Waymo Reference Driver: Autonome Autos 92% sicherer als Menschen
10.06.2026 - 23:03:11 | boerse-global.de
Der Google-Schwesterkonzern Waymo hat ein kognitives Computermodell vorgestellt, das die Entscheidungsprozesse menschlicher Fahrer nachbildet. Der „Reference Driver" (ReD) soll als Maßstab dienen, um autonome Systeme mit „vorsichtigen und kompetenten" Autofahrern zu vergleichen. Entwickelt wurde das Modell gemeinsam mit der TU Delft und heute im Fachjournal Nature Communications veröffentlicht.
Kognitive Modellierung durch „Active Inference"
Das ReD-Modell basiert auf einem „Active-Inference"-Framework – einem Konzept aus der Kognitionswissenschaft, das beschreibt, wie das Gehirn Überraschungen minimiert und Umweltveränderungen antizipiert. Anders als frühere Simulationstools, die sich vor allem auf reaktive Manöver konzentrierten, versucht ReD, menschliche Kognition in den Bruchteilen von Sekunden vor einer möglichen Kollision nachzubilden.
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Das System integriert mehrere menschliche Verhaltens- und Wahrnehmungsmerkmale:
- Wahrnehmungsfaktoren: Das Modell simuliert das sogenannte „Looming" – die Art, wie das menschliche Auge ein Objekt als größer wahrnimmt, wenn es sich nähert. Zudem nutzt es Verkehrsnorm-Filter, um zu bestimmen, wie ein Mensch verschiedene Gefahren priorisieren würde.
- Reaktionszeit: Für mehr Realismus enthält der virtuelle Fahrer eine Verzögerung von 0,2 Sekunden – die typische Zeit, die ein Mensch braucht, um den Fuß vom Gas auf die Bremse zu setzen.
- Vorausschauendes Ausweichen: Durch die Modellierung interner „Überraschungsschwellen" kann das System simulieren, wie ein menschlicher Fahrer Risiken antizipiert, bevor sie zur unmittelbaren Gefahr werden.
Sicherheitsleistung im Vergleich
Waymo nutzt das Modell für einen differenzierteren Vergleich zwischen seinem „Waymo Driver" und menschlichen Fahrern. Aktuelle Daten zeigen: Die autonome Technologie des Unternehmens hat zu einer 92-prozentigen Reduzierung von Unfällen mit schweren Verletzungen geführt. Die Zahl der Airbag-Auslösungen sank um 83 Prozent im Vergleich zu von Menschen gesteuerten Fahrzeugen.
Laut Leistungskennzahlen verzeichnet das autonome System 2,1 polizeilich gemeldete Unfälle pro 1,6 Millionen Kilometer (eine Million Meilen). Menschliche Fahrer kommen im Schnitt auf 4,68 Unfälle auf derselben Strecke. Das ReD-Modell erlaubt es Forschern, tausende simulierte Szenarien durchzuspielen – um zu ermitteln, ob ein autonomes Fahrzeug einen Crash durch überlegene Technik vermied oder ob ein Mensch die Situation ebenso gemeistert hätte.
Analyse realer Unfälle
Die Entwicklung von ReD folgt auf konkrete Vorfälle, die das öffentliche Vertrauen in autonome Fahrzeuge auf die Probe gestellt haben. Im Januar 2026 war ein Waymo-Robotaxi in Santa Monica in einen Unfall verwickelt, bei dem es ein Kind erfasste.
In der anschließenden Analyse mit einer Version des ReD-Modells zeigte Waymo: Das autonome Fahrzeug traf das Kind mit einer Geschwindigkeit von knapp 10 km/h (6 mph). Die Simulation eines kompetenten menschlichen Fahrers im exakt gleichen Szenario ergab, dass ein Mensch mit rund 22 km/h (14 mph) kollidiert wäre. Diese Vergleichsdaten sollen belegen: Auch wenn autonome Fahrzeuge noch nicht unfallfrei sind, könnten ihre Sensorfusion und Reaktionszeiten die Schwere unvermeidbarer Zusammenstöße abmildern.
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Open Source und Branchenkontext
Um die Sicherheitsforschung voranzutreiben, stellt Waymo den ReD-Code unter einer akademischen, nicht-kommerziellen Lizenz zur Verfügung. Dieser Schritt in Richtung Transparenz kommt zu einem Zeitpunkt, an dem das Unternehmen seine Präsenz weiter ausbaut. Allein in Texas waren im Mai 2026 knapp 600 autonome Fahrzeuge registriert.
Die Einführung von ReD folgt auf eine Phase rascher Expansion. Bereits im November 2025 hatte Waymo angekündigt, seine autonomen Dienste auf Autobahnen in Phoenix, der San Francisco Bay Area und Los Angeles auszuweiten – einschließlich Strecken zum Flughafen San Jose. Mit einem standardisierten virtuellen Fahrer als Vergleichsmaßstab will das Unternehmen eine strengere wissenschaftliche Grundlage für die Sicherheitsversprechen der gesamten Branche schaffen.
