Fahrzeugdaten aus realen Verkehrssituationen sind im Vergleich zu Tests auf Prüfgeländen und Computersimulationen alltagsnäher und präziser. Mit der Analyse von Bilddaten können Fahrerassistenzsysteme weiter verbessert werden. Wirkungsvolle aktive Assistenzsysteme bringen ein Plus an Sicherheit für alle: Es profitieren davon sowohl Fahrzeuge mit aktivierten Systemen als auch Verkehrsteilnehmer im direkten Umfeld. Der Fokus liegt auf Situationen, in denen Fahrerassistenzsysteme besonders gefordert sind. Datenübertragung im Fahrzeug erfolgt daher nur in klar definierten Szenarien, wie z.B. bei Notbremsungen oder plötzlichen Ausweichmanövern. Dabei werden spezifische Sensor-, Funktions- und Bilddaten verwendet, darunter Kamerabilder des Fahrzeugs, Umfeldsensorik-Daten sowie Informationen zu Wetter- und Lichtverhältnissen. Die Datenübertragung kann mitunter auch andere Fahrzeuge oder Verkehrsteilnehmer wie Personen und Radfahrer aus dem direkten Umfeld erfassen. Dieses ist sogar besonders wichtig, denn kamerabasierte Systeme müssen Objekte im Verkehr auch unter widrigen Bedingungen optisch eindeutig klassifizieren und voneinander unterscheiden. Situationen wie belebte Supermarkt-Parkplätze oder Abbiegespuren mit kreuzenden Radwegen sind Beispiele. Individuelle Informationen über die Personen im Verkehrsumfeld sind nicht relevant. Alle datenschutzrechtlichen Vorgaben werden hierbei selbstverständlich beachtet.

Grundsätzlich werden Daten selektiv, d.h. situationsrelevant, sowie funktions- oder trigger-basiert, aufgezeichnet. Daten werden also bei der hier beschriebenen Datenverarbeitung nicht permanent und in vollem Umfang gesammelt und verarbeitet, sondern nur dann, wenn sie einem vordefinierten Anwendungsfall oder Zweck dienen. Sollte ein solcher Fall eintreten, gibt es verschiedene Daten aus unterschiedlichen Quellen, die ein Fahrzeug übermitteln kann:

Über Multifunktionskameras können Bild und Videodaten anderer Verkehrsteilnehmer (Fahrzeuge, Personen, sonstige Objekte) erzeugt werden. Auch Nummernschilder und Schriftzüge auf Fahrzeugen, Ladengeschäften, und Straßenschildern, sowie sonstige Informationen im unmittelbaren Umfeld des Fahrzeugs, können mittels Kamera erfasst werden. Daneben erfassen Sensordaten insbesondere Fahrzeugzustände: Geschwindigkeit, Beschleunigung oder Bremsung, Querbeschleunigung, Radumdrehungen, Reifenluftdruck, Abstand, Verbrauchsdaten und Ladezustand. Weiterhin werden über andere Sensoren die Temperatur oder das Wetter erfasst (z.B. Regensensor). Im Fall von Fehlern oder Unfällen werden auch Fehlerdatenspeicher befüllt (Airbag, Fahrerassistenzsysteme). Auch die Ortsdaten sind wichtig, so dass die GPS-Daten erfasst werden.

Daten werden aber nur nach der aktiven Einwilligung der Kunden ausgeleitet. Um die Erkennung von Verkehrsteilnehmern, -situationen und sonstigen Objekten für Fahrerassistenz- und Fahrerinformationssysteme nachhaltig zu trainieren, zu verbessern, und richtige Handlungsanweisungen an das Fahrzeugsystem ableiten zu können, ist die Aufnahme situationsrelevanter Bilddaten oder im Bedarfsfall auch kurzer Videosequenzen von der Fahrzeugumgebung unter definierten Triggerbedingungen während der Fahrten notwendig.

Eine zufällige Aufnahme Außenstehender ist hierbei unvermeidbar. Diese werden zu keinem Zeitpunkt identifiziert.

