übernehmen kannst.
Werden die Wetterbedingungen zu anspruchsvoll oder nähert sich das Fahrzeug beispielsweise einer komplexen Baustelle, fordert dich das System mit einem akustischen Signal zur Übernahme auf. Dafür bleibt dir in der Regel ein Zeitfenster von etwa zehn Sekunden.
Größte Herausforderung bei Level 3:
Der größte Kritikpunkt an Level 3 ist der plötzliche Rollenwechsel: Wer eine Stunde lang ganz legal einen Film geschaut oder Nachrichten auf dem Smartphone gelesen hat, soll innerhalb von nur etwa zehn Sekunden wieder die volle Aufmerksamkeit auf den Verkehr richten und die Kontrolle übernehmen.
Hinzu kommt, dass die Funktion gemessen am Preis noch zu stark eingeschränkt ist. BMW bot sie in Deutschland beispielsweise für 5.110 Euro an. Sie funktionierte jedoch weder in Baustellen oder Mautstationen noch bei Regen, Schnee oder Temperaturen unter 3 °C. Aufgrund der geringen Nachfrage setzt BMW inzwischen wieder verstärkt auf die Weiterentwicklung von Level-2-Systemen.
Level 4 & 5: Fahren ohne Fahrer
Mit Level 4 und 5 wird ein menschlicher Fahrer für den sicheren Betrieb des Fahrzeugs grundsätzlich nicht mehr benötigt.
Level 4 (hochautomatisiertes Fahren): Fahrzeuge dieser Stufe sind bereits heute in ersten Praxiseinsätzen unterwegs, beispielsweise als Robotaxis oder fahrerlose Shuttlebusse. In Singapur transportieren autonome Shuttle-Dienste Fahrgäste bereits ohne Fahrer. Auch in Europa schreitet die Entwicklung voran: Laut Uber soll die kroatische Hauptstadt Zagreb der erste europäische Markt für kommerzielle Robotaxi-Dienste werden. Am 8. April startete Uber in Zagreb einen der ersten Robotaxi-Testbetriebe Europas.
Diese Fahrzeuge benötigen grundsätzlich weder einen Fahrer noch ein Lenkrad und bewältigen auch unerwartete Verkehrssituationen selbstständig. Ihre größte Einschränkung ist jedoch der Einsatzbereich: Sie können nur innerhalb eines zuvor exakt kartierten und klar definierten Gebiets, einem sogenannten „Geofencing-Bereich”, fahren.
Größte Herausforderung bei Level 4:
Die größte Einschränkung von Level 4 ist der begrenzte Einsatzbereich. Ändert sich die Umgebung durch eine Baustelle oder einen größeren Unfall, kann das Fahrzeug seine Route nicht mehr fortsetzen und im schlimmsten Fall den Verkehr blockieren. Genau diese Szenarien beschäftigen derzeit auch die Zulassungsbehörden.
Hinzu kommen die hohen Kosten: Die Kombination aus LiDAR-, Radar- und Kamerasensoren macht solche Fahrzeuge derzeit sehr teuer, weshalb sie für Privatpersonen vorerst kaum infrage kommen.
Level 5 (vollautomatisiertes Fahren): Level 5 beschreibt das langfristige Ziel des autonomen Fahrens. Fahrzeuge dieser Stufe sollen jede Verkehrssituation selbstständig bewältigen, unabhängig von Wetter, Straßenzustand oder Umgebung. Ob auf einer unbefestigten Landstraße, im Starkregen oder im dichten Stadtverkehr: Das Fahrzeug soll überall und ohne Einschränkungen sicher fahren können.
Größte Herausforderung bei Level 5:
Trotz der großen Fortschritte im autonomen Fahren ist dieses Ziel noch weit entfernt. Ein Fahrzeug zu entwickeln, das in jeder erdenklichen Situation genauso sicher und intuitiv reagiert wie ein Mensch, zählt nach wie vor zu den größten ungelösten Herausforderungen der Informatik und Künstlichen Intelligenz.
Autonomes Fahren in Österreich: Aktueller Stand
In Österreich orientiert sich die Einführung des autonomen Fahrens eng am europäischen Kurs:
Level 1 und 2: Fahrerassistenzsysteme wie der adaptive Tempomat oder Spurhalteassistenten sind in vielen Serienfahrzeugen bereits Standard und kommen im Alltag regelmäßig zum Einsatz.
Level 3: Systeme für bedingt automatisiertes Fahren sind derzeit nur in begrenztem Umfang verfügbar und auf einzelne Modelle, etwa von Mercedes-Benz, beschränkt.
