Nissans Labor auf Rädern: Wie der Leaf in Cambridge das autonome Fahren lernen soll

Im britischen Alltagsverkehr: Nissans Forschungsprojekt Adventure auf dem Prüfstand

Enge historische Gassen, unübersichtliche Kreisverkehre, dicht gedrängte Fußgängerzonen und hunderte Radfahrer, die sich zu jeder Tageszeit ihren Weg durch den urbanen Raum bahnen: Wer automatisierte Fahrzeugsysteme unter den schwierigsten Bedingungen Europas erproben will, findet in der traditionsreichen Universitätsstadt Cambridge die perfekte Testumgebung. Während viele Technologiekonzerne ihre autonomen Prototypen primär über breite, schachbrettartig angelegte US-amerikanische Highways schicken, wagt der japanische Automobilhersteller Nissan den Schritt mitten in das komplexe britische Stadtgetümmel. Unter dem Projektnamen Adventure startet das Unternehmen ein neues Forschungsvorhaben, das weit über die bloße Erprobung von Sensoren und Steuergeräten hinausgeht. Im Zentrum der Untersuchungen steht die Frage, wie sich fahrerlose Mobilitätsdienste praxistauglich, sicher und von der Bevölkerung akzeptiert in bestehende kommunale Verkehrsnetze integrieren lassen.

Das Vorhaben ist mit einem Gesamtbudget von 3 Millionen Pfund dotiert und wird maßgeblich vom britischen Ministerium für Wirtschaft, Innovation, Wissenschaft und Handel gefördert. Die Abwicklung erfolgt über das staatliche Advanced Propulsion Centre UK in enger Zusammenarbeit mit der Förderagentur Innovate UK sowie weiteren privaten Investoren aus dem Ausland. Die operative Leitung des Entwicklungs- und Testbetriebs liegt in den Händen der Ingenieure des Nissan Technical Centre Europe im nahegelegenen Cranfield. Unterstützt wird das Vorhaben von der Warwick Manufacturing Group an der Universität Warwick sowie der Organisation Partners for Automated Vehicle Education UK.

Aber hinter der öffentlichkeitswirksam aufbereiteten Vision einer barrierefreien Beförderung von Senioren oder Nichtautofahrern zu Arztterminen verbirgt sich bei genauerer Betrachtung ein nüchterner technischer Feldversuch. Die Beteiligten wollen herausfinden, ob automatisierte Shuttles einen echten ökonomischen und verkehrstechnischen Mehrwert bieten können, ohne dabei den Verkehrsfluss in bereits überlasteten Innenstädten zusätzlich zu verstopfen.

Die Testumgebung Cambridge: Warum die Wahl auf die Universitätsstadt fiel

Die Entscheidung für Cambridge als primäres Praxistestfeld fiel im Rahmen eines Auswahlverfahrens. Die Stadt genießt in Großbritannien bereits seit Jahren den Ruf eines führenden Zentrums für Verkehrsinnovationen und Erprobungen im Bereich vernetzter Automobiltechnologie. In der Vergangenheit wurden hier bereits diverse Pilotprojekte für automatisierte Busse und intelligente Verkehrssteuerungssysteme umgesetzt.

Der Ort bietet eine eingespielte Schnittstelle zwischen lokalen Verwaltungsbehörden, akademischer Forschung und industrieller Erprobung. Die lokale Infrastrukturgesellschaft Greater Cambridge Partnership erhofft sich von dem Projekt wertvolle Daten darüber, wie fahrerlose Zubringerdienste den klassischen öffentlichen Personennahverkehr sinnvoll ergänzen können. Die städtische Topografie von Cambridge stellt automatische Fahrfunktionen vor extreme Herausforderungen. Unvorhersehbare Ausweichmanöver von Radfahrern, dicht am Fahrbahnrand geparkte Fahrzeuge sowie baulich eingeengte Altstadtpassagen fordern den Sensoren und Algorithmen ein Höchstmaß an Wahrnehmungsgüte und Reaktionsschnelligkeit ab.

