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TU München siegt bei Autonomous Challenge Der autonome Indy-Sieg

Indy Autonomous 2021
Indy Autonomous 2021
© press-inform - das Pressebuero
Während Max Verstappen das Formel-1-Rennen auf dem Kurs im texanischen Austin gewann, holte ein Rennwagen der Technischen Universität München am Wochenende den Sieg beim Autorennen in Indianapolis. Am Steuer des Rennboliden saßen jedoch weder Lewis Hamilton noch Max Verstappen - das Auto war rein autonom unterwegs.

Das Rennteam TUM Autonomous Motorsport von der Technischen Universität München hat die Indy Autonomous Challenge gewonnen, den ersten Wettbewerb für autonome Rennwagen auf dem Indianapolis Motor Speedway. Die TU München setzte sich in einem Feld von neun Teams aus 21 Universitäten durch und holte sich mit seinem Sieg eine Prämie von einer Million US-Dollar. Der legendäre Kurs von Indianapolis hat in den vergangenen Jahrzehnten schon spektakuläre Autorennen erlebt, doch so eine Veranstaltung wie am Wochenende gibt es auch in der motorsportverrückten Hauptstadt des US-Bundesstaates Indiana nicht alle Tage. Der Gouverneur von Indiana, Eric J. Holcomb, eröffnete das Rennen offiziell mit dem Aufruf: "Ladies and Gentlemen start your software and crank your engines".

Die rasenden Renner wurden nicht von Menschen, sondern von Computern gesteuert. Universitäten aus der ganzen Welt waren aufgerufen, auf Künstliche Intelligenz basierende Systeme zu entwickeln, um die Rennwagen autonom auf der Rennstrecke mit Höchstgeschwindigkeit fahren zu lassen. Hauptziel des Rennens: die Technologieentwicklung für autonomes Fahren und fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme voranzutreiben. Von den zahlreichen Bewerbern wurden neun Teams zugelassen, wobei das Rennteam TUM Autonomous Motorsport die einzige Universität aus Deutschland war, die in dem Hochgeschwindigkeitstrichter von Indianapolis mit einem eigenen Rennwagen starten durfte. Andere Tams kamen aus anderen US-Bundestaaten, Polen, Österreich, Kolumbien oder der Schweiz. Letztlich reichte eine spektakuläre Durchschnittsgeschwindigkeit von 218 km/h für den Sieg. "Wir sind super glücklich mit diesem Ergebnis", sagt Teammanager Alexander Wischnewski, "unser Ziel war es, über 200 km/h zu erreichen und das haben wir geschafft. Die Anforderungen, die bei der Indy Autonomous Challenge an ein Fahrzeug gestellt werden, sind enorm. Bei Geschwindigkeiten von bis zu 300 Stundenkilometern muss die Software extrem schnell auf Veränderungen reagieren."

Der Bordcomputer im Rennwagen erfasst und analysiert dabei in Sekundenbruchteilen alle Informationen, die Kameras-, LIDAR-Sensoren, GPS-Empfänger und Radarsensoren liefern. Mithilfe der Daten werden Prognosen darüber erstellt, wohin sich die anderen Fahrzeuge bewegen, um Entscheidungen zu treffen, die als Fahrbefehle an Lenkung oder Bremsen gegeben werden. Rund 18 Monate haben rund 60 Doktoranden und Studierende des Lehrstuhls für Fahrzeugtechnik und des Lehrstuhls für Regelungstechnik der TUM an einer Software-Architektur gearbeitet, mit der sich diese Aufgaben sicher und auch schnell lösen lassen. Hilfreich dabei, dass die Studenten dabei auf Erfahrungen früherer Projekte zurückgreifen konnten, denn so hatte das TUM Autonomous Motorsport Team bereits 2018 bei den Roborace-Demonstrationen beim Formula-E Event in Berlin und 2019 auf der Rennstrecke im spanischen Monteblanco teilgenommen.

"Wir haben sehr viel Zeit und Energie in die Simulation des Rennwagens und der Rennstrecke gesteckt", erinnert sich Alexander Wischnewski, "wir konnten durch die virtuellen Rennen bereits viele Fehler erkennen und beheben. Und so hatten wir auch den Vorteil, dass die Übertragung der Software auf das reale Auto für uns kein großes Problem war." Eine große Herausforderung blieb, die Sensoren wie etwa optische Kameras und Laser digital nachzubilden. Auch hatten es die Forschenden und Studierenden geschafft, Rennen mit bis zu acht autonomen Rennfahrzeugen zu simulieren. Die Regeln des Wettbewerbs sahen vor, dass jedes Team in einem Wettbewerb um die schnellste Runde antrat, der eine Hindernisvermeidungskomponente enthielt. Alex Wischnewski, Teamleiter von TUM Autonomous Motorsport: "Unser nächstes Ziel ist es, ein schnelles autonomes Kopf-an-Kopf-Rennen zu gewinnen." Hauptziel des von Energy Systems Network und dem Indianapolis Motor Speedway organisierten IAC ist es, Technologien voranzutreiben, die die Kommerzialisierung vollständig autonomer Fahrzeuge und den Einsatz fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme beschleunigen. Langfristig soll die Technik der Rennwagen auch in Serienfahrzeugen verbaut werden.

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