Level 4: Hochautomatisiertes Fahren ist aktuell ausschließlich im Rahmen von Pilotprojekten und Testbetrieben zulässig.
Level 5: Vollständig autonomes, fahrerloses Fahren ist bislang weder für den öffentlichen Straßenverkehr noch für den kommerziellen Einsatz verfügbar.
Das Bundesministerium für Innovation, Mobilität und Infrastruktur (BMIMI) ist die zentrale Behörde für die Zulassung autonomer Fahrsysteme in Österreich. Im Rahmen der Automatisiertes-Fahren-Verordnung (AutomatFahrV) prüft es die Sicherheit neuer Systeme, erteilt die erforderlichen Genehmigungen und sorgt dafür, dass autonome Fahrzeuge erst dann auf öffentlichen Straßen eingesetzt werden dürfen, wenn sie alle gesetzlichen Sicherheitsanforderungen erfüllen.
Hinweis:
Das Bundesministerium für Innovation, Mobilität und Infrastruktur (BMIMI) ist die zentrale Behörde für die Zulassung autonomer Fahrsysteme in Österreich. Im Rahmen der Automatisiertes-Fahren-Verordnung (AutomatFahrV) prüft es die Sicherheit neuer Systeme, erteilt die erforderlichen Genehmigungen und sorgt dafür, dass autonome Fahrzeuge erst dann auf öffentlichen Straßen eingesetzt werden dürfen, wenn sie alle gesetzlichen Sicherheitsanforderungen erfüllen.
Wie weit ist autonomes Fahren weltweit bereits entwickelt?
Autonomes Fahren gehört zu den wichtigsten Technologie-Wettläufen unserer Zeit. Dabei verfolgt jedes Land seine eigene Strategie: Die USA setzen vor allem auf Innovation und umfangreiche Praxistests, China treibt die Entwicklung mit hoher Geschwindigkeit und großem Maßstab voran, während Europa den Fokus auf Sicherheit, Regulierung und eine schrittweise Einführung legt. Jeder dieser Ansätze spiegelt eine andere Balance zwischen Innovationsgeschwindigkeit, Risiko und gesellschaftlicher Akzeptanz wider.
Derzeit hat weltweit noch kein Land einen umfassenden Rechtsrahmen für vollständig automatisiertes und vernetztes Fahren geschaffen. Deutschland war das erste Land weltweit, das die rechtlichen Grundlagen für die Typengenehmigung und den Betrieb autonomer Systeme in definierten Einsatzbereichen etabliert hat.
USA
Die USA verfolgen beim autonomen Fahren einen stark marktorientierten Ansatz. Statt einer einheitlichen Regelung auf Bundesebene geben die einzelnen Bundesstaaten das Tempo vor. So sind autonome Fahrdienste in Städten wie San Francisco, Phoenix und Austin bereits im Einsatz. Bis 2030 soll der US-Robotaxi-Markt ein Volumen von rund 19 Milliarden US-Dollar erreichen.
In einigen klar abgegrenzten, sogenannten „Geofencing-Bereichen” sind vollständig fahrerlose Fahrzeuge bereits kommerziell unterwegs. Sie kommen ohne Lenkrad aus und benötigen keinen Sicherheitsfahrer. Gleichzeitig nehmen die Regulierungsbehörden die Branche stärker unter die Lupe. Nach mehreren aufsehenerregenden Vorfällen, unter anderem im Zusammenhang mit Tesla, hat die US-Verkehrssicherheitsbehörde National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) neue Meldepflichten für automatisierte Fahrsysteme eingeführt.
China
Wenn es ein Land gibt, das beim autonomen Fahren Vollgas gibt, dann ist es China. Chinesische Automobilhersteller zählen zu den weltweit führenden Innovationstreibern. Für den asiatisch-pazifischen Raum wird zwischen 2026 und 2035 ein durchschnittliches jährliches Marktwachstum (CAGR) von 36,9 % erwartet. Gleichzeitig senken die Anbieter ihre Preise gezielt, um die Einführung autonomer Fahrdienste weiter zu beschleunigen.
Das Ausmaß ist beeindruckend. In Städten wie Wuhan und Peking wurden großflächige Einsatzgebiete eingerichtet, in denen bereits Tausende autonome Fahrzeuge täglich Fahrgäste befördern. Weltweit soll der Robotaxi-Markt bis 2035 auf rund 415 Milliarden US-Dollar wachsen. Gleichzeitig wird erwartet, dass die kommerzielle Flotte autonomer Fahrdienste von rund 7.000 Fahrzeugen im Jahr 2026 auf etwa 6 Millionen Fahrzeuge innerhalb des nächsten Jahrzehnts anwächst.