In speziellen Anwendungsfällen können Fehlreaktionen der interpretierenden Software nur mittels hochaufgelöster, unverpixelter Bild- oder Videodaten durch fachkundige Entwickler zweifelsfrei plausibilisiert werden (z.B. zur genauen Beurteilung von Objektbewegungen). Die Verarbeitung der vorliegenden Verkehrsinfrastruktur und die Erkennung von Fahrzeugumfeld und Hindernissen sowie der Verkehrsteilnehmer inklusive ihrer Bewegungsrichtung ist unverzichtbar, um eine eindeutige Beurteilung der spezifischen Verkehrssituation vorzunehmen und daraus die korrekte Fahrzeugreaktion abzuleiten. Die erforderlichen Bild- bzw. Videosequenzen, die im vordefinierten Fall erhoben werden, stellen die einzige Referenz (sog. Ground Truth) dar, mit der die Erkennung durch Kamerasysteme und der dazugehörigen interpretierenden Software plausibilisiert werden kann. Sie sind damit für die Erreichung des Verarbeitungszwecks erforderlich.

Eine Manipulation der Bilddaten, z.B. durch Verdunkelung, Verunschärfung, oder Verpixelung, könnte ein erhöhtes Risiko fehlerhafter Systemreaktionen im Realfall zur Folge haben. Dies stünde im Widerspruch zur (Weiter-)Entwicklung von sicherheitsrelevanten Fahrerassistenz- und Fahrerinformationssystemen sowie automatisierten Fahrfunktionen.

Zur Ermittlung eines Sachverhalts sind zusätzliche Daten aus verschiedenen Fahrzeugsystemen sowie GPS-Position und Zeitstempel der Datenerfassung notwendig.

Die Verarbeitung personenbezogener Kfz-Nutzungsdaten ist aufgrund der hohen Komplexität der Vernetzung der verschiedenen Fahrzeugsysteme und -funktionen miteinander erforderlich. Nur mittels dieser kann eine richtige Einschätzung von Systemreaktionen sichergestellt werden, indem etwa bei der Fehleranalyse ermittelt werden kann, ob der Fehler auf eine Fehlfunktionalität der Software, Kommunikationsprobleme im Fahrzeugnetzwerk oder Bedienfehler zurückzuführen ist.

Die Fahrzeug-Identifikationsnummer (FIN) ist für die Ermittlung des individuellen Bauzustands erforderlich. Dieser liefert im Bedarfsfall wesentliche Anhaltspunkte für die oben beschriebene Fehleranalyse.

Darüber hinaus ist für die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen und autonomem Fahren erforderlich, dass die Fahrzeugposition anhand von GPS-Koordinaten (aus den GPS-Positionsdaten) erfasst wird, a) um nachvollziehen zu können, an welchen Orten eine zu entwickelnde Fahrzeugfunktion nicht bestimmungsgemäße Reaktionen gezeigt hat, und um diese Fehlreaktion im späteren Entwicklungsablauf rekonstruieren zu können, sowie b) um Erkenntnisse über regionale Häufungen z.B. von Fehlauslösungen zu erlangen und somit die Verlässlichkeit der Funktion zu erhöhen. Es wird ausdrücklich darauf hingewiesen, dass kein Bewegungsprofil der Nutzer oder Verkehrsteilnehmer erstellt wird, und dies durch den Einsatz geeigneter Maßnahmen auch aktiv verhindert wird.

Es ist keine effizientere und sicherere Methode bekannt, die es in gleichem Maße gezielt, situationsrelevant und nach dem Need-to-Know-Prinzip ermöglicht, die beschriebenen Erkenntnisse für die Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen und hochautomatisiertem Fahren zu erheben.

Die Daten aus dem Fahrzeug im vorliegenden Fall dienen der Entwicklung und stetigen Verfeinerung sicherheitsrelevanter Fahrerassistenzsysteme und automatisierter Fahrfunktionen, sowie von Diensten, die geeignet sein können, die allgemeine Verkehrssicherheit zu steigern.