Die im Projekt gewonnenen Erkenntnisse sollen nach den Vorstellungen der Initiatoren nicht auf die Region beschränkt bleiben. Ziel ist es, ein skalierbares Betreibermodell für automatisierte Mobilitätsdienste zu entwickeln, das sich später auf andere Städte und Gemeinden im gesamten Vereinigten Königreich übertragen lässt.

Technische Basis: Ein detaillierter Blick auf den Nissan Leaf des Modelljahres 2022

Als Versuchsträger dient dem Ingenieursteam in Cranfield kein spektakuläres Zukunfts-Showcar, sondern ein modifizierter Nissan Leaf des Modelljahres 2022. Diese Fahrzeugwahl ist pragmatischer Natur, denn der rein elektrische Kompaktwagen dient den Entwicklern in Großbritannien bereits seit vielen Jahren als etablierte Erprobungsplattform für Fahrassistenzsysteme und autonome Fahrfunktionen.

Aber die Wahl des Leaf offenbart bei einer detaillierten fahrzeugtechnischen Betrachtung auch die Einschränkungen der verwendeten Hardware-Basis. Der Nissan Leaf der zweiten Generation auf der sogenannten ZE1-Plattform entspricht nicht mehr dem neuesten Stand der Hochvolt-Architektur. In Deutschland wurde das Modelljahr 2022 im Wesentlichen in zwei Leistungsklassen und Batteriegrößen vertrieben. Die Basisvariante vertraut auf eine Lithium-Ionen-Batterie mit einer Kapazität von 40 kWh brutto beziehungsweise 39 kWh netto. Der an der Vorderachse platzierte Elektromotor leistet 110 kW, was einer Leistung von 150 PS entspricht, und stellt ein maximales Drehmoment von 320 Nm zur Verfügung. Damit beschleunigt der stromgetriebene Fünftürer in 7,9 Sekunden aus dem Stand auf 100 km/h und erreicht eine Höchstgeschwindigkeit von 144 km/h. Die Reichweite wird nach der kombinierten WLTP-Norm mit 285 Kilometern angegeben.

Für höhere Ansprüche bot Nissan die Variante Leaf e+ an. Hier kommt ein Akkumulator mit 62 kWh brutto und 59 kWh netto zum Einsatz. Die Motorleistung klettert bei dieser Ausführung auf 160 kW beziehungsweise 217 PS bei einem Drehmoment von 340 Nm. Die Höchstgeschwindigkeit liegt bei 157 km/h, der Sprint auf 100 km/h absolviert das Fahrzeuf in 6,9 Sekunden, und die WLTP-Reichweite steigt auf bis zu 385 km.

Auf dem deutschen Markt startete die Preisliste für den Nissan Leaf im Modelljahr 2022 bei einem Grundpreis von 29990 Euro für die absolut puristische Basisversion mit dem 40 kWh Akku. Die besser ausgestattete Variante Acenta kostete mindestens 32.400 Euro. Für die Ausführung N-Connecta riefen die Händler 34.900 Euro auf, während die gehobene Ausstattungslinie Tekna mit 37.050 Euro zu Buche schlug. Wer sich für die leistungstärkere Ausführung e+ mit dem 62 kWh Akku entschied, musste in der Ausstattung Acenta mindestens 37550 Euro aufwenden. Der Leaf e+ N-Connecta schlug mit 39.900 Euro zu Buch, während das Topmodell Leaf e+ Tekna je nach genauer Spezifikation zwischen 42.050 Euro und 43.400 Euro kostete. Aus ingenieurtechnischer Sicht zeigt der Leaf im Testbetrieb klare Schwachstellen. Der Schnellladevorgang an Gleichstromsäulen erfolgt nach wie vor über den im europäischen Raum weitgehend veralteten CHAdeMO-Stecker mit einer maximalen Ladeleistung von lediglich 50 kW. Beim Laden mit Wechselstrom an der Wallbox ist der Bordanloader bei einphasiger Auslegung auf maximal 6,6 kW beschränkt. Dies erfordert im intensiven Dauerversuch längere Standzeiten zum Nachladen. Dennoch schätzen die Ingenieure in Cranfield den Leaf aufgrund seiner robusten Elektronikatchitektur und der einfachen Ansteuerung der Lenk- und Bremssysteme über elektronische Schnittstellen.