Europa
Europa hingegen bleibt seinem bewährten Ansatz treu und geht vorsichtig und schrittweise vor. Statt auf eine schnelle Markteinführung autonomer Fahrzeuge zu setzen, konzentrieren sich die europäischen Regulierungsbehörden zunächst auf den Aufbau eines umfassenden rechtlichen Rahmens. Oberste Priorität hat dabei, die Sicherheit autonomer Fahrten zu gewährleisten. Dafür müssen jedoch noch zahlreiche Vorschriften abgestimmt und verabschiedet werden.
Eine zentrale Rolle spielt dabei das UNECE World Forum for Harmonization of Vehicle Regulations (WP.29), das weltweit Fahrzeugvorschriften entwickelt und harmonisiert.
In Europa schreibt die EU-Verordnung 2019/2144 bereits Technologien wie Event Data Recorder (EDR) vor. Diese werden häufig auch als „Black Box“ des Fahrzeugs bezeichnet.
Darüber hinaus muss der EU AI Act um weitere Regelungen ergänzt werden, bevor vollständig autonomes Fahren (Level 5) möglich wird.
Da dieser Prozess Zeit braucht, beschränkt sich der kommerzielle Einsatz von Level 4 derzeit weitgehend auf streng kontrollierte Shuttle-Dienste und Pilotprojekte im öffentlichen Nahverkehr.
Welche Voraussetzungen müssen für autonomes Fahren erfüllt sein?
Autonome Fahrzeuge brauchen klare gesetzliche Rahmenbedingungen, eindeutige Haftungsregelungen und das Vertrauen der Öffentlichkeit in die Technologie. Darüber hinaus sind präzise HD-Karten, eine zuverlässige 5G- oder 6G-Konnektivität, leistungsstarke Echtzeit-Datenverarbeitung und redundante Sicherheitssysteme erforderlich, damit sie sicher unterwegs sind.
Infrastruktur, Karten und Konnektivität
Das GPS, das wir aus Google Maps kennen, reicht für autonomes Fahren nicht aus. Stattdessen benötigen autonome Fahrzeuge hochpräzise HD-Karten mit einer Genauigkeit im Zentimeterbereich. Auch die Infrastruktur muss stimmen. Gut sichtbare Fahrbahnmarkierungen und klare Verkehrszeichen erleichtern den Fahrzeugen die Orientierung erheblich. Ebenso wichtig ist eine stabile 5G- oder künftig 6G-Verbindung mit extrem niedriger Latenz. Nur so funktioniert die Kommunikation zwischen Fahrzeugen und ihrer Umgebung (Car-to-X) zuverlässig und ohne Verzögerungen.
Datenverarbeitung
Autonome Fahrzeuge erzeugen enorme Datenmengen: Mehrere Terabyte pro Stunde sind keine Seltenheit. Diese Daten muss der Bordcomputer in Echtzeit verarbeiten und daraus innerhalb von Sekundenbruchteilen die richtigen Entscheidungen treffen. Schon eine minimale Verzögerung kann den Unterschied zwischen einer sicheren Bremsung und einem Unfall ausmachen.
Ebenso wichtig ist die Redundanz der Sicherheitssysteme. Fällt beispielsweise ein Lenkmotor oder ein Bremssensor aus, muss sofort ein zweites, vollständig unabhängiges System übernehmen. Nur so kann das Fahrzeug sicher anhalten, selbst dann, wenn die Insassen gerade lesen, arbeiten oder schlafen.
Haftung
Bei Level 2 ist die Haftungsfrage vergleichsweise eindeutig: Die Verantwortung liegt weiterhin beim Fahrer.
Bei Level 3 haftet der Hersteller, solange das System die Fahraufgabe übernimmt.
Für die höheren Automatisierungsstufen fehlen jedoch vielerorts noch einheitliche Regelungen. Eine länderübergreifend einheitliche Haftung gehört deshalb zu den größten Herausforderungen auf dem Weg zum autonomen Fahren.
Welche Autos fahren heute schon autonom?
Wer heute ein Auto kauft, bekommt auch 2026 noch kein Fahrzeug, das vollständig autonom fährt (Level 4 oder Level 5). Stattdessen kommen überwiegend Fahrerassistenzsysteme zum Einsatz. Je nach Automatisierungsgrad reichen sie von Level 2, bei dem der Fahrer jederzeit eingreifen können muss, bis zu Level 3, bei dem das Fahrzeug unter bestimmten Voraussetzungen die Fahraufgabe zeitweise selbst übernimmt.