Die Erhebung der Daten erfolgt im Rahmen konkreter Anwendungsfälle (sog. Use Cases). Beispiele solcher Use Cases sind:

Die Behandlung der Daten hängt vom Anwendungsfall ab. Sofern nicht explizit erforderlich, werden die Daten nach Möglichkeit anonymisiert verwendet.

Im Rahmen der gezielten Datenerhebung kann es naturgemäß zu einer unvermeidbaren visuellen Aufnahme von außenstehenden Verkehrsteilnehmenden und ihren personenbezogenen Merkmalen kommen. Betroffene Personen werden jedoch nicht identifiziert.

Die erforderlichen Daten aus realen Verkehrssituationen müssen für eine zuverlässige Entwicklung und Absicherung der Fahrerassistenz- und Fahrerinformationssysteme sowie automatisierten Fahrfunktionen hinzugezogen werden, um eine Fehlreaktion der Software und Bauteilentwicklung sicher plausibilisieren und dokumentieren zu können.

Aus diesem Grund ist eine generelle Anonymisierung oder Pseudonymisierung beispielsweise durch den Einsatz einer Software, die spezifische Merkmale außenstehender Verkehrsteilnehmer unkenntlich macht, nicht grundsätzlich zielführend ohne dadurch die zwingend erforderliche, eindeutige Analyse der zu beurteilenden Verkehrssituation zu erschweren, zu verfälschen oder sogar unmöglich zu machen.

Würden Personen im Rahmen der Aufzeichnungen z.B. „verpixelt“, geschwärzt oder anderweitig bearbeitet werden, würden die zu entwickelnden Erkennungsalgorithmen auf diese verpixelten Muster trainiert werden. Dies führt im Umkehrschluss dazu, dass „unverpixelte“ bzw. reale Personen im Seriensystem im Alltag nicht als Personen erkannt werden würden. Jede Veränderung dieser Bilddaten reduziert die Informationsmenge und somit den Erfolg einer kontinuierlichen Optimierung der Wahrnehmung durch Trainieren der zugrundeliegenden Algorithmen. Dabei sind insbesondere Merkmale im Gesichts‐/Kopfbereich wertvoll, um eine zuverlässige Detektion von Fußgängern und Radfahrern auch in schwierigen Situationen, z. B. bei teilweiser Verdeckung der Person oder bei Dunkelheit, und insbesondere die Intentionserkennung zu ermöglichen.

Im Sinne des Datenschutzes erfolgt keine explizite Bildverarbeitung zur Identifikation von personenbezogenen Merkmalen, z. B. in Form einer Gesichts‐ oder Kennzeichenerkennung. Es kommt nicht auf die Identifizierung von individuellen Personen an, sondern auf die eindeutige Objekterkennung, die es ermöglicht, Personen, Personengruppen, Relativbewegungen und Intention, Fahrzeuge, die Art der Fahrzeuge, und sonstige Objekte zu unterscheiden. Dadurch entstehen keine direkten Rückschlüsse auf konkrete Personen.

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Mit der neuen Technik besteht erstmalig die Möglichkeit, unter realen Fahrbedingungen Erkenntnisse zur Weiterentwicklung unserer Systeme zu erhalten. Simulationen und Erprobungsfahrten sind die Basis für eine marktreife Entwicklung, aber nicht jede Situation kann nachgestellt werden – und aus jeder Situation kann man Erkenntnisse gewinnen, die eine noch bessere Weiterentwicklung ermöglichen. Davon profitieren alle: Die Fahrzeugnutzer, aber auch die allgemeine Verkehrssicherheit.

Im Verkehrsgeschehen kann es vorkommen, dass auch Unbeteiligte (Passanten, Fußgänger, Motorrad- oder Fahrradfahrer und somit auch andere Verkehrsteilnehmer) im Rahmen von Bildaufzeichnungen erfasst werden. Darüber hinaus gibt es von diesen Unbeteiligten keine weitere Datenerfassung, keine Gesichts- oder Personenerkennung, keine Speicherung außer der Abbildung im Vorbeifahren. Explizit für diese Dritten hat die Porsche AG eine Datenschutzerklärung hinterlegt, damit auch diese über die Verarbeitung ihrer Daten und ihre Rechte informiert sind und diese ausüben können.

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