Für den Einsatz im Projekt Adventure wurde der Serien-Leaf umfangreich aufgerüstet. Auf dem Fahrzeugdach sowie im Front- und Heckbereich installiert das Team hochauflösende LiDAR-Sensoren, Radar-Einheiten und Kamerasysteme. Eine im Gepäckraum untergebrachte Hochleistungs-Recheneinheit verarbeitet die Sensordaten in Echtzeit, um ein präzises Umgebungsmodell zu erstellen. Dennoch verbleibt während der gesamten Versuchsphase stets ein geschulter Sicherheitsfahrer hinter dem Lenkrad, der im Notfall sofort die Steuerung übernehmen kann.

Die drei Schwerpunkte von Adventure: Integration, Vertrauen und Realerprobung

Das Forschungsprojekt gliedert sich in drei eng miteinander verzahnte Arbeitspakete. Der erste Schwerpunkt konzentriert sich auf die Entwicklung praxistauglicher Betreiberkonzepte für Städte und Kommunen. Die Projektpartner untersuchen, wie autonome Transportdienste so getaktet und geroutet werden können, dass sie eine Ergänzung zum öffentlichen Bus- und Bahnnetz darstellen. Über eine Smartphone-Anwendung sollen Nutzer Fahrten nach dem On-Demand-Prinzip buchen können.

Das zweite Arbeitspaket widmet sich intensiv der Nutzerakzeptanz und dem Vertrauensaufbau. Unter Einbindung der Organisation Partners for Automated Vehicle Education UK erarbeiten die Forscher Human-Machine-Interfaces und Kommunikationskonzepte. Die Fahrgäste sollen über Displays im Fahrzeuginnenraum transparent darüber informiert werden, welche Hindernisse das System erkennt und welche Fahrmanöver als Nächstes bevorstehen. Ziel ist es, Vorbehalte in der Bevölkerung abzubauen und zu klären, welche spezifischen Bedürfnisse ältere Menschen oder Personen mit Mobilitätseinschränkungen an fahrerlose Beförderungsangebote stellen.

Der dritte Kernbereich umfasst die messtechnische Erprobung und Validierung im realen Straßenverkehr. Hierbei testen die Ingenieure das Zusammenspiel der Softwarekomponenten unter wechselnden Witterungsbedingungen und komplexen Verkehrslagen. Am Ende der mehrjährigen Projektlaufzeit soll eine öffentliche Demonstrationsfahrt in Cambridge stehen, bei der das Gesamtsystem seine Funktionsfähigkeit im Regeldienst unter Beweis stellen muss.

Evolution einer Forschungsreihe: Von HumanDrive über ServCity und evolvAD zu Adventure

Das Projekt Adventure fällt nicht vom Himmel, sondern bildet den vorläufigen Höhepunkt einer mehr als zehnjährigen Entwicklungsreihe von Nissan auf den Britischen Inseln. Um die technische Tiefe der aktuellen Softwarearchitektur zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf die vorangegangenen Forschungsinitiativen.

Im Projekt HumanDrive lag das Hauptaugenmerk der Entwickler auf der Erarbeitung natürlicher und menschenähnlicher Steuerungsalgorithmen. Das Testfahrzeug meisterte damals eine 230 Meilen lange Überlandfahrt durch Großbritannien inklusive anspruchsvoller Landstraßenabschnitte und Kreisverkehre. Die gewonnenen Erkenntnisse über sanfte Brems- und Lenkmanöver flossen direkt in die Weiterentwicklung ein. Darauf aufbauend untersuchte das Nachfolgeprojekt ServCity die spezifischen Bedingungen dichter Großstadtumgebungen mitten im Zentrum von London. Hier mussten die Sensoren und Algorithmen mit extrem hohem Verkehrsaufkommen, Fußgängerströmen und komplexen Spurwechseln umgehen. Das Projekt nutzte zudem vernetzte Infrastrukturdaten, um das Sichtfeld der Fahrzeuge über die eigenen Sensoren hinaus zu erweitern.