Vorreiter
im Bereich des automatisierten und autonomen Fahrens:
Mercedes-Benz mit dem zertifizierten Level-3-System DRIVE PILOT
Honda mit der wegweisenden Level-3-Technologie SENSING Elite
Tesla mit dem überwachten Level-2-System Full Self-Driving (FSD)
Waymo mit seinem vollständig fahrerlosen Robotaxi-Dienst
BMW hat die Entwicklung seines Level-3-Systems eingestellt und konzentriert sich derzeit auf die Weiterentwicklung von Level-2-Fahrerassistenzsystemen.
Patrick Kothmeier, fährt einen Tesla Model 3Das autonome System sorgt dafür, dass ich viel ruhiger und gelassener unterwegs bin
In den ersten Wochen habe ich vieles ganz bewusst ausprobiert, um die Stärken und auch die Grenzen des Systems kennenzulernen. Mittlerweile habe ich in den Standard-Autopiloten auf der Autobahn ein sehr hohes Vertrauen, da ich weiß, dass das System diese spezifische Aufgabe hervorragend beherrscht. Trotzdem bleibe ich natürlich immer wachsam, um im Notfall sofort eingreifen zu können. Das ist bisher aber so gut wie nie nötig gewesen.
Hersteller | Automatisierungsstufe | Verfügbar in | Funktionsweise |
|---|---|---|---|
| Mercedes-Benz DRIVE PILOT (optional erhältlich für neue Mercedes-Benz S-Klasse und EQS Limousinen) | Level 3 | Deutschland | Auf freigegebenen Autobahnabschnitten in Deutschland übernimmt DRIVE PILOT bei Geschwindigkeiten von bis zu 95 km/h die Fahraufgabe. In dieser Zeit darfst du die Hände vom Lenkrad nehmen und musst den Verkehr nicht dauerhaft beobachten. Kommt es während der aktiven Nutzung zu einem Unfall, haftet Mercedes-Benz. |
Honda (SENSING Elite) | Level 3 | Japan | Speziell für Stop-and-go-Verkehr auf Autobahnen bis 50 km/h entwickelt. Während das System aktiv ist, darf sich der Fahrer vorübergehend anderen Tätigkeiten widmen, z. B. Nachrichten auf dem Smartphone lesen, bis das Fahrzeug zur Übernahme auffordert. |
Tesla (Full Self-Driving / FSD) | Level 2++ * | Trotz des Namens „Full Self-Driving“ handelt es sich rechtlich um ein Level-2-System, das komplexe Lenk- und Navigationsaufgaben im Stadtverkehr übernimmt. Der Fahrer muss jedoch jederzeit aufmerksam bleiben und trägt weiterhin die volle rechtliche Verantwortung. | |
| Waymo (Alphabet) | Level 4 | Vollständig fahrerloser Betrieb, allerdings nur als kommerzieller Robotaxi-Dienst und nicht als Fahrzeug für Privatkunden. Der Einsatz ist auf ausgewählte “Geofencing-Bereiche”, etwa in San Francisco und Phoenix, beschränkt. | |
| BMW (Symbiotic Drive) | Level 2 | Weltweit, darunter Großbritannien, Deutschland, Österreich und viele weitere Länder | BMW hat die Entwicklung seines Personal Pilot Level 3-Systems eingestellt und setzt stattdessen auf seine neue Level-2-Technologie, bei der der Fahrer zwar die Hände vom Lenkrad nehmen darf, das Verkehrsgeschehen aber weiterhin aufmerksam beobachten muss. Laut BMW soll Level 3 erst zurückkehren, wenn die Nachfrage groß genug ist und sich das System wirtschaftlich lohnt. |
* „Level 2+“ und „Level 2++“ sind keine offiziellen SAE-Automatisierungsstufen. Diese Bezeichnungen werden von einigen Herstellern wie Tesla und Mercedes-Benz als Marketingbegriffe für besonders leistungsfähige Fahrerassistenzsysteme verwendet. Rechtlich handelt es sich jedoch weiterhin um Level-2-Systeme. Im Unterschied zu herkömmlichen Level-2-Systemen können sie deutlich komplexere Fahrsituationen bewältigen, etwa Kreisverkehre, Stoppschilder, Ampeln oder Spurwechsel.
Wer haftet bei einem Unfall mit einem autonomen Fahrzeug?
