Stirbt das Fahrerlose Auto beim Kontakt mit Wasser? Waymo führt eine Massenrückrufaktion durch und stoppt den Robotaxi-Service in mehreren Städten.

Es ist schon 2026, und der Autonomfahrer Waymo kann immer noch nicht mit überfluteten Straßen umgehen?!

In letzter Zeit gab es viele Starkregenfälle, und Waymo hat wieder einen neuen Unfall. Ein Autonomfahrer fuhr auf eine stark überflutete Straße, auf der keine Fahrzeuge fahren konnten, was dazu führte, dass das Fahrzeug feststeckte und nicht weiterkommen konnte.

Und das ist in nur einem Monat bereits das zweite Mal, dass bei Waymo ein Betriebsunfall aufgrund von Wasserstau aufgetreten ist:

Im April dieses Jahres wurde berichtet, dass ein Waymo-Fahrzeug in eine überflutete Fahrspur gefahren war. Da die Wasserströmung viel stärker war, als das System eingeschätzt hatte, wurde das Fahrzeug schließlich von einem Bach weggeschwemmt.

Waymo hat nachträglich zugegeben, dass es Defekte in seiner Software gibt und hat eine umfangreiche Rückrufaktion durchgeführt. Durch Geofencing wurde die Fahrt der Fahrzeuge in bestimmten Zeiten und Gebieten eingeschränkt.

Aber angesichts der gegenwärtigen Situation ist diese vorübergehende Maßnahme nur ein symptomatisches Mittel, und das Problem des Wasserstaus bleibt weiterhin ein hartnäckiges Übel für dieses Unternehmen für Autonomfahrzeuge.

Waymo stürzt beim Fahren durch Wasser um und hat den Betrieb in mehreren Städten eingestellt

Das Ereignis ereignete sich vor kurzem, als ein starker Regen Atlanta in den USA überraschte.

Ein Waymo-Autonomfahrer in Leerfahrt fuhr an diesem Tag auf eine stark überflutete Straße, auf der keine Fahrzeuge fahren konnten, und wurde erst nach etwa einer Stunde abgeschleppt.

Waymo hat nachträglich erklärt, dass der Sturm plötzlich kam und dass bereits vor der offiziellen Veröffentlichung einer Überschwemmungswarnung durch die lokale Wetterbehörde einige Straßen begannen, zu überfluten.

Das heißt, dass die Waymo-Flotte derzeit immer noch auf offizielle Wetterwarnungen angewiesen ist, um zu entscheiden, ob sie tiefe Wasserstellen meiden soll.

Diese Erklärung enthüllt tatsächlich eine entscheidende Abhängigkeit in der Systemgestaltung von Waymo: externe Informationsquellen.

Was noch besorgniserregender ist, ist, dass dies bereits das zweite Mal in letzter Zeit ist, dass bei Waymo ein Betriebsunfall aufgrund von Wasserstau aufgetreten ist.

Am 20. April dieses Jahres wurde in San Antonio in den USA auch ein Waymo-Autonomfahrer in extremer Witterung festgesetzt. Glücklicherweise war auch in diesem Fall kein Fahrgast im Fahrzeug.

Die Untersuchungsunterlagen zeigen, dass das Fahrzeug trotz der Tatsache, dass das System den Wasserstand auf der Straße erkannt hatte, weiterhin mit niedriger Geschwindigkeit vorwärts fuhr und schließlich in einen Bach gerissen wurde.

Damals hat dieser Unfall schnell die Aufmerksamkeit der Verkehrsbehörde erregt.

Mitte Mai hat Waymo eine freiwillige Rückrufaktion beim US-amerikanischen National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) beantragt, die 3.791 Fahrzeuge mit der fünften und sechsten Generation des autonomen Fahrsystems betrifft.

Der angegebene Grund für die Rückrufaktion war, dass Defekte in der Software vorliegen, die dazu führen könnten, dass das Fahrzeug nach der Erkennung von Wasserstau weiterhin mit niedriger Geschwindigkeit auf eine nicht befahrbare Straße fährt.

Zugleich hat das Unternehmen auch zugegeben, dass es noch keine endgültige Lösung entwickelt hat, um überflutete Gebiete zu erkennen und zu meiden.

