Indy Autonomous Challenge TU München gewinnt fahrerloses Autorennen

Redakteur: Dorothee Quitter

Neun Uni-Teams aus aller Welt traten Ende Oktober auf dem Indianapolis Motor Speedway mit ihren KI-gesteuerten Rennwagen gegeneinander an. Die schnellste Zeit im Finale erreichte das Münchner Team „TUM Autonomous Motorsport” – und gewann ein Preisgeld von einer Million US Dollar.

Das Team der Technischen Universität München (TUM) sicherte sich mit einer Durchschnittsgeschwindigkeit von 218 Stundenkilometern den ersten Platz.
Das Team der Technischen Universität München (TUM) sicherte sich mit einer Durchschnittsgeschwindigkeit von 218 Stundenkilometern den ersten Platz.
(Bild: TU München)

Nicht Menschen, sondern Computer steuern die Rennwagen bei der Indy Autonomous Challenge (IAC). Universitäten aus der ganzen Welt waren aufgerufen, auf Künstliche Intelligenz basierende Systeme zu entwickeln, um die Rennwagen autonom auf der Rennstrecke fahren zu lassen. Ganz konkret ging es um die Programmierung autonom modifizierter Dallara IL-15-Rennwagen. Hauptziel des Rennens: die Technologieentwicklung für autonomes Fahren und fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme voranzutreiben.

Nur neun Teams wurden für das Rennen zugelassen. Aus Deutschland schaffte es die Technischen Universität München (TUM) mit ihrem Team „TUM Autonomous Motorsport”. Das Auto der jungen Forschenden erreichte mit einer Durchschnittsgeschwindigkeit von 218 Stundenkilometern die schnellste Zeit im Finale und fuhr damit den ersten Platz ein.

Virtuelle Rennen halfen bei der Fehlerbehebung

Nach Angaben der TUM erfasst und analysiert der Bordcomputer 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.

Das TUM-IAC-Team hat Rennen mit bis zu acht autonomen Rennfahrzeugen simuliert.
Das TUM-IAC-Team hat Rennen mit bis zu acht autonomen Rennfahrzeugen simuliert.
(Bild: TUM)

Nach eigenen Angaben hat das Team sehr viel Zeit und Energie in die Simulation des Rennwagens und der Rennstrecke gesteckt. Eine große Herausforderung sei dabei gewesen, 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. Durch diese virtuellen Rennen konnten viele Fehler erkannt und behoben werden. Die Übertragung der Software auf das reale Auto war daher kein großes Problem, heißt es.

Durch die Rennen kann die Reaktion eines autonomen Fahrzeuges auf unvorhergesehene Ereignisse bei hohen Geschwindigkeiten getestet und optimiert werden. Ebenso kann das Zusammenspiel einzelner Softwareteile betrachtet werden. Diese Erfahrungen sollen in die Entwicklung sicherer autonomer Fahrzeuge im Straßenverkehr einfließen.

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