Die Haftung richtet sich nach der jeweiligen Automatisierungsstufe. Bei Level-2-Systemen, wie dem Tesla Full Self-Driving (FSD), trägt der Fahrer weiterhin die volle Verantwortung. Bei zertifizierten Level-3-Systemen wie Mercedes-Benz DRIVE PILOT geht die Haftung während der aktiven Nutzung des Systems auf den Hersteller über. Grundlage dafür ist ein klar geregeltes Drei-Säulen-Versicherungsmodell.
Haftung bei Level 2 (Tesla FSD, GM Super Cruise etc.)
Rechtlich gelten diese Fahrzeuge als herkömmliche Autos mit fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen. Die Person hinter dem Steuer bleibt jederzeit der verantwortliche Fahrer und muss das Verkehrsgeschehen kontinuierlich überwachen.
Wer sitzt im Fahrzeug? Ein Fahrer, der die Hände am oder in der Nähe des Lenkrads halten und jederzeit eingreifen können muss.
Wie ist das Fahrzeug versichert? Es gilt die klassische Kfz-Versicherung. Schäden gegenüber Dritten werden über die Haftpflichtversicherung des Fahrers reguliert.
Wer haftet bei einem Unfall? Die Verantwortung liegt vollständig beim Fahrer. Macht das System einen Fehler und der Fahrer greift nicht rechtzeitig ein, haftet er rechtlich für den Unfall.
Haftung bei Level 3 (Mercedes DRIVE PILOT)
Ist das System aktiv, gilt rechtlich nicht mehr der Mensch, sondern der Hersteller als verantwortlich. Innerhalb klar definierter Einsatzbereiche, etwa auf freigegebenen Autobahnabschnitten in Deutschland, übernimmt das Fahrzeug die Fahraufgabe.
Wer sitzt im Fahrzeug? Eine Person sitzt weiterhin auf dem Fahrersitz, muss das Fahrzeug während der aktiven Systemnutzung jedoch nicht permanent überwachen. Sie darf sich in dieser Zeit beispielsweise mit dem Smartphone beschäftigen, E-Mails lesen oder einen Film ansehen.
Wie ist das Fahrzeug versichert? Zunächst reguliert die Kfz-Haftpflichtversicherung den Schaden des Unfallgegners. Anschließend prüft die Versicherung, wer die Verantwortung trägt, und kann ihre Ansprüche gegebenenfalls gegenüber dem Hersteller geltend machen.
Wer haftet bei einem Unfall? Verursacht ein Fehler der Sensorik oder Software den Unfall, haftet grundsätzlich der Hersteller. Fordert das System den Fahrer jedoch rechtzeitig zur Übernahme auf und dieser reagiert nicht, geht die Verantwortung wieder auf den Fahrer über.
Haftung bei Level 4
Ein Fahrer ist nicht mehr nötig. Stattdessen sind die Fahrzeuge in klar definierten, zuvor kartierten Einsatzgebieten (Geofencing-Bereichen) unterwegs und werden von einem kommerziellen Betreiber überwacht.
Wer sitzt im Fahrzeug? Nur Fahrgäste. Es gibt keinen Fahrersitz mehr. Viele Fahrzeuge kommen außerdem ganz ohne Lenkrad und Pedale aus.
Wie ist das Fahrzeug versichert? Zum Einsatz kommen spezielle Flotten- und Produkthaftpflichtversicherungen. Der Betreiber des autonomen Fahrdienstes übernimmt die Haftung und reguliert Sach- und Personenschäden.
Wer haftet bei einem Unfall? Die Verantwortung liegt beim Betreiber des autonomen Fahrdienstes und dem eingesetzten System. Da Fahrgäste weder eingreifen noch die Kontrolle übernehmen können, können sie für einen Unfall nicht haftbar gemacht werden.
Haftung bei Level 5
Level 5 steht für vollständig autonomes Fahren, jederzeit und überall. Ob auf unkartierten Schotterstraßen, bei Starkregen oder im Schneesturm: Das Fahrzeug übernimmt die Fahraufgabe unter allen Bedingungen. Ein menschlicher Fahrer wird dauerhaft nicht mehr benötigt.
Wer sitzt im Fahrzeug? Nur Fahrgäste. Einen Fahrersitz oder Bedienelemente wie Lenkrad und Pedale gibt es nicht mehr.
Wie ist das Fahrzeug versichert? Im Mittelpunkt steht die Produkthaftung. Die klassische Kfz-Versicherung, wie wir sie heute kennen, würde weitgehend entfallen. Stattdessen übernehmen Versicherungen des Herstellers oder des Anbieters der Fahrsoftware die Haftung.
