Autonomes Fahren im Modellmaßstab

München. Der Preis für das beste automatisiert fahrende Modellauto geht in diesem Jahr nach Nürnberg. Beim zweiten Audi Autonomous Driving Cup setzte sich das Team aus Studierenden der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm in einem spannenden Wettbewerb gegen die Teams von weiteren sieben Hochschulen durch. Die Gewinner konnten ein Preisgeld von 10.000 Euro einstreichen.

Den Teilnehmern stellte Audi speziell für diesen Wettbewerb entwickelte Modelle des Audi Q5 zur Verfügung, die mit Ultraschallsensoren und Videokameras ausgestattet sind. Die Teams entwickelten auf dieser Basis vollautomatische Fahrfunktionen und die dafür notwendigen Software-Architekturen.

Die Modellautos mussten selbstständig Hindernissen ausweichen, mit Kreuzungen und Querverkehr klar kommen und dem fließenden Verkehr in sicherem Abstand folgen. Auch Linksabbiegen mit Gegenverkehr zählte zu den Aufgaben, ebenso exakte Einparkmanöver und eine sichere Notbremsung bei unvermittelt auftretenden Hindernissen.

Das Nürnberger Team "FAUtonOHM" überzeugte die Jury mit seiner Gesamtleistung. Die Studierenden meisterten die Fahraufgaben auf dem Parcours souverän und präsentierten ihre Entwicklungsarbeit fundiert wissenschaftlich. Den mit 5000 Euro dotierten zweiten Platz belegte das Team "Kacadu" des Forschungszentrums Informatik Karlsruhe. Die Mannschaft "MomenTUM" der Technischen Universität München erreichte den dritten Platz und erhielt 1.000 Euro Preisgeld.

Andreas Reich, Leiter der Audi-Elektronikvorentwicklung, übergab die Auszeichnungen. "Wer schon während seines Studiums so viel Enthusiasmus für Zukunftsthemen wie das pilotierte Fahren zeigt, den erwarten spannende berufliche Perspektiven", sagte Reich voraus.

Am Finaltag erläuterte Ricky Hudi, Leiter der Audi-Elektronikentwicklung, den Teilnehmern die Vorteile hochpräziser digitaler Karten und der zukünftigen Car-to-X-Kommunikation. In Zusammenarbeit mit Experten von Here demonstrierte Audi einen typischen Anwendungsfall: Ein Modellauto erkennt ein Verkehrshindernis und hinterlegt diese Information in einer Echtzeitkarte. Die Information wird anschließend als frühzeitige Warnung an ein nachfolgendes Auto gesendet, das dadurch sicher und problemlos die Gefahrenstelle passieren kann.

"Hier zeigen wir im Modellmaßstab, wie Schwarmintelligenz funktionieren kann", erklärte Stefan Knirsch, Entwicklungsvorstand bei Audi. "Echtzeit-Gefahrenwarnungen über Glätte, Pannen, Verkehrshindernisse oder aufkommende Staus geben dem Fahrer wertvolle Zusatzinformationen und erhöhen die Verkehrssicherheit signifikant."

Bereits heute erfasst Here für die statischen HD-Karten zentimetergenaue 3D-Modelle des Straßennetzes, der Verkehrsinfrastruktur und ihres Umfelds. In einem nächsten Schritt werden die Karten mit Echtzeit-Informationen aus dem realen Verkehrsgeschehen verknüpft. Diese sammeln die Autos mit ihren Kameras, Sensoren und Regelsystemen und geben sie anonymisiert an gesicherte Server zur Verarbeitung und Auswertung weiter. Von dort werden sie unmittelbar anderen Verkehrsteilnehmer zur Verfügung gestellt.