Deshalb kann Waymo derzeit nur vorübergehend eine Softwareaktualisierung über OTA senden und durch Geofencing die Fahrt der Fahrzeuge in bestimmten Zeiten und Gebieten einschränken.

Aber jetzt scheint diese vorübergehende Maßnahme eher wie ein symptomatisches Mittel zu sein.

Nach dem neuen Unfall hat Waymo beschlossen, den Betrieb in Städten wie Atlanta, Austin, Dallas und Houston einzustellen und gleichzeitig den Autobahndienst in San Francisco, Los Angeles, Phoenix und Miami einzustellen.

Das Unternehmen hat erklärt, dass dies zur Aktualisierung der Software und zur Verbesserung der Leistung der Fahrzeuge in Baustellenbereichen und in der Nähe überfluteter Straßen dient und dass der Betrieb nach Abschluss der Aktualisierung schrittweise wieder aufgenommen werden wird.

Das aktive Einstellen des bereits angebotenen bezahlten Dienstes ist in der Geschichte von Waymo nicht üblich. Obwohl diese Betriebseinstellung nur in einigen Städten und auf einigen Strecken erfolgt, hat sie eine reale Auswirkung auf die Bestellmenge und die Benutzererfahrung.

Dies könnte in gewissem Maße darauf hinweisen, dass das Problem des Wasserstaus nicht schnell durch eine ferngesteuerte Patches gelöst werden kann und dass alle Fahrzeuge für die Aktualisierung angehalten werden müssen.

Warum stürzt Waymo also immer wieder in Puddles? Aus technischer Sicht gibt es möglicherweise zwei Kerngründe:

Erstens gibt es Herausforderungen auf der Wahrnehmungsebene.

Das Wasser hat einzigartige physikalische Eigenschaften. Wenn die Pulse des Laserscanners auf das Wasser treffen, werden einige absorbiert und einige werden spiegelnd reflektiert, was dazu führt, dass die Punktwolken-Daten spärlich oder ungenau sind.

Bei starkem Regen ist das Sichtfeld der Kamera eingeschränkt, und die Reflexion auf der Wasseroberfläche kann zu Überbelichtung oder fehlerhafter Erkennung führen.

Der von Waymo verwendete Algorithmus zur Mehrsensorfusion erfordert die Kombination von Informationen aus mehreren Dimensionen, wie aktuelle Wassertiefe, Wasserströmungsgeschwindigkeit und Fahrbarkeit des Fahrzeugs, und setzt eine hohe Wahrnehmungsfähigkeit des Systems voraus.

Zweitens ist das System von Waymo übermäßig auf vorgegebene Einstellungen angewiesen.

Das autonome Fahrsystem von Waymo ist im Wesentlichen ein regelgesteuertes System, das auf einer großen Menge an Fahrdaten trainiert wird.

Die Ingenieure schreiben zuerst Tausende von Regeln – wie "Fahren innerhalb der Geschwindigkeitsbegrenzung" oder "Bremsen, wenn ein Hindernis vor dem Fahrzeug ist" – und dann passt das Fahrzeug diese Regeln auf der Straße an.

Diese Methode funktioniert in 90 % der Fälle problemlos, aber in den verbleibenden 10 % – den sogenannten "Long-Tail-Szenarien" – treten oft Veränderungen auf.

Überflutete Straßen sind ein typisches Beispiel. Bisher gibt es keine Regel, die alle Wasserfahrtsituationen abdeckt:

Wie tief muss das Wasser sein, um gefährlich zu sein? Wie schnell muss die Wasserströmung sein, um gefährlich zu sein? Ist die Straße darunter eben oder hat sie Löcher? Diese Variablen können nicht mit festen Regeln erschöpft werden.

Normalerweise kann das Autonomfahrer in bekannten Hochrisikogebieten mit Wasserstau das Risiko vermeiden, indem es die Karteninformationen aktualisiert und Betriebseinschränkungen festlegt.

Aber bei plötzlichen extremen Wetterbedingungen – wie im Fall von Atlanta – kann diese auf Regeln und externe Informationen basierende Abwehrmechanismus möglicherweise versagen.

Deshalb ist es die echte Herausforderung für die Waymo-Ingenieure, das System so zu gestalten, dass es ähnlich wie ein menschlicher Fahrer "Gemeinsinnurteilungen" treffen kann.