Wer haftet bei einem Unfall? Die Verantwortung liegt vollständig beim Hersteller und dem Anbieter der Fahrsoftware. Da ein Level-5-Fahrzeug unter allen Bedingungen selbstständig fahren soll, können Wetter, Straßenverhältnisse oder andere äußere Umstände nicht mehr als Ursache herangezogen werden. Kommt es dennoch zu einem Unfall, wäre dieser auf einen Fehler der Software, Sensorik oder Fahrzeugtechnik zurückzuführen.
Aktuelle Tests zum autonomen Fahren
Trotz beeindruckender Demonstrationen zeigen aktuelle unabhängige Tests, dass autonome Fahrsysteme nach wie vor an ihre Grenzen stoßen.
1. Highway Assistant vs. DRIVE PILOT: Komfort oder Verantwortung?
Im Vergleichstest von ADAC und ÖAMTC zwischen dem BMW Highway Assistant (Level 2+) und dem Mercedes-Benz DRIVE PILOT (Level 3) zeigte sich, dass beide Hersteller bei der Entwicklung des automatisierten Fahrens ganz unterschiedliche Wege einschlagen.
BMW Highway Assistant (Level 2+): Hier steht vor allem der Komfort im Mittelpunkt. Das System erlaubt es, auf Autobahnen bei Geschwindigkeiten von bis zu 130 km/h die Hände vom Lenkrad zu nehmen, übernimmt Spurwechsel und funktioniert auch bei Regen oder in Tunneln zuverlässig. Der Fahrer muss das Verkehrsgeschehen jedoch jederzeit aufmerksam beobachten. Macht das System einen Fehler, trägt der Fahrer weiterhin die rechtliche Verantwortung.
Mercedes-Benz DRIVE PILOT (Level 3): Im dichten Verkehr bis 95 km/h übernimmt das Fahrzeug die Fahraufgabe und der Hersteller haftet während der aktiven Nutzung des Systems. Der Fahrer darf sich in dieser Zeit anderen Tätigkeiten widmen, etwa Nachrichten lesen oder ein Video ansehen. Allerdings funktioniert das System nur unter genau definierten Bedingungen. Sobald es stärker regnet, der Verkehr flüssiger wird oder eine Baustelle erreicht wird, fordert das Fahrzeug den Fahrer auf, die Kontrolle wieder zu übernehmen.
2. Chinas großer Sicherheitstest: 36 Fahrzeuge, 15 Gefahrenszenarien
Um herauszufinden, wie Fahrerassistenzsysteme mit unvorhersehbaren Situationen umgehen, führte das chinesische Automagazin Dongchedi einen der bislang größten Praxistests für ADAS-Systeme durch. Dabei mussten sich 36 Fahrzeuge in 15 realitätsnahen Gefahrenszenarien beweisen, darunter plötzlich einscherende Fahrzeuge auf der Autobahn, unerwartete Hindernisse in Baustellen und ein simuliertes Wildschwein, das plötzlich die Fahrbahn kreuzte.
Insgesamt wurden im Test 216 Kollisionen registriert.
Während Teslas Model 3 und Model X die meisten Gefahrensituationen auf der Autobahn bei höheren Geschwindigkeiten erfolgreich meisterten, scheiterte die Mehrheit der Fahrzeuge an einem besonders kritischen Szenario: Ein vorausfahrendes Fahrzeug wechselte plötzlich die Spur und gab den Blick auf ein stehendes Hindernis frei.
In einem außergewöhnlichen Testfall wurde bei einem Mercedes-Fahrzeug der Frontradar sogar durch das simulierte Wildschwein beschädigt.
Fazit:
Moderne Fahrerassistenzsysteme arbeiten auf übersichtlichen Straßen bereits beeindruckend zuverlässig. Treffen sie jedoch auf plötzlich auftauchende Hindernisse oder unübersichtliche Verkehrssituationen, stoßen selbst die fortschrittlichsten Systeme noch an ihre Grenzen.
3. Tesla FSD in Südkorea: Ein Praxistest im Alltag
Teslas kamerabasierter Ansatz mit neuronalen Netzwerken musste sich in Südkorea einem umfangreichen Praxistest stellen. Die Korea Expressway Corporation schickte Full Self-Driving (FSD) dafür auf eine ganztägige Fahrt quer durchs Land durch dichte Stadtzentren wie Daejeon und über schnelle Mautstraßen.
Laut den staatlichen Testern zeigte FSD im komplexen Stadtverkehr bereits ein räumliches Verständnis, das dem vieler menschlicher Fahrer überlegen ist.
Enge Straßen, komplexe Kreuzungen und dichter Verkehr wurden dabei ruhig und sicher bewältigt.
