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218 Stundenkilometer ohne Fahrer: TU München siegt bei Rennen mit autonomen Autos

Neun Rennwagen bretterten am Samstag den Indianapolis Motor Speedway entlang. Ein fahrerloser Bolide aus München gewann das Preisgeld von einer Million Dollar.

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Stilecht startete ein Roboterhund von Boston Dynamics das Rennen der Roboter-Rennwagen. (Foto: IAC)

Universitäten aus aller Welt traten am Samstag zu einem Rennen der ganz besonderen Art an. Die Indy Autonomous Challenge (IAC) by Cicso fand auf dem sagenumwobenen Indianapolis Motor Speedway (IMS) statt. Die Aufgabe: Ein auf künstlicher Intelligenz basiertes System zu entwickeln, um einen modifizierten Rennwagen vom Typ Dellara AV-21 über die Piste zu jagen. Der erreicht einen Topspeed von 290 Kilometern pro Stunde und zeigt auch ansonsten die Motorsportgene des italienischen Traditionsherstellers. Das erste Rennen dieser Art richteten IMS und das Non-Profit-Unternehmen Energy Systems Networks (ESN) aus. Es soll die Sicherheit und Geschwindigkeit autonomer Fahrzeuge verbessern helfen und den „Durchschnittsbürger“ in den USA aufwecken. ESN betreibt nach eigenen Angaben das erste und größte rein-elektrische Carsharing-Angebot in den USA und die erste Schnellladestation mit regenerativer Energie.

Indy Autonomous Challenge

Indy Autonomous Challenge fand auf dem weltberühmten Indianapolis Motor Speedway statt. (Foto: IAC)

Die erste Challenge: Mitmachen dürfen

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Die primäre Herausforderung für Universitäten aus aller Welt bestand darin, teilzunehmen zu dürfen. Unter allen Bewerbungen wählten die Veranstalter neun Teams aus. TUM Autnomous Motorsport war das Einzige aus Deutschland. Das Fahrzeug war vorgegeben, die Teams mussten es nun so modifizieren, dass es alleine fuhr. Wer auf der Bahn die höchste Durchschnittsgeschwindigkeit erreichte, gewann. Das Auto des Teams aus den Fakultäten Fahrzeugtechnik und Regelungstechnik fuhr 218 Kilometer pro Stunde und war damit das schnellste im Feld. Auf Platz 2 landete „EuroRacing“, ein Zusammenschluss aus ETH Zürich, den Universitäten aus Modena, Reggio Emilia, Pisa und der polnischen Akademie der Wissenschaften.

Extreme Anforderungen auf mehreren Ebenen

Ein großes Problem ist die Reaktion auf Veränderungen bei so schnellen Geschwindigkeiten. Innerhalb von Sekundenbruchteilen muss der Bordcomputer alle Informationen der Kameras, Lidar- und Radarsensoren sowie GPS-Daten erfassen und auswerten. Teammanager Alexander Wischenewski nennt eine weitere Herausforderung: „Anders als im normalen Straßenverkehr gibt es so gut wie keine Regeln, das Verhalten der anderen Fahrzeuge ist daher schwer vorhersehbar.“ Demnach mussten die Studenten der Technischen Universität Algorithmen entwickeln, um das Auto auf unvorhersehbare Szenarien reagieren zu lassen. Das schließt andere Fahrzeuge ein, die „die Regeln“ brechen.

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TU München Indy Autonomous Challenge

Ein Student der TU München am dem Gewinner-Boliden. (Foto: IAC)

Sinnvolle Erfahrungen für das autonome Fahren

Wischneski sagt: „Diese Erfahrungen bringen uns bei der Entwicklung sicherer autonomer Fahrzeuge im Straßenverkehr einen großen Schritt weiter.“ Das TUM-Team habe etwa viel darüber erfahren, wie einzelne Teile der Software zusammenarbeiten. Normale Forschungsprojekte würden sich immer nur au wenige, konkrete Fragen beziehen. Das Rennen sei gut geeignet gewesen, um das System im Ganzen zu betrachten.

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TUM-Teams auf Erfolgskurs

Momentan scheinen die Gruppen aus der Technischen Universität der bayrischen Hauptstadt einen Run zu haben. So siegten TUM-Teams beim Hyperloop-Wettbewerb vier Mal. Das Team TUM Boring gewann außerdem. Nun legte die aus dem TUM Autonomous Motorsport Team entstandene Gruppe auch noch einen Sieg in Indianapolis hin.

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