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Schnellsten Rennwagen gebaut

Eine Million Dollar Preisgeld: Zwei Doktoranden aus der Region triumphieren bei der „Indy Autonomous Challenge“

Leonhard Hermansdorfer aus Halfing hat sich vor allem mit der Simulation des Rennfahrzeuges beschäftigt.
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Leonhard Hermansdorfer aus Halfing hat sich vor allem mit der Simulation des Rennfahrzeuges beschäftigt.

Leonhard Hermansdorfer (29) aus Halfing und Tim Stahl (30) aus Rosenheim gehörten zum Team der Technischen Universität München (TUM), das ein System für die autonome Steuerung eines Rennwagens entwickelt hat. In Indianapolis feierten sie einen historischen Sieg.

Halfing/Rosenheim/Indianapolis – Sie entwickelten im Team ein auf Künstlicher Intelligenz basierendes System, um einen Rennwagen autonom zu steuern. Bei einem komplett fahrerlosen Rennen der „Indy Autonomous Challenge“ in Indianapolis fuhr ihr Wagen mit einer Spitzendurchschnittsgeschwindigkeit von 218 km/h auf den ersten Platz. Die jungen Forscher gewannen mit ihrem Sieg für die TUM das Preisgeld von einer Million US-Dollar.

Danach passierte das, was auf der weltberühmten Indy-Rennstrecke alle Sieger tun dürfen. „You may now kiss the bricks“ (engl. Sie dürfen jetzt die Ziegelsteine küssen) ertönt es im Indianapolis Motor Speedway Stadion, USA. Das 17-köpfige Team der Technischen Universität München (TUM) reiht sich an der gepflasterten Zielgerade der Rennstrecke auf, die Köpfe neigen sich zum Kuss nach vorne.

Das Team der Technischen Universität München mit ihrem Rennfahrzeug. Leonhard Hermansdorfer(fünfter von links) und Tim Stahl (sechster von links) freuen sich über das Preisgeld von einer Million US Dollar.

Ein surrealer Moment für Beide

Ein überwältigender Moment, da sind sich die beiden Doktoranden aus der Region einig. „Es hat etwas gedauert, bis ich realisiert habe, dass wir gewonnen haben“, sagt Stahl. Hermansdorfer setzt nach: „Es war eine schwierige und anstrengende Zeit“, der Sieg sei es aber wert gewesen. Hermansdorfer und Stahl promovieren am Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik.

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Hermansdorfer mit dem Schwerpunkt Simulation. Ziel dabei ist, die möglichst genaue Abbildung des Fahrzeugsverhaltens, um die Software testen zu können. Stahl beschäftigt sich vor allem mit der Trajektorienplanung und deren Sicherheit, also dem Fahrweg, den sich ein Fahrzeug sucht.

Ein langer Weg ins Ziel

Der Weg zur „Indy Autonomous Challenge“ sei ein „schleichender Prozess“ gewesen, sagt Stahl. Ihr Wissen brachten die beiden bereits 2018 bei Events der Rennserie „Roborace“ ein. Über verschiedene Auswahlwettbewerbe wie Heckathons und Stimulationsrennen qualifizierte sich das Team der TUM für das finale Rennen in den USA. „Im Herbst 2020 sind wir das erste Mal mit unserer Software bei simulierten Rennen an den Start gegangen“, erinnert sich Hermansdorfer. Das Team schaffte es, sich im vorderen Viertel zu platzieren. „Da war uns bewusst, da geht was.“

Tim Stahls Forschungsschwerpunkt liegt in der Trajektorienplanung und deren Sicherheit. Sie beschäftigt sich mit der Fahrroute des Autos.

Bis kurz vor dem Rennen im Oktober wurde an der Software gefeilt. „Die groben Parameter waren früh bekannt“, sagt Hermansdorfer. Die Details zu dem Wagen wurden dann im September bekannt gegeben. „Faktoren wie die Oberfläche der Fahrbahn und die Temperatur spielen aber auch eine Rolle“, so Stahl.

Bordcomputer muss alle Parameter analysieren

Eine Künstliche Intelligenz, die autonomes Fahren ermöglicht, entwickelt man, indem Wissen über Programmierung, Fahrdynamik und Physik in den Code einfließt. „Das ist ein langwieriger Prozess“, erklärt Stahl. Die KI werde immer weiter verfeinert. Wie schnell kann ein Auto fahren, bevor die Räder beim Bremsen blockieren? Welchen Weg sucht sich das Auto, wenn sich auf der Strecke ein Hindernis auftut? All diese Szenarien müssen in der Software berücksichtigt werden.

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Ein Bordcomputer erfasst und analysiert in Sekundenbruchteilen alle Informationen, die die Kameras, Laser-Sensoren, Radare, GPS-Empfänger und Radsensoren liefern. Auf Basis dieser Daten gibt das System Fahrbefehle in Sachen Lenkung und Gaspedal oder Bremsen. Und das während des Rennens bei Spitzengeschwindigkeiten von bis zu 240 km/h.

Wettbewerb treibt Forschung voran

Gerade die hohen Geschwindigkeiten auf der Rennstrecke helfen der Weiterentwicklung des autonomen Fahrens im normalen Straßenverkehr, sagt Hermansdorfer. „Die Rennwagen bewegen sich im Wettbewerb immer am fahrdynamischen Limit.“ Wenn das autonome Fahren dort klappt, könne es auch langfristig auf den alltäglichen Verkehr, vor allem bei Notfall-Manövern, übertragen werden. Auch wenn eine Rennstrecke ohne Fußgänger und anderen Verkehr eine besondere Fahrsituation sei. „Der Wettbewerb treibt die Entwicklung maßgeblich voran“, sagt Stahl.

Der Code, mit dem die Mannschaft die „Indy Challenge“ gewonnen hat, ist im Sinne der Forschung für jeden frei zugänglich. „Jeder kann mitentwickeln“, sagt Stahl. Für die jungen Männer ist die Reise ebenfalls noch nicht zu Ende. Zu Beginn des neuen Jahres soll in Las Vegas ein weiteres Rennen stattfinden. Geplant ist, dass die autonomen Rennwagen diesmal gleichzeitig auf der Rennstrecke gegeneinander fahren.

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