Tesla bietet verschiedene Fahrprofile von „Sloth“ (Faultier) bis „Mad Max“. Je dynamischer die Einstellung, desto häufiger verstieß FSD laut den Testern gegen Verkehrsregeln. Das System überschritt beispielsweise die zulässige Höchstgeschwindigkeit oder fuhr irrtümlich auf Busspuren.
Fazit:
FSD fährt zwar flüssig und souverän, hält sich aber nicht immer konsequent an alle Verkehrsregeln.
Wie autonomes Fahren unsere Mobilität verändern könnte
Autonome Fahrzeuge könnten die Art, wie wir uns fortbewegen, grundlegend verändern. Sie könnten den Straßenverkehr sicherer machen, Staus reduzieren und dafür sorgen, dass Fahrten komfortabler und entspannter werden.
1. Weniger schwere Verkehrsunfälle
Nach aktuellen Verkehrssicherheitsdaten gehen rund 94 bis 95 % aller Verkehrsunfälle auf menschliches Fehlverhalten zurück. Ein kurzer Blick aufs Smartphone, Müdigkeit nach einem langen Arbeitstag oder eine verspätete Reaktion auf eine unerwartete Situation reichen oft schon aus, um einen Unfall zu verursachen. Autonome Fahrsysteme kennen diese menschlichen Schwächen nicht. Sie werden weder müde noch sind sie abgelenkt und reagieren innerhalb von Millisekunden. Deshalb gehen viele Experten davon aus, dass autonome Fahrzeuge die Zahl der Verkehrsunfälle langfristig deutlich senken könnten.
2. Flüssigerer Verkehr und weniger Staus
Fast jeder kennt es: Man steht kilometerlang im Stau, kämpft sich bis zur vermeintlichen Ursache vor – und dort ist nichts. Kein Unfall, keine Baustelle, kein Hindernis. Solche Phantomstaus entstehen durch den sogenannten Ripple-Effekt. Bremst ein Fahrer etwas stärker als nötig, reagieren die nachfolgenden Fahrzeuge ebenfalls mit einem Bremsmanöver. Diese Kettenreaktion setzt sich immer weiter fort, bis sich der Stau kilometerweit zurückzieht. Autonome Fahrzeuge können über Car-to-X-Technologien miteinander kommunizieren und den Verkehr mithilfe intelligenter Algorithmen vorausschauend analysieren. Dadurch lassen sich unnötige Bremsmanöver vermeiden und der Verkehrsfluss deutlich verbessern.
3. Mehr Nachhaltigkeit und geringerer Energieverbrauch
Fahren mehrere schwere Lkw mithilfe von Car-to-X-Kommunikation in geringem Abstand hintereinander, spricht man vom Platooning. Durch den geringeren Luftwiderstand lässt sich der Kraftstoffverbrauch um bis zu 4 % senken. Gleichzeitig können KI-gestützte Systeme Routen so planen, dass Stop-and-go-Verkehr möglichst vermieden wird. Das spart Energie und sorgt dafür, dass autonome Fahrten einen kleineren CO₂-Fußabdruck hinterlassen.
4. Mehr Mobilität und Unabhängigkeit
Für Menschen, die aufgrund ihres Alters, einer Sehbeeinträchtigung oder einer körperlichen Einschränkung nicht selbst Auto fahren können, könnte autonomes Fahren völlig neue Möglichkeiten schaffen. Vollautomatisierte Fahrzeuge würden ihnen mehr Selbstständigkeit ermöglichen und ihre Mobilität im Alltag deutlich verbessern.
Auch Pendler könnten die Zeit im Auto künftig sinnvoll nutzen. Statt sich im Berufsverkehr auf das Fahren konzentrieren zu müssen, könnte die Zeit zum Arbeiten, Beantworten von E-Mails, Lesen oder Entspannen genutzt werden. Das Auto würde sich so vom reinen Fortbewegungsmittel zu einem mobilen Arbeits- oder Ruheraum entwickeln.