In dem darauffolgenden Vorhaben evolvAD verlagerte das Konsortium das Testgelände auf ländliche Verbindungsstraßen und Wohngebiete ohne deutliche Fahrbahnmarkierungen. Dort ging es primär um die Beherrschung von engen Passagen und unübersichtlichen Begegnungsverkehren. Das aktuelle Projekt Adventure führt all diese Einzelerkenntnisse nun zusammen und überträgt sie erstmals von einem reinen Technologie-Demonstrator in ein integriertes öffentliches Mobilitätskonzept.

Einordnung für Deutschland und den europäischen Markt

Ein Blick auf Deutschland zeigt, dass die gesetzlichen Rahmenbedingungen für das autonome Fahren hierzulande auf dem Papier bereits fortgeschrittener sind als in vielen anderen europäischen Staaten. Mit dem im Jahr 2021 verabschiedeten Gesetz zum autonomen Fahren hat der deutsche Gesetzgeber den rechtlichen Rahmen geschaffen, um Fahrzeuge mit autonomen Fahrfunktionen nach Level 4 im Regelbetrieb in festgelegten Betriebsbereichen zuzulassen. Aber in der Praxis hinkt die kommerzielle Umsetzung auch in Deutschland den Erwartungen hinterher. Pilotprojekte wie autonom fahrende Shuttles in Hamburg, München oder im ländlichen Raum kämpfen regelmäßig mit hohen Systemkosten, komplexen Zulassungsverfahren und den Tücken der Alltagslogistik. Die Sensorik- und Rechenhardware treibt die Anschaffungskosten eines Fahrzeugs oft um einen fünfstelligen Betrag in die Höhe, was einen wirtschaftlichen Betrieb ohne öffentliche Fördermittel bislang kaum zulässt.

Vor diesem Hintergrund lässt sich das britische Drei-Millionen-Pfund-Projekt realistisch einordnen. Das zur Verfügung stehende Budget ist im Vergleich zu den Milliarden-Investitionen US-amerikanischer oder chinesischer Technologiegiganten extrem überschaubar. Es handelt sich primär um eine zielgerichtete Machbarkeitsstudie, die zeigen soll, wie mit überschaubarem finanziellem Aufwand praxistaugliche Teillösungen erprobt werden können.

Dennoch bleibt die Skalierbarkeit die größte Hürde für Nissan und seine Projektpartner. Die Weiterentwicklung vom prototypischen Testfahrzeug mit Sicherheitsfahrer hin zu einer vollautonomen Flotte ohne menschliche Rückfallebene erfordert gigantische Validierungsaufwände. Jedes denkbare Verkehrsszenario muss rechnerisch und praktisch in Jahremillionen von Testkilometern abgesichert werden. Dass Nissan dabei auf den Leaf des Modelljahres 2022 zurückgreift, unterstreicht den experimentellen Charakter. Für einen echten Serienbetrieb müsste die Technologie in modernere Fahrzeugarchitekturen wie den Nissan Ariya oder künftige Elektro-Plattformen mit CCS-Schnellladetechnik und moderneren Bus-Systemen verpflanzt werden.

Fazit

Das Forschungsprojekt Adventure setzt an der richtigen Stelle an, indem es nicht allein die Sensortechnik feiert, sondern die Einbindung autonomer Fahrzeuge in den realen Alltagsverkehr und die Bedürfnisse der Bürger in den Mittelpunkt rückt. Die Auswahl von Cambridge als Testfeld verlangt dem System alles ab und garantiert praxisnahe Daten. Das Projekt ist ein wertvoller Baustein auf dem langen Weg zum automatisierten Straßenverkehr. Automobilenthusiasten und Branchenexperten sollten jedoch nicht der Erwartung erliegen, dass fahrerlose Shuttles in naher Zukunft flächendeckend das Stadtbild prägen werden. Solange ein Sicherheitsfahrer an Bord verbleiben muss und die Testflotte aus einzelnen Prototypen besteht, bleibt die Technologie vorerst ein spannendes Forschungsfeld. Die Ergebnisse aus Cambridge werden zeigen, wie groß der Schritt von der wissenschaftlichen Simulation hin zu einem dauerhaft tragfähigen Mobilitätsdienst tatsächlich ist.