Andererseits hat man festgestellt, dass Tesla, das ebenfalls den Betrieb von Robotaxis vorantreibt, sich schlau gemacht hat.

Der "alte Hasen" Tesla lernt, bei Polizeifahrzeugen zu bremsen

Beim Nachahmen der subtilen und ungeschriebenen Regeln des menschlichen Fahrens wird das Tesla FSD immer besser.

Kürzlich hat ein Fahrzeugbesitzer festgestellt, dass das FSD-System, wenn es ein Polizeifahrzeug auf der Mittelbefestigung der Autobahn erkennt, das Fahrverhalten automatisch anpasst:

Dieses Fahrzeug fuhr ursprünglich mit einer Geschwindigkeit von 77 Meilen pro Stunde über die Geschwindigkeitsbegrenzung von 70 Meilen pro Stunde hinaus.

Nachdem es das Polizeifahrzeug erkannt hatte, hat das System automatisch abgebremst und die Fahrspur gewechselt und sich nahtlos in den langsamer fließenden Verkehr integriert, um die Aufmerksamkeit der Beamten zu vermeiden.

Hm, diese Fahrweise sieht doch so aus, als ob es ein menschlicher "alter Hasen" wäre.

Diese Funktion zur Reaktion auf Notfahrzeuge wurde von Tesla in früheren Softwareupdates mehrmals erwähnt.

Im Oktober 2025 hat Tesla in der FSD-Version aktualisiert, dass es die Fähigkeit hinzugefügt hat, auf Notfahrzeuge (z. B. Polizeifahrzeuge, Feuerwehrautos, Krankenwagen) zu reagieren, indem es an die Seite fährt oder Platz macht.

In der kürzlich veröffentlichten FSD V14.3.3-Version hat Tesla ein spezifisches Erkennungsmodul für Notfahrzeuge wie Krankenwagen und Schulbusse hinzugefügt.

Laut den Rückmeldungen einiger Testfahrer wird, wenn das System solche Fahrzeuge erkennt, eine Ausweichstrategie etwa 300 Meter im Voraus aktiviert –

Bei einer Geschwindigkeit von 50 km/h auf der Stadtstraße dauert es etwa 20 Sekunden, um 300 Meter zurückzulegen. Dies gibt dem Fahrzeug genügend Zeit, um die Fahrspur zu wechseln, abzubremsen oder an die Seite zu fahren.

Im Vergleich zwischen den beiden kommt man wieder zu der Debatte zwischen den beiden Technologierouten, die von Waymo und Tesla repräsentiert werden. Im Wesentlichen handelt es sich um einen Unterschied in der Ingenieurphilosophie.

Waymo repräsentiert den Ansatz des "Top-Down-Designs". Dieser Ansatz geht davon aus, dass das autonome Fahren ein Systemengineering ist, das zerlegt, gestaltet und validiert werden kann, und zielt direkt auf die L4/L5-Stufe des vollautomatischen Fahrens ab.

Die Ingenieure definieren die einzelnen Module des Systems, einschließlich Wahrnehmung, Ortung, Vorhersage, Planung und Steuerung. Jedes Modul hat eine klare Funktionsdefinition und Leistungskriterien und wird schließlich zu einem zuverlässigen System integriert.

Diese Route ist auf hochpräzise Karten und Mehrsensoren angewiesen. Einfach gesagt, wird die Straße im Voraus gescannt, und die verschiedenen Sensoren sorgen dafür, dass nichts übersehen wird. Dann werden die Fahrzeuge durch eine große Anzahl von Regeln eingeschränkt.

Der Vorteil besteht in der Steuerbarkeit. Das Verhalten des Systems ist vorhersagbar und erklärbar. In den von der Karte abgedeckten Gebieten ist die Fahrzeugortung äußerst genau, und die Sicherheit ist gewährleistet.

Wenn ein Unfall auftritt, können die Ingenieure das Problem auf ein bestimmtes Modul zurückverfolgen und es gezielt beheben.

Aber der Preis für das "Top-Down-Design" ist die Kompliziertheit. Die Fahrbedingungen in der realen Welt sind fast unendlich. Wenn das System auf eine Situation trifft, die nicht geplant wurde, kann es steif reagieren oder sogar versagen.

Tesla verfolgt eine schrittweise Route. Beginnend mit der L2-Stufe sammelt es über eine