Einsatzbereich | Anwendungsbeispiel | Vorteil |
|---|---|---|
Städtische Mobilität | Robotaxis und autonome Shuttlebusse | Können den privaten Autobesitz in Städten verringern und den öffentlichen Nahverkehr sinnvoll ergänzen. |
Transport und Logistik | Autonome Lkw im Fernverkehr | Helfen, den Fahrermangel auszugleichen, und ermöglichen einen nahezu durchgehenden Warentransport. |
Industrie | Bergbau, Häfen und Landwirtschaft | Erhöhen die Sicherheit bei gefährlichen Einsätzen und automatisieren wiederkehrende Arbeitsabläufe. |
Komfort im Alltag | Autonomes Einparken (Autonomous Valet Parking, AVP) | Erleichtert das Parken und kann Parkhäuser effizienter nutzen. |
Was dem autonomen Fahren noch im Weg steht
Autonomes Fahren hat in den vergangenen Jahren enorme Fortschritte gemacht. Trotzdem sind vollautonome Fahrzeuge noch nicht in der Lage, jede Verkehrssituation sicher zu meistern. Der Straßenverkehr ist unvorhersehbar: Menschen überqueren plötzlich die Straße, das Wetter kann sich innerhalb weniger Minuten ändern und Fahrbahnmarkierungen sind nicht immer eindeutig erkennbar. Genau deshalb gibt es auf dem Weg zum vollständig autonomen Fahren noch einige große Herausforderungen.
Länder wie Deutschland treiben die Einführung des autonomen Fahrens der Stufe 3 in Europa maßgeblich voran. Im Gegensatz zu den Fahrerassistenzsystemen, die heute in den meisten Fahrzeugen verbaut sind und bei denen der Fahrer jederzeit die Verantwortung trägt, übernimmt bei Level 3 das Fahrzeug unter bestimmten Bedingungen die Fahraufgabe. Während das System aktiv ist, liegt auch die rechtliche Verantwortung beim Hersteller.
Vollständig fahrerlose Systeme der Level 4 und 5 kommen derzeit nur in klar definierten Einsatzgebieten zum Einsatz. Sie fahren ausschließlich innerhalb vorher festgelegter, digital kartierter Bereiche (“Geofencing-Bereiche”), etwa als Shuttle auf Flughäfen, auf Universitätsgeländen oder in ausgewählten Testgebieten großer Städte.
Die Technik dahinter ist beeindruckend. Doch zwischen erfolgreichen Tests unter idealen Bedingungen und einem System, das im echten Straßenverkehr zuverlässig funktioniert, liegt noch ein großer Unterschied.
Größte Herausforderungen des autonomen Fahrens
Unvorhersehbares menschliches Verhalten: Autonome Fahrsysteme sind darauf ausgelegt, nach klaren Regeln zu fahren. Im echten Straßenverkehr halten sich Menschen jedoch nicht immer daran. Fußgänger überqueren unerwartet die Straße, Autofahrer wechseln plötzlich die Spur oder ein Polizist regelt den Verkehr per Handzeichen statt mit einer Ampel. Solche Situationen können selbst moderne autonome Fahrsysteme an ihre Grenzen bringen.
Schlechtes Wetter erschwert die Umfelderkennung: Regen, Schnee oder verschmutzte Straßen stellen autonome Fahrsysteme weiterhin vor große Herausforderungen. Fahrbahnmarkierungen sind oft nur schwer zu erkennen und auch Kameras, Radar- und LiDAR-Sensoren können die Umgebung dann nicht mehr so zuverlässig erfassen. Dadurch wird es für das Fahrzeug deutlich schwieriger, die Verkehrssituation korrekt einzuschätzen.
Haftung und Cybersicherheit: Wer trägt die Verantwortung, wenn ein fahrerloses Level-4-Robotaxi einen Unfall verursacht? Der Softwareentwickler, der Fahrzeughersteller oder der Betreiber der Fahrzeugflotte? Für solche Fälle müssen weltweit klare rechtliche Rahmenbedingungen geschaffen werden. Gleichzitig müssen autonome Fahrzeuge zuverlässig vor Cyberangriffen geschützt werden, damit Manipulationen der Software oder Systeme ausgeschlossen werden können.
Die Entwicklung des autonomen Fahrens schreitet mit großen Schritten voran. Bis vollständig autonome Fahrzeuge zum Alltag gehören, wird jedoch noch einige Zeit vergehen. Die größten Fortschritte sehen wir derzeit bei modernen Fahrerassistenzsystemen, die das Fahren sicherer und komfortabler machen, beispielsweise indem sie das Fahrzeug zuverlässig in der Spur halten oder in Gefahrensituationen automatisch bremsen.
Langfristig könnten autonome Fahrzeuge den Straßenverkehr grundlegend verändern. Bevor sie jedoch flächendeckend eingesetzt werden können, müssen noch zahlreiche technische, rechtliche und gesellschaftliche Herausforderungen bewältigt werden. Die Systeme müssen auch bei extremen Wetterbedingungen und unvorhersehbaren Verkehrssituationen zuverlässig funktionieren. Gleichzeitig braucht es klare Regeln dafür, wer im Falle eines Unfalls die Verantwortung trägt.